KR101693310B1 - 평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법 - Google Patents

평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101693310B1
KR101693310B1 KR1020150162964A KR20150162964A KR101693310B1 KR 101693310 B1 KR101693310 B1 KR 101693310B1 KR 1020150162964 A KR1020150162964 A KR 1020150162964A KR 20150162964 A KR20150162964 A KR 20150162964A KR 101693310 B1 KR101693310 B1 KR 101693310B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
wave
inversion
velocity
vertical velocity
equation
Prior art date
Application number
KR1020150162964A
Other languages
English (en)
Inventor
주용환
변중무
설순지
Original Assignee
한국지질자원연구원
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 한국지질자원연구원 filed Critical 한국지질자원연구원
Priority to KR1020150162964A priority Critical patent/KR101693310B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101693310B1 publication Critical patent/KR101693310B1/ko

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01VGEOPHYSICS; GRAVITATIONAL MEASUREMENTS; DETECTING MASSES OR OBJECTS; TAGS
    • G01V1/00Seismology; Seismic or acoustic prospecting or detecting
    • G01V1/28Processing seismic data, e.g. for interpretation or for event detection
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/04Analysing solids
    • G01N29/07Analysing solids by measuring propagation velocity or propagation time of acoustic waves
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N29/00Investigating or analysing materials by the use of ultrasonic, sonic or infrasonic waves; Visualisation of the interior of objects by transmitting ultrasonic or sonic waves through the object
    • G01N29/44Processing the detected response signal, e.g. electronic circuits specially adapted therefor
    • G01N29/4472Mathematical theories or simulation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/24Earth materials
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Environmental & Geological Engineering (AREA)
  • Geology (AREA)
  • General Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Geophysics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법이 개시된다. 개시된 전파형 역산방법은 파선변수(ray-parameter)의 범위에 따른 P파 수직속도와 이방성변수의 민감도를 분석하는 단계; 다른 변수를 고정하고 민감도가 가장 큰 P파의 수직속도를 먼저 순차 역산하는 단계; 도출된 P파의 수직속도와 수평속도를 동시 역산하는 단계를 포함한다.

Description

평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법{FULL-WAVEFORM INVERSION USING PLANE WAVE METHOD IN ANISOTROPIC MEDIA}
본 발명은 평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법으로써, 구체적으로는 셀기반 유한차분법을 이용한 순수음향파동방식과 평면파 조건을 이용하여 계산 시간을 단축시켜 역산 효율을 증대하고, 평면파의 입사각에 따른 민감도를 분석하여 순차적 다변수 역산과 동시 다변수 역산이 복합적으로 활용되는 전파형 역산방법에 관한 것이다.
이방성 매질에서의 다변수 역산 기법은 비선형성, 위치 불량성(ill-posedness), 지역해에 빠질 가능성을 가지고 있기 때문에 적절한 역산 변수조합의 선정과 전략이 중요하다.
또한, 이방성 역산시 탄성 파동방정식을 사용하면 역산을 수행 시 상당한 계산 시간과 메모리를 필요로 하고, 유사 음향파동방정식을 사용한 경우 S파 잡음 제거를 위한 추가적인 기법이 필요한 문제가 있다.
역산 기법에 있어 순차적 역산기법의 경우 나머지 역산변수를 고정하고 한 변수를 역산하고, 그 다음으로 업데이트 된 변수를 고정하고 다른 변수를 역산하게 되는데 각 변수 역산 시 나머지 변수의 오차가 영향을 미치기 때문에 정확한 역산결과를 얻기가 힘들고 역산 횟수가 증가한다.
동시 역산의 경우 각 변수의 업데이트량을 조절하는 계수를 구하기가 어려워 역산의 안정성이 떨어지는 경우가 많아 결과가 부정확하다.
JP 4465404 B2
상기 문제점을 해결하기 위해, 본 발명에 따른 평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법은 이방성 역산을 수행하면서 셀기반 유한차분법을 이용한 순수음향파동방정식과 평면파 조건을 이용하여 계산 시간을 단축시켜 역산 효율을 증대시키고, 평면파의 입사각에 따른 민감도를 분석하여 순차적 다변수 역산과 동시 다변수 역산이 복합적으로 활용되는 역산방법을 제한하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명은 (a)파선변수(ray-parameter)의 범위에 따른 P파 수직속도와 이방성변수의 민감도를 분석하는 단계; (b)다른 변수를 고정하고 민감도가 가장 큰 P파의 수직속도를 먼저 순차 역산하는 단계; (c) (b)단계에서 도출된 P파의 수직속도와 수평속도를 동시 역산하는 단계;를 포함한다.
본 발명에서 순수음향파동방정식은 한 점의 주위를 둘러싼 네 셀의 물성정보를 이용한 셀기반 유한차분법을 이용하여 표현되는 것이 바람직하다.
본 발명에서 순수음향파동방정식의 4차 미분항은 하기 식 1로 표현되는 것이 바람직하다.
[식 1]
Figure 112015113248571-pat00001
(
Figure 112015113248571-pat00002
: 각주파수;
Figure 112015113248571-pat00003
: P파의 수직속도;
Figure 112015113248571-pat00004
: P파의 수평속도;
Figure 112015113248571-pat00005
: P파의 시간차(moveout) 속도;
Figure 112015113248571-pat00006
: sv파의 수직속도;
Figure 112015113248571-pat00007
: 절점 (i, j)번째에 인접한 셀의 물성정보인
Figure 112015113248571-pat00008
,
Figure 112015113248571-pat00009
,
Figure 112015113248571-pat00010
과 같은 음향파동속도와 이방성 파라미터; U : 파동장 )
본 발명에서 파라미터는 하기 식 2 또는 식 3의 행렬항이 하기 식 4의 우변에 의해 대체되어 정의되는 것이 바람직하다.
[식 2]
Figure 112015113248571-pat00011
[식 3]
Figure 112015113248571-pat00012
[식 4]
Figure 112015113248571-pat00013
(
Figure 112015113248571-pat00014
: 각주파수;
Figure 112015113248571-pat00015
: P파의 수직속도;
Figure 112015113248571-pat00016
: P파의 수평속도;
Figure 112015113248571-pat00017
: P파의 시간차(moveout) 속도;
Figure 112015113248571-pat00018
: sv파의 수직속도:
Figure 112015113248571-pat00019
,
Figure 112015113248571-pat00020
: 톰슨(Thomsen)의 이방성변수; I : 단위행렬; f : 송신원 ; P : 파동장 ; Q : 가상파동장 ; S : 식 2 또는 식 3의 좌변행렬 ; U : P와 Q로 구성된 파동장 행렬 ; Xs : 송신원의 위치 ; ψ : 지수함수)
본 발명에서 (b) 단계는 역산결과가 적절수렴치 도달 시까지 전체 파선변수 영역을 이용하여 반복 역산하는 것이 바람직하다.
본 발명에서 (c) 단계는 P파의 수직속도의 민감도가 상대적으로 강하게 나타나는 파선변수의 절대값이 작은 영역을 제외하고 역산하는 것이 바람직하다.
본 발명에 따른 평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법은 역산과정의 시간을 단축시켜 역산 효율을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당해 기술분야에 있어서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델링 방법의 순서도이다.
도 2는 도 1에 도시된 이방성 매질에서 S파가 분리된 순수음향파동방정식을 표현하는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델링 방법에서 셀(cell)안에 물성정보가 포함된 셀기반 격자세트(cell-based grid sets)를 나타내는 도이다.
도 4는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델링 방법에서 상반성을 비교하기 위한 속도모델을 나타내는 도이다.
도 5a는 각 송,수신기쌍에서 획득한 탄성파 파동장을 일반적인 유한차분법을 사용한 순수음향파동모델을 사용하여 나타낸 도이다.
도 5b는 각 송,수신기쌍에서 획득한 탄성파 파동장을 본 발명의 일실시예에 따른 순수음향파동모델을 사용하여 나타낸 도이다.
도 6은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 전파형 역산방법의 순서도이다.
도 7a는
Figure 112015113248571-pat00021
범위의 파선변수에 따른 P파 수직속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 7b는
Figure 112015113248571-pat00022
범위의 파선변수에 따른 P파 수직속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 7c는
Figure 112015113248571-pat00023
범위의 파선변수에 따른 P파 수직속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 7d는
Figure 112015113248571-pat00024
범위의 파선변수에 따른 P파 수직속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 8a는
Figure 112015113248571-pat00025
범위의 파선변수에 따른 P파 수평속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 8b는
Figure 112015113248571-pat00026
범위의 파선변수에 따른 P파 수평속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 8c는
Figure 112015113248571-pat00027
범위의 파선변수에 따른 P파 수평속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 8d는
Figure 112015113248571-pat00028
범위의 파선변수에 따른 P파 수평속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 9a는
Figure 112015113248571-pat00029
범위의 파선변수에 따른 P파 시간차속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 9b는
Figure 112015113248571-pat00030
범위의 파선변수에 따른 P파 시간차속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 9c는
Figure 112015113248571-pat00031
범위의 파선변수에 따른 P파 시간차속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 9d는
Figure 112015113248571-pat00032
범위의 파선변수에 따른 P파 시간차속도 민감도를 나타낸 도이다.
본 발명의 구체적인 설명에 앞서 후술되는 내용 중, ‘상반성’은 송-수신기의 각 위치가 서로 바뀌어도 동일한 탄성파 탐사자료를 얻을 수 있다는 특성을 뜻한다.
또한, 본 발명의 제 1 실시예인 순수음향파동모델링 방법은, 지하매질구조를 추정하기 위한 장치에서 지하 매질을 대상으로 측정된 데이터와 상기 지하 매질에 대한 초기 모델을 모델링한 모델링 데이터를 획득하는 데이터 획득부에서 수행된다.
또한, 본 발명의 제 2 실시예인 전파형 역산방법은 데이터획득부를 통해 획득된 데이터들을 이용하여 파형역산을 수행하는 파형역산부가 수행한다.
이하, 도 1 내지 도 3을 참조하여, 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델링 방법에 대하여 설명하도록 한다.
도 1 은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델링 방법의 순서도이며, 도 2는 도 1에 도시된 이방성 매질에서 S파가 분리된 순수음향파동방정식을 설정하는 순서도이다.
도 3은 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델링 방법에서 셀(cell) 안에 물성정보가 포함된 셀 기반 격자세트(grid set)를 나타내는 도이다.
본 발명의 제 1 실시예는 이방성 매질에서의 파동전파를 모사하기 위한 순수 음향파동 모델링 방법으로써, 도 1에 도시된 바와 같이, 이방성 매질에서의 S파가 분리된 순수음향파동방정식을 표현하는 단계(S110)를 포함한다.
그리고 순수음향파동방정식을 행렬형태로 표현하는 단계(S120), 행렬형태로 표현된 순수음향파동방정식을 유한차분법으로 표현하는 단계를 포함한다.(S130)
우선, 이방성 매질에서 P파와 SV파의 분산관계방정식은 다음과 같이 표현된다.(S111)
[수학식 1]
Figure 112015113248571-pat00033
여기서
Figure 112015113248571-pat00034
는 각주파수;
Figure 112015113248571-pat00035
는 P파의 수직속도;
Figure 112015113248571-pat00036
는 P파의 수평속도;
Figure 112015113248571-pat00037
는 P파의 시간차(moveout)속도;
Figure 112015113248571-pat00038
는 sv파의 수직속도;
Figure 112015113248571-pat00039
,
Figure 112015113248571-pat00040
는 톰슨(Thomsen)의 이방성변수;
Figure 112015113248571-pat00041
,
Figure 112015113248571-pat00042
,
Figure 112015113248571-pat00043
는 공간파동수이며, 후술되는 수학식에 동일하게 적용된다.
이방성 매질에서의 S파를 배제한 유사음향파 가정(the pseudoacoustic approximation) 에 적용하기 위해, 수학식 1에서
Figure 112015113248571-pat00044
는 0으로 설정되며, 수학식 1은 다음과 같이 표현된다.
[수학식 2]
Figure 112015113248571-pat00045
수학식 2로 표현된 분산관계방정식은 P파와 SV파 각각의 독립방정식으로 인수분해하여 다음과 같이 표현된다.(S112)
[수학식 3]
Figure 112015113248571-pat00046
[수학식 4]
Figure 112015113248571-pat00047
수학식 3은 P파에 대한 독립방정식이며, 수학식 4는 SV파에 대한 독립방정식이다.
본 발명은 P파에 관련된 요소만 고려하므로, 수학식 3은 1차 테일러 급수전개(the first-order Taylor series expansion)를 사용하여 다음과 같이 표현된다.(S113)
[수학식 5]
Figure 112015113248571-pat00048
또는,
[수학식 6]
Figure 112015113248571-pat00049
수학식 5 및 수학식 6으로 표현된 순수음향파동방정식은 S파가 배제되어 있다.
따라서, 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델링 결과는 S파 인공물(artifacts)을 배제하는 후처리 단계를 필요로 하지 않는다.
파수-주파수영역에서
Figure 112015113248571-pat00050
로 표현된 각주파수는 푸리에 변환을 통해 공간-주파수영역에서 공간에 대한 편미분으로 변환되어, 순수음향파동방정식은 다음과 같이 표현된다.
[수학식 7]
Figure 112015113248571-pat00051
여기서, P 는 파동장이다.
수학식 7은 암시적 시간적분 기법(the implementation of the implicit time integration methods, Kim and Lim, 2007)를 이용하여 다음과 같이 두 가지 형식의 수학식으로 표현될 수 있다.
[수학식 8]
Figure 112015113248571-pat00052
[수학식 9]
Figure 112015113248571-pat00053
여기서, Q는 가상파동장이다.
수학식 8 및 수학식 9는 셀기반 유한차분법을 이용하여 해결할 수 있으며, 셀기반 유한차분법으로 근사하기 위해, 수학식 8 및 수학식 9는 다음과 같이 행렬형태로 표현된다.(S120)
[수학식 10]
Figure 112015113248571-pat00054
또는,
[수학식 11]
Figure 112015113248571-pat00055
여기서, I 는 단위행렬; f 는 송신원; P 는 파동장; Q 는 가상파동장이다.
여기서, 종래 유한차분법은 시스템 행렬의 대칭성을 파괴할 수 있기 때문에, 수학식 8과 수학식 9의 편미분은 Min et al. (2004)이 제안한 셀기반 유한차분법에 의해 치환된다.
도 3을 참조하면, 물성정보가 셀(cell) 내부에 정의되기 때문에 셀기반 유한차분법법은 자유표면에서 자유경계조건을 다룬다.
그러나, 일반적으로 알려진 셀기반 유한차분법은 1차 또는 2차 미분항을 다루며, 이방성 매질에서 순수음향파동방정식은 4차 미분항을 가지고 있기 때문에, 한 점을 둘러싼 네가지 물성정보의 가중합을 이용하여 이 문제를 해결할 수 있다.
따라서, 순수음향파동방정식의 4차 미분항은 다음과 같이 표현될 수 있다.(S130)
[수학식 12]
Figure 112015113248571-pat00056
여기서,
Figure 112015113248571-pat00057
는 절점 (i, j)번째에 인접한 셀의 물성정보인
Figure 112015113248571-pat00058
,
Figure 112015113248571-pat00059
,
Figure 112015113248571-pat00060
과 같은 음향파동속도와 이방성 파라미터; U 는 파동장이다.
이하, 도 4 및 도 5를 참조하여, 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델과 일반적인 유한차분법을 사용한 순수음향파동모델 결과를 비교하도록 한다.
도 4는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델과 일반적인 유한차분법을 사용한 순수음향파동모델의 상반성을 비교하기 위하여 가정된 속도모델을 나타내는 도이다.
도 5a는 각 송,수신기쌍에서 획득한 탄성파 파동장을 일반적인 유한차분법을 사용한 순수음향파동모델을 사용하여 나타낸 도이며, 도 5b는 각 송,수신기쌍에서 획득한 탄성파 파동장을 본 발명의 일실시예에 따른 순수음향파동모델을 사용하여 나타낸 도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델과 일반적인 유한차분법을 사용한 순수음향파동모델을 비교하기 위하여 속도모델을 가정하고, 송신기와 수신기를 다음과 같이 (625 m, 62.5 m)와 (2500 m, 62.5 m)에 번갈아 위치시킨다.

Source (x, z)

Receiver (x, z)

Case1

(625 m, 62.5 m)

(2500 m, 62.5 m)

Case2

(2500 m, 62.5 m)

(625 m, 62.5 m)
획득한 두 개의 탄성파 탐사자료를 비교한 결과는 다음과 같다.
도 5a에 도시된 바와 같이, 일반적인 유한차분법을 사용한 순수음향파동모델인 경우, 탄성파 탐사자료의 상반성이 상당히 깨진 것을 알 수 있다.
반면, 도 5b에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 순수음향파동모델인 경우, 상대적으로 상반성이 잘 유지되는 것을 확인할 수 있다.
본 발명의 제 1 실시예에 따라 도출된 순수음향파동방정식은 후술되는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 전파형 역산방법에 적용할 경우, 역산과정의 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
전파형 역산(waveform inversion)이란, 현장에서 실제 측정된 데이터를 이용하여 특정지역의 지하 매질구조에 관한 정보(예컨대, 측정 대상 지역에 대한 속도 모델 또는 밀도 모델)를 유추하는 과정을 말하며, 전술된 본 발명의 제 1 실시예는 이러한 파형 역산에서 해석자가 임의의 지하구조 모델을 설정한 후, 설정된 모델에 대한 이론값을 구하는 모델링 과정이다.
구체적인 설명에 앞서, 본 발명의 제 2 실시예에 따른 전파형 역산방법은 전술된 제 1 실시예에 따라 도출된 순수음향파동방정식과 평면파 가정(Vigh and Starr,2008)을 이용하였으며, 모든 주파수에 대한 동시 다변수역산방법과, 개별 주파수별 순차적 다변수역산기법을 이용하였다.
이하, 도 6 내지 도 9를 참조하여, 이에 대한 역산방법에 대하여 살펴보도록 한다.
도 6은 본 발명의 제 2 실시예에 따른 전파형 역산방법의 순서도이다.
도 7a는
Figure 112015113248571-pat00061
범위의 파선변수에 따른 P파 수직속도 민감도를 나타낸 도이고, 도 7b는
Figure 112015113248571-pat00062
범위의 파선변수에 따른 P파 수직속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 7c는
Figure 112015113248571-pat00063
범위의 파선변수에 따른 P파 수직속도 민감도를 나타낸 도이고, 도 7d는
Figure 112015113248571-pat00064
범위의 파선변수에 따른 P파 수직속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 8a는
Figure 112015113248571-pat00065
범위의 파선변수에 따른 P파 수평속도 민감도를 나타낸 도이고, 도 8b는
Figure 112015113248571-pat00066
범위의 파선변수에 따른 P파 수평속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 8c는
Figure 112015113248571-pat00067
범위의 파선변수에 따른 P파 수평속도 민감도를 나타낸 도이고, 도 8d는
Figure 112015113248571-pat00068
범위의 파선변수에 따른 P파 수평속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 9a는
Figure 112015113248571-pat00069
범위의 파선변수에 따른 P파 시간차속도 민감도를 나타낸 도이고, 도 9b는
Figure 112015113248571-pat00070
범위의 파선변수에 따른 P파 시간차속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 9c는
Figure 112015113248571-pat00071
범위의 파선변수에 따른 P파 시간차속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 9d는
Figure 112015113248571-pat00072
범위의 파선변수에 따른 P파 시간차속도 민감도를 나타낸 도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 파선변수(p, ray-parameter)의 범위에 따른 P파 수직속도(Vpz)와, P파 수직속도(Vpz)와 이방성변수(
Figure 112015113248571-pat00073
,
Figure 112015113248571-pat00074
)의 관계로 정의되는 P파 수평속도(
Figure 112015113248571-pat00075
) 와 P파 시간차속도(
Figure 112015113248571-pat00076
)의 민감도를 분석하는 단계를 포함한다.(S210)
그리고 다른 변수를 고정하고 민감도가 가장 큰 P파 수직속도(Vpz)를 먼저 순차 역산하는 단계와(S220), 상기 순차 역산단계에서 도출된 P파 수직속도(Vpz)와 P파 수평속도(Vpx)를 동시 역산하는 단계를 포함한다.(S240)
파선변수(p)는 전술된 수학식 10과 수학식 11에 기재된 순수파동방정식의 행렬항이 다음 수학식 13의 우변에 의해 대체되어 정의된다.
[수학식 13]
Figure 112015113248571-pat00077
여기서, S는 [수학식 10] 또는 [수학식 11]의 좌변행렬; U는 P와 Q로 구성된 파동장 행렬 ; Xs 는 송신원의 위치 ; p 는 파선변수;
Figure 112015113248571-pat00078
는 지수함수이다.
도 7 내지 도 9를 참조하여, 여러 개의 파선변수(p) 범위에 따른 P파 수직속도(Vpz), P파 수평속도(Vpx) 및 P파 시간차속도(Vpn)의 민감도를 분석해 보면 다음과 같다.
설명에 앞서, 도면 상에서 붉은색에 가까울수록 민감도가 높다는 것이고, 푸른색에 가까울수록 민감도가 낮다는 것이다.
도 7에 도시된 바와 같이, P파 수직속도(Vpx)의 경우 파선변수(p)의 절대값이 감소할수록 더 높은 민감도를 가진다.
반면, 도 8 및 도 9에 도시된 바와 같이, 이방성변수(
Figure 112015113248571-pat00079
,
Figure 112015113248571-pat00080
)와 P파 수직속도(Vpz)의 관계로 정의되는 P파 수평속도(Vpx)와 P파 시간차속도(Vpn)의 경우는 파선변수(p)의 절대값이 감소할수록 민감도가 줄어드는 것을 확인할 수 있다.
즉, 이러한 파선변수(p)의 특성을 이용하여, 다른 변수를 고정하고 민감도가 가장 큰 P파 수직속도(Vpz)를 순차 역산하고, 이에 도출된 P파 수직속도(Vpz)와 P파의 수평속도(Vpx)를 동시 역산한다.
우선, 다른 변수를 고정한 채로 민감도가 큰 P파 수직속도(Vpz)를 먼저 순차 역산한다.(S220)
여기서, P파 수평속도(Vpx) 나 P파 시간차속도(Vpn)에 비해 P파 수직속도(Vpz)의 민감도가 상대적으로 크기 때문에 전체 파선변수영역을 이용하여 역산결과가 적절히 수렴할 때까지 반복역산을 수행한다.(S230)
그리고, 도출된 P파 수직속도(Vpz)와 P파 수평속도(Vpx)를 동시 역산한다.(S240)
이때, P파 수직속도(Vpz)의 민감도가 상대적으로 강하게 나타나는 파선변수(p)의 절대값이 작은 영역을 제외하고 역산을 수행한다.
즉, 본 발명의 제 2 실시예에서는
Figure 112015113248571-pat00081
영역만 역산에 포함한다.
본 발명의 제 2 실시예에 따른 전파형 역산방법의 결과와 기존의 순차적, 동시 역산방법의 결과를 비교하기 위하여 다음과 같이 역산된 모델변수의 오차값을 정의할 수 있다.
[수학식 14]
Figure 112015113248571-pat00082
여기서,
Figure 112015113248571-pat00083
는 모델변수의 오차값;
Figure 112015113248571-pat00084
Figure 112015113248571-pat00085
은 각각 재구축된 모델변수와 실제 모델변수이다.
기존의 순차적, 동시 역산방법과 본 발명의 제 2 실시예에 따른 전파형 역산방법의 결과는 다음과 같으며, 본 발명의 제 2 실시예에 따른 전파형 역산방법의 결과가 상대적으로 적은 오차를 보이는 것을 확인할 수 있다.

Vpz (%)

Vpx (%)

ε (%)

Sequential

0.155

0.136

19.2

Joint

0.202

0.221

29.1

Developed

0.125

0.115

15.4
이와 같이, 상술된 본 발명의 제 1 실시예에 따른 순수음향파동모델링 방법은 탄성파 탐사자료의 상반성이 깨지는 것을 방지할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
또한, 기존 방식에 비해 적은 메모리를 이용하여 순수음향파동방정식 모델링이 가능한 효과를 얻을 수 있다.
또한, 상기 효과로 인하여, 모델링의 안정성을 획득할 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
상술된 본 발명의 제 2 실시예에 따른 전파형 역산방법은 역산과정의 시간을 단축시켜 역산 효율을 증대시킬 수 있는 효과가 있다.
본 명세서에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술적 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것으로, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것이 아님은 자명하다.
본 발명의 명세서 및 도면에 포함된 기술적 사상의 범위 내에서 당해 기술분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 유추할 수 있는 변형예와 구체적인 실시예는 모두 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
S110 : S파가 분리된 순수음향파동방정식 표현
S120 : 행렬행태로 표현
S130 : 셀기반 유한차분법 표현
S210 : 파선변수 범위에 따른 수직속도와 이방성변수의 민감도 분석
S220 : 민감도가 가장 큰 수직속도 먼저 순차역산
S230 : 역산결과값 적절수렴치 도달
S240 : 수직속도, 수평속도 동시 역산

Claims (6)

  1. 유한차분법을 이용한 순수음향파동방정식과 평면파 가정을 이용한 전파형 역산방법에 있어서,
    (a) 파선변수(ray-parameter)의 범위에 따른 P파 수직속도와 이방성변수의 민감도를 분석하는 단계;
    (b) 다른 변수를 고정하고 민감도가 가장 큰 P파의 수직속도를 먼저 순차 역산하되, 역산결과가 적절수렴치 도달 시까지 상기 파선변수의 범위 전체를 이용하여 반복 역산하는 단계;
    (c) 상기 (b) 단계에서 도출된 P파의 수직속도의 상기 적절수렴치와 수평속도를 동시 역산하는 단계;
    를 포함하는,
    전파형 역산기법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 순수음향파동방정식은
    한 점의 주위를 둘러싼 네 셀의 물성정보를 이용한 셀기반 유한차분법을 이용하여 표현된 것을 특징으로 하는.
    전파형 역산기법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 순수음향파동방정식은 하기 식 1로 표현되는 것을 특징으로 하는,
    전파형 역산기법.
    [식 1]
    Figure 112015113248571-pat00086

    (
    Figure 112015113248571-pat00087
    : 각주파수;
    Figure 112015113248571-pat00088
    : P파의 수직속도;
    Figure 112015113248571-pat00089
    : P파의 수평속도;
    Figure 112015113248571-pat00090
    : P파의 시간차(moveout) 속도;
    Figure 112015113248571-pat00091
    : sv파의 수직속도;
    Figure 112015113248571-pat00092
    : 절점 (i, j)번째에 인접한 셀의 물성정보인
    Figure 112015113248571-pat00093
    ,
    Figure 112015113248571-pat00094
    ,
    Figure 112015113248571-pat00095
    과 같은 음향파동속도와 이방성 파라미터; U : 파동장 )
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 파선변수는
    하기 식 2 또는 식 3의 행렬항이 하기 식 4의 우변에 의해 대체되어 정의되는 것을 특징으로 하는,
    전파형 역산기법.
    [식 2]
    Figure 112016024530836-pat00096


    [식 3]
    Figure 112016024530836-pat00097


    [식 4]
    Figure 112016024530836-pat00098

    (
    Figure 112016024530836-pat00099
    : 각주파수;
    Figure 112016024530836-pat00100
    : P파의 수직속도;
    Figure 112016024530836-pat00101
    : P파의 수평속도;
    Figure 112016024530836-pat00102
    : P파의 시간차(moveout) 속도;
    Figure 112016024530836-pat00103
    : sv파의 수직속도:
    Figure 112016024530836-pat00104
    ,
    Figure 112016024530836-pat00105
    : 톰슨(Thomsen)의 이방성변수; I : 단위행렬; f : 송신원 ; P : 파동장 ; Q : 가상파동장 ; S : 식 2 또는 식 3의 좌변행렬 ; u : P와 Q로 구성된 파동장 행렬 ; xs : 송신원의 위치 ; ψ : 지수함수)
  5. 삭제
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 P파의 수직속도의 민감도가 상대적으로 강하게 나타나는 상기 파선변수의 절대값이 작은 영역을 제외하고 동시 역산하는 것을 특징으로 하는,
    전파형 역산기법.
KR1020150162964A 2015-11-20 2015-11-20 평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법 KR101693310B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150162964A KR101693310B1 (ko) 2015-11-20 2015-11-20 평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150162964A KR101693310B1 (ko) 2015-11-20 2015-11-20 평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101693310B1 true KR101693310B1 (ko) 2017-01-06

Family

ID=57832344

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150162964A KR101693310B1 (ko) 2015-11-20 2015-11-20 평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101693310B1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108414624A (zh) * 2018-03-03 2018-08-17 北京工业大学 基于全波形反演法的起重机异形截面结构起重伸缩臂的检测方法
CN109212598A (zh) * 2018-10-31 2019-01-15 中国石油化工股份有限公司 基于直达波反演的三维空间二次定位方法
CN109324122A (zh) * 2017-07-31 2019-02-12 常州常瑞轨道交通科技有限公司 一种针对空心轴的纵波垂直探伤法的c型显示方法
KR102223538B1 (ko) * 2019-12-04 2021-03-04 부경대학교 산학협력단 주파수 응답을 이용한 민감도 분석 장치 및 이를 이용한 민감도 분석 방법

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4465404B2 (ja) 2006-12-08 2010-05-19 コリア インスティテュート オブ ゲオサイエンス アンド ミネラル リソースズ 物理探査資料の4次元逆算方法及びこれを用いた地下構造の4次元映像化方法
KR20100094419A (ko) * 2009-02-17 2010-08-26 (주)신스지오피직스 라플라스 영역에서 다중 변환을 사용한 파형 역산 장치 및 방법
KR20120019055A (ko) * 2010-08-24 2012-03-06 서울대학교산학협력단 탄성 매질에서의 주파수 영역 역시간 구조보정을 이용한 지하구조의 영상화 장치 및 방법
US20130018640A1 (en) * 2008-10-06 2013-01-17 Bp Corporation North America Inc. Pseudo-Analytical Method For The Solution Of Wave Equations

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4465404B2 (ja) 2006-12-08 2010-05-19 コリア インスティテュート オブ ゲオサイエンス アンド ミネラル リソースズ 物理探査資料の4次元逆算方法及びこれを用いた地下構造の4次元映像化方法
US20130018640A1 (en) * 2008-10-06 2013-01-17 Bp Corporation North America Inc. Pseudo-Analytical Method For The Solution Of Wave Equations
KR20100094419A (ko) * 2009-02-17 2010-08-26 (주)신스지오피직스 라플라스 영역에서 다중 변환을 사용한 파형 역산 장치 및 방법
KR20120019055A (ko) * 2010-08-24 2012-03-06 서울대학교산학협력단 탄성 매질에서의 주파수 영역 역시간 구조보정을 이용한 지하구조의 영상화 장치 및 방법

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Yonghwan Joo, et al. Acoustic full-waveform inversion of surface seismic data using the Gauss-Newton method with active constraint balancing. Geophysical Prospecting, 61, 2013. pp. 166-182 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109324122A (zh) * 2017-07-31 2019-02-12 常州常瑞轨道交通科技有限公司 一种针对空心轴的纵波垂直探伤法的c型显示方法
CN108414624A (zh) * 2018-03-03 2018-08-17 北京工业大学 基于全波形反演法的起重机异形截面结构起重伸缩臂的检测方法
CN108414624B (zh) * 2018-03-03 2020-11-03 北京工业大学 基于全波形反演法的起重机异形截面结构起重伸缩臂的检测方法
CN109212598A (zh) * 2018-10-31 2019-01-15 中国石油化工股份有限公司 基于直达波反演的三维空间二次定位方法
CN109212598B (zh) * 2018-10-31 2021-05-04 中国石油化工股份有限公司 基于直达波反演的三维空间二次定位方法
KR102223538B1 (ko) * 2019-12-04 2021-03-04 부경대학교 산학협력단 주파수 응답을 이용한 민감도 분석 장치 및 이를 이용한 민감도 분석 방법
US11237079B2 (en) 2019-12-04 2022-02-01 Pukyong National University Industry-University Cooperation Foundation Device for analyzing sensitivity of object using frequency response and analyzing method using the same

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Jin et al. Surface wave phase-velocity tomography based on multichannel cross-correlation
KR101693310B1 (ko) 평면파를 이용한 이방성 매질에서의 전파형 역산방법
US8532951B2 (en) Method for calibrating a transducer array
Hu et al. A robust and accurate seismic attenuation tomography algorithm
US20160091623A1 (en) Method and Device for Estimating Quality Factor Based on Zero Offset Vertical Seismic Profile Data
CN107272062B (zh) 一种数据驱动的地下介质q场估计方法
BR102014001496A2 (pt) método para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico, e sistema para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico
EA032186B1 (ru) Сейсмическая адаптивная фокусировка
CN105353405B (zh) 一种全波形反演方法和系统
Hu et al. Conditional simulation of spatially variable seismic ground motions based on evolutionary spectra
Chong et al. Joint inversion of body‐wave receiver function and Rayleigh‐wave ellipticity
JP6396037B2 (ja) データ解析装置及び方法
CN112269192B (zh) 一种快速自适应的动态北斗监测实时解算去噪方法
Menke et al. Waveform fitting of cross spectra to determine phase velocity using Aki’s formula
CN107730582B (zh) 基于海洋遥感数据的海浪三维显示方法
CN111060961B (zh) 基于多信息约束反演的品质因子确定方法、装置及系统
Gholami et al. Regularization of geophysical ill-posed problems by iteratively re-weighted and refined least squares
JP4509837B2 (ja) 早期地震諸元推定方法及びそのシステム
AU2014208222A1 (en) Methods, systems and devices for generating slowness-frequency projection logs
Schnurr et al. Improved parametric models for explosion pressure signals derived from large datasets
CN112904415A (zh) 基于重构源谱一致性的q层析反演方法、系统及处理设备
KR101693311B1 (ko) 셀기반 유한차분법을 이용한 이방성 매질에서의 순수음향파동모델링 방법
CN112630840B (zh) 基于统计特征参数的随机反演方法及处理器
CN111352157B (zh) 一种横波静校正方法及系统
CN112014884B (zh) 压制近炮点强能量噪声的方法及装置

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191001

Year of fee payment: 4