KR102026064B1 - 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치 및 방법 - Google Patents

주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치 및 방법에 관한 것으로, 공동 오프셋에 대해 추가적인 파동장까지 계산해야 하는 오프셋영역 공통 영상점모음(ODCIG : Offset-Domain Common-Image Gather)이나, 여기에 반사각에 대한 계산이 더 필요한 각도영역 공통 영상점모음(ADCIG : Angle-Domain Common-Image Gather)에 비해서 계산 비용을 현저하게 줄일 수 있다.

Description

주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치 및 방법{Reverse Time Migration apparatus and method for processing Frequency-Domain Common-Image Gather}
본 발명은 탄성파 탐사 자료로부터 고해상도 지하구조 영상을 추출하여 지층구조를 규명하는 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 기술에 관련한 것으로, 특히 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치 및 방법에 관한 것이다.
역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration)은 탄성파 탐사 자료로부터 고해상도 지하구조 영상을 추출하여 지층구조를 규명하는 기술이다. 1970년대 후반에 시작되어, 석유 탐사 및 개발 현장에서 시추 위치 선정 및 방향성 시추의 지시자로 활용되며 석유개발의 성공률을 획기적으로 높여 왔다.
역시간 구조보정(RTM) 기술은 탄성파 영상화의 여러 다른 방법들에 비해서 계산시간이 많이 요구되는 단점에도 불구하고, 양방향(two-way) 파동전파 특성을 정확히 구현할 수 있어 복잡한 구조를 정확히 영상화할 수 있다는 장점을 가졌고, 컴퓨터 계산환경의 지속적인 발전에 힘입어 탄성파 영상화의 표준으로 주목받아 왔다.
역시간 구조보정(RTM)의 결과영상은 공간 좌표계로 표시되는데, 구조보정에 사용된 지하 속도모델을 분석하거나, 진폭변화로부터 부가적인 정보(예컨대, 오프셋 영역(offset domain)에서 각(angle)의 변화 등)를 유추하기 위한 목적으로, 새로운 차원을 추가한 영상으로 추출하는 작업이 보편적으로 행하여 진다.
전통적으로 많이 사용되는 것으로는 사용된 송·수신위치를 이용하여 오프셋을 새로운 차원으로 한 오프셋영역 공통 영상점모음(ODCIG : Offset-Domain Common-Image Gather)과, 반사각도를 새로운 축으로 하는 각도영역 공통 영상점모음(ADCIG : Angle-Domain Common-Image Gather)이 있는데, 각각 오프셋에 따른 진폭변화(AVO : Amplitude-variation-to-offset)와 각도에 따른 진폭변화(AVA : Amplitude-variation-with angle)에 대한 추가적인 분석을 가능하게 한다.
대한민국 공개특허 제10-2012-0019056호(2012.03.06)에서 송신원 추정을 통한 주파수 영역 역시간 구조보정 방법 및 장치를 제안하였다. 이 기술은 측정 데이터로부터 추정된 송신원 정보를 이용해 주파수 영역(Frequency-Domain)에서 역시간 구조보정을 처리하는 것이다.
한편, 대한민국 공개특허 제10-2012-0019518호(2012.03.07)에서 송신원 추정을 통한 주파수 영역 역시간 구조보정 방법 및 장치를 제안하였다. 이 기술은 측정 데이터로부터 추정된 송신원 정보를 이용해 시간 영역(Time-Domain)에서 역시간 구조보정을 처리하는 것이다.
한편, 대한민국 공개특허 제10-2013-0105493호(2013.09.25)에서 역시간 구조보정 알고리즘을 사용한 탄성파 영상화 시스템을 제안하였다. 이 기술은 주파수 영역에서 로그 변환된 측정 파동장을 역전파(Back-propagation)시켜 역시간 구조보정을 처리함으로써 부정확하거나, 널 데이터와 같은 노이즈에 대한 민감도를 개선한 것이다.
공통영상점모음(CIG : Common-Image Gather)의 추출은 기본적으로 구조보정에 사용된 속도의 타당성을 검토해서 필요시 속도의 조정을 통해 최적의 지하구조 영상을 도출하는데 있다. 그런데, 최근 3차원 역시간 구조보정(RTM)이 빈번히 시도되면서 계산 비용을 줄이기 위한 효율적인 공통영상점모음(CIG) 추출 알고리즘의 필요성이 대두되었다.
대한민국 공개특허 제10-2012-0019056호(2012.03.06) 대한민국 공개특허 제10-2012-0019518호(2012.03.07) 대한민국 공개특허 제10-2013-0105493호(2013.09.25)
Shin, C., D. -J. Min, D. Yang and S. -K. Lee, 2003, Evaluation of poststack migration in terms of virtual source and partial derivative wavefields: Journal of Seismic Exploration, 12,17-37. Brigham, E. O., 1988, the fast Fourier transform and its applications: Avantek, Inc., Prentice Hall. Shin, C., S. Pyun, and J. B. Bednar, 2007, Comparison of waveform inversion, part 1: Conventional wavefield vs. logarithmic wavefield: Geophys. Prosp., 55, 449-464. Marfurt, K. J., 1984, Accuracy of finite-difference and finite-element modeling of the scalar and elastic wave equation: Geophysics, 49, 533-549. Pratt, R. G., C. Shin, and G. J. Hicks, 1998, Gauss-Newton and full Newton methods in frequency domain seismic waveform inversions: Geophys. J. Int., 133, 341-362.
본 발명은 공동 오프셋에 대해 추가적인 파동장까지 계산해야 하는 오프셋영역 공통 영상점모음(ODCIG : Offset-Domain Common-Image Gather)이나, 여기에 반사각에 대한 계산이 더 필요한 각도영역 공통 영상점모음(ADCIG : Angle-Domain Common-Image Gather)에 비해서 계산 비용을 현저하게 줄일 수 있는 주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather) 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치 및 방법을 제공함을 그 목적으로 한다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 양상에 따르면, 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치가 수신기에 의해 수신된 측정 데이터로부터 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성하는 역시간 구조보정부와; 역시간 구조보정부에 의해 생성되는 역시간 구조 영상을 주파수별로 분할하여 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 획득하는 구조보정 영상 분할부를 포함한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 구조보정 영상 분할부가 역시간 구조보정부에 의해 생성되는 역시간 구조 영상으로부터 각 주파수별로 깊이 방향으로 한 줄의 영상 데이터들을 추출하고, 추출된 각 주파수별 깊이 방향의 한 줄의 영상 데이터들을 주파수별로 차례로 배열하여 2차원 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 획득한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치가 구조보정 영상 분할부에 의해 획득되는 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 분석해 영상화 오류를 검출하는 영상화 오류 검출부를 더 포함한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 역시간 구조보정부가 영상화 오류 검출부에 의해 영상화 오류가 검출된 경우, 속도 모델을 변경하여 역시간 구조보정을 재수행한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 역시간 구조보정부가 측정 데이터로부터 가상 송신원을 산출하는 가상 송신원 산출부와; 측정 데이터를 역전파(Back-propagation) 시키는 역전파부와; 가상 송신원 산출부에 의해 산출된 가상 송신원과, 역전파부에 의해 역전파된 측정 데이터를 중첩 적분(Convolution)하여 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성하는 중첩 적분부를 포함한다.
본 발명의 또 다른 양상에 따르면, 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법이 수신기에 의해 수신된 측정 데이터로부터 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성하는 역시간 구조보정 단계와; 역시간 구조보정 단계에 의해 생성되는 역시간 구조 영상을 주파수별로 분할하여 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 획득하는 구조보정 영상 분할 단계를 포함한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 구조보정 영상 분할 단계에서 역시간 구조보정 단계에 의해 생성되는 역시간 구조 영상으로부터 각 주파수별로 깊이 방향으로 한 줄의 영상 데이터들을 추출하고, 추출된 각 주파수별 깊이 방향의 한 줄의 영상 데이터들을 주파수별로 배열하여 2차원 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 획득한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법이 구조보정 영상 분할 단계에 의해 획득되는 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 분석해 영상화 오류를 검출하는 영상화 오류 검출 단계를 더 포함한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 역시간 구조보정 단계에서 영상화 오류 검출 단계에 의해 영상화 오류가 검출된 경우, 속도 모델을 변경하여 역시간 구조보정을 재수행한다.
본 발명의 부가적인 양상에 따르면, 역시간 구조보정 단계가 측정 데이터로부터 가상 송신원을 산출하는 가상 송신원 산출 단계와; 측정 데이터를 역전파(Back-propagation) 시키는 역전파 단계와; 가상 송신원 산출 단계에 의해 산출된 가상 송신원과, 역전파 단계에 의해 역전파된 측정 데이터를 중첩 적분(Convolution)하여 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성하는 중첩 적분 단계를 포함한다.
본 발명은 공동 오프셋에 대해 추가적인 파동장까지 계산해야 하는 오프셋영역 공통 영상점모음(ODCIG : Offset-Domain Common-Image Gather)이나, 여기에 반사각에 대한 계산이 더 필요한 각도영역 공통 영상점모음(ADCIG : Angle-Domain Common-Image Gather)에 비해서 계산 비용을 현저하게 줄일 수 있는 효과가 있다.
도 1 은 본 발명에 따른 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다.
도 2 는 본 발명에 따른 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치에 의해 의한 주파수 영역 공통 영상점 모음 획득을 위해 적용된 속도 모델을 예시한 도면이다.
도 3 은 도 2 에 도시된 속도 모델을 사용한 역시간 구조보정 영상을 예시한 도면이다.
도 4 는 도 3 에 도시된 역시간 구조보정 영상으로부터 획득된 주파수 영역 공통 영상점 모음을 예시한 도면이다.
도 5 는 본 발명에 따른 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법의 일 실시예의 구성을 도시한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 기술되는 바람직한 실시예를 통하여 본 발명을 당업자가 용이하게 이해하고 재현할 수 있도록 상세히 기술하기로 한다. 특정 실시예들이 도면에 예시되고 관련된 상세한 설명이 기재되어 있으나, 이는 본 발명의 다양한 실시예들을 특정한 형태로 한정하려는 것은 아니다.
본 발명을 설명함에 있어 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명 실시예들의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해될 수 있어야 할 것이다.
Shin, C., D. -J. Min, D. Yang and S. -K. Lee, 2003, Evaluation of poststack migration in terms of virtual source and partial derivative wavefields: Journal of Seismic Exploration, 12,17-37.에 따르면, 일반적으로 구조보정은 식 1과 같이 속도, 밀도 혹은 임피던스와 같은 지구 파라미터에 대한 파동장의 편미분과, 시간 영역에서 수신기들에 의해 측정된 데이터 간의 영-지연 상호-상관도(zero-lag cross-correlation)로 표현될 수 있다.
(식 1)
Figure 112018047711003-pat00001
여기서 Φk는 k번째 모델 파라미터에 대한 2차원 구조보정 영상이고, Tmax는 최대 기록 시간,
Figure 112018047711003-pat00002
는 편미분 파동장 벡터, ds(t)는 현장 데이터 벡터(field data vector)이고, s는 샷수(shot number)를 나타낸다.
Brigham, E. O., 1988, the fast Fourier transform and its applications: Avantek, Inc., Prentice Hall.에 기재된 바에 따르면, 주파수 영역에서 구조보정은 식 2와 같이 푸리에 변환 쌍들(Fourier transform pairs)을 이용하여 표현될 수 있다.
(식 2)
Figure 112018047711003-pat00003
여기서 ω는 각주파수이고,
Figure 112018047711003-pat00004
와
Figure 112018047711003-pat00005
는 주파수 영역에서 모델링된 데이터와 측정 데이터를 각각 나타내고, 첨자 *는 켤레복소수(complex conjugate)를 나타내며, Re 표기는 복소값의 실수 부분을 나타낸다.
한편, 파형 역산에 있어서, 목적 함수를 식 3과 같이 쓸 수 있다.
(식 3)
Figure 112018047711003-pat00006
여기서 첨자 T는 전치벡터를 의미하고,
Figure 112018047711003-pat00007
는 모델링된 데이터와 측정 데이터간의 잔차 벡터(residual vector)이다. 이 목적 함수를 모델 파라미터에 대해 편미분하여 다음의 식 4와 같이 그래디언트를 구할수 있다.
(식 4)
Figure 112018047711003-pat00008
여기서 식 2와 식 4가 동일한 형태를 갖고 있음을 알 수 있는데, 이는 역시간 구조보정이 파형 역산에서의 그래디언트에 해당한다는 사실을 의미한다.
구조보정 영상, 즉 그래디언트를 구하기 위해 식 2의 파동장에 대해 편미분을 계산해야 한다. Shin, C., S. Pyun, and J. B. Bednar, 2007, Comparison of waveform inversion, part 1: Conventional wavefield vs. logarithmic wavefield: Geophys. Prosp., 55, 449-464.에 따르면, 이 편미분은 순방향 모델링 알고리즘(forward-modeling algorithm)을 사용하여 구할 수 있다.
Marfurt, K. J., 1984, Accuracy of finite-difference and finite-element modeling of the scalar and elastic wave equation: Geophysics, 49, 533-549.에 따르면 주파수 영역 파동 모델링은 다음의 식 5 및 식 6과 같은 행렬식으로 나타낼 수 있다.
(식 5)
Figure 112018047711003-pat00009
(식 6)
Figure 112018047711003-pat00010
여기서 f는 송신원 벡터, S는 유한 요소법(finite-element methods) 혹은 유한 차분법(finite-difference methods)으로부터 유래하는 복소 임피던스 행렬이며, K, C, M 은 각각 강성(stiffness), 댐핑(damping), 그리고 질량 행렬이다. Pratt, R. G., C. Shin, and G. J. Hicks, 1998, Gauss-Newton and full Newton methods in frequency domain seismic waveform inversions: Geophys. J. Int., 133, 341-362.에 기재된 바와 같이, 식 5를 모델 파라미터 mk에 대해 미분하면 다음의 식 7 및 식 8과 같은 편미분 파동장들을 구할 수 있다.
(식 7)
Figure 112018047711003-pat00011
(식 8)
Figure 112018047711003-pat00012
여기서 fv는 가상 송신원 벡터로 다음의 식 9와 같이 표현될 수 있다.
(식 9)
Figure 112018047711003-pat00013
식 8을 식 2에 대입하면 k번째 모델 파라미터에 대해 다음의 식 10이 성립한다.
(식 10)
Figure 112018047711003-pat00014
여기서, 복소 임피던스 행렬 S는 대칭(symmetrical)이므로, 두번째 및 세번째 항의 조합인
Figure 112018047711003-pat00015
는 측정 데이터의 역전파(back-propagation)를 의미한다. 역전파된 측정 데이터를 가상 송신원과 중첩 적분(convolution)하여 역시간 구조보정 영상을 구할 수 있다.
한편, 가상 송신원 항
Figure 112018047711003-pat00016
가 순방향 모델링 파동장(forward-modelled wavefield)과 해당 모델 파라미터 k의 위치에 해당되는 지하의 동적물성(kinematic property)과의 상호작용을 나타낸다는 것을 감안하면, 위의 식 10은 동일한 위치를 공유하는 다양한 파동전파거동을 중합(stack)해서 그 위치에 나타낸 것으로 볼 수 있다.
이제 역으로 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration)에서 k번째 모델 파라미터에 의한 구조보정 영상을 분할하는 방법을 생각해 보자. 식 10은 실제 구현 과정에서 각주파수(ω)를 이산화된 형태(discrete form)로 처리하게 되며, 그 간격은 기록 시간의 최대값 Tmax을 이용해 아래의 식 11로 결정된다.
(식 11)
Figure 112018047711003-pat00017
이제 식 10을 아래의 식 12로 나타낼 수 있다.
(식 12)
Figure 112018047711003-pat00018
식 12는 역시간 구조보정 영상으로부터 주파수를 새로운 축으로 하는 주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 추출할 수 있음을 보여준다.
공동 오프셋에 대해 추가적인 파동장까지 계산해야 하는 오프셋영역 공통 영상점모음(ODCIG : Offset-Domain Common-Image Gather)이나, 여기에 반사각에 대한 계산이 더 필요한 각도영역 공통 영상점모음(ADCIG : Angle-Domain Common-Image Gather)은 오프셋과 반사각에 대한 추가 계산이 필요한데 비해, 주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG)은 추가적인 계산비용이 필요없이 얻을 수 있다.
식 12는 주파수 영역 구조보정에 대한 일반화된 형태를 갖고 있으며, 시간영역과 주파수 영역 사이의 변환에 사용되는 푸리에 변환(Fourier transform)을 활용한다면 시간영역 역시간 구조보정이나 키리호프(Kirchhoff) 구조보정에서도 그 효율성을 활용할 수 있을 것이다.
도 1 은 본 발명에 따른 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치의 일 실시예의 구성을 도시한 블럭도이다. 도 1 에 도시한 바와 같이, 이 실시예에 따른 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치(100)는 역시간 구조보정부(110)와, 구조보정 영상 분할부(120)를 포함한다.
역시간 구조보정부(110)는 수신기(도면 도시 생략)에 의해 수신된 측정 데이터로부터 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성한다. 이 때, 역시간 구조보정부(110)는 측정 데이터로부터 산출되는 가상 송신원과, 역전파된 측정 데이터를 중첩 적분(Convolution)하여 역시간 구조보정(RTM) 영상을 생성할 수 있다.
예컨대, 측정 데이터로부터 역시간 구조보정(RTM) 영상을 생성하는 역시간 구조보정부(110)가 가상 송신원 산출부(111)와, 역전파부(112)와, 중첩 적분부(113)를 포함할 수 있다.
가상 송신원 산출부(111)는 측정 데이터로부터 가상 송신원을 산출한다. 가상 송신원은 순방향 모델링된 데이터(forward-modeled data)로부터 계산될 수 있는데, 이를 위해서는 송신원 웨이브렛을 알아야 한다.
현장 탐사나 탄성파 데이터 처리에 있어서 송신원 웨이브렛을 정확히 재생할 수 없기 때문에, 통상적으로 송신원 웨이브렛은 릭커 웨이브렛(Ricker wavelet)이나 가우스 함수(Gauss function)의 제 1 미분함수와 같은 주지의 함수 또는 오프셋 부근의 곡선(near-offset trace)으로 가정하였다.
송신원 웨이브렛을 추정함으로써, 역시간 구조보정에 있어서 좀 더 신뢰성있는 송신원 웨이브렛을 채택할 수 있고 이에 따라 향상된 영상을 획득하는 것이 가능해진다.
예컨대, 가상 송신원 산출부(111)가 주파수 영역에서의 최소자승법과 같은 최적화 기법에 의해 송신원 웨이브렛(source wavelet)을 추정하여 가상 송신원을 산출하도록 구현될 수 있다. 시간 영역의 송신원 웨이브렛은 주파수 영역에서 추정된 송신원 웨이브렛을 역푸리에 변환하여 구할 수 있다. 이와 같은 가상 송신원 산출 기법은 이 출원 이전에 탄성파 탐사 기술분야에서 이미 잘 알려진 기술이다.
가상 송신원은 위의 식 9에서
Figure 112018047711003-pat00019
로 정의되고, 가상 송신원 산출부(111)는 정의된 가상 송신원을 모든 모델 파라미터에 대해 반복하여 산출한다.
역전파부(112)는 측정 데이터를 역전파(Back-propagation) 시킨다. 위의 식 10의
Figure 112018047711003-pat00020
가 측정 데이터의 역전파(back-propagation)를 의미하고, 역전파부(112)는 이 출원 이전에 탄성파 탐사 기술분야에서 이미 잘 알려진 역전파(back-propagation) 기법을 통해
Figure 112018047711003-pat00021
를 계산한다.
중첩 적분부(113)는 가상 송신원 산출부(111)에 의해 산출된 가상 송신원과, 역전파부(112)에 의해 역전파된 측정 데이터를 중첩 적분(Convolution)하여 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성한다.
중첩 적분부(113)에 의해 생성되는 역시간 구조보정(RTM) 영상은 위의 식 10에 정의되었고, 중첩 적분부(113)는 모든 모델 파라미터에 대해 반복하여 산출된 가상 송신원 항
Figure 112018047711003-pat00022
와, 역전파(back-propagation) 기법을 통해 계산된
Figure 112018047711003-pat00023
를 중첩 적분(Convolution)하여 식 10에 정의된 역시간 구조보정(RTM) 영상을 생성한다. 이때, 중첩 적분부(113)에 의해 생성되는 역시간 구조보정(RTM) 영상은 2차원 영상 또는 3차원 영상일 수 있다.
구조보정 영상 분할부(120)는 역시간 구조보정부(110)에 의해 생성되는 역시간 구조 영상을 주파수별로 분할하여 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 획득한다.
이 때, 구조보정 영상 분할부(120)가 역시간 구조보정부(110)에 의해 생성되는 역시간 구조 영상으로부터 각 주파수별로 깊이 방향으로 한 줄의 영상 데이터들을 추출하고, 추출된 각 주파수별 깊이 방향의 한 줄의 영상 데이터들을 주파수별로 차례로 배열하여 2차원 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 획득한다.
구조보정 영상 분할부(120)는 식 10에 정의된 역시간 구조보정 영상에서 깊이 방향으로 한 줄의 영상 데이터를 주파수별로 추출한다. 예를 들어 거리*깊이 2차원 역시간 구조보정(RTM) 영상의 해상도가 1024*768이면, 깊이 방향으로 한 줄의 영상 데이터가 1024개 추출될 수 있다.
그리고, 주파수별로 추출된 역시간 구조보정 영상의 깊이 방향의 한 줄의 영상 데이터를 주파수 순으로 차례로 배열하면 새로운 2차원 이미지를 획득할 수 있고, 이 새로운 2차원 이미지가 식 12에 정의된 주파수를 새로운 축으로 하는 주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)이
Figure 112018047711003-pat00024
된다.
주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG)에서 수평 방향으로 이어진 줄이 많이 보이면 영상화 오류가 없어 역시간 구조보정이 성공적인 것이고, 그렇지 않고 줄이 기울어지거나 구불구불하면 영상화 오류가 있어 역시간 구조보정이 성공적이지 못한 것이다. 역시간 구조보정이 성공적이지 못하면 속도 모델을 변경하여 다시 역시간 구조보정을 수행해야 한다.
도 2 는 본 발명에 따른 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치에 의해 의한 주파수 영역 공통 영상점 모음 획득을 위해 적용된 속도 모델을 예시한 도면이다.
도 2 의 (a)는 복잡한 지질구조를 갖도록 만들어진 Marmousi 모델(참값의 속도모델), (b)는 심도에 따라 속도가 선형증가하는 모델, (c)는 참값의 속도모델을 부드럽게 변환한 모델, (d)는 1500 m/s의 상속도 모델이다.
도 3 은 도 2 에 도시된 속도 모델을 사용한 역시간 구조보정 영상을 예시한 도면이다. 도 3 의 (a)는 복잡한 지질구조를 갖도록 만들어진 Marmousi 모델(참값의 속도모델)에 의한 역시간 구조보정 영상, (b)는 심도에 따라 속도가 선형증가하는 모델에 의한 역시간 구조보정 영상, (c)는 참값의 속도모델을 부드럽게 변환한 모델에 의한 역시간 구조보정 영상, (d)는 500m/s의 상속도 모델에 의한 역시간 구조보정 영상으로, 참값의 속도모델을 사용하지 않은 역시간 구조보정 영상들은 다소간의 영상화 오류가 있음을 볼 수 있다.
도 4 는 도 3 에 도시된 역시간 구조보정 영상으로부터 획득된 주파수 영역 공통 영상점 모음을 예시한 도면이다. (a)는 복잡한 지질구조를 갖도록 만들어진 Marmousi 모델(참값의 속도모델)에 의한 역시간 구조보정 영상으로부터 획득된 주파수 영역 공통 영상점 모음, (b)는 심도에 따라 속도가 선형증가하는 모델에 의한 역시간 구조보정 영상으로부터 획득된 주파수 영역 공통 영상점 모음, (c)는 참값의 속도모델을 부드럽게 변환한 모델에 의한 역시간 구조보정 영상으로부터 획득된 주파수 영역 공통 영상점 모음, (d)는 500m/s의 상속도 모델에 의한 역시간 구조보정 영상으로부터 획득된 주파수 영역 공통 영상점 모음으로, (b), (c), (d) 영상의 경우 평평하지 않은 형태로 찌그러져 있음을 볼 수 있다.
이와 같이 구현함에 의해 본 발명은 공동 오프셋에 대해 추가적인 파동장까지 계산해야 하는 오프셋영역 공통 영상점모음(ODCIG : Offset-Domain Common-Image Gather)이나, 여기에 반사각에 대한 계산이 더 필요한 각도영역 공통 영상점모음(ADCIG : Angle-Domain Common-Image Gather)에 비해서 계산 비용을 현저하게 줄일 수 있는 주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 얻을 수 있다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치(100)가 영상화 오류 검출부(130)를 더 포함할 수 있다.
영상화 오류 검출부(130)는 구조보정 영상 분할부(120)에 의해 획득되는 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 분석해 영상화 오류를 검출한다. 예컨대, 영상화 오류 검출부(130)가 CNN(Convolutional Neural Network) 등과 같은 인공지능 알고리즘을 이용해 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)으로부터 영상화 오류를 검출하도록 구현될 수 있다.
주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG)에서 수평 방향으로 이어진 줄이 많이 보이면 영상화 오류가 없어 역시간 구조보정이 성공적인 것이고, 그렇지 않고 줄이 기울어지거나 구불구불하면 영상화 오류가 있어 역시간 구조보정이 성공적이지 못한 것이므로, 영상화 오류 검출부(130)를 통해 주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG)에서 수평 방향으로 이어진 줄이 많이 보이는지 분석하여 영상화 오류를 검출할 수 있다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 역시간 구조보정부(110)가 영상화 오류 검출부(130)에 의해 영상화 오류가 검출된 경우, 속도 모델을 변경하여 역시간 구조보정을 재수행하도록 구현될 수 있다.
주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG)에서 수평 방향으로 이어진 줄이 많이 보이지 않고, 줄이 기울어지거나 구불구불하여 영상화 오류 검출부(130)에 의해 영상화 오류가 검출되면, 역시간 구조보정부(110)가 속도 모델을 변경하여 다시 역시간 구조보정을 재수행하여 역시간 구조보정 영상을 생성한다.
그러면, 구조보정 영상 분할부(120)가 역시간 구조보정부(110)에 의해 생성되는 역시간 구조 영상을 주파수별로 분할하여 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 획득하고, 영상화 오류 검출부(130)를 통해 영상화 오류를 검출하는 동작을 반복한다.
이와 같이 구현함에 의해 본 발명은 영상화 오류가 검출되지 않을 때까지 속도 모델을 변경하면서 역시간 구조보정 영상을 생성하고, 이로부터 각 주파수별 깊이 방향의 한 줄의 영상 데이터들을 추출하여 주파수 순으로 차례로 배열함으로써 계산 비용을 줄일 수 있으면서도 영상화 오류가 없는 정확한 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 획득할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치의 주파수 영역 공통 영상점 모음 획득 절차를 도 5 를 통해 알아본다. 도 5 는 본 발명에 따른 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법의 일 실시예의 구성을 도시한 흐름도이다.
먼저, 역시간 구조보정 단계(510)에서 역시간 구조보정 장치가 수신기에 의해 수신된 측정 데이터로부터 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성한다. 예컨대, 역시간 구조보정 단계(510)가 가상 송신원 산출 단계(511)와, 역전파 단계(512)와, 중첩 적분 단계(513)를 포함할 수 있다.
가상 송신원 산출 단계(511)에서 역시간 구조보정 장치가 측정 데이터로부터 가상 송신원을 산출한다. 가상 송신원 산출과 관련해서는 도 1 을 통해 기 설명하였으므로, 이에 대한 중복 설명은 생략한다.
역전파 단계(512)에서 역시간 구조보정 장치가 측정 데이터를 역전파(Back-propagation) 시킨다. 측정 데이터 역전파와 관련해서는 도 1 을 통해 기 설명하였으므로, 이에 대한 중복 설명은 생략한다.
중첩 적분 단계(513)에서 역시간 구조보정 장치가 가상 송신원 산출 단계(511)에 의해 산출된 가상 송신원과, 역전파 단계(512)에 의해 역전파된 측정 데이터를 중첩 적분(Convolution)하여 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성한다. 역시간 구조보정(RTM) 영상 생성과 관련해서는 도 1 을 통해 기 설명하였으므로, 이에 대한 중복 설명은 생략한다.
그 다음, 구조보정 영상 분할 단계(520)에서 역시간 구조보정 장치가 역시간 구조보정 단계(510)에 의해 생성되는 역시간 구조 영상을 주파수별로 분할하여 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 획득한다.
이 때, 구조보정 영상 분할 단계(520)에서 역시간 구조보정 장치가 역시간 구조보정 단계(510)에 의해 생성되는 역시간 구조 영상으로부터 각 주파수별로 깊이 방향으로 한 줄의 영상 데이터들을 추출하고, 추출된 각 주파수별 깊이 방향의 한 줄의 영상 데이터들을 주파수별로 배열하여 2차원 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 획득한다. 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG) 획득과 관련해서는 도 1 을 통해 기 설명하였으므로, 이에 대한 중복 설명은 생략한다.
이와 같이 구현함에 의해 본 발명은 공동 오프셋에 대해 추가적인 파동장까지 계산해야 하는 오프셋영역 공통 영상점모음(ODCIG : Offset-Domain Common-Image Gather)이나, 여기에 반사각에 대한 계산이 더 필요한 각도영역 공통 영상점모음(ADCIG : Angle-Domain Common-Image Gather)에 비해서 계산 비용을 현저하게 줄일 수 있는 주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 얻을 수 있다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법이 영상화 오류 검출 단계(530)를 더 포함할 수 있다.
영상화 오류 검출 단계(530)에서 역시간 구조보정 장치가 구조보정 영상 분할 단계(520)에 의해 획득되는 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 분석해 영상화 오류를 검출한다.
예컨대, 영상화 오류 검출 단계(530)에서 역시간 구조보정 장치가 CNN(Convolutional Neural Network) 등과 같은 인공지능 알고리즘을 이용해 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)으로부터 영상화 오류를 검출하도록 구현될 수 있다.
주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG)에서 수평 방향으로 이어진 줄이 많이 보이면 영상화 오류가 없어 역시간 구조보정이 성공적인 것이고, 그렇지 않고 줄이 기울어지거나 구불구불하면 영상화 오류가 있어 역시간 구조보정이 성공적이지 못한 것이므로, 영상화 오류 검출 단계(530)를 통해 주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG)에서 수평 방향으로 이어진 줄이 많이 보이는지 확인하여 영상화 오류를 검출할 수 있다.
한편, 발명의 부가적인 양상에 따르면, 역시간 구조보정 단계(510)에서 역시간 구조보정 장치가 영상화 오류 검출 단계(530)에 의해 영상화 오류가 검출된 경우, 속도 모델을 변경하여 역시간 구조보정을 재수행하도록 구현될 수 있다.
주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG)에서 수평 방향으로 이어진 줄이 많이 보이지 않고, 줄이 기울어지거나 구불구불하여 영상화 오류 검출부(130)에 의해 영상화 오류가 검출되면, 역시간 구조보정 단계(510)에서 역시간 구조보정 장치가 속도 모델을 변경하여 다시 역시간 구조보정을 재수행하여 역시간 구조보정 영상을 생성한다.
그러면, 구조보정 영상 분할 단계(520)에서 역시간 구조보정 장치가 역시간 구조보정 단계(510)에 의해 생성되는 역시간 구조 영상을 주파수별로 분할하여 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 획득하고, 영상화 오류 검출 단계(530)를 통해 영상화 오류를 검출하는 동작을 반복한다.
이와 같이 구현함에 의해 본 발명은 영상화 오류가 검출되지 않을 때까지 속도 모델을 변경하면서 역시간 구조보정을 생성하고, 이로부터 각 주파수별 깊이 방향의 한 줄의 영상 데이터들을 추출하여 주파수 순으로 차례로 배열함으로써 계산 비용을 줄일 수 있으면서도 영상화 오류가 없는 정확한 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 획득할 수 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 공동 오프셋에 대해 추가적인 파동장까지 계산해야 하는 오프셋영역 공통 영상점모음(ODCIG : Offset-Domain Common-Image Gather)이나, 여기에 반사각에 대한 계산이 더 필요한 각도영역 공통 영상점모음(ADCIG : Angle-Domain Common-Image Gather)에 비해서 계산 비용을 현저하게 줄일 수 있는 주파수 영역 공통 영상점모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 얻을 수 있다.
본 명세서 및 도면에 개시된 다양한 실시예들은 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 다양한 실시예들의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다.
따라서, 본 발명의 다양한 실시예들의 범위는 여기에서 설명된 실시예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시예들의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시예들의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
본 발명은 탄성파 탐사 자료로부터 고해상도 지하구조 영상을 추출하여 지층구조를 규명하는 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 기술분야 및 이의 응용 기술분야에서 산업상으로 이용 가능하다.
100 : 역시간 구조보정 장치
110 : 역시간 구조보정부
111 : 가상 송신원 산출부
112 : 역전파부
113 : 중첩 적분부
120 : 구조보정 영상 분할부
130 : 영상화 오류 검출부

Claims (10)

  1. 수신기에 의해 수신된 측정 데이터로부터 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성하는 역시간 구조보정부와;
    역시간 구조보정부에 의해 생성되는 역시간 구조 영상을 주파수별로 분할하여 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 획득하는 구조보정 영상 분할부를;
    포함하되,
    구조보정 영상 분할부가:
    역시간 구조보정부에 의해 생성되는 역시간 구조 영상으로부터 각 주파수별로 깊이 방향으로 한 줄의 영상 데이터들을 추출하고, 추출된 각 주파수별 깊이 방향의 한 줄의 영상 데이터들을 주파수별로 차례로 배열하여 2차원 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 획득하는 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치가:
    구조보정 영상 분할부에 의해 획득되는 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 분석해 영상화 오류를 검출하는 영상화 오류 검출부를;
    더 포함하는 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치.
  4. 제 3 항에 있어서,
    역시간 구조보정부가:
    영상화 오류 검출부에 의해 영상화 오류가 검출된 경우, 속도 모델을 변경하여 역시간 구조보정을 재수행하는 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치.
  5. 제 1 항 또는 제 3 항 또는 제 4 항에 있어서,
    역시간 구조보정부가:
    측정 데이터로부터 가상 송신원을 산출하는 가상 송신원 산출부와;
    측정 데이터를 역전파(Back-propagation) 시키는 역전파부와;
    가상 송신원 산출부에 의해 산출된 가상 송신원과, 역전파부에 의해 역전파된 측정 데이터를 중첩 적분(Convolution)하여 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성하는 중첩 적분부를;
    포함하는 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 장치.
  6. 수신기에 의해 수신된 측정 데이터로부터 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성하는 역시간 구조보정 단계와;
    역시간 구조보정 단계에 의해 생성되는 역시간 구조 영상을 주파수별로 분할하여 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG : Frequency-Domain Common-Image Gather)을 획득하는 구조보정 영상 분할 단계를;
    포함하되,
    구조보정 영상 분할 단계에서:
    역시간 구조보정 단계에 의해 생성되는 역시간 구조 영상으로부터 각 주파수별로 깊이 방향으로 한 줄의 영상 데이터들을 추출하고, 추출된 각 주파수별 깊이 방향의 한 줄의 영상 데이터들을 주파수별로 배열하여 2차원 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 획득하는 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법.
  7. 삭제
  8. 제 6 항에 있어서,
    주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법이:
    구조보정 영상 분할 단계에 의해 획득되는 주파수 영역 공통 영상점 모음(FDCIG)을 분석해 영상화 오류를 검출하는 영상화 오류 검출 단계를;
    더 포함하는 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법.
  9. 제 8 항에 있어서,
    역시간 구조보정 단계에서:
    영상화 오류 검출 단계에 의해 영상화 오류가 검출된 경우, 속도 모델을 변경하여 역시간 구조보정을 재수행하는 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법.
  10. 제 6 항 또는 제8항 또는 제 9 항에 있어서,
    역시간 구조보정 단계가:
    측정 데이터로부터 가상 송신원을 산출하는 가상 송신원 산출 단계와;
    측정 데이터를 역전파(Back-propagation) 시키는 역전파 단계와;
    가상 송신원 산출 단계에 의해 산출된 가상 송신원과, 역전파 단계에 의해 역전파된 측정 데이터를 중첩 적분(Convolution)하여 역시간 구조보정(RTM : Reverse Time Migration) 영상을 생성하는 중첩 적분 단계를;
    포함하는 주파수 영역 공통 영상점 모음 처리가 가능한 역시간 구조보정 방법.
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