• 제목/요약/키워드: 역산법

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단일 시추공 전자탐사 자료 해석을 위한 빠른 역산법 (A Fast Inversion Method for Interpreting Single-Hole Electromagnetic Data)

  • 김희준;이정모
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제5권4호
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    • pp.316-322
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    • 2002
  • 단일 시추공 환경에서 얻어지는 전자기장을 해석하기 위해 확장 Born 혹은 국소비선형 근사를 이용한 계산시간이 짧고 효율적인 역산법을 만들었다. 매질은 시추공에 관해 축대칭이라 가정하였으며 그 대칭성을 유지하기 위해 수직 자기 쌍극자원을 사용하였다. 역산법의 효율성과 안정성은 적절한 라그랑지계수의 사용에 크게 의존하지만 이는 일반적으로 원하는 수렴성을 달성하기 위해 수작업으로 결정된다. 본 연구에서는 현장 자료를 다루는 역산법의 효율을 향상하기 위해 라그랑지계수의 자동결정법을 개발하였다. 그 역산법의 안정성과 효율성은 이론모델링 자료를 사용하여 검토되었다.

EACB법에 의한 전기비저항 토모그래피 자료의 역산 (Inversion of Resistivity Tomography Data Using EACB Approach)

  • 조인기;김기주
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제8권2호
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    • pp.129-136
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    • 2005
  • 감쇠최소자승법은 각종 물리탐사 자료에 가장 널리 사용되는 역산법이다. 일반적으로 최소자승법에서 최소화되는 목적함수는 자료오차(data misfit)와 모델제한자의 합으로 주어진다. 따라서 역산에서 자료오차와 모델제한자는 함께 중요한 역할을 담당한다. 하지만 역산에 관한 대부분의 연구는 주로 모델제한자의 설정방법과 적절한 라그랑지 곱수의 선정방법에 치중되어 왔다. 일반적으로 자료획득시 자료가 갖는 표준편차를 자료가중값의 계산에 사용하는 것이 추천되고 있지만, 실제 현장조사에서는 자료의 표준편차는 좀처럼 측정되지 않으며, 대부분의 역산에서 자료가중행렬은 어쩔 수 없이 단위행렬로 간주된다. 본 논문에서는 자료분해능행렬과 그 분산함수를 분석하여 자동적으로 계산된 자료가중행렬을 사용하는 역산법을 개발하였다. EACB법이라 명명한 이 역산법에서는 분해능이 높은 자료에는 높은 가중값을, 작은 자료에는 작은 가중값을 부여한다. 개발된 EACB 역산법을 전기비저항 토모그피법에 적용한 결과, 보다 안정적이고 분해능이 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

정적효과를 포함한 자기지전류 자료의 효율적인 3차원 역산에 관하여 (On the Efficient Three-Dimensional Inversion of Static Shifted MT Data)

  • 장한누리;장한길로;김희준
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제17권2호
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    • pp.95-103
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    • 2014
  • MT 자료에서 3차원 전기비저항 구조와 정적효과를 동시에 구하기 위한 실용적인 역산법을 소개한다. 이 방법은 감도행렬이 필요한 Gauss-Newton법을 기반으로 하고 반복과정에서 Broyden의 방식으로 감도를 수정하는 것을 기본으로 하고 있다. 이 논문에서는 합성 MT 자료에 대한 역산실험을 통해 근사역산법의 성능과 정적효과에 대한 가중치에 대해 검토하였다. 해석적으로 구해지는 초기감도를 Broyden의 방식으로 수정하는 역산법은 초기감도를 끝까지 쓰는 역산법보다 자료오차를 줄이는데 효과적이었다. 그리고 완전한 감도행렬을 반복 중간에서 단 한번만 사용하는 근사역산법으로서는 반복 전반부에서 완전한 감도를 사용할 때 자료오차를 가장 많이 줄이는 것으로 나타났다. 정적효과에 대한 가중치는 어느 특정 한계값 이하로 선택하면 최종 자료오차에는 결정적인 영향을 주지 않는다. 합성 MT 자료에 대한 실험 결과 이 역산법은 정적효과가 포함된 MT 자료로부터 3차원 전기비저항 구조를 재현하는데 효과적임을 확인하였다.

역 사상법에 의한 시간영역 유도분극 자료의 역산 (Inversion of Time-domain Induced Polarization Data by Inverse Mapping)

  • 조인기;김연정
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제24권4호
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    • pp.149-157
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    • 2021
  • 유도분극 탐사와 전기비저항 탐사는 자료획득이 유사하며, 대부분의 전기비저항 탐사 시스템에는 시간영역 유도분극 탐사 기능이 함께 탑재되어 있다. 또한 시간영역 유도분극 탐사 자료에는 전기비저항 자료가 내포되어 있다. 따라서 유도분극 탐사와 전기비저항 탐사와는 불가분의 관계가 있으며, 유도분극 자료의 역산도 전기비저항 탐사 자료의 역산에 근거한 2단계 역산법이 적용되고 있다. 그러나 유도분극 탐사는 효과적인 해석법의 부재로 인하여 전기비저항 탐사에 비하여 널리 적용되지 못하고 있다. 이 연구에서는 수치 모델링 및 역산실험을 통하여 시간영역 유도분극 자료의 역산해석에 사용되는 역 사상법의 문제점을 분석하였다. 또한 역 사상법 적용시 문제가 되는 역산잡음을 효과적으로 억제할 수 있는 수정된 역 사상법을 제시하였다. 마지막으로 수치자료에 대한 역산실험을 통하여 개발된 역 사상법의 효과를 검증하였다.

시간영역 유도분극 자료의 Cole-Cole 역산 (Spectral Inversion of Time-domain Induced Polarization Data)

  • 김연정;조인기
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제24권4호
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    • pp.171-179
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    • 2021
  • 시간영역 유도분극 탐사 자료로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 2차원 역산법을 개발하였다. 모든 유도분극 과도 전위 자료를 역산하여 전기비저항, 충전성, 완화 시간 및 주파수 승수 등의 2D Cole-Cole 변수를 추정하였다. 개발된 역산법은 2단계로 구성된다. 우선 음의 겉보기 충전성 문제를 피하기 위하여 측정된 유도분극 반응을 전류 주입 중 겉보기 전기비저항으로 변환하였다. 1단계 역산에서는 시간에 따라 항상 증가하는 전기비저항을 추정하는 4차원 역산을 통하여 각 역산 블록에서의 전기비저항 시계열 모델을 구축하였다. 2단계 역산에서는 4차원 역산에서 얻어진 전기비저항 시계열 자료를 역산하여 Cole-Cole 변수를 추정하였다. 이때 격자 탐색법을 통하여 참값에 근접한 초기 모델을 설정하는 방법을 통하여 신속한 역산이 가능하였다. 마지막으로 수치 자료에 대한 역산 실험을 통해 개발된 알고리즘이 Cole-Cole 지하 모델을 효과적으로 영상화할 수 있음을 확인하였다.

2차원 전기비저항 모니터링 자료의 시간경과 역산 (Time-lapse Inversion of 2D Resistivity Monitoring Data)

  • 김기주;조인기;정재형
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제11권4호
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    • pp.326-334
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    • 2008
  • 전기비저항 탐사법은 지하 천부의 전기비저항 영상화에 널리 사용되어 왔으며, 최근 신속한 자동측정이 가능해짐에 따라 모니터링이 용이하게 되었다. 이 연구에서는 전기비저항 모니터링 자료의 해석을 위한 시간경과 역산법을 개발하였다. 개발된 역산법은 기준모델에 비하여 변화가 큰 모델변수에는 약한 제한을, 변화가 미미한 모델변수에는 강한 제한을 가하는 방법이다. 수치시험을 통하여 시간경과 역산 영상은 시간적으로 변화한 영역을 보다 정확하고 뚜렷하게 영상화함을 확인하였다. 또한 저수지 누수문제에 개발된 시간경과 역산법을 적용하여 누수구간을 탐지할 수 있었으며, 이 누수구간은 측정 기간내에 크게 변화하지 않았음을 확인할 수 있었다.

딥러닝 기반 탄성파 전파형 역산 연구 개관 (A Review of Seismic Full Waveform Inversion Based on Deep Learning)

  • 편석준;박윤희
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제25권4호
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    • pp.227-241
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    • 2022
  • 전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

시간영역에서 가우스뉴튼법을 이용한 탄성파 파형역산 (Time Domain Seismic Waveform Inversion based on Gauss Newton method)

  • 신동훈;박창업
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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    • pp.131-135
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    • 2006
  • 본 논문에서는 가우스 뉴튼법을 이용한 중합전 탄성파 자료의 파형역산에 관한 연구를 수행하였다. 탄성파 파형역산에 가우스 뉴튼법을 적용하는 방법은 80년대에 제시되었으나 최근 들어서야 활발히 연구가 진행되고 있는데 이는 연산 능력과 기억용량의 한계에 기인한 것이다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는, 파동 전파 수치모의와 역산과정에서 각각 다른 크기의 격자간격을 사용하고, 필요한 시간영역의 파동전파 모사와 가상 진원의 근사를 통해 편미분 파형을 계산하였으며, 효과적으로 슈퍼컴퓨터를 활용하기 위해 병렬처리 기법을 사용하였다. 수치모의를 통해, 가우스 뉴튼법을 이용한 파형 역산의 수렴속도가 빠르고 정확한 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 실제 탄성파 자료를 이용한 역산에의 적용가능성을 확인하였다.

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정규화된 탄성파 파동장 자료의 향상된 전파형 역산 (Improved full-waveform inversion of normalised seismic wavefield data)

  • 김희준
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제9권1호
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    • pp.86-92
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    • 2006
  • 정규화된 파동장을 이용하는 탄성파 전파형 역산법은 기존의 전파형 역산법에서 필요로 하는 탄성파원 예측으로 인해 야기되는 잠재적인 역산오차를 피할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 전파형 역산법에 가중 평활화제약을 추가하여 분해능을 높였으며, 모든 주파수성분을 동시에 역산하지 않고 주파수 별로 순차적으로 역산하도록 수정하였다. 새로운 방법은 간단한 2 차원 단층모델에 적용하여 검증하였다. 가장 큰 개선점은 적분감도에 기초하여 결정한 가중계수를 모델변수에 도입한 점이다. 모델변수에 가중계수를 적용하면 평활화제약을 선택적으로 완화할 수 있기 때문에 영상화 재구성 시 잘못된 영상을 줄이는데 효과적이다. 다중 단일주파수 역산은 다중주파수 동시역산을 대치할 수 있으며, 특히 작은 주파수부터 먼저 사용하는 순차적인 단일주파수 역산은 계산효율면에서 유용하다.