KR101520399B1 - 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법 - Google Patents

미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101520399B1
KR101520399B1 KR1020130148564A KR20130148564A KR101520399B1 KR 101520399 B1 KR101520399 B1 KR 101520399B1 KR 1020130148564 A KR1020130148564 A KR 1020130148564A KR 20130148564 A KR20130148564 A KR 20130148564A KR 101520399 B1 KR101520399 B1 KR 101520399B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
noise
seismic
sensor
micro
measurement
Prior art date
Application number
KR1020130148564A
Other languages
English (en)
Inventor
최훈
Original Assignee
주식회사 코어밸런스
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 코어밸런스 filed Critical 주식회사 코어밸런스
Priority to KR1020130148564A priority Critical patent/KR101520399B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101520399B1 publication Critical patent/KR101520399B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/24—Recording seismic data
    • G01V1/247—Digital recording of seismic data, e.g. in acquisition units or nodes
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/24—Recording seismic data
    • G01V1/245—Amplitude control for seismic recording
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01V—GEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00—Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28—Processing seismic data, e.g. analysis, for interpretation, for correction
    • G01V1/36—Effecting static or dynamic corrections on records, e.g. correcting spread; Correlating seismic signals; Eliminating effects of unwanted energy
    • G01V1/362—Effecting static or dynamic corrections; Stacking

Abstract

본 발명은 지진 데이터 수집 시에 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하고 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하여 지진 조기 경보 및 정확한 지진요소 분석이 가능하도록 한 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법에 관한 것으로, 각각의 센서 출력에서 센서 오정렬에 의한 오프셋 잡음을 제거하는 오프셋 제거 수단;다수 개의 센서 출력으로 구성되는 지진 데이터 취득 시스템(seismic data acquisition System)의 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하는 미소 중합 처리 수단;측정잡음이 제거된 다수 개의 지진 데이터 취득 시스템 출력으로 구성되는 위치배열 데이터를 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하는 위치 중합 처리 수단;을 포함하는 것이다.

Description

미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법{System and Method for Reducing of Seismic Noise using Micro Site Stacking}
본 발명은 지진파의 잡음 제거에 관한 것으로, 구체적으로 지진 데이터 수집 시에 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하고 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하여 지진 조기 경보 및 정확한 지진요소 분석이 가능하도록 한 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법에 관한 것이다.
2011년 3월에 일어난 동일본 대지진은 전 세계에 지진재해에 대한 두려움과 지진조기 경보시스템 구축의 필요성을 새롭게 각인시킨 계기가 되었다.
지진의 공포는 우리가 전혀 인식할 시간적 여유 없이 갑자기 엄청난 재앙을 가져오는데서 기인한다. 여러 자연재해 현상 중 발생시각에서 피해가 수반되는 시간까지의 시간차를 여유시간이라 하면, 태풍의 경우 수일 정도이고 홍수나 화산폭발의 경우 수 시간에서 수일 정도이다.
이에 반해 지진 해일(쓰나미)의 경우 여유시간이 수십 초에서 수 분 정도이며 지진은 수 초에서 수십 초 밖에 되지 않는다. 그러나 비록 수 초의 짧은 시간이라도 사전에 인식할 수 있다면 많은 인명피해를 극적으로 줄일 수 있을 것이고 원자력 발전소나 대규모 가스시설 등에 긴급조치를 취함으로써 2차 피해의 확산을 최소화할 수 있다.
지진조기경보시스템(EEWS; Earthquake Early Warning System)은 지진발생 시 피해는 작지만 빠르게 전파하는 P파를 신속하게 탐지분석하여 큰 피해를 입히며 상대적으로 느린 S파가 도달하기 전에 이에 대한 경보를 피해 예상 지역이나 시설물에 가능한 신속히 전달하는 관측 및 분석 그리고 제어기술을 총망라하는 통합시스템이다.
국가 지진 관측망을 활용하여 전 국토를 경보대상으로 하는 국가지진조기경보시스템(NEEWS; National EEWS)은 일본의 UrEDAS(Urgent Earthquake Detection and Alarm System), 미국의 ElarmS(Earthquake Alarm Systems), 대만의 CWBSN(Central Weather Bureau Seismographic network), 우리나라의 한국형 ElarmS(기상청 및 한국지질자원연구원을 주축으로 현재 개발 중) 등이 대표적이다.
현재 국내의 경우, 지진조기 경보시스템 개발의 초기화 단계이며, 최근 생활지역의 지진재해경감을 위해 저비용의 보급형 MEMS 가속도 센서를 활용한 지진 데이터 취득 시스템의 설계 및 구현방법이 발표되었다.
그러나 MEMS 가속도 센서는 그 응답특성이 피해가 예상되는 중규모(규모 4.0)이상의 지진파 측정에 적합하며 시스템 비용을 현저히 줄일 수 있지만 고가의 지진관측 전용 센서에 비해 센서가 갖는 고유한 특성에 의해 부가잡음(additive noise) 수준이 높은 단점이 있다.
지진 데이터 수집 시 부가되는 잡음은 센서 설치 시 방위와 지표면에 대한 오정렬(misalignment)에 의한 오프셋 잡음(offset noise), 열 잡음(thermal noise)과 같이 주로 센서 자체에서 발생하거나 측정 시 부가되는 랜덤(random) 특성의 측정잡음(measurement noise), 그리고 설치장소의 환경(즉, 인적이 드문 지진 관측소의 경우 바람, 파도, 기압 등에 의한 저주파 잡음, 생활지역의 경우 사람, 차량, 공사장 발파 등으로 인한 잡음)에 의한 코히어런트(coherent) 특성을 갖는 배경잡음(background noise) 등의 형태로 나타난다.
이러한 부가잡음에 의한 신호대잡음비(SNR; Signal to Noise Ratio)의 저하는 특히, 단일 관측시스템에서 S파에 비해 상대적으로 작은 진폭의 P파 검출을 더욱 어렵게 한다.
따라서 정확한 지진요소 분석을 위한 다양한 데이터 가공(후처리)을 위해 먼저 지진 데이터를 센싱(sensing)하는 초기 단계에서 다양한 부가잡음의 제거 노력이 선행되어야 한다.
한국등록번호 10-1218175호 한국등록번호 10-1034537호 한국공개특허번호 10-2010-0104209호
본 발명은 이와 같은 종래 기술의 지진 데이터 수집 및 분석의 문제를 해결하기 위한 것으로, 지진 데이터 수집 시에 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하고 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하여 지진 조기 경보 및 정확한 지진요소 분석이 가능하도록 한 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명은 다수 개의 MEMS 센서를 이용하는 지역지진방재시스템(LEDPS; Local Earthquake Disaster Preventing System)에서 지진 데이터 수집 시 부가되는 다양한 잡음신호의 제거를 위한 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 목적들은 이상에서 언급한 목적들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치는 각각의 센서 출력에서 센서 오정렬에 의한 오프셋 잡음을 제거하는 오프셋 제거 수단;다수 개의 센서 출력으로 구성되는 지진 데이터 취득 시스템(seismic data acquisition System)의 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하는 미소 중합 처리 수단;측정잡음이 제거된 다수 개의 지진 데이터 취득 시스템 출력으로 구성되는 위치배열 데이터를 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하는 위치 중합 처리 수단;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 상기 지진 데이터 취득시스템들은, MEMS형 3축 주 가속도 센서 8개로 구성된 미소배열 모듈과,미소배열 모듈을 통하여 지진 데이터를 수집하는 데이터 수집모듈과,각각의 센서 출력에서 센서 오정렬에 의한 오프셋 잡음을 제거하는 제어/연산 모듈과,미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 수행하는 중첩 처리 모듈과,외부 장치와의 통신을 위한 통신모듈 및 정확한 시간 동기를 위해 GPS 수신 모듈을 포함하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 지진 데이터 취득시스템에 의해 수집된 측정신호 x(n)은 지진파(seismic wave) s(n)과 잡음신호 v(n)으로 구성되고, 지진파 s(n)은 특정 시간구간에서 폭발(explosion)이나 전단파단(shear rupture)과 같은 지진원(seismic source)으로부터 방사되어 지구 내부의 전파과정을 거쳐 측정 시스템에 의해 수집되는 신호이고, 잡음신호 v(n)은 지진파와 달리 연속적인 원인과 특정 시간구간의 원인이 동시에 나타나는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 지진 데이터 취득시스템에 의해 수집된 측정신호 x(n)에 포함된 잡음신호 v(n)는, 오프셋 잡음 z(n), 자연현상과 사람에 의해 발생하는 배경잡음 c(n), 계측 시 부가되는 측정잡음 w(n)을 포함하는 것을 특징으로 한다.
다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 방법은 각각의 센서 출력에서 센서 오정렬에 의한 오프셋 잡음을 제거하는 단계;다수 개의 센서 출력으로 구성되는 지진 데이터 취득 시스템(seismic data acquisition System)의 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하는 단계;측정잡음이 제거된 다수 개의 지진 데이터 취득 시스템 출력으로 구성되는 위치배열 데이터를 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하는 위치 중합 처리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서, 지진 데이터 취득 시스템에서 N개의 MEMS 센서로 구성된 미소배열의 센서모듈로부터 N개의 서로 다른 센서출력을 구하여 잡음 제거를 수행하고, 미소배열 센서모듈의 j번째 MEMS 센서의 출력 신호 x j (n)는,
Figure 112013110161671-pat00001
으로 정의하고, 여기서, 모든 신호 오프셋 잡음z j (n),배경잡음c j (n),측정잡음w j (n) 그리고 지진파 s j (n)은 통계적으로 서로 독립이고, 오프셋 잡음 z j (n)은 평균이 m z 이며 분산(variance)이 0(zero)인 DC성분 잡음이며, 배경잡음 c j (n)은 평균이 0(zero)이고 분산이
Figure 112013110161671-pat00002
인 정규 진폭 분포(normal amplitude distribution)를 갖는 유색 프로세서(colored process)이고, 측정잡음 w j (n)은 통계적으로 WSS(wide sense stationary) 및 iid(independent identically distribution) 특성을 갖는 평균이 (zero)이고 분산이
Figure 112013110161671-pat00003
인 랜덤 에르고딕 프로세서(random ergodic process)인 것으로 정의하는 것을 특징으로 한다.
그리고 상기 측정 잡음을 제거하는 단계에서, 측정 시 부가되는 백색잡음 w j (n)을 제거하고, N개의 MEMS 센서를 이용한 미소배열에서 N개의 서로 다른 센서간 거리는 매우 작기 때문에 시간지연 τ는 무시하고, 수집된 측정신호들은 직접 중합(straight stack) 또는 평균 중합(mean stack)법을 적용하여 등시선(isochrone)상에 위치한 센서들로부터 측정된 데이터의 진폭을 모두 합한 후 센서 수로 나누는 것을 특징으로 한다.
그리고 위치 중합 처리 단계를 수행하기 위하여, 지진파 s j (n)는 서로 다른 센서의 출력에서 코히어런트(coherent)하며 감쇄하지 않지만 배경잡음 c j (n)은 s j (n)에 비해 코히어런트 정도가 작으며 감쇄하고, 지진파 s j (n), 배경 잡음 c j (n) 그리고 백색 잡음 w j (n)은 모든 N개의 센서에 대해 각각 같은 분산
Figure 112013110161671-pat00004
,
Figure 112013110161671-pat00005
그리고
Figure 112013110161671-pat00006
을 갖는 것으로 정의하고, 잡음원으로부터 발생하는 코히어런트 잡음을 감소(decrease)시키는 것을 특징으로 한다.
이와 같은 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법은 다음과 같은 효과를 갖는다.
첫째, 다수 개의 MEMS 센서를 이용하는 지역지진방재시스템(LEDPS; Local Earthquake Disaster Preventing System)에서 지진 데이터 수집 시 부가되는 다양한 잡음신호의 제거가 가능하다.
둘째, 다수 개의 저비용 MEMS 센서를 이용하여 지진 데이터 수집 시 부가되는 다양한 잡음신호를 배열 중합에 의해 제거함으로써 SNR을 향상시킬 수 있다.
셋째, 지진 데이터 수집 시에 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거할 수 있다.
넷째, 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하고 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하여 지진 조기 경보 및 정확한 지진요소 분석이 가능하도록 한다.
도 1은 본 발명에 따른 배열 중합을 사용하는 지역지진재해방지시스템의 구성도
도 2는 미소배열 센서를 사용하는 지진 데이터 취득 시스템의 구성도
도 3은 FPGA내 설계된 미소배열 센서 데이터 취득 모듈의 구성도
도 4는 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 3 단계를 나타낸 구성도
도 5는 위치 중합을 이용한 3번째 잡음 제거 처리 과정을 나타낸 구성도
도 6은 지하층의 SDAS에 의해 측정된 부가 잡음들과 실 지진파 신호를 나타낸 그래프
도 7은 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 성능을 나타낸 그래프
도 8은 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 방법의 SNR 개선을 나타낸 그래프
도 9와도 10은 지진 P파 검출 성능을 비교한 그래프
이하, 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법의 바람직한 실시 예에 관하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법의 특징 및 이점들은 이하에서의 각 실시 예에 대한 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 배열 중합을 사용하는 지역지진재해방지시스템의 구성도이다.
그리고 도 2는 미소배열 센서를 사용하는 지진 데이터 취득 시스템의 구성도이고, 도 3은 FPGA내 설계된 미소배열 센서 데이터 취득 모듈의 구성도이다.
본 발명은 배열 중합을 사용하는 지역지진재해방지시스템(LEDPS; Local Earthquake Disaster Preventing System)에 관한 것으로, 지역지진방재시스템(LEDPS)에서 지진 데이터 수집 시 부가되는 다양한 잡음신호의 제거를 위한 것이다.
본 발명은 이를 위하여, 각각의 센서 출력에서 센서 오정렬에 의한 오프셋 잡음을 제거하는 오프셋 제거 수단(41)과, 다수 개의 센서 출력으로 구성되는 데이터 취득 시스템(SDAS;seismic data acquisition System)의 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하는 미소 중합 처리 수단(42)과, 측정잡음이 제거된 다수 개의 SDAS 출력으로 구성되는 위치배열 데이터를 주 시스템에서 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하는 위치 중합 처리 수단(43)을 포함한다.
도 1은 본 발명에 따른 배열 중합을 사용하는 지역지진재해방지시스템(LEDPS; Local Earthquake Disaster Preventing System)의 구성을 보이고 있다.
하나의 주 시스템(main system)(100)과 다수 개의 지진 데이터 취득시스템(SDAS;seismic data acquisition system)(200)으로 구성된다.
각각의 SDAS(200)에는 다수 개의 미소배열 센서(MAS;Micro-Array Sensors)가 사용되며 상세 시스템 블록은 도 2에서와 같다.
LEDPS의 주 시스템(main system)(100)과 지진 데이터 취득시스템(SDAS)(200)은 FPGA 및 ARM 프로세서를 기반으로 설계된다.
SDAS(200)에는 14bit 디지털 출력을 갖는 MEMS형 3축 주 가속도 센서 8개로 구성된 미소배열 모듈(21)이 위치한다. 주 시스템과 SDAS(200)의 내부 데이터 수집 모듈(22)과 제어/연산 모듈(module)(23), 중첩 처리 모듈(24),그리고 외부 장치와의 통신모듈(27), 전원 공급부(Power Supply)(26)로 구성되어 있다. 또한 SDAS(200)는 정확한 시간 동기를 위해 GPS 수신 모듈(25)이 포함된다.
최근 많이 사용하는 수정 메르칼리(modified Mercalli) 진도 등급을 보면 최대등급인 진도 Ⅹ~진도 ⅩⅡ의 평균최대가속도가 0.6G(588gal, 1G=980cm /s=980gal)이상이며 각각의 진도등급 구분을 위해 필요한 해상도는 0.01G(9.8gal)이다.
그리고 SDAS의 미소배열 모듈에서 지진 데이터 취득을 위해 사용한 MEMS형 3축 가속도 센서는 Freescale사의 MMA8451Q이며 14bit 디지털 출력을 갖는다.
MMA8451Q는 내부의 레지스터의 값 설정에 따라 최대 800Hz까지의 ODR(Output Data Rate, 여기서 ODR은 전체 시스템의 가속도 데이터 취득 샘플링으로 볼 수 있다)이 가능하며 ±2G, ±4G, ±8G의 측정범위를 선택할 수 있다.
측정범위를 선택하였을 때 14비트 MEMS형 가속도 센서가 갖는 해상도는 다음과 같다.
Figure 112013110161671-pat00007
수학식 1의 해상도는 수정 메르칼리 진도등급에서 각각의 등급 구분뿐만 아니라 해당 등급을 소수점 첫째 자리까지 세분화하기에 충분하다. 따라서 기존 지진 연구관측용 가속도 센서를 대체할 목적으로 선정한 MMA8451Q는 제안한 방재목적시스템 개발에 적용 가능하다.
도 3은 미소배열 센서(MSA)와 FPGA내에 Verilog HDL로 설계한 I2C 통신프로토콜을 사용하는 데이터 수집모듈 및 중첩처리 모듈을 나타낸 것이다.
가속도 센서에서 측정된 가속도 신호는 설정된 값에 따라 센서 내부의 ADC(analog to digital conveter)에 의해 14bit 디지털신호로 변환되어 내부 레지스터에 저장된다.
주 가속도 데이터 취득 모듈(31)에서는 샘플링 주파수(100Hz)에 동기되어 있는 Fsync 신호가 감지될 때마다 주 가속도 센서의 내부 레지스터에 저장된 가속도 데이터를 I2C 모듈(32)을 통하여 직렬로 취득한다.
이후 14bit 크기의 X(EW), Y(NS), Z(UD)축 데이터로 정렬하여 오프셋 제거 후 중첩처리 모듈(Stacking Module)(33)에 전송한다.
설계에 사용된 I2C 통신속도는 표준 모드(100kbit/s)이다.
미소-위치 배열 중합(Micro-Site Array stacking)을 이용한 잡음 제거에 관하여 구체적으로 설명하면 다음과 같다.
지진파 측정 시스템에 의해 수집된 측정신호 x(n)은 지진파(seismic wave) s(n)과 잡음신호 v(n)으로 구성되며 다음과 같이 쓸 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00008
지진파 s(n)은 특정 시간구간에서 폭발(explosion)이나 전단파단(shear rupture)과 같은 지진원(seismic source)으로부터 방사되어 지구 내부의 복잡한 전파과정을 거쳐 측정 시스템에 의해 수집되는 신호로서 밀리 초에서 수 초의 유한 주기를 갖는 정현파들로 구성되는 협대역(narrow band) 조화 신호(harmonic signal)이다.
반면 잡음신호 v(n)은 지진파와 달리 연속적인 원인과 특정 시간구간의 원인이 동시에 나타나게 된다.
먼저 연속적인 원인에 의한 잡음은 설치된 센서의 기울기에 의해 발생하는 DC형태의 오프셋(offset) 잡음과 기압, 바람, 파도 등과 같은 자연현상에 의해 발생하는 약 0.1 Hz ~ 0.5 Hz 범위의 저주파 잡음, 그리고 측정 시스템의 특성에 의해 부가되는 광대역의 백색잡음이 있다.
이와 달리 특정시간에 나타나는 잡음으로는 공사장, 차량, 철도, 중기계를 다루는 산업 현장 등 사람에 의한 인위적인 원인에 의한 0.5 Hz ~ 수십 Hz 범위의 고주파 잡음이 있다.
지진파 신호 s(n)와 이들 잡음 v(n)은 주파수 영역에서 서로 겹치므로 단순한 필터링 과정으로는 제거가 어렵다.
수학식 2의 잡음신호 v(n)을 세분화하여 다음과 같이 쓸 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00009
여기서, z(n)은 오프셋 잡음, c(n)은 자연현상과 사람에 의해 발생하는 배경잡음(background noise)이며 w(n)은 계측 시 부가되는 측정잡음으로 통계적으로 랜덤(random)한 백색잡음(white noise)이다.
지진파에 포함되어 있는 잡음문제를 해결하기 위해 일반적으로 지진학에서는 각 관측소들로부터 전송되는 데이터의 배열 처리(array processing)를 사용한다.
이때 수 ~ 수십 km 거리에 설치된 다수의 관측소에서 측정된 지진파의 주파수별 전파속도에 따른 시간차를 보정하는 빔포밍(beamforming)이 필요하다. 전체 배열의 빔(beam)은 다음과 같이 정의된다.
Figure 112013110161671-pat00010
여기서, x j (n)은 시간 n에서 관측소 j로부터 측정된 지진파 데이터이며,τ j 는 관측 지점간 거리에 따른 지진파의 전파지연 시간, 그리고 N은 관측소 수이다.
이러한 많은 량의 배열 데이터를 사용한 빔포밍 기반의 잡음제거 방법은 많은 계산량과 복잡한 처리과정을 요구하므로 고성능의 분석 시스템이 요구되며 실시간 처리에 어려움이 있다. 따라서 생활지역의 지진재해방지 목적의 보급형 단일 시스템을 위한 잡음제거 방법이 필요하다.
이를 위해 본 발명에서는 도 3의 N개의 MEMS 센서로 구성된 미소배열의 센서모듈로부터 N개의 서로 다른 센서출력을 구하고 도 4에서와 같이 3단계의 처리과정을 하게 된다.
수학식 3으로부터 미소배열 센서모듈의 j번째 MEMS 센서의 출력 신호 x j (n)을 다음과 같이 다시 정리할 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00011
여기서, 해석의 간단함을 위해 다음과 같은 가정을 한다.
가정 1: 모든 신호 오프셋 잡음z j (n),배경잡음c j (n),측정잡음w j (n) 그리고 지진파 s j (n)은 통계적으로 서로 독립이다.
가정 2: 오프셋 잡음 z j (n)은 평균이 m z 이며 분산(variance)이 0(zero)인 DC성분 잡음이며, 배경잡음 c j (n)은 평균이 0(zero)이고 분산이
Figure 112013110161671-pat00012
인 정규 진폭 분포(normal amplitude distribution)를 갖는 유색 프로세서(colored process)이다.
그리고 측정잡음 w j (n)은 통계적으로 WSS(wide sense stationary) 및 iid(independent identically distribution) 특성을 갖는 평균이 (zero)이고 분산이
Figure 112013110161671-pat00013
인 랜덤 에르고딕 프로세서(random ergodic process)이다.
첫 번째 잡음제거 단계인 오프셋 제거(Offset Elimination)에서는 센서의 오정렬에 의해 발생할 수 있는 오프셋 잡음 z j (n)을 제거한다.
가정 1과 가정 2로부터 충분히 큰 L길이의 시구간에 대해 c j (n),z j (n)그리고 w j (n)의 기댓값(expectation) E{c j (n)}, E{z j (n)} 그리고 E{w j (n)}는 다음과 같이 정리할 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00014
Figure 112013110161671-pat00015
Figure 112013110161671-pat00016
수학식 5에서 지진파 s j (n)은 특정 시간 구간에서만 나타난다. 따라서 s j (n)가 존재하지 않은 구간에서 수학식 6으로부터 첫 번째 잡음제거 단계의 출력
Figure 112013110161671-pat00017
는 다음과 같다.
Figure 112013110161671-pat00018
두 번째 잡음제거 단계인 미소 중합(Micro Stacking)에서는 측정 시 부가되는 백색잡음 w j (n)을 제거한다.
N개의 MEMS 센서를 이용한 미소배열에서 N개의 서로 다른 센서간 거리는 매우 작기 때문에 수학식 4의 시간지연 τ는 무시할 수 있다.
시간지연 없이 수집된 측정신호들은 직접 중합(straight stack) 또는 평균 중합(mean stack)으로 불리는 중합법을 적용하여 등시선(isochrone)상에 위치한 센서들로부터 측정된 데이터의 진폭을 모두 합한 후 센서 수로 나눈다.
수학식 9에 대해 미소 중합 과정을 적용하면 가정 1에 의해 다음과 같이 쓸 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00019
여기서, N은 미소배열 모듈의 MEMS 센서의 수이다.
그리고 미소 중합의 잡음제거 효과를 평가하기 위해 다음과 같은 가정을 추가한다.
가정 3: 지진파 s j (n)는 서로 다른 센서의 출력에서 코히어런트(coherent)하며 감쇄하지 않지만 배경잡음 c j (n)은 s j (n)에 비해 코히어런트 정도가 작으며 감쇄한다. 그리고 s j (n), c j (n) 그리고 w j (n)은 모든 N개의 센서에 대해 각각 같은 분산
Figure 112013110161671-pat00020
,
Figure 112013110161671-pat00021
그리고
Figure 112013110161671-pat00022
을 갖는다.
가정 2와 가정 3에 의해 센서의 출력에서 코히어런트가 큰 지진파 성분은
Figure 112013110161671-pat00023
이므로
Figure 112013110161671-pat00024
은 유효하다.
반면 N이 충분히 클 때, 코히어런트가 작은 배경잡음은
Figure 112013110161671-pat00025
이므로
Figure 112013110161671-pat00026
, 랜덤특성의 측정잡음은
Figure 112013110161671-pat00027
로 볼 수 있다.
따라서, 수학식 10은 다음과 같이 정리할 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00028
마지막 잡음제거 단계인 위치 중합(Site Stacking)에서는 다양한 잡음원으로부터 발생하는 코히어런트 잡음을 감소(decrease)시킨다.
도 5는 위치 중합을 이용한 3번째 잡음제거 처리과정을 나타낸 것이다.
위치 중합 과정은 서로 다른 위치에 설치된 M개의 지진 데이터 측정시스템(SDAS; seismic data acquisition system)의 출력을 직접 중합(straight stack) 처리한다.
이때 SDAS가 설치된 거리 차에 의한 지진파의 도달시간 지연발생을 여부를 고려할 필요가 있다. 검출 대상인 지진 P파의 전파속도는 약 8 km / sec이며 지진파 계측 시 사용하는 샘플링 주파수는 f s =100 Hz이다.
따라서, 측정 데이터 샘플간 거리는 약 80m이므로 SDAS 설치 시 SDAS간 최대 거리가 80m이내일 경우 지진파 검출 시 위치에 따른 지연이 발생하지 않는다.
위치 중합을 이용한 잡음제거를 위해 수학식 11의 미소 중합 결과를 k번째 SDAS의 미소 중합의 출력
Figure 112013110161671-pat00029
으로 다시 정의하면 수학식 11은 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00030
미소 중합의 출력을 이용하여 위치 중합을 적용한 결과는 다음과 같이 쓸 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00031
미소 중합에서와 유사하게 가정 2와 가정 3을 사용하여 수학식 13은 다음과 같이 다시 쓸 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00032
가정 3으로부터 수학식 14에서 미소-위치 중합 후 지진파의 기댓값(expectation)은
Figure 112013110161671-pat00033
이며 배경잡음의 기댓값은
Figure 112013110161671-pat00034
이다.
이것은 미소-위치 중합 후 잡음의 표준편차(standard deviation)가
Figure 112013110161671-pat00035
가 됨을 의미한다.
신호대잡음비(SNR)는 잡음 에너지와 지진파 에너지의 비로 다음과 같이 정의된다.
Figure 112013110161671-pat00036
수학식 15에서 우측 변 분자 항은 지진이 발생하지 않은 잡음구간에서
Figure 112013110161671-pat00037
이며, 지진이 발생한 구간에서는
Figure 112013110161671-pat00038
이다.
우측 변 분모 항은 지진 발생 유무와 상관없이 항상
Figure 112013110161671-pat00039
이다.
수학식 14의 결과로부터 제안한 방법에 의한 지진파 에너지의 감쇄는 무시할 수 있으므로 Offset 제거 후 N개 센서를 사용한 미소 중합과 개 SDAS로부터 취득된 데이터의 위치 중합 후 신호대잡음비(SNR)의 개선 정도, 즉 배열 이득 G는 잡음제거 전과 후의 잡음 에너지비로 구할 수 있다.
수학식 5의 오프셋 잡음이 z(n)=0이라 가정하면 잡음제거 전 측정신호 x(n)에 부가된 잡음 에너지는 배경 잡음 에너지와 측정 잡음 에너지의 합으로
Figure 112013110161671-pat00040
이다.
반면 제안한 방법에 의해 억제된 잡음 에너지는 수학식 14의 결과로부터
Figure 112013110161671-pat00041
이다.
따라서 N개 센서를 사용한 미소-위치 중합과 M개의 SDAS 데이터의 위치 중합처리에 의한 SNR의 이론적 개선 정도 G는 다음과 같다.
Figure 112013110161671-pat00042
수학식 16은 센서 수 N이 충분히 큰 경우 랜덤특성의 측정잡음
Figure 112013110161671-pat00043
을 가정하여 얻은 결과이며, 일반적으로 구현 상황을 고려할 경우 N은 충분히 크지 않으므로
Figure 112013110161671-pat00044
이다.
따라서 수학식 16을 다음과 같이 정리할 수 있다.
Figure 112013110161671-pat00045
이와 같은 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법의 지진파 잡음제거 성능을 평가하기 위해 표 1에서와 같이 고층 건물의 상층, 중층, 지하에 SDAS를 설치하고 측정된 지진 데이터를 주 시스템으로 전송하는 시나리오(scenario)를 고려하여 측정하면 다음과 같은 결과를 나타낸다.
측정에 사용한 지진파 신호 및 잡음신호는 실제 지진신호와 동일한 진동을 만들어주는 San-Esu사의 SSV-125L을 사용하여 설계 제작한 SDAS로 취득한 신호와 이로부터 모델링한 신호이다.
가진기를 사용하여 SDAS로 취득한 데이터를 지하에 설치된 SDAS로부터 취득한 가속도 데이터로 가정하고 나머지 중층과 상층의 SDAS로부터 취득한 데이터를 모델링한다.
또한 오프셋 잡음을 위해 취득한 신호에 임의의 DC값을 추가하고, 건물의 구조 및 재질에 의한 층별 측정 데이터의 영향은 고려하지 않는다.
모든 취득신호의 샘플링 주파수(sampling frequency)는 f s =100 Hz이며 모델링에 사용한 방법은 표 1과 같다.
Figure 112013110161671-pat00046
도 6은 표 1의 지하 설치를 가정하고 SDAS으로 측정된 측정잡음(a), 배경잡음(b) 그리고 실제 지진파 신호(c)를 나타내고 있다.
SDAS를 사용하여 100sec(10,000샘플)간 측정하였으며, 도 6(a)의 수집된 측정잡음은 오프셋 잡음을 포함하고 있으므로 평균이
Figure 112013110161671-pat00047
이며 분산이
Figure 112013110161671-pat00048
로 확인되었다.
도 6(b)의 배경잡음은 실제 지진 관측망에서 측정된 지진 데이터의 배경잡음 구간을 가진기의 입력으로 사용하여 SDAS로 취득한 신호이다.
배경잡음의 평균은
Figure 112013110161671-pat00049
이고 분산
Figure 112013110161671-pat00050
이다. 측정한 배경잡음의 주기는 약 0.5sec이다.
도 7은 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법의 잡음제거 성능을 나타낸 것이다.
도 7(a)는 지하에 설치된 SDAS의 미소배열 센서 중 센서 하나의 출력으로 지진파가 검출되기 전인 5000샘플(50sec) 이전에서 평균이
Figure 112013110161671-pat00051
이며 분산이
Figure 112013110161671-pat00052
이다.
도 7(b)는 도 7(a)의 센서 데이터를 사용하여 1 단계 잡음제거 과정을 통해 오프셋 잡음을 제거한 결과이다.
도 7(c)는 지하에 설치된 SDAS에서 8개의 MEMS 센서로 구성된 미소 배열 데이터를 사용하여 미소 중합한 결과이다.
미소 중합 결과로 부가잡음이 상당히 제거되었음을 확인할 수 있다. 마지막 도 7(d)는 위치 중합의 결과이다.
미소 중합에 사용한 데이터는 지하 설치를 가정하고 실제 측정한 SDAS의 출력 데이터를 활용하여 표 1에서 설명한 방법으로 중층, 상층의 SDAS 데이터를 모델링한 것이다.
이때 각 미소배열 센서 데이터는 동일한 파라미터로 모델링되었고, 사용한 파라미터는 오프셋 잡음을 위해
Figure 112013110161671-pat00053
내의 임의 값을 사용하였고, 측정잡음을 위해 A m =0.5, B m =0.25, α=30, β=60 그리고 분산은 지하의 경우와 유사하게
Figure 112013110161671-pat00054
이다.
미소 중합에 의한 잡음제거 결과인 도 7(c)에 비해 도 7(d)에서 잡음만 존재하는 50sec 이전 구간의 부가잡음은 현저히 감소하였으며 지진파와 잡음이 동시에 존재하는 50sec 이후 구간에서는 지진파 진폭감소나 위상변화 없이 효과적으로 잡음만 제거되었음을 알 수 있다.
도 8은 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법의 신호대잡음비 성능을 평가한 결과이다.
도 8(a)는 단일 MEMS 센서로 취득한 데이터의 신호대잡음비(SNR)를 나타내고 있으며 도 8(b)는 본 발명에 의해 잡음이 제거된 데이터의 SNR이다.
도 8(c)는 본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법의 SNR 개선 이득을 구하기 위해 수학식 15를 사용하였으며 지진파 에너지 및 잡음 에너지는
Figure 112013110161671-pat00055
,
Figure 112013110161671-pat00056
와 같이 계산하였다.
기댓값을 구하기 위해 200개의 서로 다른 부가잡음 데이터에 대해 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하였으며 실험에서 L=50을 사용하였다.
수학식 16을 사용하여 도 8(a)와 도 8(b)의 SNR 계산에서 사용한 지진파 데이터 s(n)은 도 6(c)이며, 부가잡음 v(n)는 도 8(a)에서는 도 7(a)의 측정 데이터에서 도 6(c)의 지진파 데이터를 제거하여 사용하였고 도 8(b)에서는 도 7(d)의 중합에 의해 잡음제거된 데이터에서 도 6(c)의 지진파 데이터를 제거하여 사용하였다.
도 8의 결과로부터 단일 센서의 취득 데이터에 비해 제안한 방법으로 잡음제거된 결과데이터의 SNR 성능이 우수하며 도 8(c)로부터 SNR 개선이득의 평균은
Figure 112013110161671-pat00057
임을 알 수 있다.
도 9와 도 10은 각각 기존 방법과 제안한 방법의 지진 P파 검출 성능을 나타낸 것이다.
지진 P파 검출을 위해 사용한 트리거링 알고리즘(triggering algorithm)은 널리 사용되고 있는 STA/LTA 알고리즘이다. 검출 알고리즘에서 사용한 파라미터는 STA의 길이는 1초(100 샘플), LTA의 길이는 20초(2000 샘플)이며 검출을 위한 임계값(threshold value)은 2를 사용한 것이다.
도 9는 단일 MEMS 센서로 취득된 신호와 그에 대한 P파 검출 결과이며 도 10은 도 9(a)의 취득 신호가 제안한 방법에 의해 잡음이 제거된 신호와 잡음 제거된 신호를 입력으로 한 P파 검출 결과이다.
도 9와 도 10의 결과로부터 제안한 방법의 SNR 개선효과로 지진 P파 검출 시각이 정확히 이루어짐을 알 수 있다.
본 발명에 따른 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법은 지진 데이터 수집 시에 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하고 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하여 지진 조기 경보 및 정확한 지진요소 분석이 가능하도록 한 것이다.
이상에서의 설명에서와 같이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명이 구현되어 있음을 이해할 수 있을 것이다.
그러므로 명시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 하고, 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구 범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100. 주시스템 200. 지진 데이터 취득 시스템
21. 미소 배열 모듈 22. 데이터 수집 모듈
23. 제어/연산 모듈 24. 중첩 처리 모듈
25. GPS 수신 모듈 26. 전원 공급부
27. 통신 모듈

Claims (8)

  1. 각각의 센서 출력에서 센서 오정렬에 의한 오프셋 잡음을 제거하는 오프셋 제거 수단;
    다수 개의 센서 출력으로 구성되는 지진 데이터 취득 시스템(seismic data acquisition System)의 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하는 미소 중합 처리 수단;
    측정잡음이 제거된 다수 개의 지진 데이터 취득 시스템 출력으로 구성되는 위치배열 데이터를 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하는 위치 중합 처리 수단;을 포함하는 것을 특징으로 하는 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 지진 데이터 취득시스템들은,
    MEMS형 3축 주 가속도 센서 8개로 구성된 미소배열 모듈과,
    미소배열 모듈을 통하여 지진 데이터를 수집하는 데이터 수집모듈과,
    각각의 센서 출력에서 센서 오정렬에 의한 오프셋 잡음을 제거하는 제어/연산 모듈과,
    미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 수행하는 중첩 처리 모듈과,
    외부 장치와의 통신을 위한 통신모듈 및 정확한 시간 동기를 위해 GPS 수신 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 지진 데이터 취득시스템에 의해 수집된 측정신호 x(n)은 지진파(seismic wave) s(n)과 잡음신호 v(n)으로 구성되고,
    지진파 s(n)은 특정 시간구간에서 폭발(explosion)이나 전단파단(shear rupture)과 같은 지진원(seismic source)으로부터 방사되어 지구 내부의 전파과정을 거쳐 측정 시스템에 의해 수집되는 신호이고,
    잡음신호 v(n)은 지진파와 달리 연속적인 원인과 특정 시간구간의 원인이 동시에 나타나는 것을 특징으로 하는 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 지진 데이터 취득시스템에 의해 수집된 측정신호 x(n)에 포함된 잡음신호 v(n)는,
    오프셋 잡음 z(n), 자연현상과 사람에 의해 발생하는 배경잡음 c(n), 계측 시 부가되는 측정잡음 w(n)을 포함하는 것을 특징으로 하는 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치.
  5. 각각의 센서 출력에서 센서 오정렬에 의한 오프셋 잡음을 제거하는 단계;
    다수 개의 센서 출력으로 구성되는 지진 데이터 취득 시스템(seismic data acquisition System)의 미소배열(micro array) 데이터 중합(stacking)을 통해 랜덤 특성의 측정 잡음을 제거하는 단계;
    측정잡음이 제거된 다수 개의 지진 데이터 취득 시스템 출력으로 구성되는 위치배열 데이터를 추가로 중합(stacking)하여 나머지 코히어런트 특성의 배경 잡음 제거하는 위치 중합 처리 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 지진 데이터 취득 시스템에서 N개의 MEMS 센서로 구성된 미소배열의 센서모듈로부터 N개의 서로 다른 센서출력을 구하여 잡음 제거를 수행하고,
    미소배열 센서모듈의 j번째 MEMS 센서의 출력 신호 x j (n)는,
    Figure 112013110161671-pat00058
    으로 정의하고,
    여기서, 모든 신호 오프셋 잡음z j (n),배경잡음c j (n),측정잡음w j (n) 그리고 지진파 s j (n)은 통계적으로 서로 독립이고,
    오프셋 잡음 z j (n)은 평균이 m z 이며 분산(variance)이 0(zero)인 DC성분 잡음이며, 배경잡음 c j (n)은 평균이 0(zero)이고 분산이
    Figure 112013110161671-pat00059
    인 정규 진폭 분포(normal amplitude distribution)를 갖는 유색 프로세서(colored process)이고,
    측정잡음 w j (n)은 통계적으로 WSS(wide sense stationary) 및 iid(independent identically distribution) 특성을 갖는 평균이 (zero)이고 분산이
    Figure 112013110161671-pat00060
    인 랜덤 에르고딕 프로세서(random ergodic process)인 것으로 정의하는 것을 특징으로 하는 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 방법.
  7. 제 5 항에 있어서, 상기 측정 잡음을 제거하는 단계에서,
    측정 시 부가되는 백색잡음 wj(n)을 제거하고, N개의 MEMS 센서를 이용한 미소배열에서 N개의 서로 다른 센서간 거리에 의한 시간지연 τ는 무시하고,
    수집된 측정신호들은 직접 중합(straight stack) 또는 평균 중합(mean stack)법을 적용하여 등시선(isochrone)상에 위치한 센서들로부터 측정된 데이터의 진폭을 모두 합한 후 센서 수로 나누는 것을 특징으로 하는 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 방법.
  8. 제 5 항에 있어서, 위치 중합 처리 단계를 수행하기 위하여,
    지진파 s j (n)는 서로 다른 센서의 출력에서 코히어런트(coherent)하며 감쇄하지 않지만 배경잡음 c j (n)은 s j (n)에 비해 코히어런트 정도가 작으며 감쇄하고, 지진파 s j (n), 배경 잡음 c j (n) 그리고 백색 잡음 w j (n)은 모든 N개의 센서에 대해 각각 같은 분산
    Figure 112013110161671-pat00061
    ,
    Figure 112013110161671-pat00062
    그리고
    Figure 112013110161671-pat00063
    을 갖는 것으로 정의하고,
    잡음원으로부터 발생하는 코히어런트 잡음을 감소(decrease)시키는 것을 특징으로 하는 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 방법.
KR1020130148564A 2013-12-02 2013-12-02 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법 KR101520399B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130148564A KR101520399B1 (ko) 2013-12-02 2013-12-02 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130148564A KR101520399B1 (ko) 2013-12-02 2013-12-02 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101520399B1 true KR101520399B1 (ko) 2015-05-19

Family

ID=53394749

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130148564A KR101520399B1 (ko) 2013-12-02 2013-12-02 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101520399B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101672845B1 (ko) * 2015-05-27 2016-11-04 한국지질자원연구원 소규모 배열식 지진계를 이용한 근거리 지하발파 감지 방법
CN114779332A (zh) * 2022-05-20 2022-07-22 西南石油大学 地震数据沉积背景去除方法、装置及电子设备

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5138583A (en) * 1991-05-22 1992-08-11 Halliburton Geophysical Services, Inc. Noise attenuation method
KR100412097B1 (ko) * 2001-07-26 2003-12-24 주식회사 산하이앤씨 탄성파 자료 시변 최적 옵셋 처리 방법, 시스템 및 장치
WO2013152062A2 (en) * 2012-04-04 2013-10-10 Bp Corporation North America Inc. Systems and methods for optimal stacking of seismic data

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5138583A (en) * 1991-05-22 1992-08-11 Halliburton Geophysical Services, Inc. Noise attenuation method
KR100412097B1 (ko) * 2001-07-26 2003-12-24 주식회사 산하이앤씨 탄성파 자료 시변 최적 옵셋 처리 방법, 시스템 및 장치
WO2013152062A2 (en) * 2012-04-04 2013-10-10 Bp Corporation North America Inc. Systems and methods for optimal stacking of seismic data

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
논문 2013.02 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101672845B1 (ko) * 2015-05-27 2016-11-04 한국지질자원연구원 소규모 배열식 지진계를 이용한 근거리 지하발파 감지 방법
CN114779332A (zh) * 2022-05-20 2022-07-22 西南石油大学 地震数据沉积背景去除方法、装置及电子设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Aoi et al. MOWLAS: NIED observation network for earthquake, tsunami and volcano
Brown et al. Development of the ElarmS methodology for earthquake early warning: Realtime application in California and offline testing in Japan
Satriano et al. Earthquake early warning: Concepts, methods and physical grounds
Wu Progress on development of an earthquake early warning system using low-cost sensors
Lancieri et al. A Bayesian approach to the real‐time estimation of magnitude from the early P and S wave displacement peaks
Iannaccone et al. A prototype system for earthquake early-warning and alert management in southern Italy
KR20150123550A (ko) 도시건축물에 적용되는 지진데이터 측정 및 감시 시스템 및 방법
MX2013006837A (es) Sistema de advertencia de sismos.
Khedo et al. An inland Wireless Sensor Network system for monitoring seismic activity
Allen Seconds before the big one
Jones et al. Infrasonic tracking of large bubble bursts and ash venting at Erebus volcano, Antarctica
JP2007071707A (ja) リアルタイム地震情報を利用した地震動強さの予測方法および防災システム
Parolai et al. On‐site early warning and rapid damage forecasting using single stations: Outcomes from the REAKT project
Hodgkinson et al. Evaluation of earthquake magnitude estimation and event detection thresholds for real‐time GNSS networks: Examples from recent events captured by the network of the Americas
Chen et al. Incorporating Low-Cost Seismometers into the Central Weather Bureau Seismic Network for Earthquake Early Warning in Taiwan.
Wu et al. Earthquake early warning system in Taiwan
JP2010164325A (ja) 地震動の予測システム
KR101520399B1 (ko) 미소 위치 배열 중합을 이용한 지진파의 잡음제거 장치 및 방법
Grapenthin et al. The utility of GNSS for earthquake early warning in regions with sparse seismic networks
Iezzi et al. Seismo-acoustic characterization of Mount Cleveland volcano explosions
US20170184740A1 (en) Detecting earthquakes through a network of geographically distributed sensors
Porras et al. Preliminary results of an earthquake early warning system in Costa Rica
Mittal et al. Progress on the earthquake early warning and shakemaps system using low-cost sensors in Taiwan
Paros et al. Breakthrough underwater technology holds promise for improved local tsunami warnings
Park et al. Magnitude scaling relationships from the first 3 s of P-wave arrivals in South Korea

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
N231 Notification of change of applicant
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180508

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190508

Year of fee payment: 5