1993년 남극 하계 기간 동안 남쉐틀랜드 대륙주변부에서 한국해양연구원의 종합연구선 온누리호를 이용하여 탄성파 탐사를 실시하였으며 약 800 km의 탄성파자료를 획득하였다. 탄성파 자료에서 음의 반사계수를 보이며 상대적으로 강한 진폭을 갖는 BSR이 해저면 700 ms에서 발견되었으며 이는 가스수화물의 기저면으로 간주된다. BSR 경계면에서의 물성을 밝히기 위하여 AVO 분석을 수행하였다. 탄성파 자료에 대하여 실진폭 회수, surface consistence amplitude 보정, 입사각 변환 등을 수행하고, 각각의 CDP 자료에 대하여 AVO 절편 및 AVO 기울기를 구하였다. AVO 절편의 단면도는 BSR 경계면에서 극성이 음이고 강한 반사도를 보이며 중합단면도보다 BSR 경계면의 연속성이 뚜렷하였다. AVO 분석자료를 P-G 도면으로 표시한 결과, BSR이 뚜렷한 곳의 하부에는 가스로 채워졌음을 시사한다.
탄성파 탐사자료의 진폭변화를 분석하면 지층의 유체를 탐지하고 석유 가스 저류층의 정밀한 물성 도출이 가능하다. 본 연구는 동해 울릉분지의 심해 탄성파 탐사자료에 대하여 진폭변화를 분석하고 정리하였다. 중합단면에서 반사신호가 강하게 기록된 영역의 탄성파 공통깊이점-벌림 모음과 공통깊이점-반사각 모음을 관찰하여 진폭변화가 뚜렷한 영역을 선별하였다. 울릉분지의 중앙부 탄성파 탐사 반사각 모음의 주시 3200과 3300 ms 구간 탄성파 신호에 대한 종축절편과 진폭구배 속성을 계산하여 벌림에 따른 진폭 증가 및 감소를 확인하였다. 종축절편과 진폭구배를 곱한 속성과 합한 속성을 도출하여 울릉분지 퇴적층의 가스부존 가능 영역 상부와 하부 경계를 구분하였다. 가스로 포화된 퇴적층의 탄성파 진폭변화 특성을 보이는 영역은 탄성파주시 3 s 인근에서 간헐적으로 나타났다. 교차도표를 이용하여 울릉분지 탄성파자료의 진폭변화를 유형별로 확인할 수 있었다. 배경매질의 종축절편과 진폭구배는 함수 퇴적층의 일반적인 특징인 반비례관계를 보였고 가스함유 퇴적층의 진폭변화를 보이는 표본은 교차도표 단면상에서 1사분면과 3사분면에 위치하였다. 교차도표에서 선택된 표본들을 중합단면에서 추적한 결과 울릉분지 중앙부의 심해 퇴적지층 중 진폭변화 유형 3에 해당하는 영역이 수평연장 150 m 내로 분포함을 유추할 수 있었다.
본 연구에서는 복잡한 지질구조에 대해서도 신속하고 효율적으로 주시를 계산할 수 있는 Straight Ray Technique(SRT)을 이용한 반사주시 토모그래피 역산 알고리듬을 개발하였다. 역산을 위한 초기 속도모델은 지층경계면에 임피던스 변화를 갖는 상속도 모델을 사용하였다. 실제 속도모델의 반사주시와 초기 속도모델의 반사주시 차이를 계산하여 각각의 요소마다 주시의 오차를 줄이는 방법인 가우스-뉴튼 알고리듬을 이용하여 역산온 수행하였다. 자코비안의 요소는 파선이 지나가는 거리함수로 구성되며, 이를 최소자승형태의 근사 헤시안 행렬로 구성하여 역산을 수행하였다. 역산시 해가 수렴할 수 있도록 근사 헤시안 행렬의 대각성분에 일정한 감쇠인자를 더하였다. 역산된 속도모델을 이용하여 Kirchhoff구조보정을 실시한 결과 실제 속도모델구조에 근사한 단면영상을 얹을 수 있었다.
Ahmad, Mubasher;Ahmed, Nisar;Khalid, Perveiz;Badar, Muhammad A.;Akram, Sohail;Hussain, Mureed;Anwar, Muhammad A.;Mahmood, Azhar;Ali, Shahid;Rehman, Anees U.
Geomechanics and Engineering
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제17권4호
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pp.343-354
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2019
The present study demonstrates the application of seismic petrophysics and amplitude versus angle (AVA) forward modeling to identify the reservoir fluids, discriminate their saturation levels and natural gas composition. Two case studies of the Lumshiwal Formation (mainly sandstone) of the Lower Cretaceous age have been studied from the Kohat Sub-basin and the Middle Indus Basin of Pakistan. The conventional angle-dependent reflection amplitudes such as P converted P ($R_{PP}$) and S ($R_{PS}$), S converted S ($R_{SS}$) and P ($R_{SP}$) and newly developed AVA attributes (${\Delta}R_{PP}$, ${\Delta}R_{PS}$, ${\Delta}R_{SS}$ and ${\Delta}R_{SP}$) are analyzed at different gas saturation levels in the reservoir rock. These attributes are generated by taking the differences between the water wet reflection coefficient and the reflection coefficient at unknown gas saturation. Intercept (A) and gradient (B) attributes are also computed and cross-plotted at different gas compositions and gas/water scenarios to define the AVO class of reservoir sands. The numerical simulation reveals that ${\Delta}R_{PP}$, ${\Delta}R_{PS}$, ${\Delta}R_{SS}$ and ${\Delta}R_{SP}$ are good indicators and able to distinguish low and high gas saturation with a high level of confidence as compared to conventional reflection amplitudes such as P-P, P-S, S-S and S-P. In A-B cross-plots, the gas lines move towards the fluid (wet) lines as the proportion of heavier gases increase in the Lumshiwal Sands. Because of the upper contacts with different sedimentary rocks (Shale/Limestone) in both wells, the same reservoir sand exhibits different response similar to AVO classes like class I and class IV. This study will help to analyze gas sands by using amplitude based attributes as direct gas indicators in further gas drilling wells in clastic successions.
남해 대륙붕 도미분지는 제주분지의 북동단에 위치하는 지역으로 동해의 울릉분지와 인접해 있으며 그 발달시기에 대한 연구가 지속적으로 수행되고 있다. 본 연구에서는 도미퇴적분지의 해석에 적합한 탄생파자료 전산처리 모듈을 시험하고 매개변수를 도출하였다. 도미분지 천부 퇴적층인 제3기 층의 경우 반사파 신호의 연속성 향상과 페그레그(peg-leg) 다중반사파 억제가 요구되었고 이를 위하여 중합 층서속도분석(Horizon Velocity Analysis, HVA)과 표면-연관 파동방정식 다중반사파 제거(Surface Relative Wave Equation Multiple Rejection, SRWEMR)모듈을 조합하여 중합단면의 품질을 제고하였따. 연구결과 제작된 도미분지 탄성파 중합단면에서 퇴적층서가 구분되는 부정합면이 인지되었다. 분지의 발달양상 규명에 적절한 중합단면이 도출되었고 다중반사파의 억제로 백악기 기반암의 해석에 도움이 되었다. 본 연구를 통하여 검증된 전산처리과정은 도미분지와 인근 소라분지, 북소라분지의 탄성파 자료 전산처리 품질의 규격화 및 처리속도 향상에 기여할 것으로 기대된다.
남극 포웰분지 북부 지역과 남스코시아 해령을 포함하는 지역에 대한 48채널 탄성파 탐사가 2004년에 러시아 선적 Yuzmogeologia 호를 임차하여 수행되었다. 자료처리는 Promax 시스템을 이용하여 수행되었으며, 탐사자료의 해석결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 남스코시아해령 중앙에 위치한 에스페리데스 해연과 이스턴 해연은 서로 유사한 지층구조를 보이며, 크게 2개의 층상구조를 보인다. 하부층은 주로 단층활동과 동시대에 퇴적된 지층으로 이 시기 해연이 확장하였을 것으로 해석된다. 상부층은 해양성 퇴적물이 주로 퇴적되었으며 해연의 확장이 거의 정지되었을 것으로 추정된다. 남스코시아 해령의 남쪽지맥의 지형은 동서 방향의 확장에 의한 함몰지형이 나타난다. 이러한 함몰지형은 포웰분지의 해저확장 또는 그 이전에 작용하였던 열개작용에 의한 것으로 추정되며 함몰대 내부에 두꺼운 퇴적층이 존재한다.
The bottom-simulating reflector (BSR) is the most commonly observed seismic indicator of gas hydrate in the Ulleung Basin, East Sea. We processed ten representative seismic reflection profiles, selected from a large data set, for amplitude variation with offset (AVO) analysis of the BSR to estimate gas-hydrate concentrations. First, BSRs were divided into five groups based on their seismic amplitudes and associated sediment types: (1) very high-amplitude BSRs in turbidite/hemipelagic sediments, (2) high-amplitude BSRs in debris-flow deposits, (3) moderate-amplitude BSRs in turbidite/hemipelagic sediments, (4) very low-amplitude BSRs in debris-flow deposits, and (5) very low-amplitude BSRs in seismic chimneys. The AVO responses of the group 1 and 3 BSRs are characterized by a rapid decrease and a relatively slow decrease in magnitude with offset, respectively. The AVO response of the group 2 BSR is characterized by a relatively slow increase in magnitude with offset. The AVO responses of the groups 4 and 5 BSRs are characterized by a flat AVO with very small zero-offset amplitude. Theoretical AVO curves, based on the three-phase Biot theory, suggest that the group 1 and 3 BSRs may be related to high (> 40%) concentrations of gas hydrate whereas the group 2 BSRs may indicate low (< 20%) concentrations of gas hydrate. The AVO responses of the group 4 and 5 BSRs cannot be compared with the theoretical models because of their very small zero-offset amplitudes. The comparison of the AVO response of the BSR at the UBGH-04 well with theoretical models suggests about 10% gas-hydrate concentration above the gas-hydrate stability zone.
동해 울릉분지 남서주변부는 탄화수소의 부존 가능성이 높은 대륙붕 환경으로 1990년대 말에 상업적 생산이 가능한 가스전이 발견된 바 있다. 가스전과 인접한 연구지역에서도 추가적인 가스개발을 위해 침식수로 내부의 조립질 퇴적체를 대상으로 시추가 수행되었지만 경제성이 부족한 것으로 판명되었다. 본 연구에서는 새로 취득된 탄성파 및 기존 시추 자료를 이용하여 울릉분지 남서주변부에 분포하는 침식수로 하부에 탄화수소 트랩 가능성이 있는 지질구조를 탐지하였다. 취득된 심부 탄성파 자료 및 시추자료 해석에 의하면 연구지역에 분포하는 퇴적층은 구조진화와 연계하여 열개동시성 퇴적층군(MS1), 후열개 퇴적층군(MS2), 횡압력 동시성 퇴적층군(MS3), 후횡압력 퇴적층군(MS4)으로 구분된다. 중기 마이오세 이전에 분지형성과 동시에 퇴적된 MS1은 주로 중-저진폭, 저주파수의 캐오틱 음향특성을 나타낸다. 중기 마이오세 동안 분지가 확장되며 다량의 퇴적물이 유입된 MS2는 중-저진폭의 음향특성과 함께 연속성이 양호하며 전진퇴적 양상을 나타낸다. MS3은 고진폭 및 중-고주파수의 연속성이 양호한 반사면을 나타내는데 이는 조립질 퇴적층으로 해석된다. 조립질 퇴적물이 우세한 MS3는 침식수로에 의해 광역적으로 삭박되었으며 침식수로 내부에는 MS4의 세립질 퇴적물이 충전되어 층서트랩을 형성한다. 따라서 연구지역의 트랩 구조는 MS3의 조립질 퇴적층이 저류층을 형성하며 MS4의 세립질 퇴적물로 충전된 침식수로가 덮개암으로 작용하는 층서 트랩으로 트랩 구조 내부에서는 탄화수소 부존을 지시하는 flat-spot 탄성파 이상대가 발달한다.
Chirp SBP 탐사자료는 수 kHz의 고주파수대역의 자료로 다른 탄성파 탐사방법에 비해 고해상 자료이며 취득된 원자료를 기본적인 필터링 후 최종단면으로 이용할 수 있다. 그러나 고주파수 대역에서 발생할 수 있는 각종 잡음이 포함될 수 있고, 시간영역에서 기록된 단면은 복잡한 지형을 제대로 영상화하지 못할 가능성이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고, 향상된 영상을 얻을 수 있는 전산처리 흐름(workflow)을 구축하고, 국내대륙붕자료 처리에 적합한 변수를 분석하고자 하였다. 기본 전처리과정 후, 신호대잡음비 필터링을 통하여 고주파수 성분에 포함될 수 있는 각종 잡음을 제거하고, 경사스캔을 이용하여 반사이벤트의 연속성을 증가시키고, 중합후 심도구조보정을 수행하여 시간영역에서 기록된 지형의 왜곡을 진구조로 구조보정하는 과정을 포함시켰다. 이러한 과정을 국내에서 널리 이용되고 있는 탐사장비들을 이용하여 취득된 자료에 적용한 결과, 해상도가 향상된 심도영역 탄성파 단면을 제작할 수 있었다. 본 처리과정을 국내 대륙붕 탐사에 많이 취득되고 있는 Chirp SBP 전산처리에 적용할 시 해석이 용이한 탄성파 단면을 얻을 수 있을 것으로 판단된다.
그라운드-롤(ground roll)은 육상 탄성파 탐사 자료에서 가장 흔하게 나타나는 일관성 잡음(coherent noise)이며 탐사를 통해 얻고자 하는 반사 이벤트 신호보다 훨씬 큰 진폭을 가지고 있다. 따라서 탄성파 자료 처리에서 그라운드-롤 제거는 매우 중요하고 필수적인 과정이다. 그라운드-롤 제거를 위해 주파수-파수 필터링, 커브릿(curvelet) 변환 등 여러 제거 기술이 개발되어 왔으나 제거 성능과 효율성을 개선하기 위한 방법에 대한 수요는 여전히 존재한다. 최근에는 영상처리 분야에서 개발된 딥러닝 기법들을 활용하여 탄성파 자료의 그라운드-롤을 제거하고자 하는 연구도 다양하게 수행되고 있다. 이 논문에서는 그라운드-롤 제거를 위해 CNN (convolutional neural network) 또는 cGAN (conditional generative adversarial network)을 기반으로 하는 세가지 모델(DnCNN (De-noiseCNN), pix2pix, CycleGAN)을 적용한 연구들을 소개하고 수치 예제를 통해 상세히 설명하였다. 알고리듬 비교를 위해 동일한 현장에서 취득한 송신원 모음을 훈련 자료와 테스트 자료로 나누어 모델을 학습하고, 모델 성능을 평가하였다. 이러한 딥러닝 모델은 현장자료를 사용하여 훈련할 때, 그라운드-롤이 제거된 자료가 필요하므로 주파수-파수 필터링으로 그라운드-롤을 제거하여 정답자료로 사용하였다. 딥러닝 모델의 성능 평가 및 훈련 결과 비교는 정답 자료와의 유사성을 기본으로 상관계수와 SSIM (structural similarity index measure)과 같은 정량적 지표를 활용하였다. 결과적으로 DnCNN 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 다른 모델들도 그라운드-롤 제거에 활용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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