KR101476111B1 - Method and Apparatus for Separation Frequency Analysis of Seismic Reflection Data using Short-Time Fourier Transform - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 단시간 푸리에 변환기법을 이용한 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and an apparatus for analyzing individual frequency characteristics of seismic reflection method data using a short time Fourier transform technique.
탄성파 반사법 탐사란, 지층의 음향 임피던스 차이에 의해 지층 경계면 에서 반사되는 탄성파를 수진기에서 기록하여 지하구조에 대한 규명 등을 목적으로 사용되는 물리탐사 기법이다. 이러한 기법에서 사용하는 정보는 지층 경계면에서 반사되어 수진기에 기록되는 신호이다. 이때, 실제 기록에서는 지층 경계면으로부터의 반사파 이외에도 외부로부터의 잡음이 직접적으로 기록되거나, 다중 반사파, 기계적 잡음 등이 한계 기록될 수 있다. 따라서 신호와 잡음을 구분하거나, 기록으로부터 신호만을 추출해 내기 위한 절차는 탄성과 반사법 탐사에 필수적으로 잡고 있으며, 이를 위한 연구는 아직도 계속 되고 있는 실정이다. The seismic reflection method is a geophysical technique that is used for identification of underground structures by recording seismic waves reflected from the interface of the ground by the acoustic impedance difference of the ground layer. The information used in this technique is a signal that is reflected at the bed boundary and recorded in the water column. At this time, in actual recording, in addition to the reflected wave from the interface of the ground layer, external noise may be directly recorded, or multiple reflected waves, mechanical noise, etc. may be limitedly recorded. Therefore, the procedure for distinguishing the signal from the noise or extracting only the signal from the record is essential for the elasticity and reflection method exploration, and the research for this is still continuing.
종래 기술에 따른 탄성파 반사법 탐사 기법의 연구 및 프로그램의 경우에는 창 함수(window function)의 크기(window length)나 이동범위(window step) 등에 대한 설정이 자유롭지 못했으며, 이에 따라 증가되는 연산량(computational cost)의 증가를 감당하기 위하여 높은 사양의 컴퓨터가 요구되거나, 오랜 연산시간을 요구하게 되었다.In the case of the research and the program of the seismic reflection method according to the related art, the setting of the window length or the window step was not free, and the computational cost ), A high specification computer is required, or a long calculation time is required.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 시간영역으로 기록되는 자료를 단시간 푸리에 변환(sort time Fourier transform)을 이용하여 시간-주파수 영역으로 변환하고 원하는 주파수를 선택적으로 기록하여, 신호와 잡음을 분리하는 방법 및 장치를 제공하는데 있다.The present invention is directed to a method of separating a signal and a noise by selectively converting a desired frequency into a time-frequency domain using a time-domain Fourier transform, Device.
일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법은 시계열 자료의 입력자료를 생성하는 단계, 상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행하는 단계, 상기 주파수의 전 주파수 범위 내 분석을 위한 시간-주파수 영역 자료를 구축하는 단계, 상기 주파수의 개별 주파수 자료를 추출하는 단계, 3차 스플라인 보간법(Spline interpolation method)을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정하는 단계를 포함할 수 있다. In one aspect of the present invention, there is provided a method for analyzing individual frequency characteristics of seismic reflection method data, comprising the steps of generating input data of time series data, performing frequency analysis of each input data by time interval, Constructing time-frequency domain data for analysis within a frequency range, extracting individual frequency data of the frequency, correcting the number of samples of the individual frequency data by using a third-order spline interpolation method, . ≪ / RTI >
상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행하는 단계는 푸리에 변환(Fourier transform)을 이용한 주파수 분석을 실시하여 중심 주파수 정보를 계산할 수 있다. The step of performing the frequency analysis of the input data with respect to each time interval may be performed by performing a frequency analysis using a Fourier transform to calculate the center frequency information.
상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행하는 단계는 스퀘어(squared), 가우시안(gaussian), 해밍(hamming), 해닝(hanning), 터키(turkey) 윈도우(window)를 포함하는 복수의 창 함수들 중 하나를 선택하여 메인 알고리즘을 수행할 수 있다. The step of performing the frequency analysis on the input data according to time intervals includes the steps of performing a plurality of window functions including a squared, gaussian, hamming, hanning, turkey window, The main algorithm can be selected.
상기 3차 스플라인 보간법을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정하는 단계는 상기 시간-주파수 영역의 자료에 대하여 트레이스(trace) 별로 단시간 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 그리고, 상기 트레이스 별로 단시간 푸리에 변환을 적용한 결과 및 보간 된 결과를 이진 포맷으로 저장할 수 있다. 또한, 특정 주파수를 선택하여 주파수 별 반향 특성을 확인할 수 있는 스펙트럼 분해 자료 및 보간 된 결과를 이진 포맷으로 저장할 수 있다.The step of correcting the number of samples of the individual frequency data by using the cubic spline interpolation may apply a short time Fourier transform to the data in the time-frequency domain by a trace. The result of applying the short time Fourier transform for each trace and the interpolated result can be stored in the binary format. In addition, the spectrum decomposition data and the interpolated result that can confirm a frequency-specific echo characteristic by selecting a specific frequency can be stored in a binary format.
또 다른 일 측면에 있어서, 본 발명에서 제안하는 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 장치는 시계열 자료의 입력자료를 생성하는 입력자료 생성부, 상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행하는 시간구간별 주파수 분석부, 상기 주파수의 전 주파수 범위 내 분석을 위한 시간-주파수 영역 자료를 구축하는 시간-주파수 영역 자료 생성부, 상기 주파수의 개별 주파수 자료를 추출하는 개별 주파수 자료 추출부, 3차 스플라인 보간법(Spline interpolation method)을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정하는 보정부를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for analyzing individual frequency characteristics of seismic reflection method data, comprising: an input data generating unit for generating input data of time series data; a time analyzing unit for frequency- A time-frequency domain data generation unit for constructing time-frequency domain data for analysis within the entire frequency range of the frequency, an individual frequency data extraction unit for extracting individual frequency data of the frequency, And a correction unit for correcting the number of samples of the individual frequency data by using a spline interpolation method.
본 발명의 실시예들에 따르면 시간영역으로 기록되는 자료를 단시간 푸리에 변환(sort time Fourier transform)을 이용하여 시간-주파수 영역으로 변환하고 원하는 주파수를 선택적으로 기록하여, 신호와 잡음을 분리할 수 있다. According to embodiments of the present invention, data recorded in the time domain can be transformed into a time-frequency domain using a sort time Fourier transform, and a desired frequency can be selectively recorded to separate signals and noise .
이를 통하여 특정 주파수에서 발행 가능한 이벤트(spectral anomaly) 등을 쉽게 발견하고, 지하구조의 특징에 대하여 쉽게 강조할 수 있다. 또한, 단시간 푸리에 변환에 사용되는 변수를 자유롭게 변환할 수 있고, 기존의 방식과 같은 연산과정뿐만 아니라, 3차원 스플라인 보간법을 이용하여 빠른 시간 안에 결과를 도출해 냄으로써, 연산 결과에 대한 빠른 추정이 가능하다. 이러한 결과는 현장 자료 등에 대한 적용성을 높여줄 뿐만 아니라, 학술적인 의미 또한 가질 것으로 예상된다.This makes it easy to find spectral anomalies at a specific frequency and to easily emphasize the characteristics of underground structures. In addition, variables used for short-time Fourier transform can be freely transformed, and it is possible to estimate the calculation result quickly by deriving the result in a short time using three-dimensional spline interpolation method as well as the same calculation method as the conventional method . These results are expected not only to enhance applicability to field data, but also to have academic meaning.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 창 함수의 이동구간 및 창 함수의 길이를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 창 함수를 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력자료 생성 결과를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 시간-주파수 영역 자료 생성 결과를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 주파수 성분의 시계열 자료 생성 및 3차 스플라인 보간법을 적용한 결과를 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 장치를 나타내는 도면이다.1 is a flowchart illustrating a method of analyzing individual frequency characteristics of an acoustic wave reflection method data according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating the length of a window function and a window of a window function according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
FIG. 3 illustrates a process of selecting a window function according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
4 is a diagram illustrating a result of generating input data according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a time-frequency domain data generation result according to an embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a result of applying time series data of individual frequency components and applying a cubic spline interpolation method according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating an apparatus for analyzing individual frequency characteristics of seismic reflection method data according to an embodiment of the present invention.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 1 is a flowchart illustrating a method of analyzing individual frequency characteristics of an acoustic wave reflection method data according to an embodiment of the present invention.
탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법은 시계열 자료의 입력자료를 생성하는 단계(110), 상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행하는 단계(120), 상기 주파수의 전 주파수 범위 내 분석을 위한 시간-주파수 영역 자료를 구축하는 단계(130), 상기 주파수의 개별 주파수 자료를 추출하는 단계(140), 3차 스플라인 보간법을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정하는 단계(150)를 포함할 수 있다. A method for analyzing an individual frequency characteristic of a seismic reflection method includes a
단계(110)에서, 시계열 자료의 입력자료를 생성할 수 있다. 다시 말해, 시계열 자료의 입력자료를 생성하여 원하는 주파수를 선택하기 위한 시간-주파수 영역으로 변환할 수 있다.In
단계(120)에서, 상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행할 수 있다. 다시 말해, 푸리에 변환을 이용한 기존 주파수 분석을 실시하여 중심 주파수(peak frequency) 정보를 계산할 수 있다. 이때, 스퀘어(squared), 가우시안(gaussian), 해밍(hamming), 해닝(hanning), 터키(turkey) 윈도우(window)를 포함하는 복수의 창 함수(window function)들 중 하나를 선택하여 메인 알고리즘을 수행할 수 있다. 다시 말해, 창 함수(window shape)를 선택하고, 상기 창 함수의 길이(window length) 및 상기 창 함수의 이동구간 변수(window step)를 설정할 수 있다. In
단계(130)에서, 상기 주파수의 전 주파수 범위 내 분석을 위한 시간-주파수 영역 자료를 구축하고, 단계(140)에서, 상기 주파수의 개별 주파수 자료를 추출할 수 있다.In
단계(150)에서, 3차 스플라인 보간법을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정할 수 있다. 이때, 상기 시간-주파수 영역의 자료에 대하여 트레이스 별로 단시간 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 그리고, 그 결과와 보간 된 결과를 이진 포맷(binary format) 으로 저장할 수 있다. 또한, 특정 주파수를 선택하여 주파수 별 반향 특성을 확인할 수 있는 스펙트럼 분해(spectral decomposition) 자료 및 그 보관된 결과를 이진 포맷(binary format)으로 저장할 수 있다.
In
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 창 함수의 이동구간 및 창 함수의 길이를 나타내는 도면이다. FIG. 2 is a diagram illustrating the length of a window function and a window of a window function according to an exemplary embodiment of the present invention. Referring to FIG.
도 2A는 창 함수의 이동구간 변수(window step)에 따른 시간 샘플 수(number of time samples) 및 진폭(Amplitude)의 관계를 나타내는 도면이다. 2A is a diagram showing the relationship between the number of time samples and the amplitude according to the window step of the window function.
도 2A(a)는 창 함수의 이동구간 변수(window step)가 5일 때 시간 샘플 수(number of time samples) 및 진폭(Amplitude)의 관계를 나타내는 도면이고, 도 2A(b)는 창 함수의 이동구간 변수(window step)가 10일 때 시간 샘플 수(number of time samples) 및 진폭(Amplitude)의 관계를 나타내는 도면이고, 도 2A(c)는 창 함수의 이동구간 변수(window step)가 15일 때 시간 샘플 수(number of time samples) 및 진폭(Amplitude)의 관계를 나타내는 도면이다. 2A shows the relationship between the number of time samples and the amplitude when the window step of the window function is 5. FIG. FIG. 2A shows the relationship between the number of time samples and the amplitude when the window step is 10, and FIG. 2A shows the relationship between the window step of the window function 15 (Number of time samples) and amplitude (amplitude) at the time when the sample is a sample.
도 2B는 창 함수의 길이(window length)에 따른 샘플 수(number of samples) 및 진폭(Amplitude)의 관계를 나타내는 도면이다. 도 2B(a)는 창 함수의 길이(window length)가 10일 때 샘플 수(number of samples) 및 진폭(Amplitude)의 관계를 나타내는 도면이고, 도 2B(b)는 창 함수의 길이(window length)가 50일 때 샘플 수(number of samples) 및 진폭(Amplitude)의 관계를 나타내는 도면이고, 도 2B(c)는 창 함수의 길이(window length)가 100일 때 샘플 수(number of samples) 및 진폭(Amplitude)의 관계를 나타내는 도면이다.
2B is a diagram showing the relationship between the number of samples (number of samples) and the amplitude (amplitude) according to the window length of the window function. FIG. 2B is a graph showing the relationship between the number of samples and the amplitude when the window length of the window function is 10. FIG. 2B is a graph showing the relationship between the window length (Number of samples) when the window length of the window function is 100, and FIG. 2B is a graph showing the relationship between the number of samples (number of samples) and the number of samples (Amplitude).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 창 함수를 선택하는 과정을 설명하기 위한 도면이다. FIG. 3 illustrates a process of selecting a window function according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.
입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행할 때, 푸리에 변환을 이용한 기존 주파수 분석을 실시하여 중심 주파수(peak frequency) 정보를 계산할 수 있다. 이때 도 3에 나타낸 것과 같이, 스퀘어(squared), 가우시안(gaussian), 해밍(hamming), 해닝(hanning), 터키(turkey) 윈도우(window)를 포함하는 복수의 창 함수(window function)들 중 하나를 선택하여 메인 알고리즘을 수행할 수 있다. 다시 말해, 창 함수(window shape)를 선택하고, 상기 창 함수의 길이(window length) 및 상기 창 함수의 이동구간 변수(window step)를 설정할 수 있다. When performing the frequency analysis of the input data by time interval, the center frequency (peak frequency) information can be calculated by performing the conventional frequency analysis using the Fourier transform. At this time, as shown in FIG. 3, one of a plurality of window functions including squared, gaussian, hamming, hanning, turkey window, To perform the main algorithm. In other words, a window shape can be selected, and the window length of the window function and the window step of the window function can be set.
이와 같은 방법을 통해 단시간 푸리에 변환에 사용되는 창 함수의 길이(window length)와 창 함수의 이동구간(window step) 변수를 자유롭게 설정함으로써, 각 변수가 결과에 미치는 영향에 대해서 확인할 수도 있다. In this way, the influence of each variable on the result can be confirmed by freely setting the window length of the window function and the window step variable of the window function used for the short time Fourier transform.
또한, 단시간 푸리에 변환의 창 함수 창 함수의 이동구간(window step) 변수를 자유롭게 설정할 수 있게 함으로써, 사용자가 제안하는 알고리즘의 계산시간 및 정확도를 편의에 따라 조절할 수 있다.
In addition, since the window step variable of the window function window function of the short-time Fourier transform can be set freely, the calculation time and accuracy of the algorithm proposed by the user can be adjusted conveniently.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 입력자료 생성 결과를 나타내는 도면이다. 4 is a diagram illustrating a result of generating input data according to an embodiment of the present invention.
제안하는 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법은 도 4와 같이, 시계열 자료의 입력자료를 생성할 수 있다. 다시 말해, 시계열 자료의 입력자료를 생성하여 원하는 주파수를 선택하기 위한 시간-주파수 영역으로 변환할 수 있다.
As shown in FIG. 4, the method of analyzing the individual frequency characteristics of the proposed seismic reflection method data can generate input data of the time series data. In other words, input data of time series data can be generated and converted into a time-frequency domain for selecting a desired frequency.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 시간-주파수 영역 자료 생성 결과를 나타내는 도면이다. 5 is a diagram illustrating a time-frequency domain data generation result according to an embodiment of the present invention.
제안하는 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법은 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행할 수 있다. 다시 말해, 푸리에 변환을 이용한 기존 주파수 분석을 실시하여 중심 주파수(peak frequency) 정보를 계산할 수 있다. 이때, 스퀘어(squared), 가우시안(gaussian), 해밍(hamming), 해닝(hanning), 터키(turkey) 윈도우(window)를 포함하는 복수의 창 함수(window function)들 중 하나를 선택하여 메인 알고리즘을 수행할 수 있다. 다시 말해, 창 함수(window shape)를 선택하고, 상기 창 함수의 길이(window length) 및 상기 창 함수의 이동구간 변수(window step)를 설정할 수 있다. The method of analyzing the individual frequency characteristics of the proposed seismic reflection method can perform the frequency analysis of the input data by time interval. In other words, the center frequency (peak frequency) information can be calculated by performing the existing frequency analysis using the Fourier transform. At this time, one of a plurality of window functions including squared, gaussian, hamming, hanning, and turkey windows is selected to select a main algorithm Can be performed. In other words, a window shape can be selected, and the window length of the window function and the window step of the window function can be set.
그리고, 도 5와 같이 상기 주파수의 전 주파수 범위 내 분석을 위한 시간-주파수 영역 자료를 구축할 수 있고, 상기 주파수의 개별 주파수 자료를 추출할 수 있다.
As shown in FIG. 5, time-frequency domain data for analyzing the frequency within the entire frequency range can be constructed, and individual frequency data of the frequency can be extracted.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 개별 주파수 성분의 시계열 자료 생성 및 3차 스플라인 보간법을 적용한 결과를 나타낸 도면이다. 6 is a diagram illustrating a result of applying time series data of individual frequency components and applying a cubic spline interpolation method according to an embodiment of the present invention.
제안하는 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법은 3차 스플라인 보간법을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정할 수 있다. 이때, 상기 시간-주파수 영역의 자료에 대하여 트레이스 별로 단시간 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 그리고, 그 결과와 보간 된 결과를 이진 포맷(binary format)으로 저장할 수 있다. 또한, 특정 주파수를 선택하여 주파수 별 반향 특성을 확인할 수 있는 스펙트럼 분해(spectral decomposition) 자료 및 그 보관된 결과를 이진 포맷(binary format)으로 저장할 수 있다.The method of analyzing the individual frequency characteristics of the proposed seismic reflection method data can correct the number of samples of the individual frequency data by using the cubic spline interpolation method. At this time, the short-time Fourier transform may be applied to the data in the time-frequency domain on a trace-by-trace basis. The result and the interpolated result can be stored in a binary format. In addition, the spectral decomposition data and the stored results, which can confirm a frequency-specific echo characteristic by selecting a specific frequency, can be stored in a binary format.
이와 같은 방법을 통해 단시간 푸리에 변환에 사용되는 창 함수의 길이(window length)와 창 함수의 이동구간(window step) 변수를 자유롭게 설정함으로써, 각 변수가 결과에 미치는 영향에 대해서 확인할 수도 있다. In this way, the influence of each variable on the result can be confirmed by freely setting the window length of the window function and the window step variable of the window function used for the short time Fourier transform.
또한, 단시간 푸리에 변환의 창 함수 창 함수의 이동구간(window step) 변수를 자유롭게 설정할 수 있게 함으로써, 사용자가 제안하는 알고리즘의 계산시간 및 정확도를 편의에 따라 조절할 수 있다. 예를 들어, 창 함수의 이동구간(window step) 변수가 1이 아닐 경우, 단시간 푸리에 변환 결과를 3차원 스플라인 보간법을 이용 및 내삽하여 시간영역에 대한 해상도를 상향 조절할 수 있다. In addition, since the window step variable of the window function window function of the short-time Fourier transform can be set freely, the calculation time and accuracy of the algorithm proposed by the user can be adjusted conveniently. For example, if the window step variable of the window function is not 1, the resolution of the time domain can be adjusted upwards by interpolating and interpolating the result of the short time Fourier transform using the 3D spline interpolation method.
제안하는 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법은 고속 푸리에 변환 및 3차원 스플라인 보간법을 이용하여 종래기술의 단시간 푸리에 변환 방식에 비하여 계산속도가 더욱 빠르다. 또한, 입력 자료를 통하여 나이퀴스트 주파수(Nyquist frequency), 주파수 영역의 최소 단위(df) 및 중심주파수(peak frequency)를 계산하여 프린트(print)함으로써 특정 주파수에서의 반향 효과를 알아보기 위한 스펙트럼 분해(spectral decomposition) 기법에 대한 설계를 위해 추가적인 주파수 분석이 요구되지 않는다. The method of analyzing the individual frequency characteristics of the proposed seismic reflection method data is faster than the short time Fourier transform method of the related art using the fast Fourier transform and the three dimensional spline interpolation. In addition, by calculating the Nyquist frequency, the minimum unit of the frequency domain (df) and the peak frequency through the input data and printing it, a spectral decomposition no additional frequency analysis is required for designing the spectral decomposition technique.
그리고, 제안하는 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법은 스퀘어(squared), 가우시안(gaussian), 해밍(hamming), 해닝(hanning), 터키(turkey) 윈도우(window)를 포함하는 복수의 창 함수(window function)들 중 하나를 선택하여 메인 알고리즘을 수행함으로써 여러 가지 목적의 자료처리에 대한 적용성이 우수하다. 또한, 알고리즘 수행 결과에 대하여 수행된 트레이스의 위치와 추출한 주파수를 함께 표기함으로써 자료의 보관 및 사용이 편리하다.
The method of analyzing the individual frequency characteristics of the proposed seismic reflection method data includes a plurality of window functions including squared, gaussian, hamming, hanning, turkey, and the main algorithm is selected by selecting one of the window functions. In addition, it is convenient to store and use data by indicating the location of the traces and the extracted frequency for the algorithm execution results.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 장치를 나타내는 도면이다. 7 is a diagram illustrating an apparatus for analyzing individual frequency characteristics of seismic reflection method data according to an embodiment of the present invention.
탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 장치(700)는 입력자료 생성부(710), 시간구간별 주파수 분석부(720), 시간-주파수 영역 자료 생성부(730), 개별 주파수 자료 추출부(740), 보정부(750)를 포함할 수 있다. The discrete frequency
입력자료 생성부(710)는 시계열 자료의 입력자료를 생성할 수 있다. 다시 말해, 시계열 자료의 입력자료를 생성하여 원하는 주파수를 선택하기 위한 시간-주파수 영역으로 변환할 수 있다.The input data generation unit 710 may generate input data of the time series data. In other words, input data of time series data can be generated and converted into a time-frequency domain for selecting a desired frequency.
시간구간별 주파수 분석부(720)는 상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행할 수 있다. 다시 말해, 푸리에 변환을 이용한 기존 주파수 분석을 실시하여 중심 주파수(peak frequency) 정보를 계산할 수 있다. 이때, 스퀘어(squared), 가우시안(gaussian), 해밍(hamming), 해닝(hanning), 터키(turkey) 윈도우(window)를 포함하는 복수의 창 함수(window function)들 중 하나를 선택하여 메인 알고리즘을 수행할 수 있다. 다시 말해, 창 함수(window shape)를 선택하고, 상기 창 함수의 길이(window length) 및 상기 창 함수의 이동구간 변수(window step)를 설정할 수 있다.The time-frequency analysis unit 720 may perform frequency analysis of the input data according to time intervals. In other words, the center frequency (peak frequency) information can be calculated by performing the existing frequency analysis using the Fourier transform. At this time, one of a plurality of window functions including squared, gaussian, hamming, hanning, and turkey windows is selected to select a main algorithm Can be performed. In other words, a window shape can be selected, and the window length of the window function and the window step of the window function can be set.
시간-주파수 영역 자료 생성부(730)는 상기 주파수의 전 주파수 범위 내 분석을 위한 시간-주파수 영역 자료를 구축할 수 있다. The time-frequency domain data generation unit 730 can construct time-frequency domain data for analysis of the frequency within the entire frequency range.
개별 주파수 자료 추출부(740)는 상기 주파수의 개별 주파수 자료를 추출할 수 있다.The individual frequency data extracting unit 740 can extract individual frequency data of the frequency.
보정부(750)는 3차 스플라인 보간법을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정할 수 있다. 이때, 상기 시간-주파수 영역의 자료에 대하여 트레이스 별로 단시간 푸리에 변환을 적용할 수 있다. 그리고, 그 결과와 보간 된 결과를 이진 포맷(binary format)으로 저장할 수 있다. 또한, 특정 주파수를 선택하여 주파수 별 반향 특성을 확인할 수 있는 스펙트럼 분해(spectral decomposition) 자료 및 그 보관된 결과를 이진 포맷(binary format)으로 저장할 수 있다.
The correction unit 750 can correct the number of samples of the individual frequency data by using a cubic spline interpolation method. At this time, the short-time Fourier transform may be applied to the data in the time-frequency domain on a trace-by-trace basis. The result and the interpolated result can be stored in a binary format. In addition, the spectral decomposition data and the stored results, which can confirm a frequency-specific echo characteristic by selecting a specific frequency, can be stored in a binary format.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The apparatus described above may be implemented as a hardware component, a software component, and / or a combination of hardware components and software components. For example, the apparatus and components described in the embodiments may be implemented within a computer system, such as, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable array (FPA) A programmable logic unit (PLU), a microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. The processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For ease of understanding, the processing apparatus may be described as being used singly, but those skilled in the art will recognize that the processing apparatus may have a plurality of processing elements and / As shown in FIG. For example, the processing unit may comprise a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as a parallel processor.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.The software may include a computer program, code, instructions, or a combination of one or more of the foregoing, and may be configured to configure the processing device to operate as desired or to process it collectively or collectively Device can be commanded. The software and / or data may be in the form of any type of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage media, or device , Or may be permanently or temporarily embodied in a transmitted signal wave. The software may be distributed over a networked computer system and stored or executed in a distributed manner. The software and data may be stored on one or more computer readable recording media.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to an embodiment may be implemented in the form of a program command that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, and the like, alone or in combination. The program instructions to be recorded on the medium may be those specially designed and configured for the embodiments or may be available to those skilled in the art of computer software. Examples of computer-readable media include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tape; optical media such as CD-ROMs and DVDs; magnetic media such as floppy disks; Magneto-optical media, and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. For example, it is to be understood that the techniques described may be performed in a different order than the described methods, and / or that components of the described systems, structures, devices, circuits, Lt; / RTI > or equivalents, even if it is replaced or replaced.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.
Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims are also within the scope of the following claims.
Claims (7)
시계열 자료의 입력자료를 생성하는 단계;
상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행하는 단계;
상기 주파수의 전 주파수 범위 내 분석을 위한 시간-주파수 영역 자료를 구축하는 단계;
상기 주파수의 개별 주파수 자료를 추출하는 단계; 및
3차 스플라인 보간법을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정하는 단계
를 포함하는 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법. A method for analyzing individual frequency characteristics of seismic reflection method data,
Generating input data of time series data;
Performing frequency analysis on the input data by time interval;
Constructing time-frequency domain data for analysis within the entire frequency range of the frequency;
Extracting individual frequency data of the frequency; And
A step of correcting the number of samples of the individual frequency data using a cubic spline interpolation method
A method for analyzing discrete frequency characteristics of seismic reflection method data.
상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행하는 단계는,
푸리에 변환을 이용한 주파수 분석을 실시하여 중심 주파수 정보를 계산하는
탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of performing frequency analysis on the input data with respect to each time interval comprises:
Perform frequency analysis using Fourier transform to calculate center frequency information
A Method for Analyzing Individual Frequency Characteristics of Seismic Reflection Method Data.
상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행하는 단계는,
스퀘어, 가우시안, 해밍, 해닝, 터키 윈도우를 포함하는 복수의 창 함수들 중 하나를 선택하여 메인 알고리즘을 수행하는
탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of performing frequency analysis on the input data with respect to each time interval comprises:
Select one of a number of window functions including Square, Gaussian, Hamming, Hanning, and Turkish windows to perform the main algorithm
A Method for Analyzing Individual Frequency Characteristics of Seismic Reflection Method Data.
상기 3차 스플라인 보간법을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정하는 단계는,
상기 시간-주파수 영역의 자료에 대하여 트레이스 별로 단시간 푸리에 변환을 적용하는
탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of correcting the number of samples of the individual frequency data using the cubic spline interpolation comprises:
Time Fourier transform is applied to the data in the time-frequency domain on a trace-by-trace basis
A Method for Analyzing Individual Frequency Characteristics of Seismic Reflection Method Data.
상기 트레이스 별로 단시간 푸리에 변환을 적용한 결과 및 보간 된 결과를 이진 포맷으로 저장하는
탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법.5. The method of claim 4,
The result of applying the short time Fourier transform for each trace and the interpolated result are stored in the binary format
A Method for Analyzing Individual Frequency Characteristics of Seismic Reflection Method Data.
특정 주파수를 선택하여 주파수 별 반향 특성을 확인할 수 있는 스펙트럼 분해 자료 및 보간 된 결과를 이진 포맷으로 저장하는
탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 방법. 5. The method of claim 4,
The spectrum decomposition data and the interpolated result that can confirm the frequency-specific echo characteristics by selecting a specific frequency are stored in the binary format
A Method for Analyzing Individual Frequency Characteristics of Seismic Reflection Method Data.
시계열 자료의 입력자료를 생성하는 입력자료 생성부;
상기 입력 자료에 대한 시간구간별 주파수 분석을 수행하는 시간구간별 주파수 분석부;
상기 주파수의 전 주파수 범위 내 분석을 위한 시간-주파수 영역 자료를 구축하는 시간-주파수 영역 자료 생성부;
상기 주파수의 개별 주파수 자료를 추출하는 개별 주파수 자료 추출부; 및
3차 스플라인 보간법을 이용하여 상기 개별 주파수 자료의 샘플 수를 보정하는 보정부
를 포함하는 탄성파 반사법 탐사자료의 개별 주파수 특성 분석 장치. An apparatus for analyzing individual frequency characteristics of seismic reflection method data,
An input data generation unit for generating input data of time series data;
A frequency analyzer for each time interval for performing frequency analysis of the input data by time interval;
A time-frequency domain data generation unit for constructing time-frequency domain data for analysis within the entire frequency range of the frequency;
An individual frequency data extracting unit for extracting individual frequency data of the frequency; And
A correction unit for correcting the number of samples of the individual frequency data by using a cubic spline interpolation method,
A device for analyzing the individual frequency characteristics of the seismic reflection method.
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