Deconvolution is one of the most used techniques for processing seismic reflection data. It is applied to improve temporal resolution by wavelet shaping and removal of short period reverberations. Several deconvolution algorithms such as predicted, spike, minimum entropy deconvolution and so on has been proposed to obtain such above purposes. Among of them, $\iota_1$ norm proposed by Taylor et al., (1979) and used to compared to minimum entropy deconvolution by Sacchi et al., (1994) has given some advantages on time computing and high efficiency. Theoritically, the deconvolution can be considered as inversion technique to invert the single seismic trace to the reflectivity, but it has not been successfully adopted due to noisy signals of the real data set and unknown source wavelet. After stacking, the seismic traces are moved to zero offset, thus each seismic traces now can be a single trace that is created by convolving the seismic source wavelet and reflectivity. In this paper, the fundamental of $\iota_1$ norm deconvolution method will be introduced. The method will be tested by synthetic data and applied to improve the stacked section of gas hydrate.
본 본문은 탄성파 자료에서 흔히 볼 수 있는 선형이벤트에 대한 내삽 기법을 소개하고 있다. 선형이벤트를 갖고 있는 2차원 자료의 경우, 내삽을 수행한 후의 스펙트럼의 모양은 내삽하기 전의 알리아싱(aliasing)된 스펙트럼의 모양으로부터 추정이 가능하다. 측정되지 않은 트레이스의 복원은 특정 필터를 적용한 결과의 전체 에너지가 최소화 되도록 구해지게 되며 이때 사용되는 필터의 진폭 스펙트림은 추정된 스펙트럼의 역(inverse)에 해당된다.
최근에 활발히 적용되고 있는 머신러닝 기반 탄성파 내삽 기법들은 대부분 모음 자료를 2차원 영상화 하여 빠짐을 채우는 방법으로 하는 훈련(training)-추론(inference) 전략에 기초하므로 완벽히 채워진 다수의 모음자료가 훈련을 위해 필요하게 된다. 이 연구는 이와는 달리 트레이스 기반 내삽을 수행하는 내삽 기술의 훈련-추론 전략을 기본으로, 불규칙한 빠짐이 있는 현장자료 만을 이용하여 훈련-추론을 모두 수행할 수 있는 머신러닝을 이용한 트레이스 기반 불규칙한 빠짐의 내삽 기술을 제시하였다. 이 연구에서는 불규칙한 빠짐이 있는 자료를 훈련과 추론에 체계적으로 사용하는 최대 연속빠짐 간격에 따라 정해지는 네트워크를 구성하는 방법 및 훈련하는 방법을 기술하였다. 또한, 서호주 Exmouth Sub-basin 지역의 Vincent 유전에서 얻어진 시간 참반사 보정된 탄성파 자료에 개발된 방법을 적용한 후, 예측 결과를 전통적인 내삽 방법의 결과와 비교 및 분석하였다. 신호대잡음비나 구조유사성과 같은 정량적인 지표를 통해 두 방법 모두 내삽 성능이 높은 것을 확인하였으며, 모든 주파수 대역에서도 골고루 좋은 결과를 보임을 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권8호
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pp.1309-1314
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2008
Seismic data is often contaminated with high-energy, spatially aliased noise, which has proven impractical to attenuate using Fourier techniques. Wavelet filtering, however, has proven capable of attacking several types of localized noise simultaneously regardless of their frequencies. In this study a 2-D stationary wavelet transform is used to decompose seismic data into its wavelet components. A threshold is applied to these coefficients to attenuate high amplitude noise, followed by an inverse transform to reconstruct the seismic trace. The stationary wavelet transform minimizes the phase-shift errors induced by thresholding that occur when the conventional discrete wavelet transform is used.
주입된 $CO_2$가 환경에 영향을 미치지 않고 지하에서 안정적으로 저장되어 있는지를 총체적으로 모니터링 하는 주입 및 주입 후 관리 (Monitoring, Mitigation and Verification, MMV) 기술은 이산화탄소 지중저장 분야에서 경제적 및 환경적으로 매우 중요한 역할을 하고 있다. 특히, 해외 대규모 지중저장 프로젝트 사례를 보았을 때 주입한 $CO_2$의 거동을 가장 효율적으로 모니터링할 수 있는 방법 중의 하나로 탄성파를 이용한 시간 경과 (Time-lapse) 모니터링 기술이 그 핵심으로 떠오르고 있다. 이 연구에서는 캐나다 Estevan에 위치한 Aquistore 이산화탄소 주입 현장의 3차원 베이스라인 (baseline) 탄성파 자료를 수집하고 분석하여 국내 지중저장 탄성파 모니터링 실증화를 위한 기초 연구를 수행하였다. 이산화탄소 주요 저장 대상층은 탄성파 도달 시간 1,800 ~ 1,900 ms 깊이의 Winnipeg 와 Deadwood 사암층이다. Aquistore 탄성파 자료에 대한 에너지, 유사도(similarity)를 도출하고 주파수를 분해하여 $CO_2$ 주입 대상층의 특성을 규명하였다. 그 결과 등시선도 1,800 ms의 연구지역 북측, 1,850 ms의 남측에 탄성파 에너지가 큰 영역이 집중적으로 분포함을 확인할 수 있었고, 탄성파 에너지 속성을 도시하여 반사계수가 큰 사질 퇴적양상이 우세한 영역을 구분할 수 있었다. 또한 탄성파 기록의 유사도를 도출하여 두 개의 주요한 구조선이 북서-남동 방향으로 지중저장 대상층을 절단함을 확인하였다. 탄성파자료의 주파수를 성분별로 분해하고 5, 20 및 40 Hz 성분을 분석한 결과 연구지역의 중앙에서 동서 방향으로 발달하는 균질한 퇴적 양상이 구체화되었다. 베이스라인 자료의 경우 추가적으로 인위적인 잡음을 제거하고 층서 해석 결과를 통합하여 이산화탄소 지중저장 영역을 묘사한다면 시간경과 모니터링 자료와의 효율적인 대비가 가능할 것이다.
탄성파 탐사를 통해 취득된 자료는 적절한 자료처리 및 해석 과정을 거쳐 석유, 가스 자원의 부존여부를 파악하는데 활용할 수 있다. 자원의 부존여부를 지시하는 탄성파 속성은 진폭 정보로부터 도출되며, 이 때 탄성파 고유 감쇠를 표현하는 Q 값은 탄화수소 지시자로서 유용하게 사용된다. 따라서, Q 값을 산출하는 기법의 정확성이 자원 부존여부를 파악하는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 수치모형실험을 통해 탄성파 감쇠를 표현하는 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. 실제 현장자료를 모사하기 위해 무작위 잡음을 추가한 자료에 대하여 스펙트럼 진폭 비교법과 최대 주파수 이동법을 이용하여 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. Q 값을 산출한 결과 무작위 잡음을 추가하여 신호대 잡음비가 90 dB 일 때는 두 가지 방법 모두 비교적 정확한 값을 산출하였으나, 무작위 잡음의 크기가 증가할 경우 최대 주파수 이동법이 스펙트럼 진폭 비교법 보다 정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다.
CO2 주입 후 저류층은 암석물리 특성이 변하므로 이 연구에서는 저류층을 물성이 선형으로 변하는 전이대 지층모델로 구성한다. 울프 반사계수 함수는 전이대 상하지층의 속도비, 주파수, 전이대 두께 함수로 구성되어 있어 저류층 두께나 해저면 전이대 두께를 추정하는데 활용할 수 있다. 이 연구에서는 심층학습을 이용하여 전이대 두께를 예측 방법을 제안한다. 심층학습을 적용하기 위해 사암 저류층, 셰일 덮개암으로 구성한 인공 전이대 지층모델에 두께에 따른 울프 반사계수 모델링을 수행하고 시간-스펙트럼 영상자료를 확보하였다. 두께별 시간-주파수 스펙트럼 영상과 중합단면도 트레이스에서 구한 시간-주파수 스펙트럼 비교로부터 구한 두께 추정결과는 항상 정확하게 전이대의 두께를 제시하지는 못하였다. 그러나 다양한 환경에서 학습자료를 확보하고 정확도를 높이면 현장자료적용이 가능할 것으로 본다.
지반 침하, 도로 안전성과 같은 사회적 이슈로 지하 공동 분포를 조사하기 위한 지표투과레이더(ground penetrating radar, GPR) 탐사가 활발히 진행되면서 자료의 양도 함께 증가하고 있다. 하지만 비용과 시간의 효율성을 고려해보았을 때, 모든 자료를 해석할 수 없기 때문에 더욱 직관적이고 정확한 판단이 가능한 해석법이 필요하다. 이러한 문제를 개선하기 위해 정량적 해석이 가능한 속성 분석법이 제안되고 있다. 탄성파 해석에서 많이 사용해온 속성 분석 중 GPR 자료에 적용할 수 있는 속성으로는 복소 트레이스(complex trace)와 유사성(similarity)이 대표적이다. 또한, 최근 영상처리 기술의 발달로 개발된 새로운 속성인 모서리탐지 속성, 이미지 질감 속성 등도 적용성이 있다. 이 논문에서는 GPR 자료 속성분석 연구의 기초를 마련하기 위해, GPR에 적용할 수 있는 속성 분석들을 소개하고 이들의 개념에 대해 기술한 뒤, 속성분석에 기초한 해석법과 다양한 분야에서 활용한 사례를 분석하고자 한다.
동해 울릉분지에서 가스하이드레이트 탐사를 목적으로 획득된 탄성파 중합 자료에 다음 세 가지의 디컨볼루션을 적용하여 지층경계면을 분해하는 특성을 분석하였다: (1) 트레이스별 최소위상 스파이킹 디컨볼루션 (2) 트레이스 평균 최소위상 디컨볼루션 (3) 검층자료를 이용한 디컨볼루션. 트레이스별 최소위상 스파이킹 디컨볼루션의 경우 수직 분해능은 증가하지만 수평 연장성이 감소하는 경향을 보였다. 각 트레이스에서 구한 최소위상 파형요소를 평균하여 구한 대표 파형요소를 이용하는 두 번째 방법은 전체적으로 트레이스별 스파이킹 디컨볼루션의 결과와 비슷하지만 해저면 모방 반사면이 보다 연속적이고 일관된 결과를 보이며 하부 반사면들이 더 뚜렷하게 나타난다. 세 번째 방법의 결과는 쇄설류 퇴적체 내부가 좀 더 상세하게 나타나며 해저면과 해저면 모방 반사면의 파형이 이상적 영위상 형태를 보이며 반사면의 연속성이 향상되었음을 보여준다. 이러한 특성은 가스하이드레이트 안정영역의 하부경계를 지시하는 해저면 모방 반사면의 진폭특성분석과 퇴적상 해석을 향상시키므로 탐사 지역의 가스하이드레이트 분포와 자원량을 정확히 추정하는 데에 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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