P파 및 S파의 초동주시를 활용한 역산기법들을 통해 미소지진 모니터링의 진원위치의 정확도를 향상시키기 위해 시추공 3성분 수진기를 이용한 현장실험이 수행되었다. 3성분 수진기의 수평 $\times$ 성분을 자북방향으로 정렬시키고 중추낙하형 발생원을 이용한 실험을 통해 계측자료의 P파 초동의 입자움직임으로부터 진원의 방향을 추정할 수 있었다. 한편 계측자료에서 S파의 식별이 어려운 경우에도 편극필터의 적용으로 S파의 초동주시를 발췌할 수 있었다. P파 초동주시만을 이용한 역산기법은 진원위치에 대한 초기치가 진원으로부터 크게 이격되면 국부적인 최소값으로 수렴하여 정해를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 P파와 S파의 초동주시 차이를 이용한 진원위치 결정방법과 P파 초동주시만을 이용한 역산을 복합적으로 사용한 결과 진원위치의 정확도를 향상시킬 수 있었다.
KURT는 방사성폐기물 처분기술 개발을 위해 운영 중인 시설로서, 본 시설의 안전 운영을 위해 미소진동계측시스템을 구축하여 실시간으로 원격 감사관리 중에 있다. 본 시스템 구축 후 1년 간의 운영 결과, 총 14회의 진동 기록이 관측되었다. 이 중 2008년 10월 29일 공주시 남동 15 km 지점에서 발생한 규모 3.4의 지진을 제외하고는 대부분 극미소지진과 KURT 주변에서 인위적으로 발생한 진동들로 해석되었다. 현재까지의 모니터링 결과, KURT 벽면의 숏크리트 혹은 콘크리트 구조물 및 암반에서 단열의 생성 전파에 의해 발생한 고주파의 진동으로 추정되는 징후는 없는 것으로 판단된다. 미소진동계측시스템은 넓은 동작 범위의 특성을 가지며 현재 실시간으로 현장과 실내에서 감시관리 중에 있다. 본 시스템에 사용된 3 성분 수진기는 시추공에 매설하기 적당하도록 설계된 수진기로 진동 방향을 분석하여 미소진동의 진원지를 추적하는 데 적합하도록 하였다. 본 시스템에서 적용하는 계측기술은 지하공동 주변 암반의 균열현상과 낙반 등의 감시관리는 물론 모든 원자력 관련시설, 타 기간시설의 공학적 안전 진단에도 적용 가능하다.
최근 이산화탄소 지중저장 모니터링 기술 중 하나인 미소진동 모니터링 기술에 대한 관심이 증가하면서 과거에 주로 사용되었던 지오폰이나 지진계가 아닌 분포형 광섬유 센서(distributed acoustic sensing, DAS)의 적용도 증가하고 있다. 특히 DAS를 이용하여 모니터링을 수행하면 시×공간적으로 거의 연속된 자료가 기록되게 되어 자료의 양이 방대해지게 되고 빠르고 정확한 자료 처리가 중요하게 된다. 자료처리 중 이벤트 탐지 및 위상 발췌는 가장 기초적인 과정으로 모든 자료에 대해 필수적으로 수행되어야 한다. 이 논문에서는 기계학습 기반의 P, S파 위상 발췌 알고리즘을 개발하여 전통적인 위상 발췌 방법의 한계를 보완하고, 전이학습 방법을 이용하여 신호 대 잡음비가 낮은 단일 성분 자료만 존재하는 DAS 자료에도 적용이 가능하도록 하였다. 사용된 기계학습 모델은 위상 발췌에 뛰어난 성능을 보이는 합성곱 신경망 기반의 EQTransformer를 ResUNet의 특성을 포함하도록 수정하여 구성하였다. 훈련자료는 전세계적으로 기록된 지진파형 자료인 STEAD자료를 이용하였고 학습 자료에 포함되지 않은 특성들에 대해서도 좋은 성능을 보이도록 기본 자료를 다양하게 변형시킨 자료도 학습에 사용하였다. 개발된 알고리즘은 학습자료와 다른 특성을 갖는 K-net 및 KiK-net 자료에 의해 성능이 검증되었다. 또한, 전이 학습을 통해 DAS 자료의 특성에 맞게 변형시킨 후 포항 장기분지에서 측정된 DAS자료에 적용시켜 그 성능을 검증하였다.
셰일가스 개발 과정에서 수압 파쇄에 의해 발생하는 미소지진의 진원 분포는 균열대의 특성을 파악하는 데 필요한 중요한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 가상의 진원에 대하여 부정확한 속도 구조 모델이 선형 역산법을 이용한 진원 결정 프로그램인 hypoellipse와 hypoDD의 결과에 어떠한 영향을 미치는 지에 대해서 알아보았다. 총 98개의 가상 관측소를 반경 4 km의 원내에 배치하였고, 25개의 지진들이 판상으로 분포한 가상 지진 세트를 관측망의 중심부에서부터 남쪽으로 1 km 간격으로 5곳에 배치하였다(S0 ~ S4). 역산 결과의 정확성을 정량적으로 평가하기 위해 진원들의 평균 위치의 차이를 의미하는 $d_1$, 가정한 진원에 대한 면적비 r, 근사 평면과 실제 평면의 경사 차이 ${\theta}$, 근사 평면과 실제 평면의 주향 차이 ${\phi}$, 근사 평면으로부터 진원들이 떨어진 거리의 제곱평균제곱근 $d_2$, 평면상에서의 진원들의 패턴의 정확성 $d_3$의 6가지 파라미터를 정의하였다. 층상 구조를 가정한 기준 속도 구조를 만들어 합성 주시자료를 계산하였으며, 속도 구조의 부정확성을 고려하기 위하여 진원 역산에 사용한 속도 구조 모델은 각 층의 기준 속도를 중심으로 0.1 km/s, 0.2 km/s, 및 0.3 km/s의 표준편차를 가지는 정규분포를 이용하여 구성하였다. 속도의 부정확성에 비례하여 오차가 커지는 파라미터에는 $d_1$, r, ${\theta}$, 및 $d_3$가 있으며, 나머지 두 파라미터는 S4의 경우를 제외하면 속도 부정확성의 정도와 관계없이 일정한 오차를 보여준다. S0, S1, S2, S3의 경우, hypoellipse와 hypoDD 모두 비슷한 $d_1$ 값을 나타낸다. 하지만 다른 파라미터의 경우 hypoDD가 훨씬 나은 결과를 보여주며, 진원의 상대적 오차는 속도 구조의 부정확도와 관계없이 수 미터 이하이다. 수압 파쇄의 부피 양상을 알기 위한 목적으로 상대적 진원 위치 부정확성을 수 미터 이내로 제한시키기 위해서 hypoellipse에서는 0.2 km/s 이내의 속도 오차의 표준편차를 가져야하며, hypoDD에서는 속도 오차의 표준편차 값이 0.3 km/s일 때에도 상대적 진원 위치 오차를 수 미터 이내로 제한시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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