Development of a Data Integration Tool for Hydraulic Conductivity Map and Its Application

수리전도도맵 작성을 위한 자료병합 툴 개발과 적용

  • Ryu, Dong-Woo (Geotechanical Engineering Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources(KIGMAM)) ;
  • Park, Eui-Seup (Geotechanical Engineering Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources(KIGMAM)) ;
  • Kenichi, Ando (Civil Engineering Technology Division, Obayashi Corporation) ;
  • Kim, Hyung-Mok (Geotechanical Engineering Division, Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources(KIGMAM))
  • 류동우 (한국지질자원연구원 지반안전연구부) ;
  • 박의섭 (한국지질자원연구원 지반안전연구부) ;
  • 안등현일 (오바야시건설회사 토목기술본부) ;
  • 김형목 (한국지질자원연구원 지반안전연구부)
  • Published : 2007.12.31

Abstract

Measurements of hydraulic conductivity are point or interval values, and are highly limited in their number. Meanwhile, results of geophysical prospecting can provide the information of spatial variation of geology, and abundant in number. In this study, it was aimed to develop a data integration tool for constructing a hydraulic conductivity map by integrating geophysical data and hydraulic conductivity measurements. The developed code employed a geostatistical optimization method, simulated annealing (SA), and consists of 4 distinct computation modules by which from exploratory data analysis to postprocessing of the simulation were processed. All these modules are equipped with Graphical User Interface (GUI). Validation of the developed code was evaluated in-situ in characterizing hydraulic characteristics of highly permeable fractured zone.

암반의 수리적 특성 및 지하수 유동 양상을 파악하는데 요구되는 수리전도도맵 작성시, 투수시험 자료의 자료수 한계를 극복하고 수리전도도맵의 신뢰도 향상을 목적으로 물리탐사 결과 자료와의 병합툴을 개발하고 현장 적용해 보았다. 개발된 병합툴은 지구통계학적 최적화 시뮬레이션 기법 중의 하나인 모의 담금질 기법(Simulated Annealing)을 활용하였으며, 시뮬레이션에 필요한 전처리 과정과 후처리 과정을 포함한 4개의 모듈로 구성되었다. 파쇄대 수리특성의 파악 및 가시화를 위한 현장 적용 결과, 시추공 사이의 비조사 영역에서의 투수특성의 변화를 파악하는데 유용하게 적용될 수 있음을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 류동우, 김택곤, 허종석, 2003, RMR의 불확실성 모델링을 위한 지구통계학적 시뮬레이션 기법에 관한 연구, 터널과 지하공간., Vol 13, No.2, pp. 87-99
  2. 신동훈, 지준, 이두성, 2003, 지반조사를 위한 PC기반의 3차원 탄성파 자료처리시스템 개발: 한국지구시스템공학회지, Vol. 40, No.1, pp. 48-57
  3. Ando, K., H. M. Kim, S. Sakashita, K. Yoshimura, P. Bruines, S. Nishiyama and Y. Ohnishi, 2006, Stochastic approach for hydraulic conductivity field based on elastic wave velocity dispersion, Western Pacific Geophysics Meeting, H21C, Beijing, H21C-02
  4. Englund, E. and Sparks, A., 1988, Geo-EAS 1.2.1 User's Guide, EPA Report #60018-91/008 EPA-EMSL, Las Vegas, NV
  5. Deutsch, C.V. and Joumel, A.G., 1998, GSLIB: Geostatistical Software Library and User's Guide, Oxford University Press, New York, 2nd Edition, p. 369
  6. Kirkpatrick, S., Gelatt, C.D., and Vecchi, M.P., 1983, Optimization by simulated annealing, Science 220, pp.671-680 https://doi.org/10.1126/science.220.4598.671
  7. Ryn, D.W., Son, B.K., Song, W.K. and Lee, C.I., 2006, A probabilistic assessment of the effect of tunnelling on groundwater system considering the uncertainty of hydraulic conductivity, Tunnelling and Underground Space Technology, Vol. 21, No.3, pp. 445 https://doi.org/10.1016/j.tust.2005.12.085