The objective of this paper is to apply a newly developed wavelet-based semblance filtering and eigenvalue analysis to investigate the geomagnetic variations in some micro-earthquakes that had occurred in the Korean Peninsula. The wavelet-based filtering showed improved results in delineating the geomagnetic variations in relation to earthquake events from their background field. In addition, the eigenvalues analysis was also useful for the interpretation of three components geomagnetic fields during the earthquake events. The wavelet-based semblance analysis showed a prominent result for short-term geomagnetic variation related to the earthquake event, and the eigenvalue analysis was feasible to long-term geomagnetic variation. Considering the fact that the basement rock of the Korean Peninsula has a highly resistive electrical structure, it seems to be possible for small magnitude earthquakes to generate some distinguished geomagnetic variations.
The accuracy of the automatic NMO velocity analysis, which is used for an effective and objective NMO velocity analysis, is highly affected by the velocity resolution of the velocity spectrum. In this study, we have developed an automatic NMO velocity algorithm, where the velocity spectra are created using high-resolution bootstrapped differential semblance (BDS), and the velocity analysis on CMP gathers is performed in parallel with MPI. We also compared the velocity models from the developed automatic NMO velocity algorithm with high-resolution BDS to those from BDS. To verify the developed automatic velocity analysis module we created synthetic seismic data from a velocity model including horizon layers. We confirmed that the developed automatic velocity analysis module estimated velocity more accurately. In addition, NMO velocity which yielded a CMP stacked section, where the coherency of the events were improved, was estimated when the developed module was applied to a marine field data set.
Wavelet transform has been widely used in terms that it may overcome the shortcoming of conventional Fourier transform. Fourier transform has its difficulty to explain how the transformed domain, frequency, is related with time. Traditional semblance technique in Fourier transform was devised to compare two time series on the basis of their phase as a function of frequency. But this method is known not to work well for the non-stationary signal. In this study, we present two applications of the wavelet-based semblance method to geophysical data. Firstly, we show filtered geomagnetic signal remained with components of high correlation to each observatory. Secondly, highly correlated residual signal of gravity and magnetic survey data, which are also filtered by this semblance method, is present.
Synthetic seismograms recorded with a logging-while-drilling (LWD) tool in the presence of slow formation are computed by the discrete wavenumber method. Monopole, dipole, and quadrupole logging tools are simulated with a source center frequency of 4 kHz. The modes in the responses are identified and characterized with time and frequency semblance plots. Numerical results show that, to obtain the formation shear velocity, we need to correct the peak velocities of the multipole modes in the semblance plots by using analytical dispersion curves.
The acoustic array waveforms are simulated in a simple borehole model for both monopole and dipole sources. The model is based on the parameters obtained by the semblance processing of field waveforms collected on the physical models whose physical parameters are known. Both the synthetic and field waveforms are compared to understand the sonic waveform as well as the source wavelet characteristics.
The goal of automatic velocity analysis is to extract accurate velocity from voluminous seismic data with efficiency. In this study, we developed an efficient automatic velocity analysis algorithm by using bootstrapped differential semblance (BDS) and Monte Carlo inversion. To estimate more accurate results from automatic velocity analysis, the algorithm we have developed uses BDS, which provides a higher velocity resolution than conventional semblance, as a coherency estimator. In addition, our proposed automatic velocity analysis module is performed with a conditional initial velocity determination step that leads to enhanced efficiency in running time of the module. A new optional root mean square (RMS) velocity constraint, which prevents picking false peaks, is used. The developed automatic velocity analysis module was tested on a synthetic dataset and a marine field dataset from the East Sea, Korea. The stacked sections made using velocity results from our algorithm showed coherent events and improved the quality of the normal moveout-correction result. Moreover, since our algorithm finds interval velocity ($\nu_{int}$) first with interval velocity constraints and then calculates a RMS velocity function from the interval velocity, we can estimate geologically reasonable interval velocities. Boundaries of interval velocities also match well with reflection events in the common midpoint stacked sections.
In December 2006, 2D surface streamer and Ocean Bottom Seismometer (OBS) data were acquired in the Ulleung basin in Korea where strong Bottom Simulating Reflectors (BSR) were shown as a result of 2D and 3D multichannel (MCS) reflection survey. The aim of this study is to provide another reliable source for estimating P wave velocity around BSR depth using OBS data in addition to velocity information from 2D surface seismic data. Four OBSs were deployed and four 20-km shot lines which pass two OBSs respectively were designed. To derive P wave velocity profile, interactive interval velocity analysis using ${\tau}$-p trajectory matching method (Kumar, 2005) was used for OBS data and semblance analysis was used for surface data. The seismic profiles cross the OBS instruments in two different directions yield recordings for four different azimuths. This raised the confidence for the results. All velocity profiles in the vicinity of BSR depth of four OBS sites show almost definite velocity changes which we could consider as upper BSR and free gas layer. Making comparison between velocity from OBS and that from 2D seismic semblance velocity analysis gives consistency in result.
Kim, Kiyeon;Hwang, Eui-Hong;Lee, Yoon-Kyung;Lee, Chang-Wook
Korean Journal of Remote Sensing
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v.30
no.2
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pp.259-274
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2014
On Aug 18, 2013, Sakurajima volcano in Japan erupted on a relatively large-scale. Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) had used to detect volcanic ash in the surrounding area on the next day of this eruption. The geomagnetic variation has been analyzed using geomagnetic data from Cheongyang observatory in Korea and several geomagnetic observatories in Japan. First, we reconstruct geomagnetic data by principal component analysis and conduct semblance analysis by wavelet transform. Secondly, we minimize the error of solar effect by using wavelet based semblance filtering with Kp index. As a result of this study, we could confirm that the geomagnetic variation usually occur at the moment of Sakurajima volcano eruption. However, we cannot rule out the possibilities that it could have been impacted by other factors besides volcanic eruption in other variation's cases. This research is an exceptional study to analyze geomagnetic variation related with abroad volcanic eruption uncommonly in Korea. Moreover, we expect that it can help to develop further study of geomagnetic variation involved in earthquake and volcanic eruption.
To interpret the seismic image precisely, random noises should be suppressed and the continuity of the image should be enhanced by using the appropriate smoothing techniques. Structure-Oriented Filter-Edge Preserving (SOF-EP) technique is one of the methods, that have been actively researched and used until now, to efficiently smooth seismic data while preserving the continuity of signal. This technique is based on the principle that diffusion occurs from large amplitude to small one. In a continuous structure such as a horizontal layer, diffusion or smoothing is operated along the layer, thereby increasing the continuity of layers and eliminating random noise. In addition, diffusion or smoothing across boundaries at discontinuous structures such as faults can be avoided by employing the continuity decision factor. Accordingly, the precision of the smoothing technique can be improved. However, in the case of the structure-oriented semblance technique, which has been used to calculate the continuity factor, it takes lots of time depending on the size of the filter and data. In this study, we first implemented the SOF-EP method and confirmed its effectiveness by applying it step by step to the field data. Next, we proposed and applied the corner response method which can efficiently calculate the continuity decision factor instead of structure-oriented semblance. As a result, we could confirm that the computation time can be reduced by about 6,000 times or more by applying the corner response method.
This study aimed at the correlation analysis of geomagnetic variations related to earthquakes which occurred in and around the Korean Peninsula from 2012 to 2014. The wavelet-based semblance technique was used to confirm the geomagnetic variations related to earthquakes. As a result, a pattern of consistent geomagnetic variations in total magnetic has been found from the earthquakes occurred within 100 km radius around the observation site. A similar correlation between earthquake location and Z-field geomagnetic data was also confirmed by the wavelet-based semblance analysis. We mainly used the high quality geomagnetic measurements from the Cheongyang Observatory and additionally used the data from the Bohyunsan Observatory in order to validate the correlation between earthquake and Z-field geomagnetic data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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