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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
다성분 탄성파탐사자료를 이용할 경우, P파 뿐만 아니라 PS파를 함께 이용함으로써 공극유체의 판별, 암상의 특성규명, 고해상도의 영상화 등에 유리한 장점들이 있다. 하지만 다성분 탄성파탐사를 통하여 획득한 수직 성분 및 수평 성분 자료에는 각기 다른 특성을 가지는 P파와 PS파가 함께 존재한다. 따라서 다성분 탄성파탐사자료를 이용할 때 P파와 PS파를 분리하는 전처리 과정이 필수적이다. 이 연구에서는, 기존의 정수철, 변중무(2011)가 제안하였던 한 개의 기준 깊이를 이용하여 반사각의 근사값을 계산하고 이를 회전 변환하여 P파와 PS파를 분리하는 방법을 분석한 결과, 다층 구조에서 획득 된 다수의 반사파가 존재하는 자료에의 적용시 한계가 있음을 확인하였다. 이를 개선하기 위하여, 여러 개의 기준 깊이를 이용하여 반사각의 근사값을 계산하고 이를 회전 변환을 한 뒤 중합을 하는 개선된 P파와 PS파의 분리방법을 제안하였다. 마지막으로 이 연구에서 제안하는 방법을 수평 다층 구조의 모델, 단층이 존재하는 모델, Marmousi-2 모델 등에서 획득 된 합성탄성파탐사자료에 적용하여 검증하였다. 그 결과, 급경사 지역이 아닌 완만한 경사의 여러 층이 존재하는 구조에서의 다성분 탄성파탐사자료의 효과적인 파 분리가 가능하였다.
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
탄성 거꿀 참반사 보정(elastic reverse-time migration)을 통해 물리적으로 의미가 있는 영상을 얻기 위해서는 탄성 파동방정식(elastic wave equation)을 통해 재구성된 벡터 파동장(reconstructed vector wavefield)으로부터 P파와 S파를 분리하는 파분리 알고리듬이 필요하다. 그리고 이방성을 고려한 탄성 거꿀 참반사 보정으로의 확장을 위해서는 이방성을 고려한 탄성 모델링 알고리듬 뿐만 아니라 이방성을 고려한 파분리가 필요하다. 이방성 탄성매질에서의 파분리는 등방성 탄성매질에서 주로 이용하는 Helmholtz decomposition과는 달리 탄성매질의 수직 속도 및 이방성 계수에 따라 계산된 유사미분필터(pseudo-derivative filter)를 이용한다. 이 필터는 적용에 많은 계산이 필요하기 때문에 이 연구를 통해 많은 양의 병렬계산을 효율적으로 수행할 수 있는 GPU (Graphic Processing Unit)를 이용하여 이방성 파분리를 수행하는 알고리듬을 개발하였다. 또한 GPU를 이용해 파분리를 수행하는 알고리듬을 포함하고 MPI (Message-Passing Interface)를 이용하는 효율성 높은 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬의 검증을 위해 Marmousi-II 탄성모델을 기초로 수직 횡등방성(vertically transversely isotropy; VTI) 탄성모델을 구축하여 수치모형 실험을 수행해 다성분 합성탄성파탐사자료를 생성하였다. 이 합성탄성파 자료에 개발된 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 적용하여 GPU와 MPI를 효과적으로 이용한 계산속도 향상과 이방성 파분리에 의한 영상결과의 정확도 향상을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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