Recently, multidimensional joint inversion of geophysical data based on fundamentally different physical properties has been actively studied. Joint inversion can provide a way to much more accurately image the subsurface structure. Through the joint inversion, furthermore, it is possible to directly estimate non-geophysical material properties from geophysical measurements. In this study, I derive the objective functions and normal equations of three different joint inversion approaches: one approach based on the structural similarity using cross-gradient, and the other two using the a priori information on the model parameters and the correlation between material properties. Since all the equations derived in this study are based on the same inversion method (smoothness constrained least-squares), it is possible to mix the joint inversion methods so as to produce a new joint inversion algorithm.
In this paper, the iterative least-squares inversion method is used to determine shapes and density contrasts of 2-D structures from the gravity data. The 2-D structures are represented by their cross-sections of N-sided polygons with density contrasts which are constant or varying with depth. Gravity data are calculated by theoretical formulas for the above structure models. The data are considered as observed ones and used for inversions. The inversions are performed by the following processes: I) polygon's vertices and density contrast are initially assumed, 2) gravity are calculated for the assumed model and error between the true (observed) and calculated gravity are determined, 3) new vertices and density contrast are determined from the error by using the damped least-squares inversion method, and 4) final model is determined when the error is very small. Results of this study show that the shape and density contrast of each model are accurately determined when the density contrast is constant or vertical density gradient is known. In case where the density gradient is unknown, the inversion gives incorrect results. But the shape and density gradient of the model are determined when the surface density contrast is known.
RLS(Recursive-least-squares) 알고리즘은 수렴성이 좋고, 수렴 후 오차 수준도 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 알고리즘 내에 역행렬 계산이 포함되어 수치적 불안정성을 나타내는 단점도 있다. 본 논문에서는 언급한 불안정성을 회피하기 위해서 역행렬이 없지만 수렴성이 유사한 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 기울기 평균 벡터를 사용한 가변 스텝 최소 자승 알고리즘을 사용한다. 또 시변 채널 추정에 우수한 성능을 내기 위해서 계산량이 적은 가변 망각인자를 도입한다. 시뮬레이션을 통해서 기존 RLS와의 성능을 비교하고 그 유사성을 보인다. 또 시변 채널에서 가변 망각인자의 우수성도 보인다.
이 연구에서 복소 전기비저항을 이용한 2차원 IP 모델링 알고리듬과 이를 이용한 역산 알고리듬을 개발하였다. 복소 전기비저항을 이용한 IP 탐사기법은 크기인 전기비저항과 위상정보를 제공함으로써 지하의 수리지질학적인 특성 및 내부 공극수 종류 등 다양한 정보의 제공이 가능하여 활용성이 확대되고 있다. IP 탐사 모델링 및 역산 알고리듬은 기존의 전기비저항 모델링 및 역산 알고리듬을 복소 연산을 포함하도록 확장함으로써 개발되었다. IP 모델링은 유한요소법을 이용한 2.5차원 모델링 알고리듬을, 역산 알고리듬으로는 평활화 제한을 가한 감쇠 최소자승법을 이용하였다. 모델링의 검증에는 슐럼버저 배열에 대하여 3차원 층서모형에 수치필터링을 이용한 1차원 모델링 결과와 비교하였으며, 쌍극자 배열에 대하여 고립이상체 모형에 3차원 적분방정식 IP 모델링 알고리듬과 비교하여 그 타당성을 확인하였다. 역산의 타당성을 확인하기 위하여 전기비저항 및 위상 중 하나는 배경매질과 동일하고 다른 물성 하나만 차이를 가지는 모델에 대하여 역산 실험을 수행하였으며, 전기비저항 및 위상 이상체를 정확히 영상화하고 있음을 확인하였다. 역산의 실제 복잡한 지질모델에의 적용성을 확인하기 위해, 3차원 층서구조 내에 두 번째 층의 일부에 위상 이상체가 존재하는 모형을 설정하여 수치실험을 수행한 결과 전기비저항 단면에서는 이상체가 잘 확인되지 않으나, 위상 단면에서 그 이상체가 명확히 나타나는 것을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.595-601
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2003
In this paper we propose an on line training method for classification based on least squares support vector machine. Proposed method enables the computation cost to be reduced and the training to be peformed incrementally, With the incremental formulation of an inverse matrix in optimization problem, current information and new input data can be used for building the new inverse matrix for the estimation of the optimal bias and Lagrange multipliers, so the large scale matrix inversion operation can be avoided. Numerical examples are included which indicate the performance of proposed algorithm.
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.
In this paper a numerical experiment is conducted to determine the low acoustic impedance of a thin oil or gas reservoir from a seismogram by using the generalized linear inversion method. The seismograms used are normal incident synthetic seismograms containing p-wave primary reflections, multiples, and peg-leg multiples on the layers consisting of oil-, gas-, water-filled sandstone incased in shales. In this experiment the acoustic impedance, the location of reservoir boundary, thickness, and source wavelet are assumed initially and revised iteratively by the least-squares-error technique until the difference between the seismogram and calculated one is very small. This experiment shows that the acoustic impedance and thickness, about 10 m thick, can be determined by the inversion.
수평(HCP)및 수직동일면(VCP)배열을 사용하는 다중 주파수 소형루프 전자탐사 자료의 1차원 역산 프로그램을 개발하였다. 역산방법은 ACB 최소자승법을 사용하였으며, Jacobian 행렬을 해석적으로 계산하였다. 간단한 1차원 모델에 대한 이론자료를 계산하고, 동상 및 이상성분 자료를 사용하여 역산을 수행하였다. 역산 결과 동상 및 이상성분을 모두 사용할 경우 가장 정확하게 각 층의 전기전도도 및 심도를 추정하는 것으로 나타났다.
지질잡음, 특히 이들이 천부에 위치할 경우 물리탐사자료의 해석에 상당한 문제가 된다. 따라서 이들 지질잡음을 효과적으로 억제해야만 조사지역내의 주된 이상체를 정확하게 탐지해 낼 수 있다. 물리탐사자료의 역산에서 천부에 존재하는 물성대비가 크지 않은 소규모 이상체는 지질잡음의 하나로 생각할 수 있다. 현재 물리탐사 자료의 역산에는 평활화 제한 최소자승법이 널리 사용되고 있다. 이 방법은 물성대비가 큰 모델변수에는 강한 제한을 가하고, 작은 모델변수에는 약한 제한을 가한다. 따라서 천부에 존재하는 소규모 이상체(지질잡음)를 제거하는 데는 한계가 있다. 본 연구에서는 큰 모델변수에는 작은 제한을, 작은 모델변수에는 강한 제한을 가하는 새로운 MTE 역산법을 개발하였으며, 이 방법은 천부의 소규모 이상체의 억제에 효과적이다. 개발된 역산 방법을 소형루프 전자탐사자료의 2.5차원 역산에 적용한 결과 천부의 소규모 이상체를 효과적으로 억제하고 주 대상체를 보다 선명하게 나타내는 영상을 얻을 수 있었다.
본 연구를 통하여 3차원 자력역산 소프트웨어 시작품(KMag3D, 가칭)을 개발하고 개발 시 역점사항을 사용자 매뉴얼 형식으로 소개하였다. KMag3D는 다음 두 가지 사항을 기본 뼈대로 구성되었다. 첫째, 지금까지 자력역산에 일반적으로 적용되는 최소제곱법에 의한 방법 대신 대수적 재구성법에 기반한 알고리즘을 도입하였다. 이는 계산시간과 기억용량을 획기적으로 줄여 3차원 자력역산을 매우 효율적으로 수행한다. 둘째, 대수적 재구성법에 의한 3차원 역산에 필요한 초기모형과 사전정보 모형을 결정하는 데 2차원 수치모델링 및 역산 집합과 주향방향 내삽을 이용하는 방법을 제시하였다. 이는 3차원 역산 알고리즘에 사전정보를 효율적으로 적용하며 특히 매우 실용적임을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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