본 논문에서는 가우스 뉴튼법을 이용한 중합전 탄성파 자료의 파형역산에 관한 연구를 수행하였다. 탄성파 파형역산에 가우스 뉴튼법을 적용하는 방법은 80년대에 제시되었으나 최근 들어서야 활발히 연구가 진행되고 있는데 이는 연산 능력과 기억용량의 한계에 기인한 것이다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는, 파동 전파 수치모의와 역산과정에서 각각 다른 크기의 격자간격을 사용하고, 필요한 시간영역의 파동전파 모사와 가상 진원의 근사를 통해 편미분 파형을 계산하였으며, 효과적으로 슈퍼컴퓨터를 활용하기 위해 병렬처리 기법을 사용하였다. 수치모의를 통해, 가우스 뉴튼법을 이용한 파형 역산의 수렴속도가 빠르고 정확한 것을 알 수 있었으며, 이를 통해 본 연구에서 제시한 방법의 실제 탄성파 자료를 이용한 역산에의 적용가능성을 확인하였다.
탄성파 파형은 탄성파트레이스가 탄성파의 고유파형과 매질의 반사계수시계열과의 1차 콘볼루션이라는 가정 아래 위너적합필터(Wiener match filter)에 의하여 산출될 수 있다. 이때 매질의 반사계수 시계열은 음파 및 밀도검층 기록으로부터 도출한다. 본 논문에서는 파형 산출의 한 방법으로 탄성파 트레이스 및 반사계수 시계열을 보정하는 전처리과정의 효과를 검증하는 실험을 실시하였다. 이 전처리과정은 시간 측정은 탄성파 트레이스로부터, 그리고 반사계수는 검층 기록으로부터 잘 측정될 수 있다는 가정에 근거한다. 따라서 전처리과정은 1) 음파검층 기록의 깊이로부터 시간으로의 변환을 탄성파 트레이스에 잘 적합하도록 시작시각과 구간별 시간 길이를 조절하고, 2)탄성파 트레이스의 진폭을 검층기록에서 도출된 반사계수와 잘 적합하도록 조절하는데 이때 탄성파와 검층의 저주파 성분만을 비교한다.
한국지구물리탐사학회 2003년도 Proceedings of the international symposium on the fusion technology
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pp.459-463
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2003
Waveform inversion requires extracting a reliable low frequency content of seismic data for estimating of the low wave number velocity model. The low frequency content of the seismic data is usually discarded or neglected because of the band-limited response of the source and the receivers. In this study, however small the spectral of the low frequency seismic data is, we assume that it is possible to extract a reliable phase information of the low frequency from the seismic data and use it in waveform inversion. To this end, we exploit the frequency domain finite element modeling and source-receiver reciprocity to calculate the $Frech\`{e}t$ derivative of the phase of the seismic data with respect to the earth model parameter such as velocity, and then apply a damped least squares method to invert the phase of the seismic data. Through numerical example, we will attempt to demonstrate the feasibility of our method in estimating the correct velocity model for prestack depth migration.
Ku, Bon-Hwa;Kim, Gwan-Tae;Min, Jeong-Ki;Ko, Hanseok
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권1호
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pp.33-39
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2019
In this paper, we propose deep convolutional neural network(CNN) with bottleneck structure which improves the performance of earthquake classification. In order to address all possible forms of earthquakes including micro-earthquakes and artificial-earthquakes as well as large earthquakes, we need a representation and classifier that can effectively discriminate seismic waveforms in adverse conditions. In particular, to robustly classify seismic waveforms even in low snr, a deep CNN with 1x1 convolution bottleneck structure is proposed in raw seismic waveforms. The representative experimental results show that the proposed method is effective for noisy seismic waveforms and outperforms the previous state-of-the art methods on domestic earthquake database.
최근 엔지니어링 목적의 단일채널 탄성파 탐사가 많이 수행되고 있다. 단일채널 탄성파 탐사는 일반적으로 특별한 자료처리 없이 효율적으로 지하 지질구조를 파악할 수 있는 장점이 있지만, 복잡한 지질구조에 대한 정확한 영상화에는 한계를 가진다. 자원개발 목적의 다중채널 탄성파 탐사에서는 최근 파형역산에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 복잡한 지하구조에 대해서도 정확한 지하영상화 결과를 제시하고 있다. 이에 본 논문에서는 단일채널 탄성파 탐사 자료를 이용하여 지하 속도모델을 구하기 위한 탄성파 파형역산 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 단일채널 탄성파 탐사를 고려하여 지하 매질을 1차원으로 가정하였으며, 벌림에 의한 지연시간을 제거하여 벌림에 의한 효과를 보정하였다. 파형역산은 안정적인 해의 계산이 가능한 가우스-뉴턴법을 이용하였다. 알고리즘은 수정된 Marmousi2 모델에 적용하여 검증하였으며, 부산항에서 얻은 현장자료에 적용해 보았다.
1996년 12월 13일 강원도 영월군 지역에서 국지규모(M$_L$) 4.5의 지진이 발생하였다. 진앙은 37.2545$^{\circ}$N, 128.7277$^{\circ}$E이며, 지체구조구상 옥천습곡대에 해당한다. 지진자료의 필터링 대역에 따라 파형역산을 수행하였는데, 0.02$\sim$0.2 Hz 필터링 대역을 적용할 경우 진원 깊이는 6 km, 지진모멘트는 1.3$\times$10$^{16}$ N$\cdot$m로 추정되었다. 이 지진모멘트는 모멘트규모(M$_W$) 4.7에 해당한다. 파형역산과 P파의 초동 극성 분석을 통한 영월 지진의 발진기구는 역단층 성분을 포함한 주향이동단층 특성을 보이며, 주응력 방향은 동북동-서남서 방향이다. 스펙트럼 분석을 통해 추정된 모멘트규모는 4.8이며, 이는 파형역산에 의해 추정된 모멘트규모와 비슷하다. 평균 응력강하는 14.3 MPa로 추정되었다.
본 연구에서는 천부 토양층의 2차원 불균질 S파 단면을 결정하기 위해 천부 굴절법 탐사로부터 얻은 SH파 자료에 대한 파형역산 기법을 제안한다. 2차원 매질에서 SH파의 전파를 모사하기 위해 2.5차원 파동 방정식을 사용한다. 합성탄성파를 계산하기 위해 공간축으로 4차, 시간축으로 2차 근사한 staggered grid 유한차분법을 사용하여 파동 방정식을 푼다. 계산된 파형과 측정 파형의 잔여오차로 정의되는 목적함수를 하이브리드 발견적 탐색기법에 의해 최소화한다. 2차원 지하구조 모형은 각기 다른 심도 경계면을 갖는 블록과 블록 내부의 S파 속도에 의해 매개화한다. 수치실험은 암영층파 불규칙한 경계를 갖는 모델에 대해 백색잡음을 추가한 합성 SH파 자료를 이용하여 수행하였다. 지표 굴절법 자료로부터 암영층을 포함한 구조를 적절한 계산시간 내에 영상화할 수 있었다
연구목적: 본 연구는 단일 지진관측기로부터 P파를 추출하여 PGV를 산출하는 현장지진경보(Onsite EEW)를 설계와 검증을 목적으로 한다. 연구방법: 국내에서 발생한 12개의 지진파형데이터를 이용하여 적합한 P파 감지 시간(PTW)의 크기를 정하여, P파 물성치인 Pd, Pv 및 Pa를 산출하고, 경험식을 통한 PGV 추정값을 관측치와 비교하였다. 연구결과: PGV 관측치와 추정치의 비교결과를 경보 발령 기준인 진도 등급 내에서 비교하였을 때 오보 비율은 최소 86.7%의 적중률을 보였으며, PTW를 2초로 줄이는 효과로 경보시간은 1초, 공백역은 6Km를 단축할 수 있다. 결론: 본 연구를 통해 국내에서 지진현장경보의 가용성을 확인하였으며, 실제 활용을 위해서는 지속적인 관측을 통해 지진파형 데이터수를 늘이고, 현장 노이즈를 제거하는 기술을 통해 한국형의 회귀식과 알고리즘 개발이 필요하다.
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.
We measured potential waveform of load, displacement, micro electric signal generated by rock and mortar fracture using PXI A/D Converter. The rock type used for measurement was used granite, limestone and sandstone, and mortar specimen. we made measuring equipment of physical properties to confirm basic information of physical properties, measured physical properties of rock engineering, electric resistivity and seismic velocity. Potential waveform system was built using PXI A/D Converter and measured potential waveform of load, displacement, micro-electric signal generated using this during uniaxial compressive test by the specimen finished such test of physical properties. Using the saturated rock and mortar specimen, micro electric signal increased, and It didn't increase a signal in dried rock and mortar specimen according as load and strain rate increases. But signal also increased in saturated or dried specimen in case of sandstone. It was possible to check the close correlation relationship the signal and fracture behavior by a compressive load as the signal of fracture position was increased bigger than the other position. It was also possible to check the correlation relationship between physical properties and micro geo-electric signal.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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