• 제목/요약/키워드: 합성탄성파

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가스 하이드레이트 탄성파 자료 코다 파 (coda waves) 연구 (Seismic coda waves for gas-hydrate seismic data)

  • 장성형;서상용;김영완
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 한국신재생에너지학회 2007년도 춘계학술대회
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    • pp.497-500
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    • 2007
  • 탄성파 코다 파는 두 수진기에서 기록된 탄성파 자료의 상호상관으로부터 두 신호에 대한 순간응답을 구하고 이로부터 지층정보를 구하는데 이용된다. 여기에서는 인공합성 탄성파 자료와 가스 하이드레이트 현장자료에 적용하여 상호상관 모음도와 가상음원 모음도 (virtual source)를 구하고자 하였다. 인공합성자료는 해저면 탄성파 탐사법 (ocean bottom seismic)을 모델로 이용하여 인공합성 탄성파 단면도를 제작하였으며, 탄성파 코다 파를 살펴보기 위해 인공 OBS 자료 중 첫 번째 트레이스를 가상음원으로 정하고 모든 음원 모음도와 상호상관으로 가상응원 단면도를 제작하였다. 현장자료 적용으로는 해저면 기인 고진폭 반사파인 BSR (bottom simulating reflection)을 포함하고 있는 자료를 선정하여 상호상관 단면도와 가상음원 단면도를 제작하였다. 중합단면도상에 나타난 가스 분출지역은 상호상관 단면도에서도 나타났으며, 중합단면도상 BSR부분은 vs 단면도에서 강한 반사파를 보여줌을 알 수 있었다.

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탄성파 자료 잡음 제거를 위한 비지도 학습 연구 (The Use of Unsupervised Machine Learning for the Attenuation of Seismic Noise)

  • 김수정;전형구
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제25권2호
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    • pp.71-84
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    • 2022
  • 탄성파 자료 취득 시 신호와 함께 기록되는 다양한 형태의 잡음은 탄성파 자료의 정확한 해석을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 탄성파 자료의 잡음 제거는 탄성파 자료 처리 과정 중 필수적인 절차이므로 기계 학습을 포함한 다양한 방식의 잡음 제거 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비지도 학습 기반의 탄성파 잡음 제거 모델을 이용하여 중합 전 탄성파 자료의 잡음 제거를 수행하고자 하였으며 총 세 가지의 비지도 학습 기반 기계 학습 모델을 비교하였다. 세 가지의 비지도 학습 모델은 N2NUNET, PATCHUNET, DDUL로 각각 서로 다른 신경망 구조를 통해 정답 자료 없이 탄성파 잡음을 제거한다. 세 가지 모델들을 인공 합성 및 현장 중합 전 탄성파 자료에 적용하여 잡음을 제거한 후 그 결과를 정성적·정량적으로 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 비지도 학습 모델 모두 인공 합성 및 현장 자료의 탄성파 잡음을 적절히 제거하였음을 확인하였다. 그 중 N2NUNET 모델이 가장 낮은 잡음 제거 성능을 보여주었으며, PATCHUNET과 DDUL은 거의 유사한 결과를 도출하였지만, DDUL이 정량적으로 근소한 우위를 보였다.

공유 소프트웨어 시스템을 이용한 3차원 탄성파 자료처리 방법론 (3D Seismic Data Processing Methodology using Public Domain Software System)

  • 지준;최윤경
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제13권2호
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    • pp.159-168
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    • 2010
  • 석유/가스 물리탐사 분야에서의 최근 추세는 3D 탄성파 탐사라 할 수 있다. 기존의 2D 자료처리와는 달리, 3D탄성파 탐사 자료처리는 고가의 상용 소프트웨어 시스템과 고성능 컴퓨터가 필요한 것으로 인식되어 왔다. 본 논문에서는 일반 개인용 컴퓨터(PC)를 기반으로 일반에게 공개되어 있는 비상업용의 공유 소프트웨어 시스템들인 "SU, SEPlib, SEPlib3D"들을 선택적으로 조합하여 적용하는 3D 탄성파 자료처리 방법론을 제시하고, 이를 실제 자료에 매우 근접한3D 합성 탄성파 자료인 SEG/EAGE 3D 합성 자료에 적용하여 실질적인 적용성을 시험해 보았다.

시추공 합성탄성파 기록을 통한 지하 불연속 경계면의 파악 (Identification of Subsurface Discontinuities via Analyses of Borehole Synthetic Seismograms)

  • 김지수;이재영;서용석;주현태
    • 지질공학
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    • 제23권4호
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    • pp.457-465
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    • 2013
  • 지반 조사를 위해 흔히 수집하는 지표탐사 자료, 시추조사 자료, 지질공학 자료들을 서로 상관시켜 불연속 경계면 및 암반 파쇄대등의 분포를 파악하였다. 전기비저항 입체도와 공내 영상촬영을 통해 개략적인 지질 연약대의 주향 방향을 분석하고, 시추공 사이 탄성파 토모그래피 속도와 로즈 다이어그램을 통해 지층 및 암반 파쇄대의 공간적인 분포대를 파악하였다. 암반의 동적 물성을 파악하기 위해 S-PS 검층과 ${\gamma}-{\gamma}$ 검층으로 동적 탄성계수를 계산하여 푸아송 비 및 P파 속도와의 상관관계를 알아보았다. 지층의 불연속 경계면은 타격수 N값, 개별적인 밀도나 속도 정보를 이용하여 결정하는 것 보다 물리검층에서 수집한 속도와 밀도로부터 계산한 음향 임피던스의 대비, 즉 반사계수 자료와 시각적으로 잘 상관되었다. 암반에 발달한 주요 파쇄대 구간은 그 상부 경계면이 반사계수와 최적 리커 요소파의 곱말기로 계산된 합성탄성파 트레이스에서 극성이 음인 높은 진폭과 잘 상관되었다. 합성탄성파 기록으로 해석된 주된 파쇄대는 실제로 시추 코어 자료에서 관찰된 코어손실 구간 및 공내 영상촬영 자료에서 평가된 낮은 암질 구간과 잘 부합되었다.

라플라스 영역 파동장을 이용한 딥러닝 탄성파 역산 (Deep-Learning Seismic Inversion using Laplace-domain wavefields)

  • 조준현;하완수
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제26권2호
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    • pp.84-93
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    • 2023
  • 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 소규모 영역을 대상으로 하는 합성 자료 예제에서 성공적인 역산 성능을 보여주었다. 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산은 시간 영역 파동장을 입력, 지하 속도 모델을 출력으로 사용하는데, 시간 영역 파동장은 다양한 파동 정보를 포함하고 있어 자료의 크기가 상당히 크다. 따라서 대량의 데이터로 훈련하는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산을 현장 규모의 자료에 적용하는 연구는 아직까지 수행되지 못하고 있다. 본 연구에서는 지도 학습 기반 딥러닝 탄성파 역산 기법을 현장 규모의 자료에 적용하기 위해 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 입력으로 사용하여 지하 속도 모델을 예측하였다. 시간 영역 파동장 대신 라플라스 영역 파동장을 사용하면 결과의 해상도는 다소 떨어지지만 입력 자료의 크기가 크게 감소하여 신경망 훈련이 빨라지게 된다. 또한, 큰 격자 간격을 사용할 수 있어 현장 자료 크기의 속도 모델을 효율적으로 예측할 수 있으며 이를 통해 얻은 결과는 후속 역산의 초기 모델로 사용될 수 있다. 신경망 훈련을 위해 현장 자료 크기를 가지는 대량의 합성 속도 모델과 라플라스 영역 파동장을 생성한 후 인공 합성 자료만으로 신경망을 훈련시켰다. 또한, 해양 탄성파 탐사를 시뮬레이션하기 위해 견인 스트리머 취득 조건을 채택하였다. 테스트 자료와 벤치마크 모델을 이용한 수치 예제에서 훈련된 신경망을 테스트한 결과, 적절한 배경 속도 모델들을 얻을 수 있었다.

이산 웨이브릿 변환을 이용한 탄성파 주시결정

  • 김진후;이상화
    • 지구물리
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    • 제4권2호
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    • pp.113-120
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    • 2001
  • 이산 웨이브릿 변환은 탄성파 신호를 분석하고 파의 성분을 구분하는 도구로 사용이 가능하다. 이산 웨이브릿 변환은 푸리에 변환에 비해 신호의 변화 시점을 인식할 수 있는 장점을 지닌다. 본 연구에서는 탄성파 신호에 이산 웨이프릿 변환을 적용하여 초동과 S파 등 파의 구성 성분을 인지하고 주시를 결정하는 방법을 제시하였다. 정확한 지층 속도의 결정은 정확한 주시 결정에서 비롯되며, 이는 탄성파 속도분석, 굴절법 탐사, 탄성파 토모그래피, 다운홀 탐사, 크로스홀 탐사, 음파 검층 등 탄성파를 활용하는 각종 지구물리탐사 분야에 있어서 해석에 대한 신뢰도를 크게 증진시킬 수 있다. 잡음이 있는 경우와 없는 경우의 인공합성 탄성파 신호에 대한 P파와 S파의 주시 결정을 시도한 결과, 잡음이 많은 탄성파 신호에도 본 알고리즘이 적용 가능함을 확인할 수 있었다. 잡음이 많이 포함된 현장 자료에서도 초동을 정확하게 결정할 수 있었다

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딥러닝 기반 탄성파 단층 해석을 위한 합성 학습 자료 생성 (Synthetic Training Data Generation for Fault Detection Based on Deep Learning)

  • 최우창;편석준
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제24권3호
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    • pp.89-97
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    • 2021
  • 탄성파 자료에서의 단층 해석은 기계학습을 적용하기 매우 적합한 분야라고 할 수 있다. 결과적으로 다양한 형태의 기계학습 기반 단층 해석 기술들이 개발되고 있으며, 특히 합성 자료를 사용해 기계학습 모델을 훈련시키는 연구들이 중점적으로 수행되고 있다. 합성 자료를 사용할 경우 기계학습 모델을 훈련시키기 위한 대량의 자료를 확보하기가 용이하고, 정확한 단층 구조 라벨을 함께 제작할 수 있다는 장점이 있다. 합성 자료로 훈련시킨 모델을 사용해 현장 자료를 해석하기 위해서는 모델 훈련에 사용한 합성 자료가 지질학적으로 현실적이어야 한다. 이 연구에서는 실제 현장 자료와 유사한 합성 자료 제작을 위한 기술을 소개한다. 먼저 현실적인 단층 구조가 포함된 반사계수 모델을 제작한 후 일방향 파동 방정식 모델링을 적용해 효율적으로 겹쌓기 단면을 생성한다. 생성된 겹쌓기 단면에 참반사보정을 적용해 회절파의 영향을 제거하고, 무작위 잡음을 추가함으로써 현장 자료와 비슷한 형태의 합성 자료를 생성할 수 있다. 생성한 합성 자료를 U-Net 구조의 합성곱 신경망 모델에 적용하여 검증한 결과, 현실적으로 만들어진 합성 자료는 현장 자료에 적용이 가능한 딥러닝 모델을 효과적으로 훈련시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

탄화수소 부존구조 평가를 위한 교차출력과 진폭다항식을 이용한 AVO 분석 (AVO analysis using crossplot and amplitude polynomial methods for characterisation of hydrocarbon reservoirs)

  • 김지수;김원기;하희상;김성수
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제14권1호
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    • pp.25-41
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    • 2011
  • 탄화수소 부존특성 파악의 적용가능성을 판단하기 위해 입사각에 관한 진폭식을 이용한 교차출력파 오프셋항이 있는 진폭 다항식의 계수를 이용하여 AVO 분석을 수행하였다. 분석을 위한 탄성파 자료는 배사구조가 발달하고 탄화수소가 부존하고 있다고 가정한 층이 포함된 지층구조에 대한 합성 탄성파 자료와 탄화수소 존재가 확인된 캐나다 앨버타 콜로니 층의 현장 탄성파 자료를 이용하였다. 배사구조 지층모형의 합성 탄성파 자료의 분석결과 탄화수소가 부존하고 있다고 가정한 층의 상부경계는 음의 수직반사진폭과 음의 진폭변화율을 보이고 교차출력에서는 3 사분면에 분포하였다. 캐나다 앨버타 콜로니 층의 현장자료에서도 진폭 이상대와 교차출력에서 합성 탄성파 자료와 같은 양상을 보이고 있는 점으로 보아 탄화수소 부존 층의 상부경계는 음의 수직반사진폭과 음의 진폭변화율로 특징될 수 있다. 또한 입사각에 관한 진폭 식과 오프셋 항이 있는 진폭다항식의 계주를 이용한 AVO 분석 결과가 서로 일치된 것으로 나타나 이와 같은 두 개의 비교분석 방법은 앞으로 탄화수소의 부존특성을 효과적으로 파악하는데 이용될 수 있을 것이다. 즉 입사각 방정식을 이용한 분석방법은 다양한 해석기법을 적용할 수 있게 하지만 자료를 입사각 자료로 분류해야 하는 불편함이 있다. 반면에 진폭다항식의 계수를 이용하는 분석기법은 자료 분류가 수반되지 않는 경제적인 방법으로 보이는데 앞으로 이에 대한 적용성 연구가 더 진행되어야 할 것이다.

동해 가스전 탄성파 자료에서 나타나는 AVO 반응의 한계점에 대한 고찰 (Study on the limitation of AVO responses shown in the seismic data from East-sea gas reservoir)

  • 신승일;변중무;최형욱;김건득;고승원;서영탁;차영호
    • 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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    • 한국지구물리탐사학회 2008년도 공동학술대회
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    • pp.107-112
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    • 2008
  • 동해가스전과 같이 해저면 심부에 위치한 저류층의 경우 CMP 단면도 상에서 AVO 반응을 관찰하기가 어려운 경우가 종종 발생한다. 이렇게 심부저류층인 경우 고결성이 증가하기 때문에 매질의 공극유체가 가스로 치환되더라도 매질의 P파 속도가 크게 감소하지 않으며 이로 인해 AVO 반응 확인이 어렵다. 본 연구에서는 상.하부층의 포아송비를 달리하면서 포아송비의 차이가 작아질수록 입사각에 따른 반사진폭의 변화량이 작아져 AVO 반응이 미미해짐을 관찰하였다. 이 결과를 토대로 동해가스전의 AVO 반응의 한계점을 고찰하기 위해서 탄성파 자료와 물리검층 자료를 이용하여 고래 V 구조를 모사한 속도모델을 만들고 합성탄성파 탐사자료를 생성하였다. 매질의 성질을 이용하여 이론적으로 계산한 AVO 반응과 실제 합성탄성파 자료를 처리하여 얻은 AVO 반응을 비교한 결과, 상.하부층의 포아송비의 차이가 작을 경우 입사각에 따른 반사진폭 변화가 매우 작으며 잡음이나 전처리 과정 중에서 발생하는 진폭 왜곡에 의해 AVO 반응 특성이 가려짐을 확인할 수 있었다. 이러한 심부저류층의 AVO 분석의 한계점을 극복하기 위해서는 자료취득 단계부터 정확한 반사파 진폭을 획득해야 하며 자료처리 과정에서도 반사파 진폭을 보존할 수 있는 기술이 필요하다.

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불규칙 지형을 고려한 2차원 유한요소 탄성파 모델링 (2 Dimensional FEM Elastic Wave Modeling Considering Surface Topography)

  • 이종하;서정희;신창수
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제4권2호
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    • pp.34-44
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    • 2001
  • 종래의 탄성파 모델링은 지표를 수평면으로 가정하고 그 아래쪽에 여러 개의 반사면에 대한 모델링이 대부분 이었다. 그러나, 실제 탐사에서는 복잡한 지형을 가진 지표에서 탐사가 수행되기 때문에 탄성 매질에서의 반응을 명확하게 구분해 내는 것이 힘들다. 지표에 탄성파 전파특성을 규명하기 위하여 모델에 지형을 고려할 수 있도록 하여 시간영역 유한요소법을 이용하여 매질의 반응을 구하였다. 이러한 이러한 알고리즘을 이용하여 지표에서 진원을 가했을 때 수평 및 제방(mound), 채널(channel)등의 구조로부터 지표의 수신기에서 합성 탄성파 기록을 관찰하고, 스냅사진(snapshot)을 얻어냄으로써 해석해와 잘 일치함을 확인하였고, 지표 및 지하 반사면에 의한 복잡한 탄성파의 전파 양상을 파악할 수 있었다. 불규칙 지표면을 따라 전파하는 표면파가 모서리에서 새로운 진원으로 작용하여 큰 잡음이 생성됨을 관찰하였고, 지표를 따라 전파하는 높은 에너지의 레일리파, 상대적으로 낮은 압축파, 전단파 등의 전파 양상으로부터 파의 천이 상태를 관찰할 수 있었다.

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