Recently, AVO analysis has been widely used in oil exploration with seismic subsurface section as a direct indicator of the existence of the gas. In the case of the deep reservoirs like the gas reservoirs in the East-sea, it is often difficult to observe AVO responses in CMP gathers even though the bright spots are shown in the stacked section. Because the reservoir becomes more consolidated as its depth deepens, P-wave velocity does not decrease significantly when the pore fluid is replaced by the gas. Thus the difference in Poisson's ratio, which is a key factor for AVO response, between the reservoir and the layer above it does not increase significantly. In this study, we analyzed the effects of Poisson's ratio difference on AVO response with a variety of Poisson's ratios for the upper and lower layers. The results show that, as the difference in Poisson's ratio between the upper and lower layers decreases, the change in the reflection amplitude with incidence angle decreases and AVO responses become insignificant. To consider the limitation of AVO responses shown in the gas reservoir in East-sea, the velocity model was made by simulation Gorae V structure with seismic data and well logs. The results of comparing AVO responses observed from the synthetic data with theoretical AVO responses calculated by using material properties show that the amount of the change in reflection amplitude with increasing incident angle is very small when the difference in Poisson's ratio between the upper and lower layers is small. In addition, the characteristics of AVO responses were concealed by noise or amplitude distortion arisen during preprocessing. To overcome such limitations of AVO analysis of the data from deep reservoirs, we need to acquire precisely reflection amplltudes In data acquisition stage and use processing tools which preserve reflection amplitude in data processing stage.
Park Jung-Jae;Ko Seung-Won;Shin Chang-Soo;Suh Jung-Hee
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.5
no.3
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pp.178-184
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2002
For economy and convenience, seismic refraction survey is widely used in surveying for large civil engineering work. The purpose of this study is to obtain the numerical responses of various models using Kirchhoff migration, and to analyze its application to the real data processing. Synthetic traveltime curve was calculated by vidale's algorithm, and various models such as 2 or 3 layer model and irregular topography model are tested to simulate the response of real structure. In order to compare the effect of initial velocity model, true velocity models, inversion results by tomography, smooth velocity models are used as an initial guess. The responses of model data show that the algorithm of this study is more sensitive to initial velocity model than the reflection survey, so choosing a suitable initial velocity model will be the most important thing in real data processing.
Urban conditions, such as existing underground facilities and ambient noise due to cultural activity, restrict the general application of conventional geophysical techniques. At a tunnelling site in an urban area along an existing railroad, we used the refraction microtremor (REMI) technique (Louie, 2001) as an alternative way to get geotechnical information. The REMI method uses ambient noise recorded by standard refraction equipment and a linear geophone array to derive a shear-wave velocity profile. In the inversion procedure, the Rayleigh wave dispersion curve is picked from a wavefield transformation, and iteratively modelled to get the S-wave velocity structure. The REMI survey was carried out along the line of the planned railway tunnel. At this site vibrations from trains and cars provided strong seismic sources that allowed REMI to be very effective. The objective of the survey was to evaluate the rock mass rating (RMR), using shear-wave velocity information from REMI. First, the relation between uniaxial compressive strength, which is a component of the RMR, and shear-wave velocity from laboratory tests was studied to learn whether shear-wave velocity and RMR are closely related. Then Suspension PS (SPS) logging was performed in selected boreholes along the profile, in order to draw out the quantitative relation between the shear-wave velocity from SPS logging and the RMR determined from inspection of core from the same boreholes. In these tests, shear-wave velocity showed fairly good correlation with RMR. A good relation between shear-wave velocity from REMI and RMR could be obtained, so it is possible to estimate the RMR of the entire profile for use in design of the underground tunnel.
Kim, Ji-Soo;Lee, Jae-Young;Seo, Yong-Seok;Ju, Hyeon-Tae
The Journal of Engineering Geology
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v.23
no.4
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pp.457-465
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2013
We integrated and correlated datasets from surface and subsurface geophysics, drilling cores, and engineering geology to identify geological interfaces and characterize the joints and fracture zones within the rock mass. The regional geometry of a geologically weak zone was investigated via a fence projection of electrical resistivity data and a borehole image-processing system. Subsurface discontinuities and intensive fracture zones within the rock mass are delineated by cross-hole seismic tomography and analyses of dip directions in rose diagrams. The dynamic elastic modulus is studied in terms of the P-wave velocity and Poisson's ratio. Subsurface discontinuities, which are conventionally identified using the N value and from core samples, can now be identified from anomalous reflection coefficients (i.e., acoustic impedance contrast) calculated using a pair of well logs, comprising seismic velocity from suspension-PS logging and density from logging. Intensive fracture zones identified in the synthetic seismogram are matched to core loss zones in the drilling core data and to a high concentration of joints in the borehole imaging system. The upper boundaries of fracture zones are correlated to strongly negative amplitude in the synthetic trace, which is constructed by convolution of the optimal Ricker wavelet with a reflection coefficient. The standard deviations of dynamic elastic moduli are higher for fracture zones than for acompact rock mass, due to the wide range of velocities resulting from the large numbers of joints and fractures within the zone.
Recent rapid advances in computer hardware performance have led to relatively low computational costs, increasing the number of applications of machine-learning techniques to geophysical problems. In particular, deep-learning techniques are gaining in popularity as the number of cases successfully solving complex and nonlinear problems has gradually increased. In this paper, applications of seismic data denoising methods using deep-learning techniques are introduced and investigated. Depending on the type of attenuated noise, these studies are grouped into denoising applications of coherent noise, random noise, and the combination of these two types of noise. Then, we investigate the deep-learning techniques used to remove the corresponding noise. Unlike conventional methods used to attenuate seismic noise, deep neural networks, a typical deep-learning technique, learn the characteristics of the noise independently and then automatically optimize the parameters. Therefore, such methods are less sensitive to generalized problems than conventional methods and can reduce labor costs. Several studies have also demonstrated that deep-learning techniques perform well in terms of computational cost and denoising performance. Based on the results of the applications covered in this paper, the pros and cons of the deep-learning techniques used to remove seismic noise are analyzed and discussed.
Optimal data processing parameters were designed to attenuate multiples in seismic data acquired in the south-eastern area of the East Sea, in 2008. Bunch of multiples caused by shallow sea water depth were perceived periodically up to two way travel time of 1,750 ms at every 250 ms over seismic traces. We abbreviated sea bottom multiple as SBM, Peg-leg multiple as PLM, and free-surface multiple as FSM. To attenuate these multiples, seismic data processing flow was constructed including NMO, stack, minimum phase predictive deconvolution filter and wave equation multiple rejections (WEMR). Prevalent multiples were suppressed by predictive deconvolution and remaining multiples were attenuated by WEMR. We concluded that combining deconvolution with WEMR was effective to a seismic data of study area. Derived parameter can be applied to the seismic data processing on adjacent survey area.
Cho, Sung Oh;Joung, Inseok;Kim, Bitnarae;Jang, Hanna;Jang, Seonghyung;Hayashi, Koich;Nam, Myung Jin
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.25
no.1
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pp.14-25
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2022
The passive surface wave method measures seismic signals from ambient noises or vibrations of natural phenomena without using an artificial source. Since passive sources are usually in lower frequencies than artificial ones being able to ensure the information on deeper geological structures, the passive surface wave method can investigate deeper geological structures. In the passive method, frequency dispersion curves are obtained after data acquisition, and the dispersion curves are analyzed by assuming 1D-layered earth, which is like the method of active surface wave survey. However, when computing dispersion curves, the passive method first obtains and analyzes coherence curves of received signals from a set of receivers based on spatial autocorrelation. In this review, we explain how passive surface wave methods measure signals, and make data processing and interpretation, before analyzing field application cases.
In this study, we propose a joint inversion method, using genetic algorithms, to determine the shear-wave velocity structure of deep sedimentary layers from receiver functions and surface-wave phase velocity. Numerical experiments with synthetic data indicate that the proposed method can avoid the trade-off between shear-wave velocity and thickness that arises when inverting the receiver function only, and the uncertainty in deep structure from surface-wave phase velocity inversion alone. We apply the method to receiver functions obtained from earthquake records with epicentral distances of about 100 km, and Rayleigh-wave phase velocities obtained from a microtremor array survey in the Kanto Plain, Japan. The estimated subsurface structure is in good agreement with the previous results of seismic refraction surveys and deep borehole data.
Analysis of correlation and behavior characteristics at elastic wave velocity have studied on Korean rock data after checking population size and Chi-square method. Behavior characteristics are quite different from each rock and mechanical parameters at elastic wave velocity. This study shows it is necessary to analize correlation to rock behavior characteristics for correct answer from natural rock.
Lee, Dawoon;Chung, Wookeen;Shin, Sungryul;Bae, Ho Seuk
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.20
no.4
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pp.199-206
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2017
Field data obtained from marine exploration are influenced by various environmental factors such as wind, waves, tidal current and flow velocity of a background medium. Most environmental factors except for the flow velocity are properly corrected in the data processing stage. In this study, the wave equation modeling considering flow velocity is used to generate observation data, and numerical experiments using the observation data were conducted to analyze the effect of flow velocity on waveform inversion. The numerical examples include the results with unrealistic flow velocities. In addition, an algorithm is suggested to numerically extract flow velocity for waveform inversion. The proposed algorithm was applied to the modified Marmousi2 model to obtain the results depending on the flow velocity. The effect of flow velocity on updated physical properties was verified by comparing the inversion results without considering flow velocity and those obtained from the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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