This paper describes a method of detecting formation boundaries, and permeable fractures, from frequency-domain Stoneley wave logs. Field data sets were collected between the depths of 330 and 360 m in well EE-4 in the Higashi-Hachimantai geothermal field, using a monopole acoustic logging tool with a source central frequency of 15 kHz. Stoneley wave amplitude spectra were calculated by performing a fast Fourier transform on the waveforms, and the spectra were then collected into a frequency-depth distribution of Stoneley wave amplitudes. The frequency-domain Stoneley wave log shows four main characteristic peaks at frequencies 6.5, 8.8, 12, and 13.3 kHz. The magnitudes of the Stoneley wave at these four frequencies are affected by formation properties. The Stoneley wave at higher frequencies (12 and 13.3 kHz) has higher amplitudes in hard formations than in soft formations, while the wave at lower frequencies (6.5 and 8.8 kHz) has higher amplitudes in soft formations than in hard formations. The correlation of the frequency-domain Stoneley wave log with the logs of lithology, degree of welding, and P-wave velocity is excellent, with all of them showing similar discontinuities at the depths of formation boundaries. It is obvious from these facts that the frequency-domain Stoneley wave log provides useful clues for detecting formation boundaries. The frequency-domain Stoneley wave logs are also applicable to the detection of a single permeable fracture. The procedure uses the Stoneley wave spectral amplitude logs at the four frequencies, and weighting functions. The optimally weighted sum of the four Stoneley wave spectral amplitudes becomes almost constant at all depths, except at the depth of a permeable fracture. The assumptions that underlie this procedure are that the energy of the Stoneley wave is conserved in continuous media, but that attenuation of the Stoneley wave may occur at a permeable fracture. This attenuation may take place at anyone of the four characteristic Stoneley wave frequencies. We think our multispectral approach is the only reliable method for the detection of permeable fractures.
A series of density log data were obtained from the standoff experiments made in the four physical model boreholes of different densities, and the properties of spine and rib curves have been derived by the analysis of the gamma-gamma data. Particularly, the shape of gamma ray propagation path between source and detector, the geometrical property of spine and rib curves, the influence of borehole density and the detector combination on the properties of the curves, and the adequate detector combination for standoff compensation could be discussed. It was also confirmed that spine and rib slopes can be expressed as proportional to source-to-detector distance ratio between far and near detectors. The result of this experiment was also effectively applied for understanding the basic concept of spine and rib slopes.
The site effects of seismic stations were evaluated by conducting a simultaneous inversion of the stochastic point-source ground-motion model (STGM model; Boore, 2003) parameters based on the accumulated dataset of horizontal shear-wave Fourier spectra. A model parameter $K_0$ and frequency-dependent site amplification function A(f) were used to express the site effects. Once after a H/V ratio of the Fourier spectra was used as an initial estimate of A(f) for the inversion, the final A(f) which is considered to be the result of combined effect of the crustal amplification and loca lsite effects was calculated by averaging the log residuals at the site from the inversion and adding the mean log residual to the H/V ratio. The seismic stations were classified into five classes according to $logA_{1-10}^{max}$(f), the maximum level of the site amplification function in the range of 1 Hz < f < 10 Hz, i.e., A: $logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.2, B: 0.2 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.4, C: 0.4 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.6, D: 0.6 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f) < 0.8, E: 0.8 $\leq$$logA_{1-10}^{max}$(f). Implication of the classified result was supported by observing a shift of the dominant frequency of average A(f) for each classified stations as the class changes. Change of site classes after moving seismic stations to a better site condition was successfully described by the result of the station classification. In addition, the observed PGA (Peak Ground Acceleration)-values for two recent moderate earthquakes were well classified according to the proposed station classes.
Kim, Ki-Ju;Cho, In-Ky;Lim, Jin-Taik;Kyeung, Keu-Ha;Kim, Bong-Chan
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.245-250
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2007
The small loop EM method is a fast and convenient geophysical tool which can give shallow subsurface resistivity distribution. It can be a useful alternative of resistivity method in conductive environment. We applied the multi-frequency small loop EM method for the investigation of a soft ground landfill site which was constructed on a tideland since the resistivity of the survey area is extremely low. 3D resistivity distribution was obtained by merging 1D inversion results and shallow subsurface structure can be interpreted. By comparing the result with the drilling log and measured soil resistivity sampled at 16 drill holes, we can get lot of information such as groundwater level, thickness of landfill, salinity distribution, depth to the basement and etc.
Kim, Ki-Ju;An, Dong-Kuk;Cho, In-Ky;Kim, Bong-Chan;Kyung, Keu-Ha;Hong, Jae-Ho
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.13
no.2
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pp.175-180
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2010
The small loop electromagnetic (EM) method is a fast and convenient geophysical tool which can provide resistivity distribution of shallow subsurface. Especially, it can be a useful alternative of resistivity method in a very conductive environment such as a reclaimed saline land. We applied the multi-frequency small loop EM method for the site investigation of reclaimed saline land. We inverted the measured EM data using one dimensional (1D) inversion program and merged to obtain three dimensional (3D) resistivity distribution over the survey area. Finally, comparing he EM results with the drill log and measured soil resistivity sampled at 16 drill holes, we can define the site character such as thickness of landfill, salinity distribution, and etc.
The knowledge of rock strength is important in assessing wellbore stability problems, effective sanding, and the estimation of in situ stress field. Numerous empirical equations that relate unconfined compressive strength of sedimentary rocks (sandstone, shale, and limestone, and dolomite) to physical properties (such as velocity, elastic modulus, and porosity) are collected and reviewed. These equations can be used to estimate rock strength from parameters measurable with geophysical well logs. Their ability to fit laboratory-measured strength and physical property data that were compiled from the literature is reviewed. While some equations work reasonably well (for example, some strength-porosity relationships for sandstone and shale), rock strength variations with individual physical property measurements scatter considerably, indicating that most of the empirical equations are not sufficiently generic to fit all the data published on rock strength and physical properties. This emphasizes the importance of local calibration before one utilizes any of the empirical relationships presented. Nonetheless, some reasonable correlations can be found between geophysical properties and rock strength that can be useful for applications related to wellhole stability where haying a lower bound estimate of in situ rock strength is especially useful.
The water saturation ($S_w$), which is very important to estimate hydrocarbon reserves in the reservoir, has been determined from resistivity index (RI) by using the Archie's formula. However, in many cases, it has been reported that n is not constant for a given formation and it could be varied with water saturation. In addition, it frequently happens that the line obtained by linear regression analysis on log-log scale does not pass through the origin. In order to overcome these drawbacks, we suggested a modified Archie's formula, which can handle almost all the RI vs. $S_w$ cross-plots whether the trend is straight or curved and whether it passes through the origin or not. We also demonstrated that how to determine conductivity exponent ${\mu}$, critical water saturation $S_c$, and saturation distribution factor b in the laboratory to use the modified Archie's formula. Since the modified Archie's formula takes into account pore structure, pore water distribution, and wettability of reservoir such as clean sandstone and carbonate rocks, it might improve field applicability.
We performed MCNP modeling for density log, and examined its reliability and validity comparing the correction curves from physical borehole model. Based on the constructed numerical model, numerical modelings of density sonde in three-inch borehole were carried out under the various conditions such as the existence and type of casing or fluid, and also the stand-off between the sonde and borehole wall. These results of numerical modeling quantitatively reflect effects of casing and fluid in borehole, and moreover, demonstrate constant patterns with interval change from borehole wall. From this study, numerical modeling using MCNP shows a good applicability for well logging, and therefore, can be efficiently used for the calibration of well logging data under the various borehole conditions.
Seismic waveform estimation is based on the assumption that the seismic trace tying a well is one dimensional convolution of the propagating seismic waveform and the reflectivity series derived from well logs (sonic and density). With this assumption, the waveform embedded in a seismic trace can be estimated using a Wiener match filter. In this paper, I experimented a preprocessing procedure that applies both on the seismic trace and on the reflectivity series. The procedure is based on the assumption that the travel time can be estimated better from the seismic trace and that the instantaneous reflectivity values can be measured better on the well log. Thus the procedure is, 1) start-time adjustment and dynamic differential stretches are applied on the sonic log, and 2) seismic amplitudes are balanced such that the low frequency part of the seismic are matched to that of the reflectivities derived from well logs.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.8
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pp.702-708
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2013
Underwater TRN (Underwater Terrain Referenced Navigation) estimates an underwater vehicle state by measuring a distance between the vehicle and undersea terrain, and comparing it with the known terrain database. TRN belongs to absolute navigation methods, which are used to compensate a drift error of dead reckoning measurements such as IMU (Inertial Measurement Unit) or DVL (Doppler Velocity Log). However, underwater TRN is different to other absolute methods such as USBL (Ultra-Short Baseline) and LBL (Long Baseline), because TRN is independent of the external environment. As a magnetic-field-based navigation, TRN is a kind of geophysical navigation. This paper develops an EKF (Extended Kalman Filter) formulation for underwater TRN. A filter propagation part is composed by an inertial navigation system, and a filter update is executed with echo-sounder measurement. For large-initial-error cases, an adaptive EKF approach is also presented, to keep the filter be stable. At the end, simulation studies are given to verify the performance of the proposed TRN filter. With simplified sensor and terrain database models, the simulation results show that the underwater TRN could support conventional underwater navigation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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