NMO보정은 탄성파 반사법 자료처리의 핵심적인 과정이고, AVO분석을 위해 가장 중요한 자료처리 단계이다. 그러나 NMO보정이 갖고 있는 근본적인 문제인 stretch 현상은 겹쌓기 단면의 품질을 저해하고 AVO분석의 신뢰성을 떨어뜨린다. 이 문제점을 해결하기 위해서 일반적으로 뮤팅을 수행하지만 stretch가 없는 NMO보정 기술을 적용한다면 먼거리 벌림 자료의 활용도가 높아진다. 이 논문에서는 먼저 NMO보정의 개념과 방법, 그리고 stretch 현상의 원인 및 특성에 대해 설명한다. Stretch 현상에 대한 직관적인 이해를 위해 단순화된 모형반응에 대한 NMO보정을 보여주고, 정량적인 이해를 위해 NMO보정에 대한 이론 식을 설명한다. Stretch를 제거하는 뮤팅에 대해 설명함으로써 기존 방법의 한계점과 새로운 해결책에 대한 필요성에 대해 논한다. Stretch가 없는 NMO보정 기법은 여러 가지 종류가 있는데 여기서는 역산 이론에 의해 이를 구현하는 방법을 사용하였다. 마지막으로 역산 기법을 통해 구현한 stretch가 없는 NMO보정을 합성자료와 현장자료에 적용하여 실제 성능을 확인해 보았다.
해저면 탄성파 겹반사는 발파점 모음자료와 겹쌓기 단면에서 모두 일차 반사파의 해석에 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 따라서, 해저면 겹반사는 자료처리를 통해 제거해야 한다. 전통적인 자료처리 과정에서 겹반사 제거는 예측오차 곱풀기와 라돈 필터링 등과 같은 모델-기반 기법과 지표관련-겹반사제거와 같은 데이터-기반 기법에 의해 이루어져 왔다. 그러나 대다수의 자료처리 과정들은 방대한 컴퓨터 자원과 전문적인 자료처리 기법뿐만 아니라 자료처리 변수들을 테스트하고 선택하는데 많은 시간을 필요로 한다. 이 논문에서는 머신러닝 시스템을 활용한 해저면 겹반사의 제거효과를 살펴보기 위해 Marmousi2 속도모델에 대한 수치모델링으로 겹반사가 포함된 입력데이터와 겹반사가 포함되지 않은 레이블데이터를 생성하였다. 수직시간차가 보정된 공통중간점 모음자료로 훈련데이터를 구성하였으며 인공신경망은 U-Net 모델을 적용하였다. 해저면 겹반사를 제거하기 위해 훈련된 모델은 레이블데이터에 거의 근접하는 예측 결과를 만들어내며, 현장자료에 대한 예측 테스트에서 해저면 겹반사를 효과적으로 제거하는 것으로 나타났다.
자동속도분석의 목적은 대용량 탄성파탐사자료로부터 정확한 속도를 효율적으로 추출하는 것이다. 본 연구에서는 bootstrapped differential semblance (BDS) 방법과 몬테카를로 역산법을 이용하여 효율적인 자동속도분석 알고리듬을 개발하였다. 자동속도분석을 통해 보다 정확한 결과를 계산하기 위하여 우리가 개발된 알고리듬에서는 일반적인 셈블런스보다 높은 속도해상도를 제공하는 BDS를 일관성 측정법으로 사용한다. 게다가, 개발된 자동속도분석 알고리듬의 처리시간을 줄이고, 효율성을 증가시키기 위해 조건적으로 초기속도모델을 결정하는 단계를 추가하였다. 그리고 잘못된 피크값을 피킹하는 문제를 방지하기 위해서 새로운 RMS 속도제약조건을 선택적으로 사용하였다. 개발된 자동속도분석 모듈의 성능을 시험하기 위해서 합성탄성파탐사자료와 동해에서 취득한 현장자료에 개발된 모듈을 적용하였다. 본 연구에서 개발원 알고리듬을 통해 얻은 속도결과를 적용하여 안든 중합단면들은 일관된 반사이벤트들과 NMO보정 결과의 질이 향상된 것을 보여준다. 더욱이, 개발원 알고리듬은 구간속도제약조건을 확인하면서 구간속도를 먼저 구하고 이를 이용하여 RMS 속도를 계산하기 예문에, 지질학적으로 타당한 구간속도를 구할 수 있다. 또한, 구간속도의 경계등이 중합단면도에서 나타나는 반사이벤트들과 잘 부합된다.
석회암지역에서 공동 및 기반암 표면을 파악하기 위한 효율적인 탄성파반사법탐사의 자표수집과 처리기법을 연구하였다. 트렌치 굴착 후 하천수유입과 하이드로폰을 이용하여 고분해능 탄성파반사자료를 성공적으로 얻을 수 있었고 효율적인 자료처리기법을 통하여 주요 반사면을 재건할 수 있었다. 자료처리는 중합전후에 걸쳐서 시변필터, 불량트레이스 제거, 잔여정보정, 속도분석, NMO보정 후 뮤팅 작업 등으로 고진폭 잡음에 가려있는 미약한 반사 이벤트를 강화시키는데 초점을 두었다. 만족할만한 분해능으로 규명된 기반암표면을 포함한 주요 반사면들은 탄성파 공대공 토모그래피 자료와 잘 상관되었으며 또한 AGC만이 적용된 현장자료에서 그 반사에너지를 확인할 수 있었다. 지하구조는 속도분포를 고려하여 크게 표토층(3000 m/s 이하), 퇴적층(3000-4000 m/s), 기반암(4000 m/s 이상)의 3개 층으로 구분할 수 있는데 자갈이 많이 분포하는 표토층 및 퇴적층은 현장자료에서 회절효과가 뚜렷이 나타나지 않은 점으로 미루어 분급 상태가 양호한 것으로 보인다. 또한 기반암표면 반사에너지가 전체 측선에 걸쳐 일관되게 나타나고 속도가 깊이에 따라 계속하여 증가하는 점으로 보아 공동(적어도 공기로 충진된 공동)은 분포하지 않은 것으로 해석된다.
지하수면과 불포화대의 수분 포화도가 지하투과레이더(GPR) 신호에 미치는 영향을 연구하기 위하여 실내 토조와 충적층 현장에서 GPR 조사를 수행하였다. 실내의 모래 채움 토조 실험에서, 지하수위를 변화시키기 위해 물을 탱크 바닥에 설치된 밸브를 통해 주입하고 배수시켰다. 지하수위와 수분포화도를 추정하기 위하여 모래 채움 토조에서 GPR 수직반사법(이후, VRP) 자료가 획득되었다. 실내 모래 채움 토조에서 획득된 GPR 신호는, 지하수위는 물론 함수율 변화에도 민감하게 반응함을 보여준다. 불포화대에서 GPR 속도는 함수율 변화에 따라 크게 조절되며, 주시 시간의 증가는 포화도의 증가로 해석된다. 함안군 이룡리 낙동강변 충적층에서 220m에 달하는 VRP 조사가, 지하수위를 추정하기 위하여 수행되었다. 현장 조사 결과, 포화 조건에서 GPR 신호의 첫 번째 반사면은 모관 상승에 의한 경계부를 지시하며, 실제 지하수면과는 차이가 있음을 지시한다. 보다 정확한 지하수위를 추정하기 위하여, Well-3호공 주변에서 중앙공심점(common mid-point, 이후, CMP) 방식 GPR 조사를 수행하였다. 그 결과, 모관 상승 경계부와 지하수면으로부터 반사되는 CMP 자료는 쌍곡선 형태를 보였다. NMO(nomal move-out) 보정을 통해, CMP 조사 자료로부터 GPR 신호의 속도를 구하였고, 이는 보다 상세한 지하수면과 심도별 포화도 정보를 제공하였다. 지하수면과 포화도 정보를 포함하는 GPR 조사결과는 통기대의 현장 수리 지질학적 특성 조사에 유용한 수단이다.
탄성파 처리 기술개발 분야의 오픈-소스 소프트웨어인 Madagascar를 이용하여 신호 대 잡음비가 낮고 속도정보가 불확실한 현장 탄성파 자료에 대해 자료처리를 수행하고, 오픈-소스 소프트웨어의 현장 적용성을 시험하였다. 파이썬(python) 기반의 Madagascar는 방법론적으로는 다차원 자료 분석이 가능하고, 처리 공정의 재현성이 뛰어나 효율적인 자료처리가 가능하다는 장점이 있지만, 다소 복잡한 사용법과 자료 구조 시스템으로 인해 현장 자료에 대한 자료처리 사례는 많지 않다. 본 연구에서는 현장 자료에 대한 Madagascar의 효용성을 확인하기 위해 기본적인 탄성파 자료처리(자료입력, 지형 정보 일치, 진동수-파수 필터, 예측 곱풀기, 속도 분석, 수직 시간차 보정, 겹쌓기, 참반사 보정)를 수행하였다. 테스트를 위해 사용한 현장 자료는 서해 군산분지에서 에어건 음원과 480채널의 스트리머로 취득한 해양 탄성파 탐사자료이며, 각 자료처리 단계마다의 결과를 Landmark사의 상용 소프트웨어인 ProMAX (SeisSpace R5000)을 사용하여 처리한 결과와 비교하였다. 그 결과 데이터 입출력 및 관리, 처리 과정의 재현성 및 자동 속도 분석 측면에서는 Madagascar가 상대적으로 높은 효율성을 보였고, 신호 품질 향상을 위한 전처리 결과는 상용 소프트웨어와 유사함을 확인하였다. 반면에, 심부 지층에 대한 영상화 결과는 상용 소프트웨어로 처리한 결과가 보다 뛰어남을 확인하였다. 이러한 결과는 상용 소프트웨어의 경우 다양한 겹반사 제거 모듈이 적용되었고, 상호 대화식 인터페이스로 인해 보다 정교한 자료처리가 가능하였기 때문이다. 그러나, Madagascar의 경우에도 현재 전 세계에서 많은 연구자들이 다양한 자료처리 알고리듬을 개발하여 지속적으로 공개하고 있기 때문에, 향후 이러한 최신 알고리듬을 적용한다면 상업용 수준의 자료처리가 가능해져 보다 향상된 결과를 도출할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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