Recent trend in petroleum/gas exploration is an application of 3D seismic exploration technique. Unlike the conventional 2D seismic data processing, 3D seismic data processing is considered as the one which requires expensive commercial software systems and high performance computer. This paper propose a practical 3D seismic processing methodology on a personal computer using public domain software such as SU, SEPlib, and SEPlib3D. The applicability of the proposed method has been demonstrated by successful application to a well known realistic 3D synthetic data, SEG/EAGE 3D salt model data.
본 논문에서는 현장에서 획득한 2차원 탄성파 탐사 자료를 처리하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 탐사 자료는 매우 방대하여 효율적인 자료 처리 및 관리 시스템은 필수적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 모듈의 처리 과정에서 QC(Quality of Control)를 쉽게 하기 위해 윈도우 기반 GUI 환경을 제공할 뿐만 아니라, 모듈의 처리 흐름과 파라미터를 저장할 수 있는 템플릿 개념을 소개한다. 또한 객체 지향 개념을 도입하여 모듈들의 삽입, 삭제가 용이한 장점을 가지고 있다. 개발 환경은 MFC를 바탕으로 Windows 운영체제에서 개발되었다. 본 논문에서 개발된 시스템은 탄성파를 이용한 지반 조사에 효율적으로 사용될 수 있다고 사료된다.
When acquiring seismic data, various types of simultaneously recorded seismic noise hinder accurate interpretation. Therefore, it is essential to attenuate this noise during the processing of seismic data and research on seismic noise attenuation. For this purpose, machine learning is extensively used. This study attempts to attenuate noise in prestack seismic data using unsupervised machine learning. Three unsupervised machine learning models, N2NUNET, PATCHUNET, and DDUL, are trained and applied to synthetic and field prestack seismic data to attenuate the noise and leave clean seismic data. The results are qualitatively and quantitatively analyzed and demonstrated that all three unsupervised learning models succeeded in removing seismic noise from both synthetic and field data. Of the three, the N2NUNET model performed the worst, and the PATCHUNET and DDUL models produced almost identical results, although the DDUL model performed slightly better.
Single-channel seismic exploration has proven effective in delineating subsurface geological structures using small-scale survey systems. The seismic data acquired through zero- or near-offset methods directly capture subsurface features along the vertical axis, facilitating the construction of corresponding seismic sections. However, substantial noise in single-channel seismic data hampers precise interpretation because of the low signal-to-noise ratio. This study introduces a novel approach that integrate noise reduction and signal enhancement via matrix rank optimization to address this issue. Unlike conventional rank-reduction methods, which retain selected singular values to mitigate random noise, our method optimizes the entire singular value spectrum, thus effectively tackling both random and erratic noises commonly found in environments with low signal-to-noise ratio. Additionally, to enhance the horizontal continuity of seismic events and mitigate signal loss during noise reduction, we introduced an adaptive weighting factor computed from the eigenimage of the seismic section. To access the robustness of the proposed method, we conducted numerical experiments using single-channel Sparker seismic data from the Chukchi Plateau in the Arctic Ocean. The results demonstrated that the seismic sections had significantly improved signal-to-noise ratios and minimal signal loss. These advancements hold promise for enhancing single-channel and high-resolution seismic surveys and aiding in the identification of marine development and submarine geological hazards in domestic coastal areas.
Marine seismic processing is characterized by a great amount of data, several professional processing steps, and various parameters to be decided in each step. In general, adequate processing sequence and optimum parameters are obtained through test processing with sample set of data representing the whole group. The sequence and parameters are then applied in processing the whole data. In this paper, optimum processing sequence and parameters for the data acquired in Korean continental shelf are examined through test processing with real data. Finally, a good-quality migration section is produced using those sequence and parameters decided on the basis of the test results.
Primary purpose of the system developed in this study is 3-D seismic data processing system for underground investigation and this system is developed in PC based on Linux for lower-cost system. Basic data processing modules are originated from SU (Seismic Unix) which is widely used in 2-D seismic data processing and auxilious modules are developed for 3-D data processing The system which is constructed by using these data processing modules Is designed to GUI (Graphic User Interface) in order that one can easily control and for this purpose, GTK (Gimp Tool KiT) conventionally adapted in producing Linux application.
Traveltime tomogram is generally used for interpretation of seismic tunnel data. In the field data, the first arrival traveltime is less dispersive with increasing source-receiver seperation compared to theoretical model data. So the result of calculation can be serious despite of small errors such as traveltime picking. In this study, amplitude method and error tomogram method are tried to overcome these problems. This method will help the interpretation of the data from the underground tunnel.
한국지질자원연구원은 1997년부터 새로운 에너지 자원으로 활용 가능성을 포함하고 있는 가스 하이드레이트를 조사하기 위해 동해 일원에서 탄성파탐사를 실시하고 있다. 탄성파 반사 자료로부터 가스 하이드레이트 부존여부를 확인하는 방법은 해저면과 평행하면서 위상이 반대로 나타나는 고진폭 반사파 BSR (Bottom Simulating Reflection)과 BSR상부에서의 진폭감소, 하부에서 진폭증가와 구간속도 감소 등을 들 수 있다. 여기에서는 가스 하이드레이트 탐사자료에 대한 일반자료처리와 함께 BSR을 포함하고 있는 탄성파 반사자료에 대해 코드 병렬화된 PSPI를 이용하여 깊이영역 구조보정을 실시하였다. 고용량 탐사자료로 구성된 탄성파 반사자료에 깊이영역 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. PSPI(Phase Shift Plus Interpolation)법은 적은 컴퓨터 계산량과 효율성 그리고 주파수 영역에서 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 MPI(Message Passing Interface)-LAM을 이용하여 병렬코드화된 PSPI를 개발하고 인공합성모델과 동해 가스 하이드레이트 깊이영역 구조보정에 적응하였다.
속도와 밀도의 함수로 이루어진 음향 임피던스는 탄성파자로부터 물성변화를 확인하는 방법 중의 하나로 이용된다. 본 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발된 탄성파 탐사자료처리 무른모 지오빗올 이용하여 기본 자료처리를 실시하고, 음향 임피던스 변환 모듈올 적용하여 동해 가스 하이드레이트 현장자료에 대한 광역 임피던스변화를 구하고 이로부터 음향 임피던스 단면도를 구하고자였다. 음향 임피던스 단면도는 중합단면도상에서 음향 임피던스 변화를 보여주고 있으며 특히 왕복주시 2.9초 전후에서 해저면 반사파와 위상이 반대이며 고진폭을 나타내는 해저면 기인 고진폭 반사층으로 여길만한 지점에서 그 변화가 크게 나타남을 알 수 있었다. 탄생파자료는 10 Hz 이하 저주파 정보가 들어있지 않아 완전한 음향 임피던스를 구할 수 없으므로 층서해석이 이루어진 중합 단면도부터 광역 임피던스를 구하였다. 향후 시추자료를 활용할 경우 좀더 정확한 음향 임피던스 단면도를 생산할 수 있을 것으로 여겨진다.
The processing of seismic data involves analyzing earthquake wave data to understand the internal structure and characteristics of the Earth, which requires high computational power. Recently, machine learning (ML) techniques have been introduced to address these challenges and have been utilized in various tasks such as noise reduction and velocity model construction. However, most studies have focused on specific seismic data processing tasks, limiting the full utilization of similar features and structures inherent in the datasets. In this study, we compared the efficacy of using receiver-wise time-series data ("receiver array") and synchronized receiver signals ("time array") from shotgathers for pretraining a Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. To this end, shotgather data generated from a synthetic model containing faults was used to perform noise reduction, velocity prediction, and fault detection tasks. In the task of random noise reduction, both the receiver and time arrays showed good performance. However, for tasks requiring the identification of spatial distributions, such as velocity estimation and fault detection, the results from the time array were superior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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