음향파 완전파형역산은 탄성파 탐사를 통해 얻은 관측자료와 음향파 모델링자료를 맞춤으로써 지층의 속도모델을 고해상도로 구축하는 최적화 과정이다. 기존의 스트리머를 이용한 해양 탄성파 탐사 자료에 대한 음향파 완전파형역산에서는 압력자료만을 활용하여 P파 속도모델을 구축한다. 그러나 최근 다성분 해저면 탄성파 탐사기술의 발달로 다성분자료의 취득 사례가 늘고 있으며, 이에 따라 해양에서 얻어지는 다성분 자료를 활용한 음향파 완전파형역산 기법에 대한 연구가 필요하다. 이 연구에서는 수평 및 수직 입자가속도 자료를 활용한 효과적인 음향파 완전파형역산 전략을 제시하고자 한다. 이를 위해, 우선 음향파 모델링으로 제작된 압력 및 입자가속도 자료와 민감도커널을 분석하여 파형역산 과정에서 각 자료의 성분별 특성을 관찰하였다. 압력 자료에 함께 나타났던 직접파, 다이빙파 및 반사파가 수직 및 수평 입자가속도 자료에서 파동의 진행방향에 따라 분리되어 나타나는 것을 확인하였으며, 수평 입자가속도 자료는 상부의 장파장구조를, 수직 입자가속도 자료는 하부의 장파장구조와 전체 영역에서의 단파장구조를 구축하는 데 효과적임을 확인할 수 있었다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 입자가속도 자료만을 활용해 음향파 완전파형역산을 수행하는 순차적 자료 활용전략을 제시하며, 압력자료를 얻지 못하였거나 품질이 낮은 경우에도 입자가속도 자료를 활용하는 음향파 완전파형역산을 통해 양호한 P파 속도모델을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Adam 최적화 기법을 이용한 음향매질에서의 탄성파 파형역산 방법을 제안하였다. 탄성파 파형역산에서 최적화에 사용되는 기본적인 최대 경사법은 계산이 빠르고 적용이 간편하다는 장점이 있다. 하지만 속도 모델의 갱신에 일정한 갱신 크기를 사용함에 따라 오차가 정확하게 수렴하지 않는다. 이에 대한 대안으로 제시된 다양한 최적화 기법들의 경우 정확성은 높지만 많은 계산 시간을 필요로 한다는 한계가 있다. Adam 최적화 기법은 최근 딥 러닝 분야에서 학습 모델의 최적화를 위해 사용되는 기법으로 다양한 형태의 모델에 대한 최적화 문제에서 가장 효율적인 성능을 보이고 있다. 따라서 Adam 최적화 기법을 이용한 파형역산 방법을 개발하여 탄성파 파형역산에서의 오차가 빠르고 정확하게 수렴하도록 하였다. 제안된 역산 기법의 성능을 검증하기 위해, 일정한 갱신 크기를 가지는 최대 경사법을 이용하여 수행된 역산 결과와 제안된 Adam 최적화 기반 파형역산을 수행하여 갱신된 P파 속도 모델을 비교하였다. 그 결과 제안된 기법을 통해 빠른 오차 수렴 속도와 높은 정확도의 결과를 확인할 수 있었다.
탄성파동방정식에서는 변위가 수직 및 수평방향으로 정의된다. 실제 탐사에서는 수직변위와 수평변위를 모두 측정할 수 있기 때문에 이를 이용하여 방향성을 갖는 변위벡터를 구성할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 변위벡터의 크기를 목적함수로 이용하는 주파수 영역 탄성파 파형역산 기법을 제안하고자 한다. 변위벡터 목적함수는 주파수 영역 파형역산 알고리듬에 적용할 경우 기존의 역전파 알고리듬과 동일한 방식으로 역산을 수행할 수 있다. 변위벡터 목적함수를 이용하여 Marmousi 모델과 SEG/EAGE 암염 모델의 합성탄성파 자료를 역산한 결과, 기존의 역산기법에 비해 RMS 오차가 안정적으로 감소하였다. 특히, Marmousi 모델의 밀도와 SEG/EAGE 암염 모델의 암염 하부의 저속도층을 실제 모델에 더 가깝게 구현할 수 있었다. 변위벡터의 크기를 목적함수로 사용할 경우 경사방향이 수치적으로 불안정한 형태로 정의되므로 이를 안정화시키기 위한 추가적인 연구가 필요할 것이다. 또한 본 논문에서 제안한 변위벡터 목적함수를 이용한 파형역산을 수행하기 위해서는 다성분 탐사자료 획득이 필수적이므로 육상탐사에서의 다성분 탐사나 해저면 다성분탐사(OBC, Ocean Bottom Cable) 등의 연구와 병행되어야 할 것이다.
이종의 물리탐사자료를 이용한 복합역산은 단일 물리탐사자료를 이용한 역산과 비교시, 역산의 불확실성을 줄일 수 있고, 두 탐사자료의 장점을 함께 이용할 수 있다. 탄성파탐사자료를 이용한 역산은 유가스가 집적될 수 있는 복잡한 구조의 탐지에 유리한 장점을 가지지만 탄화수소의 직접적인 탐지에는 한계가 있다. 반면에, 인공송신원 해양전자탐사자료를 이용한 역산은 탄성파탐사자료를 이용한 역산결과에 비하여 해상도는 떨어지지만 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이 연구에서는 평면파를 이용한 완전파형역산을 통하여 획득한 고해상도의P파 속도모델을 cross-gradient 기법에 기반하여 구조적인 제약조건으로 사용하는 전자탐사 복합역산 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬을 유가스전 탐사에 적용이 가능한지 확인하기 위하여, 가스층이 존재하는 단순구조의 모델과 배사구조에 오일저류층이 존재하는 모델의 합성탐사자료에 적용한 결과, 전자탐사자료만을 이용한 역산결과보다 복합역산을 이용한 결과가 보다 고해상도의 전기비저항 분포의 파악이 가능함을 보여주었다. 이는 오일저류층의 정확한 매장 위치 추정과, 매장량 계산에 보다 정확한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다.
일반적으로 평활화 필터는 주변값들과의 차이를 감소시켜 함수를 정규화하는 역할을 한다. 따라서 완전파형역산에 평활화 필터를 적용하면 역산 해를 정규화 할 수 있으며 실제 지하 구조에 가까운 영상을 얻을 수 있다. 다만 단일 평활화 계수를 사용했을 때는 지층 형태나 속도변화에 관계없이 동일하게 평활화가 이루어지므로 지층간 경계면이나 단층 등의 구조가 불명확해지는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 단일 평활화 계수가 아닌 역산 반복 과정에 따라 선택적으로 평활화 계수를 조정하는 정규화 기법을 개발하였다. 먼저 파형역산에 적합한 탐사자료의 주파수 대역과 그에 대응하는 파수 범위를 분석하였다. 분석한 파수 범위에 적합한 평활화 계수를 선정하기 위해 평활화 필터의 파수 스펙트럼에서 99백분위수에 해당하는 파수를 유효최대파수로 결정하였다. 선정된 평활화 계수를 반복역산에 따라 다르게 적용하여 여러 주파수를 동시에 이용하는 멀티-스케일 완전파형역산을 구현하였다. 암염 모델과 같은 속도대비가 큰 지질구조에 대해 성공적인 역산결과를 얻음으로써 본 연구에서 개발한 평활화 계수 선택기법이 효과적인 정규화 과정을 구현한다는 것을 알 수 있었다. 또한 무작위 잡음이 더해진 인공합성 음원모음 자료에 대한 수치예제를 통해 현장 자료에 대한 적용 가능성도 확인할 수 있었다.
탄성파 탐사는 속도와 밀도 같은 지하 매질 물성 정보를 파악하고 지하 지층 구조를 영상화 할 수 있으며, 이를 위한 다양한 알고리즘 개발이 이루어지고 있다. 이러한 알고리즘의 성능 검증을 위해 다양한 기준 모델이 사용되며, 정확도의 경우 참 물성 데이터와의 평균 제곱근 오차(Root Mean Squre Error, RMSE)를 통해 정량적으로 평가할 수 있다. RMSE는 수치적으로 단순하다는 장점이 있지만 구조적인 품질과의 상관도가 높지 않다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 인간지각시스템을 반영한 FR-IQA (Full Reference Image Quality Assessment) 기법이 연구되고 있으며, 지하 물성 정보 데이터를 다룰 수 있는 FR-IQA 기법들을 선정하였다. 본 연구는 물성 정보 도출 알고리즘으로 완전 파형 역산을 선정하여 세 가지 기준 모델에서 수치예제 실험을 진행하였으며, 선정 된 FR-IQA 기법들을 이용하여 물성 정보 도출 알고리즘 정확성 평가를 수행하였다. 주요 구조 정확성 평가 시 암염모델 하부 구조의 경우 구조적으로 좋지 않음을 육안으로 확인할 수 있었으나 RMSE 값은 감소하며 결과의 부정확성을 표출하지 못하였다. 반면, 몇몇 FR-IQA의 경우 결과의 부정확성을 수치적으로 표출하는 것을 확인하였다.
For scaling of the gradient of misfit function, we develop a new pseudo-Hessian matrix constructed by combining amplitude field and pseudo-Hessian matrix. Since pseudo- Hessian matrix neglects the calculation of the zero-lag auto-correlation of impulse responses in the approximate Hessian matrix, the pseudo-Hessian matrix has a limitation to scale the gradient of misfit function compared to the approximate Hessian matrix. To validate the new pseudo- Hessian matrix, we perform frequency-domain elastic full waveform inversion using this Hessian matrix. By synthetic experiments, we show that the new pseudo-Hessian matrix can give better convergence to the true model than the old one does. Furthermore, since the amplitude fields are intrinsically obtained in forward modeling procedure, we do not have to pay any extra cost to compute the new pseudo-Hessian. We think that the new pseudo-Hessian matrix can be used as an alternative of the approximate Hessian matrix of the Gauss-Newton method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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