In this paper, we propose an automatic earthquake P-wave detection algorithm based on the variations of the impact momentum derived from the seismic acceleration signals. The amount of change in the impact momentum induced by the acceleration refers to the influence of buildings or facilities on the earthquake, The proposed algorithm can effectively detect the seismic P-wave by simultaneously considering the amplitude and the frequency change of the seismic wave when the earthquake occurs. Computer simulations using the observed seismic signals were performed to evaluate the validity of the induced impact momentum variation and the superiority of the proposed algorithm.
This paper presents a new approach for the detection of seismic events using accumulated changes on time-frequency domain and variable threshold. To detect seismic P-wave arrivals with rapidness and accuracy, it is that the changes on the time and the frequency domains are simultaneously used. Their changes are parameters appropriated to reflect characteristics of earthquakes over moderate magnitude(${\geq}$ magnitude 4.0) and microearthquakes. In addition, adaptively controlled threshold values can prevent false P-wave detections due to low SNR. We tested our method on real earthquakes those have various magnitudes. The proposed algorithm gives a good detection performance and it is also comparable to STA/LTA algorithm in computational complexity. Computer simulation results shows that the proposed algorithm is superior to the conventional popular algorithm (STA/LTA) in the seismic P-wave detection.
공대공 탄성파 자료를 3개 단면에서 획득하였다. 이 단면들은 한 터널을 가로지르는데 단면상의 터널의 상태는 공동, 모래로 충전, 그리고 버럭으로 충전된 상태이다. 이 세 개 단면 기록으로부터 P와 S파의 초동을 발췌하여 P와 S속도 토모그램을 작성하였다. 6개의 토모그램 중 단지 1개의 토모그램만이 터널의 영상으로 해석할 수 있는 국부적인 저속도 구간을 표출하였다. 이 토모그램은 공동상태의 터널을 지나는 단면의 P파 속도영상이다. 이 사실은 본 주시토모그래피의 공간 분해능을 산출한 수치해석결과와 일치하였다.
연구목적: 본 연구는 국내에서 발생한 지진관측기록의 P파 성분으로부터 PGV를 예측하기 위한 예측식을 도출하고 지진현장경보(Onsite EEW)신뢰성을 검증함을 목적으로 한다. 연구방법: 국내에서 발생한 627개 지진 이벤트에 대한 관측기록으로부터 P파 외의 잡음을 제거하여 기반암에서의 PGV와의 예측식을 도출하고, 이를 이용한 지진현장경보 시뮬레이션을 통해 PGV의 예측치와 관측치 비교로부터 신뢰성을 검증한다. 연구결과: P파 잡음을 제거한 지진 관측기록으로부터 Filter Picker를 사용하여 P파를 추출하고, PGV와의 회귀분석을 통해 지진현장경보를 위한 예측식을 도출했다. 현장경보 시뮬레이션 결과 경보대상 구간인 MMI IV 이상 구간에서 MMI±1 오차범위 내 80%의 성공률을 얻었다. 결론: 본 연구를 통해 국내 지진기록을 이용한 지진현장경보의 설계 가능성과 성능을 확인하였다. 유효성을 높이기 위해, 해외 지진다발지역의 중규모지진의 관측기록을 분석기록으로 추가하고, 오탐지 제어 및 지표에서의 지진파 증폭에 효과 구현이 필요하다.
본 논문에서는 진원지 주변에서 빠르고 정확한 지진 조기 경보를 수행하기 위한 선착 P파 다중 탐지 시스템과 이를 구동하기 위한 지진파 초동 탐지 및 경보 알고리즘을 개발하였다. 공용 중인 5개소(포항지역 4개소)의 건축물을 선정하여 개발한 계측 시스템을 설치하였고, 지반 진동을 실시간 모니터링하며 실증시험을 진행하였다. 실증 모니터링 중 2019년 9월 26일 포항 지역에서 규모 2.3의 지진이 발생하였다. 포항지역에 설치된 총 4개소의 시스템 중 3개소에서 P파 초동 탐지 알고리즘이 작동되어 지진동 이벤트로 기록되었다. 진원지로부터 5.5 km로 가장 가까운 계측소는 지진 발생 후 1.2초 후 P파 초동이 감지되었으며, P파 도달 후 약 1.02초 후 S파가 도달하여 다소의 경보시간을 제공해주었다. P파가 탐지된 3곳의 최대 가속도는 각각 6.28gal, 6.1gal, 5.3gal로 기록되었으며, 이벤트 경보 발령을 위한 최대 지반 가속도의 임계값(25.1gal)을 초과하지 않아 경보 알고리즘이 작동하지 않았다. 향후 지속적인 모니터링 및 분석을 통해 추가 검증이 이루어진다면 국내 실정에 맞는 실효성 높은 지진 경보 시스템으로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.
At starting point, 1D velocity models were inverted by using 430 events with P-wave 5147, S-wave 3729 from KIGAM, KMA, KEPRI, and KINS's seismic networks. A minimum 1D model shows that P-wave velocities are around $6.0{\pm}0.5\;km/s$ slowly increasing with depth between surface and 15 km. The velocities are about $6.4{\pm}0.2\;km/s$ below 15km to 35km. The earthquake data number for 3D tomography was 630 adding to previous 430 events with limitation of more than 6 station detection and relocation stability of location. The checkerboard test shows that only upper curst part from surface to 17 km have reliable resolution. The results of upper crust part present that the boundary of Gyeong-sang basin and Youngnam massif is mach well velocity variation pattern. The western part of the basin is shown as lower velocity and south-eastern part as higher. This is because that sedimentary rocks are widely located around western part of the basin and volcanic origin rocks are distributed around south-eastern part.
Rock physics modeling of sandstone reservoir from gas fields of Krishna-Godavari basin represents the link between reservoir parameters and seismic properties. The rock physics diagnostic models such as contact cement, constant cement and friable sand are chosen to characterize reservoir sands of two wells in this basin. Cementation is affected by the grain sorting and cement coating on the surface of the grain. The models show that the reservoir sands in two wells under examination have varying cementation from 2 to more than 6%. Distinct and separate velocity-porosity and elastic moduli-porosity trends are observed for reservoir zones of two wells. A methodology is adopted for generation of Rock Physics Template (RPT) based on fluid replacement modeling for Raghavapuram Shale and Gollapalli Sandstones of Early Cretaceous. The ratio of P-wave velocity to S-wave velocity (Vp/Vs) and P-impedance template, generated for this above formations is able to detect shale, brine sand and gas sand with varying water saturation and porosity from wells in the Endamuru and Suryaraopeta gas fields having same shallow marine depositional characters. This RPT predicted detection of water and gas sands are matched well with conventional neutron-density cross plot analysis.
굴절법 토모그래피를 구현하는 대부분의 컴퓨터 프로그램은 타우-피 역산 알고리즘을 이용하여 초기 모델을 생성한다. 타우-피 역산 알고리즘은 지층의 수직 분해능에 초점을 맞추기 때문에 전단 영역의 존재를 지시하는 탄성파 속도의 감소와 같은 수평적인 변화를 탐지하는데 실패하는 경우가 자주 발생한다. 본 연구에서는 타우-피 역산 알고리즘이 50미터 혹은 10개 측점 너비의 주요 전단 영역을 탐지하거나 정의하는데 실패하는 사례를 보여준다. 그럼에도 불구하고 대다수의 굴절법 토모그래피 프로그램들이 각 지층의 수직 속도 구배로 탄성파 속도를 매개화한다. 이와는 달리, 일반상반성방법(Generalized Reciprocal Method; GRM) 역산 알고리즘은 개별 지층의 수평 분해능을 강조한다. 본 연구에서는 GRM 역산 알고리즘을 이용하여 50미터 폭의 전단 영역을 성공적으로 탐지하고 정의하는 사례를 보여준다. 전단 영역의 존재는 2차원 선두파 진폭분석과 이후의 3차원 굴절법 탐사의 일환으로 수행된 몇 개의 근거리 직교 탄성파 탐사에 의해 확인된다. 또한. 송신원 기록 진폭분석 결과는 풍화대에서 수직 속도 구배보다는 속도역전이 발생하는 것을 보여준다. 결론적으로 말하면, 모든 탄성파 굴절법 탐사가 실용적으로 정확한 심도추정 결과를 제공하는 것을 목적으로 하면서도 개별 지층의 수평 분해능을 강조하는 기법들이 지질환경공학적인 응용에 더 유용한 결과를 생성한다는 것이다. 향상된 수평 분해능의 장점은 구조적 특징이 탄성파 속도의 변화 크기로부터 인식될 수 있는 2차원 트래버스(tracverse)로 얻어질 수 있다. 또한, 3차원 탐사로부터 얻어진 공간 패턴은 탄성파 속도에서는 고유한 변화나 징후를 보이지 않는 단층과 같은 구조적 특징의 인식을 가능하게 한다.
대룡 흙댐익 누수경로를 포함한 이상대 탐지를 위하여, 댐 정상부의 250 m 측선을 따라 P 파와 레일리파를 기록하였다. 5 kg 해머를 이용하여 인공적으로 소규모 지진파를 발생시켰으며, 3m 간격으로 설치한 4.5 Hz 수직지오폰 24개로 탐지하였다. 이 저수지댐과 하부 기반암의 P파 속도와 S파 겉보기속도를 초동주시와 레일리파 분산곡선 역산으로 각각 구하였다. 겉보기 동포아송비가 0.46에 달하는 높은 값들이 복통이 위치한 북서쪽 끝부분의 댐 기저와 누수저지를 위해 과거 여러 차례 그라우팅 작업을 실시한 측선 남서쪽 끝 부분의 점토코아 내에서 탐지되었다. 상부 점토코아의 높은 포아송비를 갖는 이 이상대는, 조사 후 실시한 그라우팅 작업 시 그라우트 물질이 유출된 부분에 해당한다. P파 토모그래피와 레일리파 분산곡선 역산을 함께 사용하면 흙댐의 잠재적 누수경로 및 기존 그라우팅 위치를 매우 효과적으로 탐지할 수 있다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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