bootstrapped differential semblance
TRANSCRIPT
์ง๊ตฌ๋ฌผ๋ฆฌ์ ๋ฌผ๋ฆฌํ์ฌ
Jigu-Mulli-wa-Mulli-Tamsa
Vol. 16, No. 4, 2013, p. 225~233 http://dx.doi.org/10.7582/GGE.2013.16.4.225
225
๊ณ ํด์๋ Bootstrapped Differential Semblance๋ฅผ ์ด์ฉํ ์๋ ์๋๋ถ์
์ตํ์ฑยท๋ณ์ค๋ฌด*
ํ์๋ํ๊ต ์์ํ๊ฒฝ๊ณตํ๊ณผ
Automatic Velocity Analysis by using an High-resolution Bootstrapped
Differential Semblance Method
Hyungwook Choi and Joongmoo Byun*
Dept. of Natural Resources and Geoenvironmental Engineering, Hanyang Univ.
์ ์ฝ: ํจ์จ์ ์ด๊ณ ๊ฐ๊ด์ ์ธ NMO ์๋๋ถ์์ ์ํด ์ฌ์ฉ๋๋ ์๋ ์๋๋ถ์์ ์ ํ์ฑ์ ์๋ ๋น๋ ์ ์๋ ํด์๋์ ๋ง
์ ์ํฅ์ ๋ฐ๋๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ๊ณ ํด์๋ BDS (high-resolution Bootstrapped Differential Semblance)๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ์๋
๋น๋ ๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ๊ณ , ์ด๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์ ๋ณ๋ก ๋ณ๋ ฌ์ ์ผ๋ก ์๋ ์๋๋ถ์์ ์ํํ๋ ๋ชจ๋์ ๊ฐ๋ฐํ์๋ค. ๋ํ
์ด ๊ณ ํด์๋ BDS๋ฅผ ์ด์ฉํ๋ ์๋ ์๋๋ถ์ ๋ชจ๋์ ์๋๋ถ์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ BDS (Bootstrapped Differential Semblance)๋ฅผ ์ด
์ฉํ ์๋ ์๋๋ถ์์ ๊ฒฐ๊ณผ์ ๋น๊ตํ์๋ค. ์ํ์ธต์ ํฌํจํ ์๋๋ชจ๋ธ๋ก๋ถํฐ ์ป์ ํฉ์ฑ ํ์ฑํ ํ์ฌ์๋ฃ๋ฅผ ์์ฑํ๊ณ ์ด๋ฅผ
์ด์ฉํ์ฌ ๊ฐ๋ฐ๋ ๋ชจ๋์ ๊ฒ์ฆํ ๊ฒฐ๊ณผ ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ฅผ ํตํด ๊ฐ๋ฐ๋ ๋ชจ๋์ด ์ข ๋ ์ ํํ ์๋๋ฅผ ์ถ์ ํ๋ ๊ฒ์ ํ์ธํ์๋ค. ๋
ํ ํ์ฅ์๋ฃ์ ๊ฐ๋ฐ๋ ๋ชจ๋์ ์ ์ฉํ์ฌ ์ด๋ฒคํธ์ ์ฐ์์ฑ์ด ํฅ์๋ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๊ฒน์๊ธฐ ๋จ๋ฉด์ ๊ตฌํ ์ ์๋ NMO ์๋
๋ฅผ ์ถ์ ํ์๋ค.
์ฃผ์์ด: ์๋ NMO ์๋๋ถ์, ๊ณ ํด์๋ BDS, NMO ์๋๋ถ์
Abstract: 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.
Keywords: automatic NMO velocity analysis, high-resolution BDS, NMO velocity analysis
์ ๋ก
ํ์ฑํ ๋ฐ์ฌ๋ฒ ํ์ฌ์๋ฃ์ ์๋ฃ์ฒ๋ฆฌ์์ NMO ์๋๋ถ์์
์งํ์ ์๋๋ฅผ ์ถ์ ํ๋ ํ์์ ์ธ ์๋ฃ์ฒ๋ฆฌ ๋จ๊ณ ์ค ํ๋์ด๋ค.
ํ์ง๋ง NMO ์๋๋ถ์์ ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ์ฌ๋์ ์ํด ์ํ๋๊ธฐ
๋๋ฌธ์ ๋ถ์์์ ๋ ธ๋ ฅ๊ณผ ๋ง์ ์๊ฐ์ ํ์๋ก ํ๋ค. ํนํ ์งํ
๊ตฌ์กฐ์ ๋ณด๋ค ์ ํํ ์์์ ์ป๊ธฐ ์ํด ์ต๊ทผ ๋ค์ด ๋น๋ฒํ ์ํ
๋๊ณ ์๋ 3์ฐจ์ ํ์ฑํ ์๋ฃ์ ๊ฐ์ด ๋ฐฉ๋ํ ์๋ฃ๋ฅผ ์ฒ๋ฆฌํด์ผ
ํ๋ ๊ฒฝ์ฐ ๋ณด๋ค ํจ์จ์ ์ด๊ณ ๊ฐ๊ด์ ์ธ ์๋๋ถ์์ด ํ์ํ๋ฉฐ, ์ด
๋ฅผ ์ํด ์๋์ผ๋ก NMO ์๋๋ถ์์ ์ํํ๋ ์ฐ๊ตฌ๋ค์ด ์ํ
๋์ด ์๋ค(Choi et al., 2009; Abbad et al., 2009; Choi et al.,
2010; Kwon et al., 2013).
๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์์์ ๋ํ๋๋ ๋ฐ์ฌ ์ด๋ฒคํธ์ ๊ถค์ ์
RMS ์๋์ ์ ๋ฒ๋ฆผ ์ฃผ์(zero-offset traveltime)์ ์ ๋ณด๋ฅผ ํฌ
ํจํ๊ณ ์๋ค. ๋ฐ๋ผ์ ๊ทธ ๊ถค์ ์์ ์งํญ๋ค์ ๊ฒฐ๋ง์(coherence)
์ ์ธก์ ํ์ฌ NMO ์๋๋ถ์์ ์ํํ ๋ ๊ธฐ์ค์ด ๋๋ ์๋
๋น๋ (velocity spectrum)๋ฅผ ๊ตฌ์ฑ ํ ์ ์๋ค. ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ์ฌ๋
์ด NMO ์๋๋ถ์์ ์ํํ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ํ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์๋ง
๋ค ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ๋ถ์ํ RMS ์๋๋ฅผ ์ ์ฉํ NMO
2013๋ 9์ 6์ผ ์ ์; 2013๋ 11์ 12์ผ ์์ ; 2013๋ 11์ 14์ผ ์ฑํ*Corresponding author
E-mail: [email protected]
Address: Department of Natural resources and Geoenvironmental,
Engineering, Hanyang University, 222 Wangsimni-ro,Seongdong-gu, Seoul,
133-791, Korea
โ2013, Korean Society of Earth and Exploration Geophysicists
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative
Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/
licenses/by-nc/3.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution,
and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.
226 ์ตํ์ฑยท๋ณ์ค๋ฌด
๋ณด์ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์๋๋ถ์ ๊ณผ์ ์์ ์ธ์ ๋ ์ง ํ์ธํ ์ ์๋ค. ํ
์ง๋ง ์๋์ผ๋ก ์ํํ๋ NMO ์๋๋ถ์์ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ์ด์ ๊ฐ
์ ํ์ธ ๊ณผ์ ์ ๊ฑฐ์น ์ ์๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ์๋ ๋น๋ ์ ์๋ ํด์
๋๋ ์๋ NMO ์๋๋ถ์์ ์ ํ์ฑ์ ๋ ํฐ ์ํฅ์ ์ค๋ค. ๋ฐ
๋ผ์ ์ ํํ ์๋๋ถ์์ ์ํด์๋ ๋์ ์๋ ํด์๋๋ฅผ ๊ฐ๋
์๋ ๋น๋ ๊ฐ ํ์ํ๋ฉฐ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ๋ ๊ฒฐ๋ง์์ ์ธก์ ํ
๋ ์ฐ๊ตฌ๋ค์ด ์งํ ๋์ด ์๋ค.
์ ํต์ ์ผ๋ก๋ ์ ํ๋ ๊ถค์ ์ ์งํญ๋ค์ ๋ชจ๋ ํฉํ ๊ฐ์ ์ ๊ณฑ
์ ๊ฐ์ ๊ฒฝ๋ก ์์ ์งํญ์ ์ ๊ณฑ๋ค ํฉ์ผ๋ก ์ ๊ทํํ์ฌ ๊ฒฐ๋ง์
์ ์ธก์ ํ๋ ๋ฎ์(semblance)์ ์ด์ฉํ์ฌ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ณ์ฐํ
๋ ๊ฒ์ด ์ผ๋ฐ์ ์ด๋ค(Taner and Koehler, 1969; Neidell and
Taner, 1971). ๊ทธ ์ด์ธ์ ์ฐ์๋ ํธ๋ ์ด์ค์ ์งํญ์ ์ฐจ๋ฅผ ์ด์ฉ
ํ DS (differential semblance)๋ ์ฃผ๋ก ์ต์์์น๋ฒ์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก
ํ ์ฐธ๋ฐ์ฌ ๋ณด์ ์๋๋ถ์์ด๋ ํ ๋ชจ๊ทธ๋ํผ ๋ชฉ์ ํจ์๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ
๋๋ฐ ์ฌ์ฉ๋๋ค(Symes and Carazzone, 1991; Plessix et al.,
2000, Brandsberg-Dahl et al., 2003). ๋ํ ๊ต์ฐจ ์๊ด(cross-
correlation)์ ์ด์ฉํ์ฌ ๊ฒฐ๋ง์์ ๊ณ์ฐํ๊ธฐ๋ ํ๋ค(Neidell and
Taner, 1971; Larner and Celis, 2007). Abbad et al. (2009, 2010)
์ Sacchi (1998)๊ฐ ์ ์ํ bootstrap๋ฅผ ์ด์ฉํ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ DS
(differential semblance)๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๊ถค์ ์์ ์งํญ์ ์ ๋ ฅ์
๋ฃ์ ํธ๋ ์ด์ค ์์๊ฐ ์๋๋ผ ๋ฌด์์๋ก ๋ฐฐ์ด์ํจ ํ ์ธ์ ํ
ํธ๋ ์ด์ค์ ์งํญ์ ์ฐจ๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๊ฒฐ๋ง์์ ๊ตฌํ๋ BDS
(bootstrapped differential semblance)๋ฅผ ์ ์ํ๊ณ ์ด๋ฅผ ์ด๋ฐฉ์ฑ
์ ๊ณ ๋ คํ ์๋ ์๋๋ถ์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ์ ์ฉํ์๋ค.
ํํธ, Abbad์ Ursin (2012)์ ๋์ ํด์๋๋ฅผ ๊ฐ๋ ์๋ ๋น
๋ ๋ฅผ ๊ตฌํ๊ธฐ ์ํด BDS (Bootstrapped Differential Semblance,
Abbad et al., 2009)๋ฅผ ๊ฐ์ ํ ๊ณ ํด์๋ BDS๋ฅผ ์ ์ํ์๋ค. ๋ฒ
๋ฆผ(offset)์ ๋ฐ๋ผ ํธ๋ ์ด์ค๋ฅผ ์ ๋ ฌ์ํจ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์ ์์
NMO ๋ณด์ ๋ ์ด๋ฒคํธ๋ฅผ ์ดํด๋ณด๋ฉด ๋จผ ๋ฒ๋ฆผ์ ์ด๋ฒคํธ๊ฐ ๊ฐ๊น์ด
๋ฒ๋ฆผ์ ์ด๋ฒคํธ์ ๋นํด NMO ๋ณด์ ์ ์ฌ์ฉ๋๋ ์๋์ ๋ฏผ๊ฐํ
๋ค. BDS์์๋ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์์ ์ ์ฒด ํธ๋ ์ด์ค๋ค์ ๋ฌด์
์๋ก ์ ๋ ฌ ์ํค๊ณ , ์ด์ํ ํธ๋ ์ด์ค๋ค์ NMO ๋ณด์ ๋ ์ด๋ฒคํธ
์ ์งํญ์ฐจ๋ฅผ ๋ํ๋ฉด์ ๊ณ์ฐํ๋ ๋ฐ๋ฉด์ ๊ณ ํด์๋ BDS์์๋
๋จผ ๋ฒ๋ฆผ๊ณผ ๊ฐ๊น์ด ๋ฒ๋ฆผ์ ์ฐจ๋ฅผ ๋น๊ตํ๊ธฐ ์ํด ํ์ ๋ฒ์งธ์๋
๊ฐ๊น์ด ๋ฒ๋ฆผ์ ํธ๋ ์ด์ค๋ค์ ๋ฌด์์๋ก ์ ๋ ฌ์ํค๊ณ , ์ง์ ๋ฒ์งธ
์๋ ๋จผ ๋ฒ๋ฆผ ํธ๋ ์ด์ค๋ค์ ๋ฌด์์๋ก ์ ๋ ฌ์์ผ ์งํญ์ฐจ๋ฅผ ๋ํ
๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ณ ํด์๋ BDS๋ ์ด ์์ ์ ๋ฐ๋ณต์ ์ผ๋ก ์ํํ์ฌ
๊ธฐ์กด์ BDS๋ณด๋ค ๋์ ํด์๋์ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ตฌํ ์ ์๋ค.
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ Choi et al. (2010)์ด BDS์ Monte Carlo ์ญ
์ฐ์ ์ด์ฉํ์ฌ ๊ฐ๋ฐํ ์๋ ์๋๋ถ์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์, ์๋๋ถ์์
์ ํ๋์ ํจ์จ์ฑ์ ๋์ด๊ธฐ ์ํด์ BDS ๋์ ๊ณ ํด์๋ BDS
๋ฅผ ์ ์ฉํ์ฌ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ตฌํ๊ณ ๋ณ๋ ฌ ์ฒ๋ฆฌ๋ฅผ ํ ์ ์๋๋ก
MPI๋ฅผ ์ ์ฉํ ์๋ ์๋๋ถ์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ๊ฐ๋ฐํ์๋ค. ๋ํ ๊ฐ
๋ฐ๋ ์๋ ์๋๋ถ์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ํฉ์ฑํ์ฑํํ์ฌ์๋ฃ์ ํด์
ํ์ฅ์๋ฃ์ ์ ์ฉํ๊ณ ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๊ธฐ ๊ฐ๋ฐ๋ BDS๋ฅผ ์ด์ฉํ ์
๋ ์๋๋ถ์์ ๊ฒฐ๊ณผ์ ๋น๊ตํ์๋ค.
๊ณ ํด์๋ BDS
NMO ์๋๋ถ์์ ์ํด์๋ ์ ๋ฒ๋ฆผ ์ ํ์๊ฐ(zero-offset
traveltime), ๋ฒ๋ฆผ ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ NMO ์๋์ ๋ฐ๋ผ ๋ฐ์ฌํ ์ฃผ์ ๋ฐฉ์
์(NMO ๊ณต์)์ ๋ฐ๋ฅด๋ ์๊ณก์ ๊ถค์ ๋ด์ ์์นํ ๊ณตํต ์ค๊ฐ
์ ๋ชจ์์ ์งํญ๋ค์ ์ ์ฌ์ฑ์ ์ธก์ ํ๋ ์๋ ๋น๋ ๊ฐ ํ์ํ๋ค.
์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ๊ธฐ ์ํด์๋ ์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ๋ฎ์(semblance)
์ ๋ง์ด ์ฌ์ฉํ๋ค. ๋ฎ์(semblance)์ ์ (1)๊ณผ ๊ฐ์ด ์ธ ์ ์
๊ณ , ์ฃผ์ด์ง NMO ์๋, ์ ๋ฒ๋ฆผ ์ ํ์๊ฐ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ฒ๋ฆผ์ ๋ฐ
๋ผ ๊ฒฐ์ ๋ ์๊ณก์ ๊ฒฝ๋ก๋ด์ ์งํญ์ ํฉ์ ์ด์ฉํ์ฌ ๊ทธ ์ ์ฌ์ฑ
(ํน์ ์ผ๊ด์ฑ)์ ๊ณ์ฐํ๋ค.
(1)
์ฌ๊ธฐ์, d(t, xi)๋ ์๊ฐ t์ i๋ฒ์งธ ํธ๋ ์ด์ค ๋ฒ๋ฆผ์ธ xi์ ํจ์์ธ
์ ๋ ฅ์๋ฃ์ ์งํญ๊ฐ, N์ ํธ๋ ์ด์ค ๊ฐ์, ฮป๋ ๊ณ์ฐ์ ์ฌ์ฉ๋
์๊ฐ ๊ตฌ๊ฐ(time window), ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ t0๋ ์๊ฐ ๊ตฌ๊ฐ์ ๊ฐ์ด๋ฐ ์
๊ฐ์ ๋ํ๋ธ๋ค. ํํธ, Abbad et al. (2009, 2010)์ ๋จผ ๋ฒ๋ฆผ์ด
๊ฐ๊น์ด ๋ฒ๋ฆผ ํธ๋ ์ด์ค๋ค์ ๋นํด ์๋์ ์ ํ์ฑ์ ๋ฏผ๊ฐํ๋ค๋
ํน์ง์ ์ด์ฉํ์ฌ, Bootstrapped Differential Semblance (BDS)
์ ์ ์ํ์๋ค. BDS๋ ๋ฐ์ฌํ ์ฃผ์ ๋ฐฉ์ ์์ ๋ฐ๋ฅด๋ ์๊ณก์
๊ถค์ ์์(๋ฒ๋ฆผ ์์๊ฐ ์๋) ๋ฌด์์๋ก ์ ๋ ฌ์ํจ ํธ๋ ์ด์ค๋ค
์ฌ์ด์ ์งํญ์ ์ฐจ๋ฅผ ํตํด ์ ์ฌ์ฑ์ ๋น๊ตํ ๋ค์์ ์ (2)์ ๋ฎ
์(์ (1))์ ์ด์ฉํ์ฌ ์ (3)๊ณผ ๊ฐ์ด ๋ํ๋ผ ์ ์๋ค.
(2)
BDS = (1 โ D)S (3)
์ฌ๊ธฐ์ ๋ ๋ฌด์์๋ก ์ ๋ ฌ์ํจ ํธ๋ ์ด์ค๋ฅผ ๋ํ๋ธ๋ค. (1-D)
์ S๋ ๊ฐ๊ฐ 0์์ 1์ฌ์ด์ ๊ฐ์ ๊ฐ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ BDS ์ญ์ 0์
์ 1์ฌ์ด ๊ฐ์ ๊ฐ๊ฒ ๋๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์ ์ฌ์ฉํ ๊ณ ํด์๋ BDS
(high-resolution BDS, Abbad and Ursin, 2012)๋ ๊ธฐ์กด์ BDS
์ ๋นํด ๋จผ ๋ฒ๋ฆผ๊ณผ ๊ฐ๊น์ด ๋ฒ๋ฆผ์ ํธ๋ ์ด์ค๋ค์ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๋ ์
๋ณด๊ธฐ์ํด์, ํ์ ๋ฒ์งธ์๋ ๊ฐ๊น์ด ๋ฒ๋ฆผ ํธ๋ ์ด์ค๋ค์ ๋ฌด์์
๋ก ์ ๋ ฌ์ํค๊ณ , ์ง์ ๋ฒ์งธ์๋ ๋จผ ๋ฒ๋ฆผ ํธ๋ ์ด์ค๋ค์ ๋ฌด์์๋ก
์ ๋ ฌ์์ผ ์งํญ์ฐจ๋ฅผ ๊ณ์ฐํ๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ด ์์ ์ rn๋ฒ ๋ฐ๋ณต์ ์ผ
๋ก ์ํํ๋ค(์ (4)).
S =
t t0=ฮป
2---โ
t0ฮป
2---+
โ i 1=
N
โ d t,xi( )โ โ โ โโ โ
2
N
t t0=ฮป
2---โ
t0ฮป
2---+
โ i 1=
N
โ d t,xi( )2
-----------------------------------------
D =
N
t t0=ฮป
2---โ
t0ฮป
2---+
โ i 2=
N
โ d t, xi( ) dโ t, xi 1โ( )[ ]2
4 N 1โ( )
t t0=ฮป
2---โ
t0ฮป
2---+
โ i 1=
N
โ d t, xi( )2
----------------------------------------------------------------------
xi
๊ณ ํด์๋ Bootstrapped Differential Semblance๋ฅผ ์ด์ฉํ ์๋ ์๋๋ถ์ 227
(4)
์์์ ์ธ๊ธํ ์๋ ๋น๋ ์์ฑ๋ฐฉ๋ฒ๋ค์ ๋น๊ตํ๊ธฐ ์ํด 6๊ฐ
์ ์ํ์ธต ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ฐ๋ ๊ฐ๋จํ ์๋๋ชจ๋ธ๋ก๋ถํฐ ํฉ์ฑํ์ฑํ์
๋ฃ๋ฅผ ์์ฑํ์๋ค. Fig. 1์ ๊ทธ ์๋ฃ์ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์ ์ค์
ํ๋๋ฅผ ๋ณด์ฌ์ฃผ๊ณ ์๋ค. ์ด ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์ (Fig. 1)์ ์ ๋ ฅ์
๋ฃ๋ก ์ฌ์ฉํ์ฌ, ๋ฎ์(semblance), BDS, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ณ ํด์๋ BDS
๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ์์ฑํ ์๋ ๋น๋ ๋ค์ด Fig. 2์ ๋ณด์ฌ ์ง๊ณ ์๋ค.
๊ณ ํด์๋ BDS์ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ๋ฐ๋ณตํ์์ ๋ฐ๋ฅธ ์ฑ๋ฅ์ ๋น๊ตํ๊ธฐ
HBDS = 1 Dr1โ( ) 1 Dr2
โ( )โฆ 1 Drn
โ( )S
Fig. 1. A CMP gather containing 5 events reflected from 6 horizon
layers.
Fig. 2. Velocity spectra by using (a) conventional semblance
method, (b) BDS, (c) high-resolution BDS (rn= 3), and (d) high-
resolution BDS (rn= 10).
Fig. 3. A flowchart for the developed automatic velocity analysis algorithm with MPI.
228 ์ตํ์ฑยท๋ณ์ค๋ฌด
์ํด ๋ฐ๋ณตํ์(rn)๊ฐ 3์ธ ๊ฒฝ์ฐ(Fig. 2(c))์ 10์ธ ๊ฒฝ์ฐ(Fig.
2(d))๋ฅผ ์ ์ฉํ์๋ค. ๊ทธ๋ฆผ์์ ๋ณด๋ฏ์ด ๊ณ ํด์๋ BDS๊ฐ ๊ธฐ์กด์
๋ฐฉ๋ฒ๋ค์ ๋นํด ๋์ ์๋ ํด์๋๋ฅผ ๊ฐ๋ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ์์ฑํ
๋ ๊ฒ์ ํ์ธ ํ ์ ์๋ค. ๋ํ Fig. 2(c)์ (d)๋ฅผ ๋น๊ตํ๋ฉด rn
์ด ์ฆ๊ฐํ ์๋ก ์๋ ๋น๋ ์ ์ต๊ณ ์น(peak)๋ง ๋จ๊ณ ๊ทธ ์ธ์ ์๋
์ง๋ค์ ์ค์ด๋๋ ๊ฒ์ ํ์ธ ํ ์ ์๋ค.
์๋ ์๋๋ถ์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ์์ ๋น๊ต๋ถ์์ ๋ฐํ์ผ๋ก Choi et al. (2010)
์ด ์ ์ํ BDS๋ก ์์ฑํ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ์ด์ฉํ๋ ์๋ ์๋๋ถ
์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ๊ฐ์ ํ์ฌ BDS ๋์ ๊ณ ํด์๋ BDS (high-
resolution BDS)๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ์์ฑํ๊ณ ์ด๋ฅผ ์ด์ฉ
ํ์ฌ ์๋ ์๋๋ถ์์ ์ํํ๋ ๋ชจ๋์ ๊ฐ๋ฐํ์๋ค.
๊ฐ๋ฐ๋ ์๋ ์๋๋ถ์ ๋ชจ๋์ ๊ฐ์ ๋ BDS๋ฅผ ํตํด ์ป์ด์ง
์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ชฉ์ ํจ์๋ฅผ ๊ตฌํ๋ ๋จ๊ณ, grid search๋ฅผ
์ด์ฉํ์ฌ ์ด๊ธฐ ์๋ํจ์(RMS ์๋(vrms))์ ์ด์ ๋์ํ๋ ๊ตฌ
๊ฐ์๋(interval velocity))๋ฅผ ๊ตฌํ๋ ๋จ๊ณ, ๋ง์ง๋ง์ผ๋ก Monte
Carlo ์ญ์ฐ์ ์ด์ฉํ์ฌ ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด๋ค์ ํตํด ์ง์งํ์ ์ผ๋ก ํ๋น
ํ ๋ฒ์ ๋ด์์ ๊ตฌ๊ฐ์๋ํจ์๋ฅผ ๋ณํ์ํค๋ฉด์ ์ด์ ๋์ํ๋
RMS ์๋ํจ์๊ฐ ๋ชฉ์ ํจ์๋ฅผ ์ต์ํํ๋ ์ต์ ์ RMS ์๋ํจ
์์ ๊ตฌ๊ฐ์๋ํจ์๋ฅผ ์ฐพ๋ ๋จ๊ณ๋ก ๊ตฌ์ฑ ๋๋ค(Fig. 3). ๋ํ ๊ณ
์ฐ์ ํจ์จ์ ๋์ด๊ธฐ ์ํด ๋ณ๋ ฌ์ฒ๋ฆฌ๊ธฐ๋ฒ์ ์ด์ฉํ์๋ค. Fig. 3
์์ CMPn์ n๋ฒ์งธ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์์ ์๋ฏธํ๊ณ , ncmp๋ ๋ถ
์๋๋ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์์ ๊ฐ์, ncpu๋ ์ฌ์ฉํ ์ ์๋ cpu
์ ๊ฐ์๋ฅผ ๋ํ๋ธ๋ค.
์ฒซ ๋ฒ์งธ ๋จ๊ณ์์๋ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์์ ์ ๋ ฅ์๋ฃ๋ก ๋ฐ์์
๊ฐ์ ๋ BDS๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ณ์ฐํ๋ค. ์ด๋ ๊ฒ ์ป์
์๋ ๋น๋ ์ ๊ฐ ์๊ฐ ์ํ๋ง๋ค ๊ฐ์ฅ ํฐ ๊ฐ๋ค์ ๋ชจ๋ ๋ํ ๊ฐ
(HBDSmax)์ ๊ตฌํ๊ณ ์ (5)์ ๊ฐ์ ๋ชฉ์ ํจ์๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ๋ค.
(5)
์ฌ๊ธฐ์ HBDSsum์ ๋ฐ๋ณต์ ์ผ๋ก ์ถ์ ๋๋ RMS ์๋ํจ์๊ฐ ์ง
๋๊ฐ๋ ๊ฒฝ๋ก ์์ ์๋ ๋น๋ ๊ฐ๋ค์ ํฉํ ๊ฒ์ด๋ค.
๋ ๋ฒ์งธ ๋จ๊ณ์์๋ ์ (6)๊ณผ ๊ฐ์ ์ด๊ธฐ RMS ์๋๋ชจ๋ธ ์
(Lumley, 1997)์ ๊ฐ์ ํ๊ณ , ๊ฐ์ ํ ๋ชจ๋ธ์์ ์๊ฐ์ด 0์ด ์ผ
๋์ RMS ์๋(v0) ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์๊ฐ์ ๋ฐ๋ฅธ ๊ธฐ์ธ๊ธฐ(ฮฑ)์ ๊ตฌ๋ฐฐ(ฮฒ)
๋ฅผ ์ฐพ๋๋ค.
(6)
์ (5)๋ฅผ ์ต์ํ ํ๋ ์ต์ ์ v0, ฮฑ, ฮฒ ์กฐํฉ์ grid search๋ฅผ ์ด
์ฉํ์ฌ ๊ตฌํ๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ตฌํด์ง ์ด๊ธฐ RMS ์๋ํจ์์ ๋์ํ
๋ ์ด๊ธฐ ๊ตฌ๊ฐ์๋ํจ์๋ ์ (6)๊ณผ Dix ๊ณต์์ ์ด์ฉํ์ฌ ์ ๋
ํ ์ (7)์ ์ฌ์ฉํ๋ค(Lumley, 1997).
(7)
์ธ ๋ฒ์งธ ๋จ๊ณ์์๋ ์ (7)์์ ๊ตฌํ ์ด๊ธฐ ๊ตฌ๊ฐ์๋๋ฅผ ์ (8)
๊ณผ ๊ฐ์ด ๋ฌด์์ ํจ์๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ณํ์ํจ๋ค(Choi et al., 2010).
(8)
์ฌ๊ธฐ์, R์ โ1๋ถํฐ 1๊น์ง ๋ฒ์ ๋ด์์ ๋ณํ๋ ๋ฌด์์ ํจ์๋ฅผ
๋ํ๋ด๊ณ , ฯ๋ 0๋ถํฐ 1์ฌ์ด์ ๊ฐ์ ๊ฐ์ผ๋ฉฐ ์ฃผ์ด์ง ๊ตฌ๊ฐ์๋๋ชจ
๋ธ(vinterval(t))์ ๋ณํ ๊ธฐ์ค์ ๊ฒฐ์ ํ๋ค. ์๋ฅผ ๋ค๋ฉด, ์ฃผ์ด์ง ๊ธฐ์ค
์๋๊ฐ 1000 m/s์ด๊ณ ฯ๊ฐ 0.5๋ผ๋ฉด ์ถ์ ๋๋ ์๋๋ 500 m/s
์์ 1500 m/s์ ๋ฒ์ ๋ด์ ์๊ฒ ๋๋ค. ์ (8)์์ ์ถ์ ํ ๊ตฌ
๊ฐ์๋๊ฐ ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด๋ค์ ์ ์ฉํ ๋ฒ์ ์์ ์๋์ง ํ์ธํ๊ณ , ์ด
์ ๋์ํ๋ RMS ์๋ํจ์๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๊ตฌํ ๋ชฉ์ ํจ์ (์
(5))๊ฐ ์๋ ด์กฐ๊ฑด์ ์ถฉ์กฑํ๋์ง ํ์ธํ๋ค(Fig. 4). ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด์ผ๋ก
๋ ์ง์งํ์ ์ผ๋ก ํ๋นํ ๊ตฌ๊ฐ์๋๋ฅผ ๊ตฌํ๊ธฐ ์ํด์ ์ฌ์ฉํ ์
์ฝ์กฐ๊ฑด๋ค(์ ์ญ ๊ฒฝ๊ณ์กฐ๊ฑด, ์ง์ญ ๊ฒฝ๊ณ์กฐ๊ฑด), ์๋ ๋น๋ ์์ ๋ํ
๋์ง ์๋ ๊ฒฝ๊ณ์์ ๊ฐ์์ค๋ฝ๊ฒ ๊ตฌ๊ฐ์๋๊ฐ ๋ณํํ๋ ๊ฒ์ ๋ง
๊ธฐ ์ํ ๊ฒฝ๊ณ์กฐ๊ฑด, ๋ค์ค๋ฐ์ฌํ๊ฐ ๋ง๋ ์๋ชป๋ ์ต๊ณ ์น๋ฅผ ๋ฐ๋ผ๊ฐ
๋ ๊ฒ์ ๋ฐฉ์งํ๊ธฐ ์ํ ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด(RMS ์๋์ฆ๊ฐ์กฐ๊ฑด)๋ค์ด ์ฌ
์ฉ๋์๋ค(Table 1). ๋ํ random step ๋ฃจํ์์ ์ด๋ค ๊ตฌ๊ฐ์๋
ํจ์๊ฐ ์๋ ด์กฐ๊ฑด์ ๋ง์กฑํ๋ฉด random step ๋ฃจํ๋ฅผ ๋น ์ ธ๋์
random walk ๋ฃจํ์ ์๋ ด์กฐ๊ฑด์ ํ์ธํ๋ค. ๋ง์ฝ ์๋ ด์กฐ๊ฑด์
๋ง์กฑํ๋ฉด ์ด ๊ตฌ๊ฐ์๋ํจ์์ ์ด์ ๋์ํ๋ RMS ์๋ํจ์๋ฅผ
๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ์ผ๋ก ์ ํ๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์๋ ด์กฐ๊ฑด์ ๋ง์กฑ์ํค์ง ๋ชปํ๋ฉด ์ง
๊ธ ๊ตฌํด์ง ๊ตฌ๊ฐ์๋ํจ์๋ฅผ ์ด๊ธฐ ๊ตฌ๊ฐ์๋ํจ์๋ก ๊ฐฑ์ ํ๊ณ ๋ค
์ random step ๋ฃจํ๋ฅผ ์ํํ๋ค(Fig. 4). Monte Carlo ์ญ์ฐ์
๋ฌด์์ ํจ์๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ํด๋ฅผ ์ฐพ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ํด๋ฅผ ์ฐพ์ง ๋ชปํ๊ณ
๋ฐ์ฐํ๊ฑฐ๋ ๊ณ์ฐ์๊ฐ์ด ๋ง์ด ๊ฑธ๋ฆฌ๋ ๋ฌธ์ ๊ฐ ๋ฐ์ํ ์ ์๋๋ฐ
E = 1HBDSsum
HBDSmax
----------------------โ
vs t( ) = v0 + ฮฑtฮฒ
vinterval t( ) = v0
22v0ฮฑ 1 ฮฒ+( )tฮฒ 1 2ฮฒ+( )ฮฑ2
t2ฮฒ
+ +
viterval guessโ t( ) = 1 ฯRโ( )vinterval t( )
Fig. 4. A detailed flowchart of the Monte Carlo inversion step
(taken from Choi et al., 2010).
๊ณ ํด์๋ Bootstrapped Differential Semblance๋ฅผ ์ด์ฉํ ์๋ ์๋๋ถ์ 229
์ด๊ธฐ์๋ํจ์๋ฅผ random step์ ํตํด ๋ณํ ์ํค๋ค๊ฐ ์๋ ด์กฐ๊ฑด
์ ๋ง์กฑ์ํจ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ์๋ก์ด ์ด๊ธฐ์๋ํจ์๋ก ๊ฐฑ์ ํ๋ ์์ ์
ํตํด ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ์๋ ด์ฑ์ ์ฆ๊ฐ์ํฌ ์ ์๋ค.
์์น ์์
Fig. 5(a)์ ๊ฐ์ด ์๋๋ก ๊ฐ์๋ก ์ ์ฐจ ์๋๊ฐ ์ฆ๊ฐํ๋ ์ํ
์ธต์ ํฌํจํ ์๋๋ชจ๋ธ์ ๊ตฌ์ถํ๊ณ Fig. 5(b)์ ๊ฐ์ ๊ณตํต ์ค๊ฐ
์ ๋ชจ์์ ์์ฑํ์๋ค. ์ด ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์์ ํธ๋ ์ด์ค ๊ฐ์
๋ 60๊ฐ, ํธ๋ ์ด์ค ๊ฐ๊ฒฉ์ 50 m์ด๊ณ ํธ๋ ์ด์ค๋น 1126๊ฐ์ ์
ํ์ ๊ฐ์ผ๋ฉฐ ์ํ๋ง ๊ฐ๊ฒฉ์ 4 ms์ด๋ค(Table 2). ์์ ์์ฑํ
ํฉ์ฑํ์ฑํ์๋ฃ(Fig. 5(b))๋ฅผ ์ ๋ ฅ์๋ฃ๋ก ๋ฐ์ ๊ธฐ์กด์ BDS๋ก
๋ถํฐ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ์์ฑํ๊ณ ์ด๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ์๋ ์๋๋ถ์์
์ํํ์ฌ ์ป์ vrmsํจ์(Fig. 6(a))์ ๊ฐ์ ๋ BDS๋ก๋ถํฐ ์๋
๋น๋ ๋ฅผ ์์ฑํ๊ณ ์ด๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ์ป์ vrmsํจ์(Fig. 6(b))๋ฅผ
Fig. 6์ ๋์ํ์๋ค. ๊ฐ์ ๋ BDS๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์์ฑํ ์๋ ๋น
๋ (Fig. 6(b)) ์์ ์ต๊ณ ์น(peak)๋ค์ด ๊ธฐ์กด์ BDS๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ
์์ฑํ ์๋ ๋น๋ (Fig. 6(a)) ์์ ์ต๊ณ ์น๋ค์ ๋นํด ์์ถ๋์ด
๋ํ๋๋ค. ์ด์ ๊ฐ์ ์๋ ํด์๋์ ์ฆ๊ฐ๋ ์๋ ์๋๋ถ์ ์
๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ์ ํ๋์ ์ํฅ์ ์ค๋ค. Fig. 6์ ์๋ ๋น๋ ๋ค ์์ ํ
์ดํ ๋ถ๊ทผ(์ฝ 1.7์ด)์ ๋น๊ตํด๋ณด๋ฉด, BDS๋ฅผ ํตํด ์ป์ ์๋ ๋น
๋ ์ ์ต๊ณ ์น๋ ๊ณ ํด์๋ BDS๋ฅผ ํตํด ์ป์ ์๋ ๋น๋ ์์ ๊ฐ
์ ์๊ฐ์ ๋ํ๋๋ ์ต๊ณ ์น์ ๋นํด ๋๊ฒ ๋ํ๋๋ค. ์ด ์ํฅ์ผ
๋ก ์๋ ์๋๋ถ์์ ํตํด ์ป์ vrmsํจ์๊ฐ ์๋ชป๋ ์๋๋ฅผ ์ถ์
ํ๊ฒ ๋๊ณ , ๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ๋ NMO ๋ณด์ ์ ์ํฅ์ ์ค๋ค(Fig. 7). Fig.
7(a)์ Fig. 7(b)๋ BDS์ ๊ณ ํด์๋ BDS๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ์๋ ์
๋๋ถ์์ ์ํํ์ฌ ์ป์ vrmsํจ์๋ค์ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ์ ๊ฐ๊ฐ ์
Table 1. Constraints for the automatic velocity analysis (Choi et al., 2010).
Constrains Functions
Limit the local range of the interval velocity perturbationKeep interval velocity perturbation geologically reasonable values
Limit the global range of the interval velocity perturbation
Make vertical change of interval velocity reasonable Prevent vertically strong interval velocity variations
Select the stacking velocity at higher velocity than previous time Avoid picking multiples in velocity spectra
Fig. 5. (a) A velocity model containing flat reflectors, and (b) a synthetic CMP gather obtained with the velocity in Fig. 5(a).
Table 2. Acquisition parameters for a synthetic data set in Fig. 5(b).
Number of traces 60
Trace interval 50 m
Number of samples per trace 1126
Sampling interval 4 ms
Fig. 6. Velocity spectra yielded by using (a) BDS and (b) high-
resolution BDS. Black solid lines indicate vrms functions from
automatic velocity analysis.
230 ์ตํ์ฑยท๋ณ์ค๋ฌด
์ฉํ์ฌ ์ป์ NMO ๋ณด์ ๊ฒฐ๊ณผ์ด๊ณ ์ด๋ค์ ๊ฐ๊ฐ 1.2 ์ด๋ถํฐ 2.2
์ด๊น์ง ํ๋ํ์ฌ Fig. 7(c)์ 7(d)์ ๋ํ๋ด์๋ค. NMO ๋ณด์ ์
Seismic Unix (SU)๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ํํ์๊ณ , ๊ฐ์ NMO ์คํธ
๋ ์น ๋ฎคํธ ๋ณ์๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์๋ค. Fig. 7(c)์ 1.7์ด ๋ถ๊ทผ์ ๋ํ
๋ ์ด๋ฒคํธ์ ๋จผ ๋ฒ๋ฆผ ํธ๋ ์ด์ค๋ค์ ์ดํด๋ณด๋ฉด ์ด๋ฒคํธ๊ฐ ์ค์
์๋๋ณด๋ค ๋์ ์๋๊ฐ ์ ์ฉ๋์ด ์ ํํ ์ํ์ผ๋ก ๋ณด์ ๋์ง ์
์์ ๋ฟ๋ง ์๋๋ผ NMO ์คํธ๋ ์น ๋ฎคํธ์ ์ํด ์ฌ๋ผ์ง ๊ฒ์
ํ์ธ ํ ์ ์๋ค. ์ด๋ Fig. 6(a)์ ๋ํ๋ ๊ฒ๊ณผ ๊ฐ์ด ์ด ์๊ฐ
๋์ ๋ํ๋ ์๋ ๋น๋ ์ ์ต๊ณ ์น๊ฐ ๋๊ฒ ๋ํ๋ ์ํฅ์ผ๋ก ์ค
์ ์๋๋ณด๋ค ๋์ ์๋๋ฅผ ์ถ์ ํ์ฌ ์๊ธฐ๋ ํ์์ด๋ค. ์ด ํฉ์ฑ
ํ์ฑํํ์ฌ์๋ฃ๋ฅผ ๋ถ์ํ๊ธฐ ์ํด ์ฌ์ฉ๋ ์๋ ์๋๋ถ์ ์ ์ฝ
์กฐ๊ฑด ๋ฐ ๋ณ์๋ ์๋์ ๊ฐ๋ค(Table 3). ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์ ์ฌ์ฉ๋
Monte Carlo ์ญ์ฐ์ ์ํด์ ๊ตฌ๊ฐ์๋์ ๋ณํ(perturbation)๋ฅผ
ํจ๊ป ์ผ์ผํค๋ ์ธต์ ๋๊ป๋ฅผ ์๊ฐ์ํ 20๊ฐ๋ก ์ค์ ํ์๋ค. ์
๋ ฅ์๋ฃ์ ์ํ ๊ตฌ๊ฐ์ด 4 ms์ด๋ฏ๋ก 1์ด๋น 12.5๊ฐ์ ์ธต์ผ๋ก ๋
๋ ๊ฒ์ด๋ค. ๋ํ grid search๋ฅผ ํตํด ์ฃผ์ด์ง ์ด๊ธฐ ๊ตฌ๊ฐ์๋๋ชจ๋ธ
ํน์ random walk๋ฅผ ํตํด ๊ฐฑ์ ๋ ์ด๊ธฐ ๊ตฌ๊ฐ์๋๋ชจ๋ธ์ ๋ฌด์
์๋ก ๋ณํํ ์ ์๋ ํ์ฉ์น๋ฅผ ๋ํ๋ด๋ ฯ๋ฅผ 0.5๋ก ์ค์ ํ์
๋ค. ๋ํ ์ง์ญ ๊ตฌ๊ฐ์๋ ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด์ ์ด๊ธฐ ๊ตฌ๊ฐ์๋๋ชจ๋ธ์ ๊ธฐ์ค
์ผ๋ก 50%์์ 150%๊น์ง ๋ณํ๋ฅผ ํ์ฉํ์๊ณ , ์ ์ญ ๊ตฌ๊ฐ์๋
์ ์ฝ์กฐ๊ฑด์์๋ ์ต์ ์๋(vmin)๋ฅผ ์ฃผ์ด์ง ์๋๋ชจ๋ธ(Fig. 5(a))
๋ณด๋ค ๋ฎ์ 1500 m/s๋ก, ์ต๊ณ ์๋(vmax)๋ฅผ 4000 m/s๋ก ์ค์ ํ์
๋ค. ๊ตฌ๊ฐ์๋ ๋ณํ๊ฐ ์ธต๊ฐ์ ์๋ฏธ ์์ด ์ฌํ๊ฒ ์ผ์ด๋๋ ๊ฒ์
๋ฐฉ์งํ๊ธฐ ์ํด์ ์ค์ ํ ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด์ 150 m/s๋ก ์ค์ ํ์๋ค.
์ด ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด์ ๊ทธ ์๊ฐ์ ์๋๋น๋ ์ ์ต๋๊ฐ๊ณผ ๊ณฑํ ๊ฐ์ ์ธต
๊ฐ ์๋ ์ฐจ์ ๋น๊ตํ๋ค. ์๋ ๋น๋ ์ ์ต๊ณ ์น๊ฐ ๊ฐ์ง ์ ์๋
์ต๋๊ฐ์ด 1์ด๊ณ ์ต์๊ฐ์ด 0์ด๊ธฐ ๋๋ฌธ์ ๊ฐ ์๊ฐ์ ์๋ ๋น๋
์ ์ต๋๊ฐ์ ๋ฐ๋ผ ์ธต๊ฐ์ ์ต๋ 150 m/s์์ ์ต์ 0 m/s์ ๋ณ
ํ๋ฅผ ํ์ฉํ๋ค.
ํ์ฅ์๋ฃ
ํด์ ํ์ฑํํ์ฌ ํ์ฅ์๋ฃ์ ๊ฐ๋ฐํ ์๋ ์๋๋ถ์ ๋ชจ๋์
์ ์ฉํ์๋ค. Fig. 8์ ์๋ ์๋๋ถ์์ ์ ๋ ฅ ์๋ฃ๋ก ์ฌ์ฉ๋ ๊ณต
ํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์ ์๋ฃ๋ค ์ค ํ๋๋ฅผ ๋ํ๋ธ ๊ฒ์ด๋ค. ๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์
๋ 60๊ฐ์ ๊ฒน์๊ธฐ ์(fold)๋ฅผ ๊ฐ๋ 500๊ฐ์ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ์๋ฃ
๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์๊ณ ํธ๋ ์ด์ค์ ๊ฐ๊ฒฉ์ 60 m, ํธ๋ ์ด์ค๋น ์ํ๊ฐ์
๋ 988๊ฐ, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์ํ๋ง ๊ฐ๊ฒฉ์ 4 ms์ด๋ค(Table 4). ํด์ ํ
์ฌ์๋ฃ์ ์๋ ์๋๋ถ์์ ์ ์ฉํ๊ธฐ ์ํด์ Table 5์ ๊ฐ์ด
์ค์ ํ์๋ค. ๊ตฌ๊ฐ์๋์ ๋ณํ(perturbation)๋ฅผ ๊ฐ์ด ์ผ์ผํค๋
Fig. 7. NMO corrected CMP gathers with (a) a vrms
function
estimated from a BDS velocity spectrum, and (b) a vrms
function
estimated from a hgih-resolution BDS velocity spectrum. And
applying time windowing (1.2 ~ 2.2 sec) to (c) Fig. 7(a) and to (d)
Fig. 7(b).
Table 3. Constraints used for the synthetic data set.
Dividing temporal layers 20
Perturbation 0.5
Local constraint 0.5, 1.5
Global constraint 1500 m/s, 4000 m/s
Maximum vertical velocity variation 150 m/s
Fig. 8. A representative CMP gather from a marine field data set.
๊ณ ํด์๋ Bootstrapped Differential Semblance๋ฅผ ์ด์ฉํ ์๋ ์๋๋ถ์ 231
์ธต์ 1์ด๋น 10๊ฐ์ ์ธต์ผ๋ก ๋๋์๋ค. ๊ตฌ๊ฐ์๋์ ๋ณํ๋ฅ๋ ฅ์ธ
ฯ๋ฅผ 0.7๋ก ์ค์ ํ์ฌ 30%์์ 170%๊น์ง ๋ณํ๋ฅผ ์ผ์ผํค๋๋ก
์ค์ ํ์ฌ ๊ตฌ๊ฐ์๋๊ฐ ๋ณํํ ์ ์๋ ๋ฅ๋ ฅ์ ๋์๋ค. ๋ํ ์ง
์ญ ๊ตฌ๊ฐ์๋ ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด์ ์ด๊ธฐ ๊ตฌ๊ฐ์๋๋ชจ๋ธ์ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก 50%
์์ 150%๊น์ง ๋ณํ๋ฅผ ํ์ฉํ์๊ณ , ์ ์ญ ๊ตฌ๊ฐ์๋ ์ ์ฝ์กฐ๊ฑด
์ ์ต์ ์๋(vmin)๋ฅผ ๋ฌผ์ธต์ ์๋(1500 m/s)๋ณด๋ค ์กฐ๊ธ ๋ฎ์
1450 m/s๋ก ์ต๊ณ ์๋(vmax)๋ฅผ 3000 m/s๋ก ์ค์ ํ์๋ค. ์ถฉ๊ฐ ์ต
๋ ๊ตฌ๊ฐ์๋ ๋ณํ ํ์ฉ์ 200 m/s๋ก ์ค์ ํ์๋ค. Fig. 9๋ ๋ฎ
์, BDS, ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๊ณ ํด์๋ BDS๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ตฌํ
๊ณ ๊ฐ๊ฐ์ ์ด์ฉํ์ฌ ์๋ ์๋๋ถ์์ ์ํํ์ฌ ์ป์ ๊ฒน์๊ธฐ
์๋ํจ์๋ฅผ ๋์ํ ๊ฒ์ด๋ค. ๊ฐ์ ๋ BDS์ ์ํด ์์ฑ๋ ์๋
๋น๋ ์ ์๋ ํด์๋๊ฐ ๊ธฐ์กด์ ๋ฐฉ๋ฒ๋ค์ ๋นํด ํ์ฐํ ์ฆ๊ฐํ๋
๊ฒ์ ํ์ธํ ์ ์๋ค. Fig. 10์ Fig. 9์์ ์ป์ ๊ฐ๊ฐ์ RMS
Table 4. Acquisition parameters for a marine field data set.
Number of CMP 500
Number of traces per CMP gather 60
Trace interval 60 m
Number of samples per trace 988
Sampling interval 4 ms
Table 5. Constraints used for the marine field data set.
Dividing temporal layers 25
Perturbation 0.7
Local constraint 0.5, 1.5
Global constraint 1450 m/s, 3000 m/s
Maximum vertical velocity variation 200 m/s
Fig. 9. vrms
functions estimated by (a) an automatic velocity analysis using semblance method, (b) an automatic velocity analysis using BDS,
and (c) an newly developed automatic velocity analysis using high-resolution BDS (rn= 10).
Fig. 10. NMO corrected CMP gathers by applying (a) a vrms function estimated with a semblance based automatic velocity algorithm, (b) a
vrms function estimated with a BDS based automatic velocity algorithm, and (c) a vrms function estimated with a high-resolution BDS based
automatic velocity algorithm.
232 ์ตํ์ฑยท๋ณ์ค๋ฌด
์๋ํจ์๋ฅผ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ชจ์์ ์ ์ฉํ์ฌ ์ป์ NMO ๋ณด์ ๊ฒฐ
๊ณผ์ด๋ค. NMO ๋ณด์ ์ ๊ฐ์ NMO ์คํธ๋ ์น ๋ฎคํธ ๋ณ์๋ฅผ ์ฌ์ฉ
ํ์๋ค. ๊ฐ ์๋ ์๋๋ถ์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ํตํด ์ป์ RMS ์๋ํจ
์๋ฅผ ์ ์ฉํ NMO ๋ณด์ ๊ฒฐ๊ณผ ์ด๊ธฐ ์๊ฐ๋(์ฝ 1์ด์์ 2.7์ด)
๋ ๋ชจ๋ ์ํ์ผ๋ก ์ ๋ณด์ ๋ ์ด๋ฒคํธ๋ค ํ์ธํ ์ ์์๋ค. ํ์ง
๋ง Fig. 10(c)์ ๊ฒฝ์ฐ Fig. 10(a)์ (b)์ ๋นํด ํ๊ธฐ ์๊ฐ๋์
์ด๋ฒคํธ๋ค์ด ๋ณด๋ค ์ํ์ผ๋ก ์ ๋ณด์ ๋ ๊ฒ์ ํ์ธ ํ ์ ์๋ค.
์ผ๋ฐ์ ์ผ๋ก ๋ฎ์ ๋ฑ์ ์ด์ฉํ์ฌ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ์์ฑํ๋ ๊ฒฝ์ฐ์
ํ๊ธฐ ์๊ฐ๋์ ์๋ ํด์๋๊ฐ ๋ฎ์์ง๋ ํน์ง์ด ์๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋
๊ณ ํด์๋ BDS๋ฅผ ์ฌ์ฉํ ๊ฒฝ์ฐ ํ๊ธฐ ์๊ฐ๋์ ์๋ ๋น๋ ์ ํด
์๋ ๋ํ ์ฆ๊ฐ ์ํค๋ฉฐ ์ด๋ฅผ ์ด์ฉํ์ฌ ๋ชฉ์ ํจ์๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ๊ณ
์๋ ์๋๋ถ์์ ์ํํ์ฌ ์ป์ RMS ์๋๊ฐ ๋ ์ ํํ๋ค๊ณ
ํ๋จ๋๋ค. ์ด์ ๊ฐ์ ์ด์ ๋ก Fig. 11์ ๋ํ๋ ๊ฒน์๊ธฐ ๋จ๋ฉด์
์ดํด๋ณด๋ฉด ์๋ ์๋๋ถ์(๊ณ ํด์๋ BDS๋ฅผ ์ด์ฉ)์ ์ํํ์ฌ
์ป์ RMS ์๋๋ฅผ ์ ์ฉํ์ฌ ์ป์ ๊ฒน์๊ธฐ ๋จ๋ฉด(Fig. 11(b))์ด
Fig. 11(a)์ ๋นํด ํนํ ํ์ดํ๋ก ๋ํ๋ธ ํ๊ธฐ ์๊ฐ๋์์ ์ฐ
์์ฑ์ด ์ข์ ๋ฐ์ฌ๋ฉด์ ์ ๋ํ๋ด๊ณ ์๋ค.
๊ฒฐ ๋ก
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ์์๋ ๊ณ ํด์๋ BDS๋ฐฉ๋ฒ์ด ๊ธฐ์กด์ BDS์ ๋นํด ๋
์ ์๋ ํด์๋๋ฅผ ๊ฐ๋ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ๋ ๊ฒ์ ํ์ธํ์
๋ค. ๋ํ ๊ณ ํด์๋ BDS๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ฉํ ๋ ๋ฐ๋ณตํ์(rn)๋ฅผ ์ฆ๊ฐ
์ํค๋ฉด ๋ ๋์ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ตฌํ ์ ์์๋ค. ์ด ๊ณ ํด์๋
BDS๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์๋ ๋น๋ ๋ฅผ ๊ตฌ์ฑํ๊ณ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์ ๋ณ๋ก ๋ณ๋ ฌ
์ ์ผ๋ก ์๋๋ฅผ ๋ถ์ํ๋ ์๋ ์๋๋ถ์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ๊ฐ๋ฐํ์
๋ค. ๊ฐ๋ฐ๋ ๊ณ ํด์๋ BDS๋ฅผ ์ด์ฉํ ์๋ ์๋๋ถ์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ
์ ํตํด ๊ตฌํ RMS ์๋ํจ์๊ฐ BDS๋ฅผ ์ด์ฉํ๋ ์๋ ์๋๋ถ
์ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ํตํด ๊ตฌํ RMS ์๋ํจ์์ ๋นํด ๋ณด๋ค ์ ํํ
๊ฒ์ ์ด ์๋๋ค์ ์ ์ฉํ์ฌ ๊ตฌํ NMO ๋ณด์ ๋ ๊ณตํต ์ค๊ฐ์
๋ชจ์๊ณผ ๊ฒน์๊ธฐ ๋จ๋ฉด์ ๋น๊ต๋ก ํ์ธํ์๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ๋ณ๋ ฌ ์ฒ๋ฆฌ
๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ฉํ์ฌ ๊ฐ๋ฐ๋ ์๊ณ ๋ฆฌ๋ฌ์ ํจ์จ์ฑ์ ํฅ์ ์์ผฐ๋ค.
๊ฐ์ฌ์ ๊ธ
๋ณธ ์ฐ๊ตฌ๋ 2013๋ ๋ ์ฐ์ ํต์์์๋ถ์ ์ฌ์์ผ๋ก ํ๊ตญ์๋
์ง๊ธฐ์ ํ๊ฐ์(KETEP)์ ์ง์์ ๋ฐ์ ์ํํ ์ฐ๊ตฌ ๊ณผ์ (No
20134010200520)์ ๋๋ค. ๋ํ ํ๊ตญ์ง์ง์ง์์ฐ๊ตฌ์ ๊ธฐ๋ณธ์ฌ์
์ธ โํ๊ณ ์ ๊ฐ์ค์ ํ์ฌ์์คํ ๋ฐ ์ ๋ง๊ตฌ์กฐ๋์ถ ๊ธฐ์ ๊ฐ๋ฐ
(GP2012-029)โ ๊ณผ์ ์ ์ผํ์ผ๋ก ์ํ๋์์ต๋๋ค.
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ
Abbad, B., Ursin, B. and Rappin, D., 2009, Automatic non-
hyperbolic velocity analysis, Geophysics, 74, U1-U12.
Abbad, B., Ursin, B., and Rappin, D., 2010, Erratum to โAuto-
matic nonhyperbolic velocity analysisโ, Geophysics, 75, Y3.
Abbad, B., and Ursin, B., 2012, High-resolution bootstrapped
differential semblance, Geophysics, 77, U39-U47.
Brandsberg-Dahl, S., Ursin, B., and de Hoop, M. V., 2003,
Seismic velocity analysis in the scattering-angle/azimuth
domain, Geophysical Prospecting, 51, 295-314.
Choi, H., Byun., J., Seol, S. J., Ko, S., Kwak, J. Y., and Cha, Y.,
2009, Application of Automatic Velocity Analysis Using
Monte Carlo Method, Journal of Korean Society for Geosystem
Engineering, 46, 571-581.
Choi, H., Byun, J., and Seol, S. J., 2010, Automatic velocity
analysis using bootstrapped differential semblance and global
search methods, Exploration Geophysics, 41, 31-39.
Kwon, T., Byun, J., and Seol, S. J., 2013, Automatic velocity
analysis considering anisotropy, Journal of Korean Society
for Geosystem Engineering, 50, 11-20.
Larner, K., and Celis, V., 2007, Selective-correlation velocity
analysis, Geophysics, 72, U11-U19.
Lumley, D. E., 1997, Monte Carlo automatic velocity picks,
Stanford Exploration Project, 75, 1-25.
Fig. 11. CMP stacked sections by using the velocity function
estimated (a) with a BDS based automatic velocity analysis
algorithm, and (b) with a high-resolution BDS based automatic
velocity analysis algorithm. Latter time events in Fig. 11(b) shows
more coherence events than those in Fig. 11(a) (black arrows).
๊ณ ํด์๋ Bootstrapped Differential Semblance๋ฅผ ์ด์ฉํ ์๋ ์๋๋ถ์ 233
Neidell, N. S., and Taner, M. T., 1971, Semblance and other
coherency measures for multichannel data, Geophysics, 36,
482-497.
Plessix, R. E., Mulder W. A., and ten Kroode, F., 2000, Automatic
cross-well tomography by semblance and differential sem-
blance optimization: theory and gradient computation, Geop-
hysical Prospecting, 48, 913-935.
Sacchi, M. D., 1998, A bootstrap procedure for high-resolution
velocity analysis, Geophysics, 63, 1716-1725.
Symes, W. W., and Carazzone, J. J., 1991, Velocity inversion by
differential semblance optimization, Geophysics, 56, 654-663.
Taner, M. T., and Koehler, F., 1969, Velocity spectra: digital
computer derivation and applications of velocity functions,
Geophysics, 34, 859-881.