The goal of automatic velocity analysis is to extract accurate velocity from voluminous seismic data with efficiency. In this study, we developed an efficient automatic velocity analysis algorithm by using bootstrapped differential semblance (BDS) and Monte Carlo inversion. To estimate more accurate results from automatic velocity analysis, the algorithm we have developed uses BDS, which provides a higher velocity resolution than conventional semblance, as a coherency estimator. In addition, our proposed automatic velocity analysis module is performed with a conditional initial velocity determination step that leads to enhanced efficiency in running time of the module. A new optional root mean square (RMS) velocity constraint, which prevents picking false peaks, is used. The developed automatic velocity analysis module was tested on a synthetic dataset and a marine field dataset from the East Sea, Korea. The stacked sections made using velocity results from our algorithm showed coherent events and improved the quality of the normal moveout-correction result. Moreover, since our algorithm finds interval velocity ($\nu_{int}$) first with interval velocity constraints and then calculates a RMS velocity function from the interval velocity, we can estimate geologically reasonable interval velocities. Boundaries of interval velocities also match well with reflection events in the common midpoint stacked sections.
Uphole test is a seismic field test using receivers on ground surface and a source in depth. In this paper, the uphole test using SPT(standard penetration test) which is economical and reliable for obtaining shear wave velocity profile was introduced. In the proposed uphole test, SPT sampler which is common in site investigation, was used as a source and several 1Hz geophones in line were used as receivers. Test procedures in field and interpretation methods for obtaining interval times and for determining shear wave velocity profile considering refracted ray path were introduced. Finally, uphole test was performed at three sites, and the applicability of the proposed uphole test was verified by comparing wave velocity profiles determined by the uphole test with the profiles determined by downhole test, SASW test and SPT-N values.
In April 2008, KIGAM carried out an ocean-bottom seismometer (OBS) survey in the central Ulleung Basin where strong bottom simulating reflectors (BSRs) were revealed from previous surveys and some gas-hydrate samples were retrieved by direct sampling. The purpose of this survey is to estimate the velocity structure near the BSR in the gas hydrate prospect area using wide-angle seismic data recorded on the ocean-bottom seismometers. Along with the OBS survey, a 2-D seismic survey was performed whereby stratigraphic and preliminary velocity information was obtained. Two methods were applied to wide-angle data for estimating P wave velocity; one is velocity analysis in the $\tau$-p domain and the other is seismic traveltime inversion. A 1-D interval velocity profile was obtained by the first method, which was refined to layered velocity structure by the latter method. A layer stripping method was adopted for modeling and inversion. All velocity profiles at each OBS site clearly show velocity reversal at BSR depths due to the presence of gas hydrates. In addition, we could confirm high velocity in the column/chimney structure.
Kim, Ki-Young;Lee, Jung-Mo;Baag, Chang-Eob;Jung, Hee-Ok;Hong, Myung-Ho;Kim, Jun-Yeong
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.13
no.2
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pp.153-158
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2010
To investigate the velocity structure in the central and southern parts of the Korean peninsula, a 299-km NW-SE seismic refraction profile KCRT-2008was obtained across major tectonic boundaries. Seismic waves were generated by detonating 250 ~ 1500 kg explosives at depths of 50 ~ 100 m in eight drill holes located at intervals of 21 ~ 113 km. The seismic signals were detected by 4.5 Hz geophones at a nominal interval of 500 m. The first-arrival times were inverted to derive a velocity tomogram. The raypaths indicate several mid-crust interfaces including those at approximate depths of 2 ~ 3, 11 ~ 13, and 20 km. The Moho discontinuity with refraction velocity of 7.7 to 8.1 km/s has a maximum depth of 34.5 km under the central portion of the peninsula. The Moho becomes shallower as the Yellow Sea and the East Sea are approached on the west and east coasts of the peninsula, respectively. The depth of the 7.6 km/s velocity contour varies from 31.3 km to 34.4 km. The velocity tomogram shows the existence of a 129 km wide low-velocity zone centered at 7.2 km depth under the Okchon fold belt and Gyeonggi massif and low-velocity(< 5.4 km/s) rocks in the Gyeongsang sedimentary basin with a maximum thickness of 2.6 km
Gas hydrate has been paid attention to study for because: 1) it can be considered as a new energy resources; 2) one of reasons causing the instability of sea floor slope and 3) a factor to the climate change. Bottom simulating reflector (BSR) defined as seismic boundary between the gas hydrate and free gas zone has been considered as the most common evidence in the seismic reflection data for the gas hydrate exploration. BSR has several characteristics such as parallel to the sea bottom, high amplitude, reducing interval velocity between above and below BSR and reversing phase to the sea bottom. Moreover, instantaneous attribute properties such as amplitude envelop, instantaneous frequency, phase and first derivative of amplitude of seismic data from the complex analysis could be used to analyze properties of BSR those would be added to the certain properties of BSR in order to effectively find out the existence of BSR of the gas hydrate stability zone. The output of conventional seismic data processing for gas hydrate data set in Ulleung basin in the East sea of Korea will be used for complex analyses to indicate better BSR in the seismic reflection data. This result of this analysis implies that the BSR of the analyzed seismic profile is clearly located at the two ways time (TWT) of around 3.1 seconds.
The ground acceleration measured at a point on the earth's surface is composed of several waves that have different phase velocities, arrival times, amplitudes, and frequency contents. For instance, body waves contain primary and secondary waves that have high frequency content and reach the site first. Surface waves are composed of Rayleigh and Love waves that have lower phase velocity, lower frequency content and reach the site next. Some of these waves could be of more damage to the structure depending on their frequency content and associated amplitude. This paper models critical earthquake loads for single-degree-of-freedom (SDOF) inelastic structures considering evolution of the seismic waves in time and frequency. The ground acceleration is represented as combination of seismic waves with different characteristics. Each seismic wave represents the energy of the ground motion in certain frequency band and time interval. The amplitudes and phase angles of these waves are optimized to produce the highest damage in the structure subject to explicit constraints on the energy and the peak ground acceleration and implicit constraints on the frequency content and the arrival time of the seismic waves. The material nonlinearity is modeled using bilinear inelastic law. The study explores also the influence of the properties of the seismic waves on the energy demand and damage state of the structure. Numerical illustrations on modeling critical earthquake excitations for one-storey inelastic frame structures are provided.
The supervised learning-based deep-learning seismic inversion techniques have demonstrated successful performance in synthetic data examples targeting small-scale areas. The supervised learning-based deep-learning seismic inversion uses time-domain wavefields as input and subsurface velocity models as output. Because the time-domain wavefields contain various types of wave information, the data size is considerably large. Therefore, research applying supervised learning-based deep-learning seismic inversion trained with a significant amount of field-scale data has not yet been conducted. In this study, we predict subsurface velocity models using Laplace-domain wavefields as input instead of time-domain wavefields to apply a supervised learning-based deep-learning seismic inversion technique to field-scale data. Using Laplace-domain wavefields instead of time-domain wavefields significantly reduces the size of the input data, thereby accelerating the neural network training, although the resolution of the results is reduced. Additionally, a large grid interval can be used to efficiently predict the velocity model of the field data size, and the results obtained can be used as the initial model for subsequent inversions. The neural network is trained using only synthetic data by generating a massive synthetic velocity model and Laplace-domain wavefields of the same size as the field-scale data. In addition, we adopt a towed-streamer acquisition geometry to simulate a marine seismic survey. Testing the trained network on numerical examples using the test data and a benchmark model yielded appropriate background velocity models.
The gas hydrate exploration using seismic reflection data, the detection of BSR(Bottom Simulating Reflector) on the seismic section is the most important work flow because the BSR have been interpreted as being formed at the base of a gas hydrate zone. Usually, BSR has some dominant qualitative characteristics on seismic section i.e. Wavelet phase reversal compare to sea bottom signal, Parallel layer with sea bottom, Strong amplitude, Masking phenomenon above the BSR, Cross bedding with other geological layer. Even though a BSR can be selected on seismic section with these guidance, it is not enough to conform as being true BSR. Some other available methods for verifying the BSR with reliable analysis quantitatively i.e. Interval velocity analysis, AVO(Amplitude Variation with Offset)analysis etc. Usually, AVO analysis can be divided by three main parts. The first part is AVO analysis, the second is AVO modeling and the last is AVO inversion. AVO analysis is unique method for detecting the free gas zone on seismic section directly. Therefore it can be a kind of useful analysis method for discriminating true BSR, which might arise from an Possion ratio contrast between high velocity layer, partially hydrated sediment and low velocity layer, water saturated gas sediment. During the AVO interpretation, as the AVO response can be changed depend upon the water saturation ratio, it is confused to discriminate the AVO response of gas layer from dry layer. In that case, the AVO modeling is necessary to generate synthetic seismogram comparing with real data. It can be available to make conclusions from correspondence or lack of correspondence between the two seismograms. AVO inversion process is the method for driving a geological model by iterative operation that the result ing synthetic seismogram matches to real data seismogram wi thin some tolerance level. AVO inversion is a topic of current research and for now there is no general consensus on how the process should be done or even whether is valid for standard seismic data. Unfortunately, there are no well log data acquired from gas hydrate exploration area in Korea. Instead of that data, well log data and seismic data acquired from gas sand area located nearby the gas hydrate exploration area is used to AVO analysis, As the results of AVO modeling, type III AVO anomaly confirmed on the gas sand layer. The Castagna's equation constant value for estimating the S-wave velocity are evaluated as A=0.86190, B=-3845.14431 respectively and water saturation ratio is $50\%$. To calculate the reflection coefficient of synthetic seismogram, the Zoeppritz equation is used. For AVO inversion process, the dataset provided by Hampson-Rushell CO. is used.
A multichannel seismic survey was conducted in the southern Ayu Trough which is the only spreading boundary between the Philippine Sea and Caroline plates. The seismic system used in this study comprises of 2.46-l sleeve gun and a 12-channel streamer with a group interval of 6.25m. Migration technique was used to analyze seismic velocity, and poststack depth migration was applied to the stacked data. The sediment thickness obtained from the depth section tends to increase with distance from the spreading axis. Sedimentation rates are poorly constrainted in the study area. The apparent half-spreading rates estimated from the sediment thickness and sedimentation rate from DSDP hole on the caroline plate are 4.7mm/yr and 7.9mm/yr at $1^{\circ}24'N\;and\;0^{\circ}42'N$, respectively, which are fester than Previously suggested. On the basis of new oblique spreading geometry, the recalculated spreading rates are 5.4mm/yr and 9.1mm/yr at $1^{\circ}24'N\;and\;0^{\circ}42'N$, respectively. Seismic sections show that the topography is asymmetric across the Ayu Trough and the acoustic basement is rough. These features are consistent with the earlier suggestion that the Ayu Trough is a slow-spreading divergent boundary. A detailed examination of seismic profiles away from the axis shows that sediments can be divided into two layers which implies a possible change in the spreading rate anuor sedimentation condition during the formation of the trough.
Seismic refracrion and reflection surveys were conducted along an E-W trending track of 482 m long in Ilwall-dong, Pohang. End-on spread was employed as source-receiver configuration with 2 m for both geophone interval and offset. Seismic data were acquired using 24 channels at every shot fired every 2 m along the track. Refraction data were interpreted using equations for multi-horizontal layers. Reflection data were processed in the sequence of trace edit, gain control, CMP sorting, NMO correction, mute, common offset gathering, and filtering to produce a single fold seismic section. There are two layers in shallow subsurface of the study area. Upper layer has the P-wave velocities ranging from 267 to 566 m/s and is interpreted as a layer of unconsolidated sediments. Lower layer has P-wave velocities of 1096-3108 m/s and is interpreted as weathered rock to hard rock. Most of the lower layer classified as soft rock. Upper layer has lateral variations in both P-wave velocity and thickness. The upper layer in the eastern part of the seismic line is 3-5 m thick and has P-wave velocity of 400 m/s in average. The upper layer in the western part is 8-10 m thick and has P-wave velocity of 340 m/s in average. The eastern part is interpreted as unconsolidated beach sand, while the western part is interpreted as infilled soil to develop a construction site. Three fault systems of high angle are imaged in seismic reflection section. It is interpreted that the area between these fault systems are relatively safe. Large buildings should be located in the safe ground condition of no fault and footings should be designed to be in the basement rock of 3-10 m deep below the surface.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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