As the frequency of seismic disasters in Korea has increased rapidly since 2016, interest in systematic maintenance and crisis response technologies for structures has been increasing. A data-based leading management system of Lifeline facilities is important for rapid disaster response. In particular, the water supply network, one of the major Lifeline facilities, must be operated by a systematic maintenance and emergency response system for stable water supply. As one of the methods for this, the importance of the structural health monitoring(SHM) technology has emerged as the recent continuous development of sensor and signal processing technology. Among the various types of SHM, because all machines generate vibration, research and application on the efficiency of a vibration-based SHM are expanding. This paper reviews a vibration-based pipeline SHM system for seismic disaster response of water supply pipelines including types of vibration sensors, the current status of vibration signal processing technology and domestic major research on structural pipeline health monitoring, additionally with application plan for existing pipeline operation system.
Coarray is a parallel processing technique introduced in the Fortran 2008 standard. Coarray can implement parallel processing using simple syntax. In this research, we examined applicability of Coarray to seismic parallel processing by comparing performance of seismic data processing programs using Coarray and MPI. We compared calculation time using seismic wave propagation modeling and one to one communication time using domain decomposition technique. We also compared performance of parallel reverse-time migration programs using Coarray and MPI. Test results show that the computing speed of Coarray method is similar to that of MPI. On the other hand, MPI has superior communication speed to that of Coarray.
The Domi Basin in the South Sea of Korea is located between the Jeju Basin and Ulleung Basins, and is characterized by several sediment sags that are interested to have formed by crustal extension. This paper aims to derive an optimized seismic data processing procedure which helps stratigraphic interpretation of the Domi Basin. In particular, our data processing flow incorporated horizon velocity analysis (HVA) and surface-relative wave equation multiple rejection (SRWEMR) to improve the quality of stack section by enhancing the continuity of reflection events and suppressing peg-leg multiples respectively. As a result of processing procedures in this study, unconformities were recognized in the stack section that defines the early and middle Miocene, Eocene-Oligocene sequences. In addition, the overall quality of the stack section was increased as essential data to investigate the evolution of the basin. The suppression of multiple resulted in the identification of the Cretaceous basement. The data processing scheme evaluated through this study is expected to improve the standardization of processing sequences for seismic data from the Domi and adjacent Sora and north-Sora Basins.
Time-lapse seismic surveys make repeated seismic surveys at different stages of oil production of a hydrocarbon reservoir to monitor changes in reservoir like fluid saturation. Since the repeatable surface seismic measurements can identify fluid types and map fluid saturations, oil and gas companies can make much more informed decision during not only production but also drilling and development. If time-lapse seismic surveys compare 3D seismic surveys, the time-lapse surveys are widely called as 4D seismic. A meaningful time-lapse interpretation is based on the repeatability of seismic surveys, which mainly depends on improved positioning and reduced noise (if surveys were designed properly through a feasibility study). The time-lapse interpretation can help oil and gas companies to maximize oil and gas recovery. This paper discusses about time-lapse seismic surveys mainly focused on feasibility, repeatability, data processing and interpretation.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2000.10a
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pp.49-56
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2000
Instrumental observation of earth quakes in KIGAM was first attempted in the earty 1980`s by using 6 portable seismographs in the vicinity of Yang-San Faults. Now twenty-four permanent stations, which are equipped with short-period or broad-band seismometer, are included in seismic research network in KIGAM, including KSRS array station in Wonju which is consisted of 26 bore-hole stations. The seismic network of KIGAM is also linked to that of KEPRI(Korea Electric Power Research Institute)which is consisted of eight stations installed within and around the nuclear power plants. Owing to real-time data acquisition by telemetry, it became feasible to automatically locate hypocenters of the local events within fifteen minutes by computer data processing system, named KEMS(Korea Earthquake Monitoring System). Results of the hypocenter determination, together with observational data, are compiled and stored in the data base system. And they are published via web site whose URL is http://quake.kigam.re.kr KIGAM is also running t재 permanent geomagnetic stations installed in Daejun and Kyungju. The observed geomagnetic data are transmitted to Earthquake Research Centre in KIGAM by seismic network and compiled for the purpose of earthquake prediction research and other basic geophysical research.
A high-resolution seismic survey was conducted at the northeastern boundary of Pungam basin, one of the Cretaceous sedimentary basins in Korea. A 100 kg weight was used as an energy source and was found to be better than a sledge hammer in mapping deeper geologic structures. Several processing techniques such as f-k filtering, predictive deconvolution, and time-variant filtering are useful to enhance the signal-to-noise ratio by suppressing unwanted seismic energy. Four seismic units are recognized where many vertical faults are developed. The boundary fault between sedimentary rocks and Precambrian gneiss is identified along with a fracture zone of approximately 30 m wide. Bedding planes of the sedimentary rocks dipping westward are interpreted to be limbs of a syncline or volcanic flow. There faults and tilted bedding planes indicate that the basin had undergone significant tectonic deformation.
This paper proposes an automated procedure for optimum seismic design of reinforced concrete (RC) frame structures. This procedure combines a smart pre-processing using a Tree Classification Method (TCM) and a nonlinear optimization technique. First, the TCM automatically creates sections database and assigns sections to structural members. Subsequently, a real valued model of Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is employed in solving the optimization problem. Numerical examples on design optimization of three low- to high-rise RC frame structures under earthquake loads are presented with and without considering strong column-weak beam (SCWB) constraint. Results demonstrate the effectiveness of the TCMin seismic design optimization of the structures.
Seismic data with missing traces are often obtained regularly or irregularly due to environmental and economic constraints in their acquisition. Accordingly, seismic data interpolation is an essential step in seismic data processing. Recently, research activity on machine learning-based seismic data interpolation has been flourishing. In particular, convolutional neural network (CNN) and generative adversarial network (GAN), which are widely used algorithms for super-resolution problem solving in the image processing field, are also used for seismic data interpolation. In this study, CNN-based algorithm, U-Net and GAN-based algorithm, and conditional Wasserstein GAN (cWGAN) were used as seismic data interpolation methods. The results and performances of the methods were evaluated thoroughly to find an optimal interpolation method, which reconstructs with high accuracy missing seismic data. The work process for model training and performance evaluation was divided into two cases (i.e., Cases I and II). In Case I, we trained the model using only the regularly sampled data with 50% missing traces. We evaluated the model performance by applying the trained model to a total of six different test datasets, which consisted of a combination of regular, irregular, and sampling ratios. In Case II, six different models were generated using the training datasets sampled in the same way as the six test datasets. The models were applied to the same test datasets used in Case I to compare the results. We found that cWGAN showed better prediction performance than U-Net with higher PSNR and SSIM. However, cWGAN generated additional noise to the prediction results; thus, an ensemble technique was performed to remove the noise and improve the accuracy. The cWGAN ensemble model removed successfully the noise and showed improved PSNR and SSIM compared with existing individual models.
Korea Institute of Geoscience & Mineral Resources (KIGAM) carried out 2 dimensional multi-channel seismic surveys for Domi-Basin of east-southern part of Jeju Island, South Sea, Korea in 2007. The purpose of this survey is to investigate the structure of acoustic basement and the potential of energy resources in the Korean shelf. It is essential to produce fine stack and migration section to understand the structure of basement. However a basement can not be clearly defined where multiples exist between sea surface and seafloor. This study aimed at designing the optimal data processing parameter, especially to eliminate the peg-leg multiples. Main data processing procedure is composed of minimum phase predictive deconvolution, velocity analysis and Radon filter. We tested the efficiency of processing parameter from stack sections of each step. Our results confirmed that processing parameters are suitable for the seismic data of Domi-Basin.
Jang Seong-Hyung;Suh Sang-Yong;Chung Bu-Heung;Ryu Byung-Jae
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.2
no.4
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pp.184-190
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1999
A study of gas hydrate is a worldwide popular interesting subject as a potential energy source. A seismic survey for gas hydrate have performed over the East sea by the KIGAM since 1997. General indicators of natural submarine gas hydrates in seismic data is commonly inferred from the BSR (Bottom Simulating Reflection) that occurred parallel to the see floor, amplitude decrease at the top of the BSR, amplitude Blanking at the bottom of the BSR, decrease of the interval velocity, and the reflection phase reversal at the BSR. So the seismic data processing for detecting gas hydrates indicators is required the true amplitude recovery processing, a accurate velocity analysis and the AVO (Amplitude Variation with Offset) analysis. In this paper, we had processed the field data to detect the gas hydrate indicators, which had been acquired over the East sea in 1998. Applied processing modules are spherical divergence, band pass filtering, CDP sorting and accurate velocity analysis. The AVO analysis was excluded, since this field data had too short offset to apply the AVO analysis. The accurate velocity analysis was performed by XVA (X-window based Velocity Analysis). This is the method which calculate the velocity spectrum by iterative and interactive. With XVA, we could determine accurate stacking velocity. Geobit 2.9.5 developed by the KIGAM was used for processing data. Processing results say that the BSR occurred parallel to the sea floor were shown at $367\~477m$ depths (two way travel time about 1800 ms) from the sea floor through shot point 1650-1900, the interval velocity decrease around BSR and the reflection phase reversal corresponding to the reflection at the sea floor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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