탄성파 탐사는 지하자원 개발, 지반 조사, 지층 모니터링 등에 널리 사용되고 있는 지구물리탐사 방법으로 정확한 지층 구조 영상을 제공해주기 때문에 지층의 지질학적 특성 해석에 필수적으로 활용된다. 일반적으로는 탄성파 구조 보정 영상을 시각적으로 분석하여 지질학적 특성을 해석하지만 최근에는 탄성파 구조 보정 자료에 대한 정량적인 분석을 통해 원하는 지질학적 특성을 정확하게 추출하고 해석하는 탄성파 속성 분석이 널리 연구되고 있다. 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료에 기반한 지질학적 해석에 정량적인 근거를 제시해줄 수 있기 때문에 석유 및 가스 저류층 분석, 단층 및 균열대 조사, 지층 가스 분포 파악 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 탄성파 속성 분석은 탄성파 자료 내 잡음에 취약하므로 속성 분석의 정확도 향상을 위해서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 추가적인 잡음 제거가 수반되어야 한다. 본 연구에서는 중합 후 탄성파 자료에 대한 무작위 잡음 제거 및 및 탄성파 속성 분석 정확도 개선을 위해 4가지의 잡음 제거 방법을 적용하고 비교한다. FX 디콘볼루션, DSMF, Noise2Noiose, DnCNN을 각각 포항 영일만 고해상 탄성파 자료에 적용하여 탄성파 무작위 잡음을 제거하고 잡음이 제거된 탄성파 자료로부터 에너지, 스위트니스, 유사도 속성을 계산한다. 그리고 각 잡음 제거 방법의 특성, 잡음 제거 결과, 탄성파 속성 분석 결과를 정성적 및 정량적으로 분석한 후, 이를 기반으로 탄성파 속성 분석 결과 향상을 위한 최적의 잡음 제거 방법을 제안한다.
The purpose of the present study is to analyse characteristics of the background noise for the broadband seismic stations in KMA. It is well known that the background noise arises continuously from long period microseism, sea waves, minute changes of atmospheric pressure, seasonal temperature change of the ground surface, culture activities, and etc. The background noise shows spatial and temporal changes and it has various characteristics such as its spectral amplitudes in frequency domain are not constant Such the background noise gives considerable influences on the quality of seismic record. To investigate annual variations, the background noise was separated into high frequency components of above 1Hz More larger average amplitude is found in winter than other seasons. The average amplitude for 12 seismic stations are compared. It is known that the background noise is considerably larger in stations located in island region such as Jeju, Ulleungdo, and Bagryeongdo seismic stations. However the noise is relatively small in inland stations such as Chuncheon, Chungju and Uljin seismic stations.
지진 관측소의 지진 관측 능력은 관측소의 잡음 수준에 좌우되어 잡음 수준이 높은 관측소는 작은 규모의 지진 또는 원거리의 지진에 의한 약한 지반 진동을 감지하기 어렵다. 그러므로 지진관측망의 지진 관측 능력을 고려하기 위해서는 지진관측소의 분포뿐만 아니라 각 관측소의 잡음 수준을 고려해야 한다. 대부분의 국내 지진관측소는 1 Hz 이상의 주파수 대역에서 인간의 활동에 의한 영향을 받고 있으며, 이로 인해 주간과 야간의 잡음 수준 차이가 나타난다. 이러한 잡음 변화에 따른 지진 관측 능력의 차이와 분포를 살펴보기 위해 2005년부터 2007년까지 한국지질자원연구원과 기상청에서 운영하는 광대역 관측소 30개소의 잡음 분석 결과를 이용하였다. 각 관측소의 잡음 수준을 고려하였을 때 야간에는 규모 2.4 정도 이상의 지진이 내륙에서 발생한 것을 관측할 수 있는 반면, 주간에는 규모 2.6 정도의 지진 관측 능력을 보였다.
탄성파 자료 취득 시 신호와 함께 기록되는 다양한 형태의 잡음은 탄성파 자료의 정확한 해석을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 탄성파 자료의 잡음 제거는 탄성파 자료 처리 과정 중 필수적인 절차이므로 기계 학습을 포함한 다양한 방식의 잡음 제거 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비지도 학습 기반의 탄성파 잡음 제거 모델을 이용하여 중합 전 탄성파 자료의 잡음 제거를 수행하고자 하였으며 총 세 가지의 비지도 학습 기반 기계 학습 모델을 비교하였다. 세 가지의 비지도 학습 모델은 N2NUNET, PATCHUNET, DDUL로 각각 서로 다른 신경망 구조를 통해 정답 자료 없이 탄성파 잡음을 제거한다. 세 가지 모델들을 인공 합성 및 현장 중합 전 탄성파 자료에 적용하여 잡음을 제거한 후 그 결과를 정성적·정량적으로 분석하였으며, 분석 결과 세 가지 비지도 학습 모델 모두 인공 합성 및 현장 자료의 탄성파 잡음을 적절히 제거하였음을 확인하였다. 그 중 N2NUNET 모델이 가장 낮은 잡음 제거 성능을 보여주었으며, PATCHUNET과 DDUL은 거의 유사한 결과를 도출하였지만, DDUL이 정량적으로 근소한 우위를 보였다.
This paper presents a new approach to improve the signal to noise ratio (SNR) for local seismic disaster preventing system in densely populated area. The seismic data measured in the local site includes various sensing noises (offset or measurement noise) and man-made/natural noises (road and rail traffic noise, rotating or hammering machinery noise, human activity noise such as walking and running, wind/atmospheric pressure-generated noise, etc.). These additive noises are different in time and frequency characters. The proposed method uses 3-stages processing to reduce these different additive noises. In the first stage, misalignment offset noise are diminished by time average processing, and then the second and third stages, coherent/incoherent noises such as man-made/natural noises are suppressed by array stacking. In addition, we derived the theoretical equation of the SNR gain improved by the proposed method. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulations were performed with real seismic data and test equipment generated data as the input.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제32권8호
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pp.1309-1314
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2008
Seismic data is often contaminated with high-energy, spatially aliased noise, which has proven impractical to attenuate using Fourier techniques. Wavelet filtering, however, has proven capable of attacking several types of localized noise simultaneously regardless of their frequencies. In this study a 2-D stationary wavelet transform is used to decompose seismic data into its wavelet components. A threshold is applied to these coefficients to attenuate high amplitude noise, followed by an inverse transform to reconstruct the seismic trace. The stationary wavelet transform minimizes the phase-shift errors induced by thresholding that occur when the conventional discrete wavelet transform is used.
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.
한국지진공학회 2000년도 추계 학술발표회 논문집 Proceedings of EESK Conference-Fall 2000
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pp.41-48
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2000
We have installed the borehole seismic recording system at Hyodongri in eastern part of Kyungsan Basin, which has the advantages of reduction in noise by human activities and distorting effects of near-surface rocks. Here we describe briefly the borehole seismic station and recording system. And we analyse the characteistics of back ground the station obtained from borehole sensors. The back ground noise level in time domain is about 50~100$\mu$cm/sec. The average curve of noise spectrum is lower than NHNM(New High Noise Model)of GSN(Global Seismic Network)operated by USGS. The results could be useful prior information for study on earthquake records observed at Hydongri station.
단일 채널 탄성파 탐사는 소규모 자료획득 시스템으로 지하 지질구조를 파악하는 효과적인 방법이다. 영벌림거리 혹은 가까운 벌림거리를 사용하여 획득한 단일 채널 탄성파 자료는 연직 방향의 지하 지질구조를 직접 반영하므로 탄성파 단면도를 효과적으로 작성할 수 있다. 그러나 공통중간점 중합 과정을 적용할 수 없어 신호 대 잡음비가 매우 낮으므로 단면에 나타나는 반사 구조의 정밀한 해석에 있어 중합 단면 대비 불리함을 가진다. 본 연구에서는 단일 채널 탄성파 자료의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 특이 스펙트럼 분석을 기반으로 한 잡음 제거 및 신호 향상 방법을 제안한다. 기존의 특이 스펙트럼 분석 방법은 행렬의 특정 특잇값을 임의로 추출하여 자료 내에 있는 무작위 잡음을 제거하는 방식으로 수행되었으나, 이는 낮은 신호 대 잡음비나 이상 잡음이 있는 자료에 적용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 행렬의 특잇값을 최적화하고 저계수 근사를 수행하여 무작위 및 이상 잡음을 동시에 효과적으로 제거한다. 또한, 잡음 제거로 인한 신호 손실을 보정하고 탄성파 이벤트의 수평적 연속성을 향상시키기 위해 행렬의 고유 영상에 기반한 가중치를 계산하여 탄성파 단면의 품질을 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 기술의 적용성 및 우수성을 확인하기 위해 북극해 척치해저고원에서 획득한 단일 채널 스파커 탄성파 자료에 대한 자료 처리 실험을 수행하였으며, 수치 예제를 통해 매우 높은 수준의 신호 대 잡음비와 최소의 신호 손실을 가진 탄성파 단면을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 단일 채널 탄성파 자료 처리 기술은 향후 국내 연안지역의 해양개발과 해저 지질재해를 규명하기 위한 단일 채널 및 초고해상도 탄성파 탐사에 매우 효과적으로 기여할 것으로 기대된다.
지진파 간섭법으로 구한 심부 가상 반사파 영상 특성 분석을 위하여, 벌림 범위, 무작위 잡음, 손실 자료, 정적 이상 등의 요인이 간섭파 단면에 미치는 영향을 분석하였다. 중심주파수 5 Hz의 지표 점샘에서 발생한 지진파 입자운동속도의 수직성분을 1 km 간격으로 100 m 깊이에 매설된 201개 수신기에서 유한차분법으로 계산하였다. 모든 합성지진파 트레이스의 쌍을 교차 상관하여 간섭파를 구하였고, 통상적인 반사파 처리방법으로 반사단면을 작성하였다. 분석결과, 반사파 간섭법의 광각반사에 따른 문제점들은 최대 벌림범위를 설정하여 최소화할 수 있었으며, 무작위 잡음, 손실 자료, 정적 이상 등은 수직 시간차 보정시 이완뮤트의 영향으로 가상 샘으로부터 퍼져나가는 형태의 처리잡음이 발생함이 밝혀졌다. 이들 처리잡음의 수준은 공통 중간점 겹쌓기 단면상에서 배경잡음의 크기 및 지속시간에 가장 민감하며, 손실된 자료의 수와 정적 이상의 증가에 따라서도 증가하는 특성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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