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.
The purpose of this study is to reduce seismic responses of an actual nuclear piping system using a tuned mass damper (TMD) device. A numerical piping model was developed and validated based on shaking table test results with actual nuclear piping. A TMD for nuclear piping was newly devised in this work. A TMD shape design suitable for nuclear piping systems was conducted, and its operating performance was verified after manufacturing. The response reduction performance of the developed TMD under earthquake loading on actual piping was investigated. Results confirmed that, on average, seismic response reduction rates of 34% in the maximum acceleration response, 41% in the root mean square acceleration response, and 57% in the spectral acceleration response were shown through the TMD application. This developed TMD operated successfully within the seismic response reduction rate of existing TMD optimum design values. Therefore, the developed TMD and dynamic interpretation help improve the nuclear piping's seismic performance.
On the basis of seismic interpretation, seismic indicators of gas hydrate and associated gas such as bottom simulating reflector (BSR), acoustic blanking, column structure, gas seepage, enhanced reflection were identified in the Ulleung Basin. Fractures, faults, sandy layer could be the migration pathways transporting fluid and gas to stability zone. The formation of gas hydrate in the Ulleung Basin include: (1) nodules, veins, layers in muddy sediments and disseminated forms in sandy layer within localized column structure, (2) disseminated forms in sandy layer, and (3) disseminated forms in sandy layer just above BSR.
A new way to integrate various geophysical information for evaluation of RQD was developed. In this study, we did not directly define the RQD value where borehole data are not sampled. Instead, we infer the probability of RQD values with prior probability from borehole direct data, and secondary supporting probability from resistivity and seismic tomography data. For the integration, we applied the geostatstical indicator kriging to get prior probability of RQD value, and indicator kriging with soft data to get the supporting probability from resistivity and seismic data. And we finally use the permanence ratio rule to integrate these information. The finally obtained result was also analyzed to fully utilize the probabilistic features. We show the probability of wrongly classifying the RQD evaluation and vice versa. This result may be used for decision making process based on the geophysical exploration.
Stratigraphic subdivision, correlation and depositional environments of Oligocene strata in the Cheju basin are studied using microfossils, wireline-log, trace elements from Geobuk-1, Okdom-1 and JDZ V-2 exploratory wells as well as seismic attributes. Application of these Integrated approaches is becoming increasingly an important tool in sedimentary and petroleum geology. The purpose of this study is to provide an integrated sequence-stratigraphic interpretation for petroleum system in the Cheju basin. During the last several years the Cheju basin has been studied for petroleum potential in terms of sequence stratigraphy. The strata assigned to be of the Early Miocene in the previous studies are reinterpreted to be of Oligocene in age. Depositional environments of these strata are also reinterpreted to have been influenced significantly by marine floodings. This interpretation is supported by the lines of evidence such as occurrences of abundant dinoflagellates and calcareous nannofossils, higher sulfur (1000-10000 ppm), TOC contents $(>1{\~}3{\%})$ and hydrogen index, and specific biomarkers such as dinostrane and $C_{30}$ 4-methyl steranes. Seismic facies, determined as a fairly continuous amplitude reflection, relatively parallel uniform strata, also provides a clue for recognizing marine transgressions during the Oligocene. Two 2nd--order stratigraphic cycles are observed in Oligocene strata based on well-log responses and the presence of microfossils. Each sequence comprises shallow marine deposits in the lower part and inner-outer neritic deposits in the upper part, thus showing a upward-deepening trend. In petroleum exploration point of view, the presence of marine strata would provide a better exploration potential for source rock and reservoir quality in the Cheju basin, offshore Korea.
The Domi Basin in the South Sea of Korea is located between the Jeju Basin and Ulleung Basins, and is characterized by several sediment sags that are interested to have formed by crustal extension. This paper aims to derive an optimized seismic data processing procedure which helps stratigraphic interpretation of the Domi Basin. In particular, our data processing flow incorporated horizon velocity analysis (HVA) and surface-relative wave equation multiple rejection (SRWEMR) to improve the quality of stack section by enhancing the continuity of reflection events and suppressing peg-leg multiples respectively. As a result of processing procedures in this study, unconformities were recognized in the stack section that defines the early and middle Miocene, Eocene-Oligocene sequences. In addition, the overall quality of the stack section was increased as essential data to investigate the evolution of the basin. The suppression of multiple resulted in the identification of the Cretaceous basement. The data processing scheme evaluated through this study is expected to improve the standardization of processing sequences for seismic data from the Domi and adjacent Sora and north-Sora Basins.
The Muryangsa temple five-storied stone pagoda (Treasure No. 185) was geographically located in the area of the Baekje Kingdom. The architectural style of the Muryangsa temple five-storied stone pagoda is the pagoda at the early Goryeo Dynasty that was succeeded technique of the Baekje Kingdom and form of the Shilla Kingdom. Because this pagoda is located outside during old time that it received serious petrological and biological weathering in rock blocks and occurred the center subsidence in the upper capstone. This study executed ground stability interpretation in order to know what central subsidence in the upper capstone occurred for soft ground. The ground stability interpretation used seismic survey, electrical resistivity survey and GPR survey by non-destructive method. As the result, the ground appeared in the condition which is good. Specially, high resistance zone appeared from electric resistivity survey which come to seem with ground reinforcement harden. Consequently, central subsidence condition in the upper capstone is not by the instability of ground, and is judged with the thing by the structure instability in rock blocks over the upper capstone. This will be applied basic data with the long-term monitoring or preservation countermeasure of the pagoda.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.28
no.4
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pp.193-203
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2024
Existing reinforced concrete (RC) building frames constructed before the seismic design was applied have seismically deficient structural details, and buildings with such structural details show brittle behavior that is destroyed early due to low shear performance. Various reinforcement systems, such as fiber-reinforced polymer (FRP) jacketing systems, are being studied to reinforce the seismically deficient RC frames. Due to the step-by-step modeling and interpretation process, existing seismic performance assessment and reinforcement design of buildings consume an enormous amount of workforce and time. Various machine learning (ML) models were developed using input and output datasets for seismic loads and reinforcement details built through the finite element (FE) model developed in previous studies to overcome these shortcomings. To assess the performance of the seismic performance prediction models developed in this study, the mean squared error (MSE), R-square (R2), and residual of each model were compared. Overall, the applied ML was found to rapidly and effectively predict the seismic performance of buildings according to changes in load and reinforcement details without overfitting. In addition, the best-fit model for each seismic performance class was selected by analyzing the performance by class of the ML models.
Seismic exploration is one of the widely used geophysical exploration methods with various applications such as resource development, geotechnical investigation, and subsurface monitoring. It is essential for interpreting the geological characteristics of subsurface by providing accurate images of stratum structures. Typically, geological features are interpreted by visually analyzing seismic sections. However, recently, quantitative analysis of seismic data has been extensively researched to accurately extract and interpret target geological features. Seismic attribute analysis can provide quantitative information for geological interpretation based on seismic data. Therefore, it is widely used in various fields, including the analysis of oil and gas reservoirs, investigation of fault and fracture, and assessment of shallow gas distributions. However, seismic attribute analysis is sensitive to noise within the seismic data, thus additional noise attenuation is required to enhance the accuracy of the seismic attribute analysis. In this study, four kinds of seismic noise attenuation methods are applied and compared to mitigate random noise of poststack seismic data and enhance the attribute analysis results. FX deconvolution, DSMF, Noise2Noise, and DnCNN are applied to the Youngil Bay high-resolution seismic data to remove seismic random noise. Energy, sweetness, and similarity attributes are calculated from noise-removed seismic data. Subsequently, the characteristics of each noise attenuation method, noise removal results, and seismic attribute analysis results are qualitatively and quantitatively analyzed. Based on the advantages and disadvantages of each noise attenuation method and the characteristics of each seismic attribute analysis, we propose a suitable noise attenuation method to improve the result of seismic attribute analysis.
Marine seismic refraction surveys have been carried out by Korea Institute of Geology, Mining and Materials(KIGAM) since 1984. The recording of refraction data was based on analog instrumentation. Therefore the resolution of refraction data was not good enough to distinguish many layers. The objective of the interpretation of seismic refraction data is the determination of intervals and critically refracted seismic wave propagation velocities through the layers beneath the sea floor. To determine intervals and velocities precisely, the resolution of refraction data should be enhanced. The intent of the study is to improve the quality of shallow marine refraction data by the digital technique using microcomputer- based acquisition and processing system. The system consists of an IBM AT microcomputer clone, an analog-digital(A/D) converter. A mass storage unit and a parallel processing board. The A/D converter has 12 bits of precision and 250 kHz of conversion rate. The magneto-optical disk drive is used for the mass storage of seismic refraction data. Shallow marine seismic refraction surveys have been carried out using the system at 6 locations off Ulsan and Pusan area. The refraction data were acquired by the radio sonobuoy. The refraction profiles have been produced by the laser printer with 300 dpi resolution after the basic computer processing. 5-9 layers were interpreted from digital refraction profiles, whereas 2-4 layers were interpreted from analog refraction profiles. the propagation velocities of sediments were interpreted as 1.6-2.1 km/sec. The propagation velocities of acoustic basement were interpreted as 2.4-2.7 km/sec off Ulsan area, 4.8 km/sec off Pusan area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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