KR101864307B1 - 그래디언트 분석을 통한 탄성파 너울보정 및 지하지층구조 탐사 자료 처리방법 및 그 기록매체 - Google Patents

Abstract

본 발명은 해상 탄성파 탐사자료의 처리방법에 관한 것이다.
본 발명에 따른 탄성파 탐사자료 처리방법은, 탄성파 탐사의 원시자료를 획득하는 단계, 원시자료를 힐버트 변환을 통해 엔벨롭 데이터로 변환하는 단계, 엔벨롭 데이터의 그래디언트 값을 구하고 GVF 데이터를 생성한 후, GVF 데이터를 실수부와 허수부로 상호 분리하는 단계 및 GVF 데이터에서 실수부와 허수부 사이의 경계선을 반사파가 발생된 경계면으로 추정하는 단계를 포함하여 지층의 구조를 탐지하는 것에 특징이 있다. 또한 해상 탄성파 탐사에서 너울의 영향을 보정함으로써 해저면 정보를 정확하게 확정할 수 있다.

Description

그래디언트 분석을 통한 탄성파 너울보정 및 지하지층구조 탐사 자료 처리방법 및 그 기록매체{METHOD OF SEISMIC SURVEY DATA PROCESSING FOR DETECTING SUB-SURFACE STRUCTURE AND SWELL EFFECT CORRECTION USING GRADIENT ANALYSIS}

본 발명은 자원탐사 및 지질탐사분야의 기술로서, 특히 탄성파 탐사를 통해 지층의 구조를 분석하기 위한 탄성파 탐사, 보다 구체적으로는 해양 탄성파 탐사의 자료처리 기술에 관한 것이다.

자원탐사 또는 지질연구를 위해서는 먼저 지층 구조를 파악하여야 한다. 지층 구조를 탐사하는 다양한 기술이 존재하지만, 탄성파 탐사가 가장 널리 사용되고 있다. 특히, 탐사선을 이용하여 바다에서 수행하는 해양 탐사에서는 탄성파 탐사의 의존율이 매우 높다.

도 1 및 도 2는 해양 탄성파 탐사를 설명하기 위한 개략적 도면으로, 도 1은 2D 멀티채널 탐사, 도 2는 3D 멀티채널 탐사를 설명하기 위한 것이다.

도 1을 참고하면, 해양에서 운행되는 탐사선(1)에는 탄성파를 발사하는 에어건과 같은 탄성파 소스(3)가 장착되며, 탄성파 소스 후단으로는 해저면 또는 해저 지층경계면 등으로부터 되돌아오는 반사파를 수신할 수 있는 수신기(4)가 장착된다. 수신기(4)는 한 개만 장착되는 싱글채널(single channel)로 운용될 수도 있지만, 복수의 수신기가 장착되는 멀티채널(multi channel) 방식으로 운용되는 것이 일반적이다. 또한 복수의 수신기가 연속적으로 배치되어 있는 것을 스트리머(5, streamer)라 하며, 도 2와 같이 복수의 스트리머가 연결되어 3차원 탐사를 수행할 수 있다.

컨트롤러의 제어에 따라 탄성파 소스(3)에서는 탄성파를 일정 시간 간격(dt)으로 송출한다. 송출되는 탄성파마다 송출 번호(ns, shot number)가 매겨진다. 그리고 수신기(4)에서는 탄성파가 반사되어 돌아오는 반사파를 수신하며 컨트롤러에 기록된다.

도 3은 싱글채널 형태의 탄성파 탐사결과, 즉 수신기에서 수신된 원시자료(raw data)를 나타낸 것이다. X축은 탄성파 송출 번호(shot number)이며, Y축은 시간축(ms)이다. 도 3을 보면, 대략 400여회 이상의 탄성파를 송출하였다. 예컨대, 50번째 송출한 탄성파에 대하여, 수신기는 탄성파 송출 시점 이후 11ms에 첫 번째 반사파 신호를 수신하였고, 24ms 지난 시점까지 연속하여 반사파를 수신한다. 즉 한 번의 탄성파 송출에 대응하여 연속적으로 신호가 수신된다. 11ms 지점은 가장 빨리 반사된 신호이므로 해저면(도 1의 참조번호 7)에서 반사된 신호일 가능성이 높으며, 상대적으로 늦게 수신된 신호는 해저면 하부의 지층 경계면에서 반사되어 수신된 신호로 파악할 수 있다. Y축은 탄성파 송출 후 경과한 시간의 축이므로, 결국 해저지층의 깊이와 유사하게 파악할 수 있다. 또한 X축을 따라서는 시간을 두고 서로 다른 탄성파를 수신한 것이므로 깊이방향이 아닌 수평방향의 구조로 파악할 수 있다. 예컨대, 11ms 지점에서 수신된 신호들을 X축을 따라 연결하고, 이를 해저면에서 반사된 신호라고 한다면, 해저면의 프로파일을 얻을 수 있다.

상기한 바와 같이 탐사선은 해양에서 이동하면서 탄성파를 일정 시간 또는 거리 간격으로 송출하고, 돌아온 반사파를 수신하면서 원시자료(raw data) 획득한다.

그리고 수신된 신호를 도 3과 같이 나타낸 뒤 반사파의 주행시간 진폭 등을 참고하여 지층 구조를 파악한다. 반사파는 매질이 바뀔 때, 예컨대 서로 다른 성분의 지층으로 변경될 때 나타나므로 반사파를 분석하면 해저 지층 구조를 파악할 수 있다. 또한 도 3을 참고하면, 신호가 밝게 나타나는 것이 반사파의 강도가 큰 것이다. 반사파의 강도는 반사체의 임피던스(impedence)에 비례한다. 주변의 매질과 비교하여 임피던스가 크면 이상체로 판단하며, 이를 이용하여 해저 지층구조 등을 탐사할 수 있다.

이상에서 매우 간략하게 해양 탄성파 탐사의 원리를 설명하는데, 실제 탄성파 탐사를 수행한 후 수신된 신호를 처리 및 가공하여, 지층 구조 해석에 적합하게 처리하는 것이 매우 중요하다. 특히 천부해저지층 구조를 분석하는 데에는 고주파수 탄성파 소스(음원)을 이용한 고해상도 탄성파 탐사를 수행하는데, ?고해상도 자료는 해상도에 비례하여 민감도가 높아지므로 지층의 경계면 추출을 수행할 시 상당한 노력이 요구된다.

즉, 기존에는 천부지층을 대상으로 하는 고해상 탐사자료 처리과정의 대부분은 일반적인 시간 영역(time domain)에서의 시계열 데이터(time series data) 또는 엔벨롭 데이터(enveloped data)의 형태로 주로 처리되고 있다. 다양한 환경의 해저지층 정보를 분석하기 위해서는 기존의 시간 영역에서의 자료처리 및 분석 방법 뿐 아니라, 다양한 영역에서의 분석이 필요할 것이다.

한편, 천부지층의 경우 너울(swell)의 영향으로 인하여 탄성파 소스와 수신기의 높낮이가 변화하므로 해저지층구조의 기준면으로 작용하는 해저면을 정확하게 설정하는데 어려움이 있었다.

또한 천부지층구조를 파악하는데 있어서, 해저면 반사파의 높은 강도로 인하여 상대적으로 강도가 낮은 반사파에 의하여 파악되는 해저면 하부의 지층 구조를 파악하는데 어려움이 있었다.

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 탄성파 탐사로부터 획득된 자료를 하나의 이미지로 파악하고, 이미지 프로세싱을 통해 해저 지층구조를 명확하고 용이하게 파악할 수 있는 탄성파 탐사 자료의 처리방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

또한 본 발명에서는 천부지층구조를 파악하는데 있어서 너울의 영향을 보정하기 위한 해양 탄성파 탐사에서의 너울 영향 보정방법을 제공하는데 또 다른 목적이 있다.

한편, 본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 것이다.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 탄성파 탐사자료 처리방법은, (a)탄성파를 송출하고 대상체로부터 반사되어 수신된 반사파 원시자료를 확보하는 단계; (b)상기 원시자료를 힐버트 변환을 통해 엔벨롭 데이터로 변환하는 단계; (c)상기 엔벨롭 데이터의 그래디언트 값을 구하고, 상기 그래디언트 값으로부터 GVF 데이터를 생성한 후, 상기 GVF 데이터를 실수부와 허수부로 상호 분리하하는 단계; 및 (d)상기 GVF 데이터에서 분리된 실수부와 허수부 사이의 경계선을 반사파가 발생된 경계면으로 추정하는 단계;를 포함하여 이루어진 것에 특징이 있다.

본 발명에 따르면, 상기 탄성파 탐사는 해상, 특히 천해에서 수행되어 해저지층을 조사하며, 고주파수 음원을 탄성파 소스로 사용할 수 있다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 해상에서 너울의 영향을 보정하는 단계를 더 구비하는 것이 바람직하다.

또한 본 발명의 일 실시예에서는, 상기 탄성파를 연속하여 발사하고, 각 탄성파에 대하여 해저면에서 반사된 첫 번째 도달신호를 수평적으로 연장한 후, 상기 도달신호들의 상부 엔벨롭 데이터 및 하부 엔벨롭 데이터를 획득하고, 상기 상부 엔벨롭 데이터와 하부 엔벨롭 데이터의 평균값을 해저면으로 확정하며, 확정된 해저면을 기준으로 상기 탄성파 탐사의 데이터를 보정할 수 있다.

그리고, 상기 탄성파 탐사 반사신호들 중에서 해저면으로부터 반사된 신호를 제거한 후, 해저면 하부로부터 반사된 신호의 진폭의 최대값과 최소값을 진폭 스케일의 최고값과 최저값으로 하여 해저면 하부로부터 반사된 신호들의 진폭을 조정하는 단계를 더 구비하는 것이 바람직하다.

한편, 본 발명은 상기한 탄성파 탐사자료 처리방법을 컴퓨터에서 구현할 수 있도록 상기 처리방법이 컴퓨터에서 수행될 수 있도록 컴퓨터에서 읽을 수 있는 컴퓨터 기록매체를 제공한다.

본 발명에서는 기존의 탄성파 탐사에서 얻어진 원시자료를 처리함에 있어서, 이미지 프로세싱 기법을 적용하여 해석이 보다 용이하게 함으로써, 해저면 프로파일은 물론 해저 심부의 지층 경계면을 보다 뚜렷하게 식별할 수 있는 기술을 제공한다.

본 발명에서는 탄성파 탐사자료를 하나의 이미지로 간주하고, 이미지 프로세싱 기법을 적용하기 위하여 원시자료를 엔벨롭 데이터 및 GVF 데이터로 순차적으로 변환함으로써 지층경계면 분석의 신뢰성을 향상시켰다.

한편, 본 발명에서는 수심이 낮은 천해 환경에서 너울의 영향으로 인하여 탄성파 탐사 자료가 왜곡되는 것을 방지하고자 너울 영향을 제거하여 해저면의 수심과 프로파일을 정확하게 확정할 수 있고, 이를 통해 탄성파 탐사자료의 신뢰성이 증진되는 효과가 있다.

또한 해저면에서 반사되는 강도가 높은 반사파를 제거함으로써, 해저면 하부 지층들에 대한 뚜렷한 식별을 가능하게 한다는 이점이 있다.

본 발명을 통해 해양 탄성파 탐사의 정확도 및 신뢰성이 더욱 향상될 수 있을 것으로 기대한다.

한편, 여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급됨을 첨언한다.

도 1은 2차원 멀티채널 해양 탄성파 탐사를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 3차원 멀티채널 해양 탄성파 탐사를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 탄성파 탐사를 수행하여 반사된 신호를 시간 및 송출번호에 따라 나타낸 원시자료로서 지층단면도에 대응되는 결과물이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 탄성파 탐사 자료 처리방법을 개략적으로 나타낸 플로우 챠트이다.
도 5는 임의의 지층 경계면으로부터 반사된 반사파를 수신한 원시자료를 간략하게 나타낸 것이다
도 6은 도 5의 원시자료를 힐버트 변환을 이용하여 엔벨롭 데이터로 전환환 것을 나타낸 것이다.
도 7은 도 6의 엔벨롭 데이터의 그래디언트(기울기) 값을 나타낸 것이다.
도 8은 도 7의 그래디언트 값을 이용하여 생성된 GVF 데이터를 나타낸 것이다.
도 9는 도 4의 엔벨롭 데이터의 피크점 라인과 도 8의 GVF 데이터의 실수부와 허수부 사이의 경계라인의 일치성을 보여주는 것이다.
도 10은 탄성파 탐사에서 너울 영향을 제거하는 방법의 개략적 플로우 챠트이다.
도 11 내지 도 14는 너울 영향을 보정하는 과정을 예제를 통해 설명하기 위한 것이다.
도 15는 탄성파 송출번호 1~200의 신호에 대하여 도 11 내지 도 14의 과정을 거쳐서, 해저면신호의 너울 영향과 이를 보정한 결과를 하나의 그래프에 나타낸 것이다.
도 16은 탄성파를 송출한 후, 시간의 순서에 따라 수신된 반사파를 GVF 데이터로 나타낸 것이며, 첫 번째 도달신호와, 해저면의 강한 반사파 영역을 함께 표시한 것이다.
도 17은 도 16에서 강한 반사파 영역을 제거한 후 스케일을 재조정한 후의 GVF 데이터이다.
도 18은 탄성파를 송출 및 반사파를 수신한 후, 데이터 변환과정을 거쳐서 탐지해 낸 지층 경계선이 예제로 도시되어 있다.
도 19는 본 발명을 검증하기 위한 샘플로서 실제 탄성파 탐사 자료를 추출한 원시자료며, 도 20은 도 19에 나타난 원시자료를 엔벨롭 데이터로 변환한 것이며, 도 21은 엔벨롭 데이터로부터 생성된 GVF 데이터를 나타낸 것이다.
도 22 내지 도 24는 해저면을 탐지하기 위한 과정을 설명하기 위한 것으로서, 도 22는 도 21의 GVF 데이터의 엔트로피를 나타낸 것이고, 도 23은 도 22의 데이터에 EPS를 적용시킨 결과이며, 도 24는 해저면 정보를 추출한 결과이다.
도 25 및 도 26은 추출된 해저면정보에 대해 너울의 영향을 보정하기 위한 과정을 설명하기 위한 것으로서, 보정 전후의 해저면 정보가 나타나 있다.
도 27은 너울 영향에 대한 보정전, 도 28은 보정후의 원시자료를 나타내고 있다.
도 29 내지 도 31은 너울 영향이 보정된 후의 탄성파 탐사자료로서, 도 29는 너울이 보정된 시간영역 자료이며, 도 30은 엔벨롭 데이터, 도 31은 GVF 데이터이다.
도 32 및 도 33은는 해저면에서의 강한 반사파 신호를 제거하는 과정을 설명하기 위한 것으로서, 도 32는 밴딩 모델이며, 도 33은 해저면으로부터의 강한 반사파 정보, 즉, gradient 정보들이 제거된 GVF 맵이다.
도 34 및 도 35는 각각 해저지층구조의 분석에 활용하기 위한 것으로서, 도 33의 GVF 맵에서 실수부(도 34)와 허수부(도 35)를 분리하여 나타낸 것이다.
도 36은 도 34 또는 도 35로부터 층간경계를 추정하여 나타낸 것이다.
※ 첨부된 도면은 본 발명의 기술사상에 대한 이해를 위하여 참조로서 예시된 것임을 밝히며, 그것에 의해 본 발명의 권리범위가 제한되지는 아니한다.

본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 상세한 설명을 생략한다.

본 발명은 해양 탄성파 탐사에서 최득된 데이터를 이미지 처리기법을 이용하여 가공함으로써 지층구조 분석을 용이하게 하기 위한 방법, 이 방법을 소프트웨어로 구현하여 컴퓨터에서 읽을 수 있도록 한 기록매체 및 위 소프트웨어가 탑재된 탄성파 탐사 시스템에 관한 것이다.

본 발명은 해양 탄성파 탐사를 주요 대상으로 하지만, 반드시 해양 탄성파 탐사에 제한적으로 적용되는 것은 아니며, 본 발명에 포함도어 있는 해저지층구조분석에 관한 기능은 육상에서의 탄상파 탐사를 통한 지층구조분석 등 다양한 탄성파 탐사 영역에 적용될 수 있다.

또한 본 발명은 주로 천부지층의 구조를 파악하기 위하여 고해상도 음원을 사용하지만, 그 대상 영역이 천부지층에만 한정되는 것은 아니며 심부지층으로 확장될 수 있다. 마찬가지로 탄성파 소스로서 고해상도 음원 이외에 저주파 음원을 사용하는 것도 배제하지 않는다.

이하, 첨부된 도면을 참고하여 본 발명의 일 실시예에 따른 탄성파 탐사 자료 처리방법에 대하여 더욱 상세히 설명하기로 한다.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 탄성파 탐사 자료 처리방법을 개략적으로 나타낸 플로우 챠트이다.

도 4를 참고하면, 본 발명에서는 먼저 탄성파 탐사 결과인 원시자료(raw data)를 획득한다. 직접 해양에서 탄성파 탐사를 수행하여 원시자료를 획득할 수도 있으며, 직접 탄성파 탐사를 수행하지 않더라도 별도로 수행된 탄성파 탐사 데이터만을 취득할 수 있다.

이렇게 확보된 탄성파 탐사의 원시자료는 본 발명에 따라 순차적으로 데이터 변환 과정을 거치게 되는데, 본 발명에서는 도 3과 같은 원시자료(를 일종의 이미지 데이터로 보고, 예컨대 GVF(Gradient Vector Flow)와 같은 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 변환하고자 한다. 일반적으로 프로파일링 데이터는 시간 영역(time domain) 또는 시간-공간영역(time-space domain)으로 기록되는데, 본 발명에서는 프로파일링 데이터를 해저지층이미지(subsurface image)로 전제하고, 이 이미지를 그래디언트 영역(gradient domain)으로 변환한 후 그래디언트의 변화양상을 통해 이미지 내에서 발생하는 변화를 측정하고자 하였다. 이하, 보다 상세하게 설명하기로 한다.

본 발명에서는 먼저 원시자료를 엔벨롭 합수(envelop function)을 이용하여 엔벨롭 데이터(enveloped data)로 전환한다.

도 5는 임의의 지층 경계면으로부터 반사된 반사파를 수신한 데이터를 간략하게 나타낸 것이다. 여기서 사용된 원시자료는 몰렛 웨이브(morlet wave)라고 가정하였다. 도 3과 대응시켜 보면, 도 3에서 한 번의 탄성파 송출에 따른 수신신호(빨간색 라인)을 90도(X축이 시간) 회전시키고, y축을 빨간색 라인의 진폭(반사파 신호의 진폭)으로 나타낸 것이다. 예컨대 도 3의 붉은색 라인 중에서 일부 구간(노란색 라인)을 확대한 것으로 볼 수 있다.

도 5에서 보듯이 원시자료 신호는 진동 신호로서양의 값과 음의 값으로 극성을 가지고 있다. 이미지 프로세싱을 하기 위해서는 모든 데이터값이 양의 값을 취해야 한다. 예컨대 이미지 데이터에서 그레이 스케일(gray scale)은 색을 0~255으로 분류하게 된다. 따라서 이미지 프로세싱을 위해서는 원시자료를 모두 양의 값으로 변환시켜 주어야 한다. 이를 위하여 본 발명에서는 신호처리 분야에서 널리 사용되고 있는 엔벨롭 함수를 이용한다. 즉, 힐버트 변환(Hilbert Transform)을 이용하여 진폭은 유지하되 신호의 위상을 π/2 만큼 위상 이동시킴으로써 도 5의 데이터가 도 6과 같이 엔벨롭 데이터로 변환되어 신호가 모두 양의 값을 취하게 된다.

엔벨롭 데이터의 GVF 데이터 변환에 대하여 설명한다. GVF 데이터는 엔벨롭 데이터의 그래디언트(gradient, 기울기)로부터 하기의 식(1)에 의하여 생성된다.

위 식(1)에서 μ는 regularization coefficient, ∇²은 라플라시안 연산자이다. GVF 필드 P=[Px, Py]는 엣지맵(edge map) F=[Fx, Fy]의 그래디언트(∇F)로부터생성된다.

하첨자 x, y는 각각 수평성분과 수직성분을 나타내며 본 발명에서는 지하지층구조의 수직적인 변화양상 변화를 분석하기 위해 수직성분만 고려한다.

엔벨롭 데이터로부터 그래디언트를 구하여, GVF 데이터를 생성하는 것은 영상처리 분야에서 주지의 기술에 해당하는 바 간략하게만 설명한다. 도 6의 엔벨롭 데이터의 그래디언트는 도 7과 같이 나타낼 수 있으며, 엔벨롭 데이터의 트레이스(trace)를 미분한 값과 유사하다. 엔벨롭 데이터로부터 그래디언트 값을 구하여 GVF(Gradient Vector Flow) 데이터를 생성하는 것은 이미지 프로세싱 분야에서 널리 사용되는 것이므로 자세한 설명은 생략하기로 한다.

도 6과 도 7을 비교하면, 도 5에서 최고점, 즉 기울기가 0이 되는 지점(0.8ms 지점)이 도 6에서는 0(극성이 변화하는 지점)으로 나타나고, 0.8ms 지점을 기준으로 좌측의 영역은 전체적으로 양의 값이고 우측의 영역은 음의 값으로 나타난다. 도 6에서 기울기가 최대인 지점(0.7ms, 0.9ms)이 도 7에서는 양의 최고값과 음의 최고값을 보인다.

GVF 데이터에서 극성이 바뀌는 지점이 진폭이 가장 큰 지점이므로 반사파가 발생한 지점으로 추정할 수 있으며, 이 지점(깊이 또는 반사파 수신시간)을 정확하게 탐지하는 것이 중요하다. 도 5 내지 도 7에서는 하나의 신호만을 확대해서 나타낸 것이지만, 예컨대 도 3과 같이 탄성파를 연속적으로 송출한 후, 그에 따른 연속된 수신신호(예컨대 수십만개)를 분석하여 반사파가 발생한 지점들(지층의 경계면들)을 명확하게 디텍팅하는 것은 용이하지 않기 때문이다.

이를 위하여, 본 발명에서는 아래의 식(2)를 이용하여 반사파가 발생된 지점들의 파악을 용이하게 하고자 한다.

여기서, P는 GVF 데이터 값이고, w는 0~1 사이의 가중치로서, 식(2)는 GVF값에 지수(가중치)를 취해준 값이다.

따라서,

는 GVF 데이터 값이 양수인 경우 실수가 되지만, GVF 데이터 값이 음수인 경우 허수(imaginary number)가 된다. 결국 GVF 데이터는 실수부와 허수부를 동시에 가지게 된다. 식(2)에 따라 GVF 데이터를 실수부와 허수부로 나누어 표현하면 도 8과 같은 형태로 변환된다. 도 8에서 가중치 w는 0.5를 취하였다. 도 7과 도 8을 비교하면, 도 7에서 양의 값은 도 8에서 실수부(노란색)로 나타나고, 음의 값은 허수부(파란색)으로 나타난다. 실수부와 허수부의 경계선이 도 4의 엔벨롭 데이터의 피크점이라고 추정할 수 있다. 이 지점을 도 4와 비교해 본 결과, 도 9에 나타낸 바와 같이, 두 지점이 서로 일치함을 확인하였다. 즉, 도 9에서 파란색 라인 도 4의 엔벨롭 데이터에서의 피크점이며, 빨간색 라인은 GVF 데이터에서의 실수부와 허수부의 경계라인이다. 이 두 개의 라인이 서로 일치하는 것을 확인할 수 있다.

탄성파 탐사를 통해 얻어진 모든 원시자료에 대하여 상기한 바와 같은 변환을 거치면 지층의 경계선을 보다 명확하게 구별할 수 있다.

데이터 변환 과정을 통한 최종적인 형태에 대한 설명은 잠시 뒤로 미루고, 여기서는 먼저 너울영향 보정방법에 대하여 설명한다.

앞에서도 설명하였지만, 고주파수를 이용한 고해상도 탄성파 탐사는 주로 천해에서 수행되는데, 천해는 수심이 깊지 않기 때문에 탄성파의 송출과 수신에 있어서 너울(swell)의 영향이 크게 나타난다. 탄성파 송출과 수신에 있어서 송출기와 수신기의 높낮이가 변화함으로 해저면의 수심 정보가 왜곡될 수 있다. 이를 위해서 반사파 신호로부터 너울의 영향을 보정하는 작업이 선행되어야 한다.

도 10은 탄성파 탐사에서 너울 영향을 보정하는 방법의 개략적 플로우 챠트이다.

너울의 영향을 보정하기 위해서는 먼저 기준면이 되는 해저면의 심도를 탐지하고, 탐지된 해저면 심도 에서 너울의 영향을 보정해야 한다.

본 발명에서는 해당 기술분야에서 널리 사용되고있는 EM(Entropy Method)을 GVF 데이터에 적용하는 방법을 통해 해저면을 탐지한다. 아래의 식(3)은 EM 기법을 적용하기 위한 수식이다.

식(3)에서, E는 이미지 샘플(s)의 엔트로피이며, n은 윈도우(window)에서의 길이이며, P는 GVF 데이터이다.

EM은 시계열자료의 변화를 측정함으로써 해당 신호의 통계학적인 특성을 분석할 수 있는 엔트로피 특성에 기반을 두고 있기 때문에, 해저면으로부터 발생하는 첫 번째 도달신호를 측정하데 유용하게 활용될 수 있다.

도 11 내지 도 14에는 너울 영향을 보정하는 과정을 예제를 통해 나타내었다.

도 11은 앞에서 설명한 도 5와 같은 반사파의 원시자료(검은색 실선)와, 이를 엔벨롭 데이터(빨간색 점선)로 변환한 것이 나타나 있고, 도 12는 도 11의 엔벨롭 데이터를 GVF 데이터로 변환한 것이다.

도 13은 GVF 데이터에 대하여 EM 기법을 적용,즉 위의 식(3)에 GVF 데이터를 모두 입력하여 엔트로피 데이터(검은색 실선)로 변환한 것과, 엔트로피 데이터의 변화를 보다 뚜렷하게 관찰하기 위해 EPS(edge-preserving smoothimg) 기법을 이용하여 EPS 필터데이터(빨간색 실선)로 전환한 것이다. 도 14는 도 13의 EPS 필터데이터 트레이스를 미분하여 첫 번째 도달신호(first arrival)를 추정한 결과이다. 이렇게 미분을 하면 첫 번째 도달신호가 들어온 지점의 진폭이 가장 크게 나타나고, 이 지점(시간)을 탐지하여 해저면의 심도를 파악할 수 있다.

다음으로는 탐지된 해저면에 대한 너울 영향을 보정해준다. 위의 도 11 내지 도 14는 한 번의 탄성파 송출에 따른 반사파를 수신한 것이다. 탄성파 탐사는 도 3에서와 같이 탄성파를 연속해서 송출(shot number1~400)하고 수신하는 과정이므로, 각각의 탄성파 송출에 따라 수신된 반사파에 대하여 도 11 내지 도 14의 과정을 거치게 된다. 그러면 각각 송출된 탄성파에 대하여 첫 번째 도달신호가 수신된 시점을 모두 파악할 수 있고, 앞에서 언급한대로 이를 수심으로 환산할 수 있다. 도 15는 탄성파 송출번호 1~200의 신호에 대하여 도 11 내지 도 14의 과정을 거쳐서 추정해 낸 첫 번째 도달신호(도 15에서의 'swell data')를 하나의 그래프에 나타낸 것이다. 즉, 첫 번째 도달신호는 해저면 심도데이터라고 할 수 있다. 탐사선은 이동하면서 탄성파를 송출하기 때문에, 송출 번호로 나타낸 X축은 결국 해저면의 프로파일이라고 볼 수 있다. 다만 해저면 심도데이터를 보면 진동 형태로 나타나는데 실제 해저면(도 15에서의 'true data')의 형상은 해저면 심도데이터와 같이 진동 형상이 될 수 없다. 즉, 도 15에 나타난 해저면 심도데이터는 너울의 영향이 반영된 상태이다. 따라서 너울의 영향을 보정해줄 필요가 있다.

이에 본 발명에서는 해저면 심도데이터에 대하여 힐버트 변환을 적용하여 상부엔벨롭 데이터(envelope upper)와 하부 엔벨롭 데이터(envelope lower)로 변환한다. 그리고 상부 엔벨롭과 하부 엔벨롭의 평균을 취하여 너울의 영향을 제거한 해저면의 심도(또는 프로파일)를 보정하게 된다. 엔벨롭 평균값에 따른 해저면 프로파일(도 15의 'envelope avg', 빨간색 실선)과 실제 해저면 프로파일(도 15의 'true data', 점선)가 경향적으로 거의 일치하는 것을 확인할 수 있다.

상기한 바와 같이 해저면을 탐지하고 보정을 수행한 후에는 탄성파 탐사에 의하여 획득된 모든 데이터에 대하여 보정을 수행한다. 즉, 위와 같은 과정을 거치는 해저면의 보정은, 송출된 모든 탄성파의 해저면 심도데이터에 대하여 (+)보정 또는 (-)보정을 수행하는 것이다. (+)보정이 이루어진 경우에는 해저면 이하의 모든 데이터에 대하여 동일하게 (+)보정을 하고, (-)보정이 이루어진 경우에는 (-)보정을 하여, 모든 데이터에 대하여 너울의 영향을 보정할 수 있다.

한편, 탄성파 탐사를 수행하여 수신하는 반사파는 강도(진폭)가 모두 다르게 나타난다. 반사대상의 임피던스가 높은 경우 반사파의 강도가 커진다. 일반적으로는 임피던스의 차이가 없다고 하더라도, 신호의 감쇄를 고려하면 해저면에서 반사파의 강도가 가장 크며, 해저면 하부로 깊숙히 들어갈수록 반사파의 강도도 낮아지게 된다. 해저면 반사신호가 심부의 지층 경계면보다 강도가 세다는 것은 해저 심부의 지층 경계면을 탐지하는데 어려움으로 작용한다.

도 16은 탄성파를 송출한 후, 시간의 순서에 따라 수신된 반사파를 GVF 데이터로 나타낸 것이다. 전체 반사파의 진폭에서 가장 큰 것을 1과 -1로 맞추어 스케일을 설정한 것이다. 당연히 첫 번째 도달신호, 즉 해저면에서 반사된 것으로 추정되는 신호의 진폭이 1로 가장 크고 점차적으로 진폭이 작아지게 된다. 즉, 해저면 반사신호의 진폭이 너무 크므로, 그 이하의 반사파들은 진폭의 상대적 크기가 작게 조정될 수 밖에 없다. 이는 심부 지층의 경계면을 탐지하기 어려운 결과를 낳는다.

이에 본 발명에서는 위에서 너울 영향 보정을 위해서 탐지한 첫 번째 도달신호(도 16의 붉은색 라인)로부터 일정 간격(또는 일정 파장)만큼의 신호를 제거한다. 그리고 나머지 신호들의 최고 진폭을 -1 및 1로 하여 스케일을 조정하면 도 17과 같은 결과가 된다. 도 17을 도 16과 비교하면, 도 16에서 밴드 부분을 제거한 후, -0.7 정도의 진폭을 가진 신호가 도 17에서는 최고값인 -1로 조정되었고, 다른 신호들도 진폭의 절대값이 더 크게 조정되었다. 이렇게 진폭이 강한 해저면 반사신호를 제거함으로써 해저면 하부의 지층 경계면에서 돌아오는 반사파 진폭이 더 크게 나타나고, 반사파들 사이의 상대적인 진폭 차이가 뚜렷하게 분별될 수 있다. 이를 통해 지층 경계면에 대한 식별이 용이해질 수 있다.

이상에서 너울의 영향을 보정하는 방법과, 해저면 반사신호를 제거하여 신호의 식별력을 높이기 위한 과정에 대해서 설명하였다.

지금까지의 과정을 간략하게 정리한다.

먼저 본 발명에서는 이미지 프로세싱 기법을 활용하기 위하여 탄성파 탐사를 통해 수신된 원시자료를 힐버트 변환을 이용하여 엔벨롭 데이터로 변환하였다. 그리고 엔벨롭 데이터를 다시 GVF 데이터로 변환하여, 그래디언트 영역에서 GVF 데이터의 실수부와 허수부 사이의 경계선이 지층의 경계면이라는 것을 추정하였다.

또한 천해 지층의 환경에서 너울의 영향을 보정하기 위하여, 해저면을 탐지하고, 탐지된 해저면에 대하여 너울의 영향을 보정하기 위하여 엔벨롭 평균값을 취하여 해저면의 수심을 확정하였다. 그리고 확정된 해저면을 기준으로 모든 탄성파 데이터도 동일하게 보정을 수행하였다. 또한 해저면 반사신호를 제거하여 진폭의 크기를 재조정함으로써 반사파 신호들 사이의 진폭 차이를 명확하게 나타내었다.

이제 최종적으로 확정된 데이터들을 이용하여 지층의 경계면을 탐지한다. 앞의 도 9의 GVF 데이터에서 시간축을 연장하여 결과를 도시하면 도 18과 같다. 즉, 도 18은 탄성파를 한 번 송출하고 반사파를 수신한 후, 데이터 변환과정을 거쳐서 탐지해 낸 지층 경계선이 도시되어 있다. 도 18에 나타난 GVF 데이터에서 실수부(파란색커브)와 허수부(빨간색라인)가 교대로 나타나는 것을 볼 수 있으며, 이들 사이의 녹색 라인이 지층 사이의 경계선으로 탐지된 것을 확인할 수 있다. 경계선은 시간으로 표현되는데, 이 시간은 탄성파가 소스로부터 송출된 후 반사되어온 시간이므로 이를 거리로 환산하면 지층 경계면들의 수심을 탐지할 수 있다.

이제 본 발명에 따른 방법을 이용하여 실제 탄성파 데이터를 처리하여 지층의 경계면을 탐지한 실시예를 설명한다.

본 실시예에서는 해양 탄성파 탐사 현장 자료 중 일부 채널을 추출하고, 싱글 채널 데이터로 변환한 후 사용하였다. 탄성파 소스는 중심주파수(dominant frequency) 8 kHz의 핑거 형태(pinger type)의 ORE SBP를 사용하였고, 수신기는 방향성 하이드로폰을 이용하였다.

샘플링 시간간격(dt)은 0.02ms, 기록시간은 40.96ms, 샘플 개수는 2048이다. 취득된 원시자료와, 이 원시자료에 엔벨롭 함수가 적용된 결과, 그리고 엔벨롭 데이터의 GVF는 각각 트레이스별로 정규화(normalization) 되어 도 19 내지 21에 나타내었다.

원시자료(도 19, 도 3과 동일)에서는 너울의 영향으로 인해 해저면 정보가 불규칙하게 나타나고 있음을 확인할 수 있다. 도 20은 도 19의 원시자료를 엔벨롭 데이터로 변환하여 나타낸 것이다. 엔벨롭 데이터는 일반적으로는 지하지층구조간 반사특성을 살펴보는데 유용하게 사용되지만 본 발명에서는 이 뿐만 아니라 GVF 맵 변환을 위해서도 사용된다. 원시자료는 지층의 임피던스의 값에 따라 극성(polarity) 정보가 변화하지만, GVF 맵은 엔벨롭 데이터의 그래디언트 값의 변화에 따라 극성을 달리하는 특성을 보인다. 따라서 GVF 맵은 엔벨롭 데이터와 함께 지층구조를 살피는데 좋은 지시자로 활용될 수 있다. 도 21은 엔벨롭 데이터를 GVF 데이터(수직성분)로 변환하고, 위의 식(2)를 이용하여 실수부와 허수부를 분리하여 나타낸 것이다.

그리고 본 발명에 따라 너울의 영향을 보정한다.

너울 영향 보정을 수행하기 위해 해저면 정보를 추출하고자 위의 식(3)을 이용하여 GVF의 엔트로피를 계산하였고, 도 22에 나타내었다. 그 다음, 해저면으로부터의 첫 번째 도달신호 정보 추출을 위해 EPS를 적용시켰으며 그 결과가 도 23에 나타나 있다. 그로부터 도 24와 같이 성공적으로 해저면 정보를 추출할 수 있었다.

그리고 도 25 및 도 26에 도시된 바와 같이, 추출된 해저면 심도데이터에 대해 너울의 영향을 보정하기 위해 힐버트 변환을 적용하여 상부엔벨롭 데이터(envelope upper data)와 하부 엔벨롭 데이터(envelope lower data)로 변환한다. 그리고 상부 엔벨롭 데이터와 하부 엔벨롭 데이터의 평균값을 구해 해저면의 기준면으로 정한다. 해저면 심도데이터(첫 번째 도달신호)와 보정을 통해 확정된 해저면 심도의 차이값을 데이터들의 보정값으로 사용하였다.

도 27은 너울 영향에 대한 보정전, 도 28은 후의 비교를 나타내고 있으며 보정 후의 자료는 수평적 연결성이 매우 향상되었음을 확인할 수 있다. 특히, 이러한 특성은 해저면에서 뿐만아니라 해저면 아래의 반사이벤트들에서도 잘나타나고 있다.

도 29 및 도 31은 너울 영향이 보정된 자료의 엔벨롭 데이터(도 30)와 GVF 맵(도 31)을 나타내고 있는데, 너울 영향이 제거되기 전의 도 20 및 도 21과 비교했을 때 보다 안정적인 수평해상도를 가지고 있음을 확인할 수 있다.

우리는 해저면에서의 강한 반사신호를 제거하여 해저면 아래의 정보를 보다 효과적으로 가시화하기 위해 밴딩 모델을 도 32와 같이 구성하였다. 해당 모델은 송출되는 모든 탄성파 신호마다 n-번째 그래디언트의 평균파장간격을 측정하고, 송출되는 모든 탄성파 신호에서의 첫 번째 반사신호에 평균 파장간격을 더해주어 해당 구간을 밴딩하였다. 이러한 과정을 송출되는 모든 탄성파 신호에 적용한다. 도 33에는 해저면으로부터의 강한 반사파 신호들이 제거된 GVF 맵을 나타내고 있다. 도 32에서 하얗게 표시된 밴드 부분이 모두 제거된 상태로 도 33이 도시되어 있다. 또한 도 33을 도 31(해저면 반사파 신호 제거전)과 비교했을 때, 해저면 하부에서 나타나는 그래디언트의 변화들을 보다 뚜렷하게 나타내고 있다.

이러한 그래디언트의 변화들로부터 지층 경계면 반사이벤트를 추정하기 위해 도 33의 GVF 데이터에서 실수부(도 34)와 허수부(도 35)로 나누어 나타내었다. 도 34와 도 35는 정반대의 색으로 표현된다. 예컨대 실수부(도 34)에서는 검은색으로 표현된 영역(16ms 근처)이 허수부(도 35)에서는 하얀색으로 나타난다. 실수부와 허수부가 교대로 나타나므로 일어나는 현상이다. 그리고 그 경계가 반사이벤트가 발생한 지점, 즉 지층경계면으로 추정할 수 있다.

마지막으로 도 34 또는 도 35를 이용하여 층간경계를 추정하여 도 36에 나타내었다. 도 36에서 빨간색 라인이 반사이벤트가 발생한 경계면이라고 추정할 수 있다. 특히, 해저면 직하부에 송출번호 150~250 구간에서 강한 임피던스를 가지는 매물체가 있을 것으로 추정된다. 추정 매물지점 하부 구조에 대한 정보는 다른 탐사 결과들에서는 확인할 수 없었지만, 본 발명에 따른 방법으로부터 확인할 수 있었다. 여기서 추정된 층간경계정보는 GVF 맵 뿐만 아니라 원시자료에서도 자료해석을 하는데 활용이 가능하다.

이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 기존의 탄성파 탐사에서 얻어진 원시자료를 처리함에 있어서, 이미지 프로세싱 기법을 적용하여 해석이 보다 용이하게 함으로써, 해저면 프로파일은 물론 해저 심부의 지층 경계면을 보다 뚜렷하게 식별할 수 있는 기술을 제공한다.

본 발명에서는 탄성파 탐사자료를 하나의 이미지로 간주하고, 이미지 프로세싱 기법을 적용하기 위하여 원시자료를 엔벨롭 데이터 및 GVF 데이터로 순차적으로 변환함으로써 지층경계면 분석의 신뢰성을 향상시켰다.

한편, 본 발명에서는 수심이 낮은 천해 환경에서 너울의 영향으로 인하여 탄성파 탐사 자료가 왜곡되는 것을 방지하고자 너울 영향을 보정하여 해저면의 수심과 프로파일을 정확하게 확정할 수 있고, 이를 통해 탄성파 탐사자료의 신뢰성이 증진되는 효과가 있다.

또한 해저면에서 반사되는 강도가 높은 반사파를 제거함으로써, 해저면 하부 지층들에 대한 뚜렷한 식별을 가능하게 한다는 이점이 있다.

본 발명을 통해 해양 탄성파 탐사의 정확도 및 신뢰성이 더욱 향상될 수 있을 것으로 기대한다.

한편, 본 발명에서 사용하는 신호처리 기법 또는 이미지처리 기법인 엔벨롭 함수, 엔트로피 기법, EPS 필터 등은 해당 분야의 당업자라면 쉽게 이해할 수 있는 공지의 기술인 바, 위에서 설명한 것 이상의 자세한 설명은 생략하였다.

본 발명의 보호범위가 이상에서 명시적으로 설명한 실시예의 기재와 표현에 제한되는 것은 아니다. 또한, 본 발명이 속하는 기술분야에서 자명한 변경이나 치환으로 말미암아 본 발명이 보호범위가 제한될 수도 없음을 다시 한 번 첨언한다.

1 ... 탐사선
3 ... 탄성파 소스, 4 ... 수신기
5 ... 스트리머

Claims (11)

1. (a)탄성파 탐사를 통해 조사 대상 지층에 대하여 탄성파를 송출하고 대상체로부터 반사되어 수신된 반사파 원시자료를 확보하는 단계;
   (b)상기 원시자료를 힐버트 변환을 통해 엔벨롭 데이터로 변환하는 단계;
   (c)상기 엔벨롭 데이터의 그래디언트 값을 구하고, 상기 그래디언트 값으로부터 GVF 데이터를 생성한 후, 상기 GVF 데이터를 실수부와 허수부로 상호 분리하는 단계; 및
   (d)상기 GVF 데이터에서 분리된 실수부와 허수부 사이의 경계선을 반사파가 발생된 경계면으로 추정하는 단계;를 포함하여 지층의 구조를 탐지하는 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 탄성파 탐사는 해상에서 이루어지고, 조사대상지층은 해저지층인 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
3. 제2항에 있어서,
   상기 탄성파 탐사는 천해에서 이루어지며, 고주파수 음원을 탄성파 소스로 사용하는 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
4. 제1항에 있어서,
   

   

   
   (여기서, P는 GVF 데이터 이고, w는 0~1 사이의 가중치임)
   상기 (c)단계에서 상기 GVF 데이터를 실수부와 허수부로 분리할 때, 상기 식(2)를 이용하여 획득하는 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 탄성파 탐사는 해상에서 이루어지며,
   상기 (c)단계에서 상기 GVF 데이터를 생성한 후, 상기 GVF 데이터를 실수부와 허수부로 상호 분리하기 전에 수행되는 해상에서 너울의 영향을 보정하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
6. 제5항에 있어서,
   상기 너울의 영향을 보정하는 단계는,
   상기 GVF 데이터에 대하여 하기의 식(3)을 적용하여 엔트로피값(E(s))을 획득하고,
   

   

   
   (여기서, E는 이미지 샘플(s)의 엔트로피이며, n은 무빙 윈도우(moving window)에서의 길이이며, P는 GVF 데이터임)
   상기 엔트로피값에 대하여 EPS 필터 데이터를 획득한 후, 상기 EPS 필터 데이터를 미분하여 가장 큰 값을 탄성파 탐사의 첫 번째 도달신호로서 해저면에서 반사된 신호로 추정하는 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 탄성파를 연속하여 발사하고, 각 탄성파에 대하여 해저면에서 반사된 첫 번째 도달신호를 수평적으로 연장한 후, 상기 도달신호들의 상부 엔벨롭 데이터 및 하부 엔벨롭 데이터를 획득하고, 상기 상부 엔벨롭 데이터와 하부 엔벨롭 데이터의 평균값을 해저면으로 확정하며,
   확정된 해저면을 기준으로 상기 탄성파 탐사의 데이터를 보정하는 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
8. 제7항에 있어서,
   확정된 해저면을 기준으로 상기 탄성파 탐사의 데이터를 보정하는 것을 수행한 후, 상기 탄성파 탐사 반사신호들 중에서 해저면으로부터 반사된 신호를 제거하고, 해저면 하부로부터 반사된 신호의 진폭의 최대값과 최소값을 진폭 스케일의 최고값과 최저값으로 하여 해저면 하부로부터 반사된 신호들의 진폭을 조정하는 단계를 더 구비하는 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
9. 제8항에 있어서,
   상기 해저면으로부터 반사된 신호로부터 일정 시간 내에 수신된 반사파 신호 영역을 모두 제거하는 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
10. 제8항에 있어서,
    상기 해저면으로부터 반사된 신호로부터 정해진 파장만큼을 모두 제거하는 것을 특징으로 하는 탄성파 탐사자료 처리방법.
11. 탄성파 탐사자료를 컴퓨터에서 처리할 수 있도록,청구항 1 내지 10 중 어느 하나에 기재된 방법을 컴퓨터에서 읽을 수 있도록 기록한 컴퓨터 기록매체.
    

Images