In this study geostatistical technique using indicator kriging was performed to evaluate the optimal rock mass classification by integrating the various geophysical information such as borehole data and geophysical data. To get the optimal kriging result, it is necessary to devise the suitable technique to integrate the hard (borehole) and soft (geophysical) data effectively. Also, the model parameters of the variogram must be determined as a priori procedure. Iterative non-linear inversion method was implemented to determine the model parameters of theoretical variogram. To verify the algorithm, behaviour of object function and precision of convergence were investigated, revealing that gradient of the range is extremely small. This algorithm for the field data was applied to a mountainous area planned for a large-scale tunneling construction. As for a soft data, resistivity information from AMT survey is incorporated with RMR information from borehole data, a sort of hard data. Finally, RMR profiles were constructed and attempted to be interpreted at the tunnel elevation and the upper 1D level.
Kim Ji-Soo;Han Su-Hyung;Kim Hak-Soo;Choi Won-Suk;Jung Chang-Ho
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.4
no.4
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pp.133-144
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2001
An effective seismic reflection technique for mapping the cavities and bedrock surface in carbonate rocks is described. The high resolution seismic reflection images were successfully registered by using the hydrophones employed in the stream-water driven trench, and were effectively focused by applying optimal data processing sequences. The strategy included enhancement of the signal interfered with the large-amplitude scattering noise, through pre- and post stack processing such as time-variant filtering, bad-trace editing, residual statics, velocity analysis, and careful muting after NMO (normal moveout) correction. The major reflections including the bedrock surface were mapped with the desired resolution and were correlated to the seismic crosshole tomographic data. Shallow major reflectors could be identified and analyzed on the AGC (auto gain control)-applied field records. Three subhorizontal layers were identified with their distinct velocities; overburden (<3000 m/s), sediments (3000-4000 m/s), limestone bedrock (>4000 m/s). Taking into account of no diffraction effects in the field records, gravel-rich overburdens and sediments are considered to be well sorted. Based on the images mapped consistently on the whole survey line and seismic velocity increasing with depth, this area probably lacks in sizable cavities (if any, no air-filled cavities).
A resistivity method has been applied to wide range of engineering and environmental problems with the help of automatic and precise data acquisition. Thus, more accurate modeling and inversion of time-lapse monitoring data are required since resistivity monitoring has been introduced to quantitatively find out subsurface changes With respect to time. Here, we used the finite element method (FEM) for 3D resistivity modeling since the method is easy to realize complex topography and arbitrary shaped anomalous bodies. In the FEM, the linear elements, also referred to as first order elements, have certain advantages of simple formulation and narrow bandwidth of system equation. However, the linear elements show the poor accuracy and slow convergence of the solution with respect to the number of elements or nodes. To achieve the higher accuracy of finite element solution, high order elements are generally used. In this study, we developed a 3D resistivity modeling program using high order Serendipity elements. Comparing the Serendipity element solutions for a cube model with the linear element solutions, we assured that the Serendipity element solutions are more accurate than the linear element solutions in the 3D resistivity modeling.
Marine seismic data have not only primary signals from subsurface but also ghost signals reflected from the sea surface. The ghost decreases temporal resolution of seismic data because it attenuates specific frequency components. For eliminating the ghost signals effectively, the exact ghost delaytimes and reflection coefficients are required. Because of undulation of the sea surface and vertical movements of airguns and streamers, the ghost delaytime varies spatially and randomly while acquiring seismic data. The reflection coefficient is a function of frequency, incidence angle of plane-wave and the sea state. In order to estimate the proper ghost delaytimes considering these characteristics, we compared the ghost delaytimes estimated with L-1 norm, L-2 norm and kurtosis of the deghosted trace and its autocorrelation on synthetic data. L-1 norm of autocorrelation showed a minimal error and the reflection coefficient was calculated using Kirchhoff approximation equation which can handle the effect of wave height. We applied the estimated ghost delaytimes and the calculated reflection coefficients to remove the source and receiver ghost effects. By removing ghost signals, we reconstructed the frequency components attenuated near the notch frequency and produced the migrated stack section with enhanced temporal resolution.
Yu, Huieun;Joung, In Seok;Lim, Bosung;Nam, Myung Jin
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.24
no.3
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pp.113-130
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2021
Recently, ground-penetrating radar (GPR) surveys have been actively employed to obtain a large amount of data on occurrences such as ground subsidence and road safety. However, considering the cost and time efficiency, more intuitive and accurate interpretation methods are required, as interpreting a whole survey data set is a cost-intensive process. For this purpose, GPR data can be subjected to attribute analysis, which allows quantitative interpretation. Among the seismic attributes that have been widely used in the field of exploration, complex trace analysis and similarity are the most suitable methods for analyzing GPR data. Further, recently proposed attributes such as edge detecting and texture attributes are also effective for GPR data analysis because of the advances in image processing. In this paper, as a reference for research on the attribute analysis of GPR data, we introduce the useful attributes for GPR data and describe their concepts. Further, we present an analysis of the interpretation methods based on the attribute analysis and past cases.
Woohyun Son;Yunsuk Choi;Seonghyung Jang;Donghoon Lee;Snons Cheong;Yonghwan Joo;Byoung-yeop Kim
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.26
no.4
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pp.229-237
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2023
The use of artificial sources such as explosives and mechanical vibrations for seismic exploration in urban areas poses challenges, as the vibrations and noise generated can lead to complaints. As an alternative to artificial sources, the surface waves generated by traffic noise can be used to investigate the subsurface properties of urban areas. However, traffic noise takes the form of plane waves moving continuously at a constant speed. To apply existing surface wave processing/inversion techniques to traffic noise, the recorded data need to be transformed into a virtual shot gather format using seismic interferometry. In this study, various seismic interferometry methods were applied to traffic noise data, and the optimal method was derived by comparing the results in the Radon and F-K domains. Additionally, the data acquired using various receiver arrays were processed using seismic interferometry, and the results were compared and analyzed to determine the most optimal receiver array direction for exploration.
In this study, we analyze the structure of the Korea-Japan Joint Development Zone (JDZ) using gravity, magnetic, and seismic data. Gravity and magnetic data analysis confirmed that the Jeju Basin exhibits low anomalies compared to adjacent areas. We applied the total gradient to the Bouguer anomaly to identify basin boundaries, and computed the analytic signal from the total magnetic anomaly data to enhance the edges of the magnetic anomalies. The Taiwan-Sinzi Belt, exhibits high magnetic anomalies and crosses the center of the JDZ in the northeast-southwest direction; we presume that intrusive rocks are sporadic in the JDZ. The 3D inversion results of the gravity and magnetic data show a strong correlation between magnetic susceptibility and density (i.e. a low-density zone in the Jeju Basin and the Ho Basin, and a high magnetic susceptibility distribution in the Taiwan-Sinzi Belt). Comparison of the density and seismic profiles of the Jeju Basin shows that high densities are associated with sill, horst, and basement highs, whereas low densities are associated with basement low and grabens. These results suggest that interpretations based on seismic, gravity and magnetic data can effectively reveal the subsurface structure of the JDZ.
Lee, Sang Yun;Song, Ki-Il;Kang, Kyung Nam;Ryu, Hee Hwan
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.24
no.4
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pp.341-353
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2022
Pipelines are buried in urban area, and the position (depth and orientation) of buried pipeline should be clearly identified before ground excavation. Although various geophysical methods can be used to detect the buried pipeline, it is not easy to identify the exact information of pipeline due to heterogeneous ground condition. Among various non-destructive geo-exploration methods, ground penetration radar (GPR) can explore the ground subsurface rapidly with relatively low cost compared to other exploration methods. However, the exploration data obtained from GPR requires considerable experiences because interpretation is not intuitive. Recently, researches on automated detection technology for GPR data using deep learning have been conducted. However, the lack of GPR data which is essential for training makes it difficult to build up the reliable detection model. To overcome this problem, we conducted a preliminary study to improve the performance of the detection model using finite difference time domain (FDTD)-based numerical analysis. Firstly, numerical analysis was performed with homogeneous soil media having single permittivity. In case of heterogeneous ground, numerical analysis was performed considering the ground heterogeneity using fractal technique. Secondly, deep learning was carried out using convolutional neural network. Detection Model-A is trained with data set obtained from homogeneous ground. And, detection Model-B is trained with data set obtained from homogeneous ground and heterogeneous ground. As a result, it is found that the detection Model-B which is trained including heterogeneous ground shows better performance than detection Model-A. It indicates the ground heterogeneity should be considered to increase the performance of automated detection model for GPR exploration.
Due to the long tectonic history and the very complex geologic formations in Korea, the anisotropic characteristics of subsurface material may often change very greatly and locally. The algorithms commonly used, however, may not give sufficiently precise computational results of traveltime data particularly for the complex and strong anisotropic model, since they are based on the two-dimensional (2D) earth and/or weak anisotropy assumptions. This study is intended to develope a three-dimensional (3D) modeling algorithm to precisely calculate the first arrival time in the complex anisotropic media. Considering the complex geology of Korea, we assume 3D TTI (tilted transversely isotropy) medium having the arbitrary symmetry axis. The algorithm includes the 2D non-linear interpolation scheme to calculate the traveltimes inside the grid and the 3D traveltime mapping to fill the 3D model with first arrival times. The weak anisotropy assumption, moreover, can be overcome through devising a numerical approach of the steepest descent method in the calculation of minimum traveltime, instead of using approximate solution. The performance of the algorithm developed in this study is demonstrated by the comparison of the analytic and numerical solutions for the homogeneous anisotropic earth as well as through the numerical experiment for the two layer model whose anisotropic properties are greatly different each other. We expect that the developed modeling algorithm can be used in the development of processing and inversion schemes of seismic data acquired in strongly anisotropic environment, such as migration, velocity analysis, cross-well tomography and so on.
An, Joon-Sang;Kang, Kyung-Nam;Song, Ki-Il;Kim, Byung-Chan
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.20
no.2
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pp.287-303
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2018
In recent years, the occurrence of ground subsidence phenomenon is frequent in Korea. The Korean government has enacted a special law on underground safety and the law will be enforced from January 1, 2018. Under this new law, underground excavation should be assessed for underground safety impacts. After excavation construction, periodic geophysical surveys should be conducted to investigate the occurrence of underground cavities. When underground cavities were discovered, the underground safety was assessed through numerical analysis. However, it is controversial because the method of numerical modeling the discovered underground cavity is due to be established. In this study, the effect of the depth of the underground cavity from the shape of the underground cavity to the underground cavity was studied using a continuum analysis program. In this study, a method to reflect the shape of the underground cavity to the numerical modeling is presented. The relationship between the shape and depth of the underground cavity, and the factor of safety calculated by the shear strength reduction method (SSR) is presented. The results of this study are expected to form the basic data on underground safety impact assessment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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