소형루프 전자탐사법을 이용한 매설물 탐지 및 지하 전기비저항 영상화

설순지 ( Soon Jee Seol ),송윤호 ( Yoon Ho Song ),조성준 ( Seong Jun Cho ),손정술 ( Jeong Sul Son ),정승환 ( Seung Hwan Chung ) 한국지구물리·물리탐사학회 2002 지구물리와 물리탐사 Vol.5 No.4

화강암 석산 지역에서의 레이다 탐사의 적용

설순지 ( Soon Jee Seol ),김정호 ( Jung Ho Kim ),조성준 ( Seong Jun Cho ),이명종 ( Myeong Jong Yi ),정승환 ( Seung Hwan Chang ) 한국지구물리·물리탐사학회 2001 지구물리와 물리탐사 Vol.4 No.1

평면파 변환을 이용한 3차원 탄성파자료의 효과적인 2차원 완전파형역산

권택현,설순지,변중무 한국자원공학회 2016 한국자원공학회지 Vol.53 No.2

완전파형역산은 정확한 파동방정식의 해에 의해 얻어진 예측자료와 관측자료와의 잔차를 줄여가며속도모델을 업데이트 시키는 자료처리 방법이다. 그러나 실제 현장자료는 3차원적 송신원에 의해 얻어지게 되어2차원 파동방정식을 이용한 2차원 역산을 수행하면 서로 다른 그린함수로 인해 역산 수행에 근본적인 문제가발생한다. 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 3차원 자료를 평면파자료로 변환하여 2차원 평면파 완전파형역산을 수행하는 방법을 제안하였다. 평면파자료는 1차원 그린함수를 따르는 해가 되므로 그린함수의 차이에 의한 문제가 발생되지 않고 이 방법을 적용 시 계산비용이 줄어드는 장점도 갖게 된다. 제안한 방법의 효용성을 확인하기 위해 3층 층서모델 및 3차원 SEG/EAGE 충상단층(overthrust) 모델에 적용하였고 수치 실험 결과평면파 완전파형역산이 성공적으로 수행됨을 확인하였다. Full waveform inversion (FWI) provides accurate velocity information of subsurface media. FWI can update velocity as reducing the residual between the observed and estimated data which can be obtained by solving wave equation. Therefore, when we carry out 2D FWI with 3D data acquired in a field, critical problems happen in FWI, because 2D and 3D wave equations have different green functions. To overcome the problem we suggest 2D plane-wave FWI method using plane-wave gathers, which are transformed from 3D data, as observed data. Since plane-wave data follow 1D green function, the differences of amplitude and phase do not occur, it means that we can implement FWI by using different dimension data. In addition, this method has advantage that computational cost is considerably reduced. To verifythe validity of this method, we applied it to 3 layer model and 3D SEG/EAGE overthrust model and obtained reasonable inversion results.

가까운 벌림 빠짐 해결을 위한 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 및 외삽 기술에 대한 고찰

박지호,설순지,변중무 한국지구물리.물리탐사학회 2023 지구물리와 물리탐사 Vol.26 No.4

해양 탄성파 탐사 수행 시 송·수신 케이블의 구조적인 거리차에 의해서 필연적으로 발생하는 가까운 벌림(near offset)의 트레이스(trace) 빠짐은 뒤따르는 탄성파 자료처리의 결과 및 영상화에 악영향을 끼치게 된다. 특히 가까운 벌림의 자료의 부재는 정확한 탄성파 영상화를 저해하는 다중반사파의 제거에 주요한 인자로 작용하므로 다중반사파의 영향력이 강해지는 천해 및 연안 탐사의 경우 빠짐을 효과적으로 해결해야 한다. 전통적으로 다양한 라돈 변환(Radon transform) 기반의 내삽 방법들이 가까운 벌림 빠짐의 해결책으로 제시되어왔으나 여러 한계점을 보여, 최근 이를 보완하기 위한 딥러닝(deep learning) 기반의 방법들이 제시되고 있다. 이 논문에서는 기존에 제시된두 가지의 대표적인 딥러닝 기반의 접근법에 대해 면밀히 분석하여 앞으로 가까운 벌림 내삽 연구가 해결해야 하는 문제점들에 대해 깊이 있게 논의한다. 또한 기존의 딥러닝 기반의 트레이스 내삽 기술을 가까운 벌림 상황에 적용할 때 나타나는 한계점을 현장자료 실험을통해 명확히 분석하여 향후 가까운 벌림 자료 빠짐의 문제는 내삽이 아닌 외삽으로 접근해야 한다는 것을 보여준다. In marine seismic surveys, the inevitable occurrence of trace gaps in the near offset resulting from geometrical differences between sources and receivers adversely affects subsequent seismic data processing and imaging. The absence of data in the near-offset region hinders accurate seismic imaging. Therefore, reconstructing the missing near-offset information is crucial for mitigating the influence of seismic multiples, particularly in the case of offshore surveys where the impact of multiple reflections is relatively more pronounced. Conventionally, various interpolation methods based on the Radon transform have been proposed to address the issue of the near- offset data gap. However, these methods have several limitations, leading to the recent emergence of deep-learning (DL)-based approaches as alternatives. In this study, we conducted an in-depth analysis of two representative DL-based studies to scrutinize the challenges that future studies on near-offset interpolation must address. Furthermore, through field data experiments, we precisely analyze the limitations encountered when applying previous DL-based trace interpolation techniques to near-offset situations. Consequently, we suggest that near-offset data gaps must be approached by extrapolation rather than interpolation.

가스 하이드레이트 탐사를 위한 해저 CSEM탐사 설계변수 고찰

강서기,설순지,변중무 한국자원공학회 2010 한국자원공학회지 Vol.47 No.2

In this paper, we have investigated general operating and design parameters of marine controlled source electromagnetic (CSEM) survey for gas hydrate detection. Numerical forward modelings were executed in terms of frequency and source-receiver offset with variable resistivity of depth to the gas hydrate layer. To estimate the detectability of gas hydrate layer, the total electric field of the gas hydrate model was normalized by that of the half-space model response. As a result, we confirmed that as the depth to the gas hydrate layer increases, the domain of transmission frequency and source-receiver offset with the maximum detectability moves to the area of low frequency band and far offset range. On the basis of this result, we propose operating and design parameters of Marine CSEM survey - source-receiver offset, source height from seafloor and transmission frequency - at the East sea where the existence of gas hydrate has been confirmed. In addition, to analyze characteristics of air wave, we carried out numerical modelings with variable sea depth. 이 연구에서는 해저 CSEM을 이용한 일반적인 가스 하이드레이트 탐사시의 설계변수에 대해서 고찰하였다. 이를 위해 가스 하이드레이트층의 전기비저항과 부존 심도를 변화시켜가며 송신주파수와 송수신기 간격에 대하여 수치모형반응 계산을 시행하여 층의 탐지가능성을 조사하였다. 탐지가능성을 도출하기 위해 사용한 방법은 정규화로서 가스 하이드레이트층이 있는 모형의 반응을 가스 하이드레이트층이 없는 모형(half-space)의 반응으로 나눈 값에 상용로그를 취한 값을 사용하였다. 그 결과 층의 부존 심도가 깊어짐에 따라 탐지가능성을 갖는 영역이 저주파수 대역의 원거리 송수신기 간격으로 이동하며, 층의 전기비저항이 증가함에 따라 광대역의 큰 탐지가능성을 갖게 되는 것을 확인하였다. 이러한 연구결과를 토대로 가스 하이드레이트의 부존이 확인된 동해 울릉분지에서의 해저 CSEM탐사의 설계변수를 제안하였다. 이때 제안한 변수들은 해저면으로부터의 송신원 높이, 송신주파수, 송수신기 간격이다. 또한, 해수의 심도를 변화시켜 가며 air wave의 특성을 정성적, 정량적으로 분석하였다.

미소진동 자료의 모멘트 텐서 역산을 위한 최적의 수신기 배열

김명선,설순지,변중무 한국자원공학회 2014 한국자원공학회지 Vol.51 No.2

We have developed a full-waveform moment tensor inversion module for microseismic data. To investigate the effect of the receiver geometry on the stability of the moment tensor inversion, we analyzed the condition number of GTG matrix. Although the surface monitoring with large receiver coverage has the lowest condition number, we still need to consider the attenuation in high frequency components due to the absorption and low S/N ratio because of long source-receiver distance in practice. In borehole monitoring, the condition number increases with increasing source-receiver distance. In the case of the deviated well, the stable computation of the inversion is possible even with the microseismic data from a single well. Moreover, the inversion is stable even with long source-receiver distance when using surface and borehole receivers together. However, the further research is needed because surface and borehole monitoring data may have different frequency contents each other. 미소진동 자료의 전파형 모멘트 텐서 역산 모듈을 개발하고, 수신기 배열이 모멘트 텐서 역산에 미치는 영향을 분석하기 위하여 각각의 수신기 배열에 대한 데이터 커널행렬(GTG)의 조건수를 분석하였다. 넓은 수신기 전개범위를 갖는 지표관측의 경우 가장 낮은 조건수를 가졌으나 실제 탐사의 경우 송수신기 사이의 거리가 매우 멀기 때문에 흡수 감쇠로 인한 고주파수 성분의 약화와 낮은 신호대잡음비에 대한 고려가 필요하다. 시추공의 경우 원거리 영역으로 갈수록 조건수 값이 크게 증가 하였다. 경사 시추공의 경우 하나의 시추공을 사용할 경우도 낮은 조건수 값을 가지며 안정적인 역산이 가능하였다. 또한, 지표와 시추공을 동시에 이용할 경우 원거리 영역에서 안정적인 역산이 가능하였다. 하지만 지표와 시추공을 동시에 이용할 경우 두 자료의 주파수 성분이 다를 수 있기 때문에 이를 고려한 연구가 더 필요하다.

Sensitivities of generalized RRI method for CSAMT survey

박미경,설순지,김희준 한국지질과학협의회 2006 Geosciences Journal Vol.10 No.1

This paper presents sensitivity analysis for general-ized rapid relaxation inversion (GRRI) algorithm, which was orig-inally developed by modifying the RRI algorithm to recover a two-dimensional (2-D) conductivity structure from MT data, to inter-pret controlled-source audio-frequency magnetotelluric (CSAMT)data. The GRRI algorithm can be extended to invert CSAMT datasourceeffect. GRRI approximate sensitivities are validated by comparingwith exact 1-D and 2.5-D sensitivities. The comparison shows thatthe GRRI sensitivity is a good approximation to the exact sensitivityand has about half magnitude of the RRI sensitivity. Although themagnitude of the GRRI sensitivity is still slightly larger than that ofthe 2.5-D sensitivity, both sensitivities are broadly similar in shapewhen source-receiver offsets are greater than one skin depth in theearth. This suggests that the GRRI approach can be sucesfully

시간차 보정을 적용한 Matching Pursuit 내삽 기법 연구

이재강,변중무,설순지,김영창 한국지구물리.물리탐사학회 2018 지구물리와 물리탐사 Vol.21 No.2

The recent research aim of seismic trace interpolation is to effectively interpolate the data with spatial aliasing. Among various interpolation methods, the Matching Pursuit interpolation, that finds the proper combination of basis functions which can best recover traces, has been developed. However, this method cannot interpolate aliased data. Thus, the multi-component Matching Pursuit interpolation and moveout correction method have been proposed for interpolation of spatially aliased data. It is difficult to apply the multi-component Matching Pursuit interpolation to interpolating the OBC (Ocean Bottom Cable) data which is the multi-component data obtained at the ocean bottom because the isolation of P wave component is required in advance. Thus, in this study, we dealt with an effective single-component matching Pursuit interpolation method in OBC data where P-wave and S-wave are mixed and spatial aliasing is present. To do this, we proposed the Ricker wavelet based single-component Matching Pursuit interpolation workflow with moveoutcorrection and systematically investigated its effectiveness. In this workflow, the spatial aliasing problem is solved by applying constant value moveout correction to the data before the interpolation is performed. After finishing the interpolation, the inverse moveout correction is applied to the interpolated data using the same constant velocity. Through the application of our workflow to the synthetic OBC seismic data, we verified the effectiveness of the proposed workflow. In addition, we showed that the interpolation of field OBC data with severe spatial aliasing was successfully performed using our workflow. 탄성파 내삽 기법의 최근 연구방향은 공간적 알리아싱이 존재하는 자료에서의 내삽을 효과적으로 수행하는 것이다. 다양한 내삽 기법 중 기저함수를 정의하여 트레이스를 가장 잘 복원할 수 있는 기저함수의 조합을 찾아내는 Matching Pursuit 내삽 기법이 개발된 바 있다. 그러나 이 방법은 공간적 알리아싱 문제를 해결하지 못하는데 이를 해결하기 위해다성분 Matching Pursuit 방법이 제안되었고 또한 시간차 보정(moveout correction) 방법도 소개된 바 있다. 다성분을 이용한 방법은 P파만을 갖는 다성분 자료가 획득되어야 하는데 해저면에서 다성분을 측정하는 OBC (Ocean Bottom Cable) 자료의 경우에는 P파 성분만을 분리하는 작업이 어려워 현장자료 적용이 힘들게 된다. 따라서 이 연구에서는 P파와 S파가 혼재하고 공간적 알리아싱이 존재하는 OBC 탐사 자료에서의 효과적인 단일성분 Matching Pursuit 내삽 기법을 다룬다. 이를 위해 시간차 보정을 포함하는 리커 요소파 기반의 단일성분 Matching Pursuit 내삽 기법 작업흐름도를 제안하고 그 효과를 체계적으로 살펴보았다. 이 작업흐름도는 내삽을 적용하기 전에 시간차 보정을 적용하고 다시 역 시간차보정을 적용하여 공간적 알리아싱 문제를 해결하였다. 제안한 작업흐름도를 OBC 측정을 가정한 합성탄성파탐사 자료에적용하여 그 효과를 검증하였고 현장자료에 적용함으로써 공간적 알리아싱이 심한 경우에도 내삽이 가능함을 확인하였다.

분포형 광섬유 센서 자료 적용을 위한 기계학습 기반 P, S파 위상 발췌 알고리즘 개발

최용규,송영석,설순지,변중무 한국지구물리.물리탐사학회 2022 지구물리와 물리탐사 Vol.25 No.4

최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰 이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수 행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료처리가 중요하게 된다. 자료 처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기 반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮 은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합 성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자 료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자 료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.

불규칙한 빠짐을 포함한 탄성파 탐사 자료의 머신러닝을 이용한 트레이스 기반 내삽

이재우,박지호,설순지,윤대웅,변중무 한국지구물리.물리탐사학회 2023 지구물리와 물리탐사 Vol.26 No.2

Recently, machine learning (ML) techniques have been actively applied for seismic trace interpolation. However, because most research is based on training-inference strategies that treat missing trace gather data as a 2D image with a blank area, a sufficient number of fully sampled data are required for training. This study proposes trace interpolation using ML, which uses only irregularly sampled field data, both in training and inference, by modifying the training-inference strategies of trace-based interpolation techniques. In this study, we describe a method for constructing networks that vary depending on the maximum number of consecutive gaps in seismic field data and the training method. To verify the applicability of the proposed method to field data, we applied our method to time-migrated seismic data acquired from the Vincent oilfield in the Exmouth Sub-basin area of Western Australia and compared the results with those of the conventional trace interpolation method. Both methods showed high interpolation performance, as confirmed by quantitative indicators, and the interpolation performance was uniformly good at all frequencies. 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 모 두 수행할 수 있는 머신러닝을 이용한 트레이스 기반 불규칙한 빠짐의 내삽 기술을 제시하였다. 이 연구에서는 불규칙한 빠짐이 있는 자 료를 훈련과 추론에 체계적으로 사용하는 최대 연속빠짐 간격에 따라 정해지는 네트워크를 구성하는 방법 및 훈련하는 방법을 기술하였 다. 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.