기반암 심도측정을 위한 탄성파 굴절법 탐사자료 분석 결과 다음과 같은 사실을 확인 하였다. 1) 매질의 탄성파 속도는 표토층(<4 m)에서는 250 m/s, 충적층(4< < 17 m)은 2,500 m/s, 암반은 3,000 m/s 이상이다, 2) 탄성파 탐사에서 표출된 최하부 굴절면의 심도는 최대 17 m 정도로서 이는 3) 속도 및 밀도 검층 자료에서도 동일하게 심도 17 m 부근에서 속도 및 밀도의 증가가 관측된다. 반면 시추조사에 의하면 25 m 이하에서 암반(화강암)이 나타나며 결과적으로 굴절법 탄성파 탐사 및 검층기록과 시추조사 결과에서의 기반암 깊이가 서로 일치하지 않는다. 이러한 원인은 본 조사지역이 충적층의 속도가 상당히 커서 본 탐사기록의 송신원-수진점 거리($70{\sim}80m$)는 심도 25 m의 기반암 굴절파를 초동으로 기록하기 위해서는 충분하지 못한 것으로 분석하였다.
송신원의 파워 증가가 제한되고 인공잡음이 존재하는 지역에서 양질의 탄성파 자료를 획득하기 위하여 근/원기준점(reference)을 이용한 탄성파 잡음예측필터를 개발하였다. 잡음예측필터에 사용된 방법은 backpropagation 알고리즘을 이용한 3층의 인공신경망(neural network)으로서, 훈련자료(training data) 및 검증자료(testing data)에 훈련된 잡음예측필터를 적용시 신호대잡음비(signal-to-noise ration)를 약 3배 정도 증가시켰다. 그러나, 일반적으로 전기, 전자탐사 자료의 질을 향상하기 위해 사용되는 스케일링(scaling)기법으로는 전혀 탄성파의 잡음을 제거할 수 없었다.
1년 시차를 두고 획득한 3차원 탄성파 자료를 분석한 결과 매질의 탄성파 속도 변화를 관찰할 수 있었다. 이 1년 기간 중에 연구지역 내에 있는 철로 지반에 대한 지반보강 공사가 실시되었다. 두 탄성파 자료중합 단면으로부터 첫번째 반사면의 시간을 비교한 결과 연구지역의 상당 부분에서 매질의 속도가 감소된 것을 관찰할 수 있었으나 철로지반 부근에서는 속도감소를 인지할 수 없었다.
본 연구에서는 3차원 탄성파 자료를 데이터베이스화하고 이를 3차원적으로 분석하는데 필요한 도구인 모델링 및 시각화 소프트웨어를 개발하였다. 본 소프트웨어는 3차원 공간을 수직 및 수평 폴리곤으로 분할하고 이 폴리곤에 탄성파의 모든 속성정보와 기타 공간정보를 저장하도록 하였다. 탄성파 해석과정과 그 결과의 분석을 용이하게 하기 위하여 임의단면에서 특이 패턴의 반자동 디지타이징과 그 결과의 DB화를 가능하게 하였다. 정의된 패턴은 3차원으로 모델링하고 시각화할 수 있다.
해양 탄성파 탐사 시 깊은 심도의 지하구조를 영상화하기 위해서는 원거리 벌림자료의 취득 및 처리가 필수적이다. 이러한 원거리 벌림자료에 대해 일반적인 자료처리를 적용하게 되면 탄성파 이방성으로 인해 과도한 수직 시간차 늘어짐과 비쌍곡선 무브아웃 현상이 발생하여 정확한 지하구조를 도출하기가 어렵다. 한국지질자원연구원은 2017년 울릉분지 해역의 심부 지질구조 파악을 위하여 5.7 km 스트리머와 해저면 지진계를 이용해서 2차원 해양·해저면 복합 탄성파 탐사를 수행하였다. 이 연구에서는 스트리머를 이용해 취득된 원거리 벌림자료에 대해 속도와 이방성 변수의 순차 반복적인 갱신을 통해 실제 지질구조를 반영한 속도 및 이방성 변수를 최종적으로 획득하고 이를 이용하여 이방성 참반사보정을 수행하였다. 그 결과 등방성 참반사보정과 달리 탄성파 이방성의 영향으로 인해 긴 벌림거리 트레이스에서 비쌍곡선 무브아웃을 보이던 반사파 에너지가 수평으로 잘 정렬되는 것을 확인하였다. 또한 반사에너지의 늘어짐이 줄어들어 반사면 모양 및 위치 왜곡 문제가 해소되어 보다 정밀하고 정확한 참반사보정 단면을 획득할 수 있었다.
2008년 4월, 한국지질자원연구원은 동해 울릉분지 내에 있는 가스하이드레이트 유망지역을 대상으로 OBS를 이용하여 광각 탄성파 탐사를 실시하였다. 이 탐사는 광각 탄성파 자료를 통해 가스하이드레이트 부존 심도에서의 2차원 탄성파 속도 분포를 규명하기 위한 것으로서, 탐사지역의 층서구조와 기본 속도구조 도출을 위해 64채널 스트리머를 사용한 2차원 탄성파 반사법 탐사도 동시에 수행하였다. 취득한 광각 반사파 자료는 $\tau$-p 분석을 통해 각각의 OBS가 위치한 지점에서의 1차원 구간속도를 구하고 이렇게 구한 속도모델은 최종 속도 분포를 도출하기위해 사용된 탄성파 주시 역산법을 적용하는데 있어서 빠른 수렴을 위한 초기 속도 모델로 활용하였다. 초기 층서 모델은 2차원 반사법 탐사에서 얻은 중합자료를 바탕으로 작성하였고 최상위층에서부터 하위층으로 순차적으로 모델링 및 역산을 수행하는 layer stripping 방식으로 최종 속도 모델을 도출하였다. 본 연구를 통해 탐사지역의 가스하이드레이트 존재로 인한 BSR 위아래 층의 속도 역전현상 뿐만 아니라 컬럼/침니 구조에서의 속도가 주변보다 높음을 확인할 수 있었다.
저류층 내에 부존되어 있는 탄화수소의 매장량을 계산하기 위해서는 그 저류층의 공극률이 필요하다. 일반적으로 시추공 이외의 지역에 대한 공극률은 시추공에서 얻은 공극률 검층자료로부터 외삽하여 얻지만, 시추공을 포함한 지역에서 획득한 탄성파탐사 자료가 존재하는 경우 시추공 자료와 함께 탄성파 탐사 자료를 이용하여 시추공 이외의 지역에서 보다 정확한 유사 공극률을 추출해낼 수 있다. 이 연구에서는 다항식 신경망 기법을 이용하여 탄성파 탐사 자료와 공극률 검층 자료로부터 유사 공극률 검층 자료를 생성하는 모듈을 개발하였다. 먼저 탄성파 탐사 자료로부터 추출된 지하매질의 특성을 나타내는 탄성파 속성(seismic attribute)과 심도에 따른 시간의 자료로 변환된 공극률 검층 자료로부터 다항식 신경망 기법을 사용하여 상관계수를 추출하였고 이 계수를 이용하여 시추공이 없는 지역에서의 공극률 정보를 생성하였다. 한편, 개발된 모듈에서는 보다 정확한 공극률을 획득하기 위하여 각각의 탄성파 속성들과 공극률 검층 자료와의 상관성 분석을 통해 상관성이 높은 탄성파 속성들을 사용하였다. 개발된 다항식 신경망 모듈의 신뢰성, 활용성을 검증하기 위하여 개발된 모듈을 북해 F3 지역의 현장자료에 적용하고, 얻어진 결과를 상용 프로그램에서 사용되는 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과와 비교하였다. 두 방법으로부터 얻은 결과들은 유사한 결과를 보였으며 이를 통해 개발된 모듈의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 또한, 다항식 신경망 기법으로부터 얻어진 유사 공극률 검층 자료가 확률론적 신경망 기법을 통해 얻어진 결과보다 실제 값에 더 가깝다는 것을 보여주었다. 따라서 북해 F3 지역과 같이 시추공 자료가 부족한 지역에서는 다항식 신경망 기법이 효과적임을 알 수 있었다.
해저면 탄성파 탐사는 4성분 수신기를 해저면에 설치하여 자료를 측정하는 자료 취득 기법으로 기존의 탄성파 탐사 자료 취득 기법보다 향상된 품질의 자료를 얻을 수 있다. 그러나 해저면 탄성파 탐사는 자료 취득 비용이 매우 높아 사용할 수 있는 수신기의 개수가 제한된다는 단점이 있다. 자료 취득에 적은 수의 수신기만을 사용하기 때문에 해저면 탄성파 탐사로 취득한 자료는 트레이스 간의 연속성이 떨어지고, 이로 인해 공간 알리아싱 등의 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 수신기 개수가 적은 해저면 탄성파 자료의 영상 품질을 향상시키기 위해 미러 이미징(mirror imaging) 알고리즘을 사용해 키르히호프(Kirchhoff) 참반사 보정을 구현하였다. 미러 이미징 알고리즘을 적용하기 위해서는 상향/하향 파동장을 분리한 후 하향 파동장을 사용해야 하며, 본 연구에서는 P-Z summation 기법을 사용해 파동장을 분리하였다. 수치 예제를 통해 미러 이미징 알고리즘을 사용한 참반사 보정 결과가 전통적인 참반사 보정 결과보다 더 넓은 범위를 영상화 할 수 있음을 확인하였고, 특히 천부 지층에서 그 효과가 뚜렷함을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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