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    μ‹œκ°„ μ˜μ—­ νŒŒλ™ μ „νŒŒ λͺ¨λΈλ§μ„ μ΄μš©ν•œ λΌν”ŒλΌμŠ€-푸리에 μ˜μ—­ νƒ„μ„±νŒŒ μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚°

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    ν•™μœ„λ…Όλ¬Έ (석사)-- μ„œμšΈλŒ€ν•™κ΅ λŒ€ν•™μ› : μ—λ„ˆμ§€μ‹œμŠ€ν…œκ³΅ν•™λΆ€, 2014. 2. μ‹ μ°½μˆ˜.μœ‘μƒ νƒ„μ„±νŒŒ 탐사 자료λ₯Ό 톡해 음ν–₯파 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 μ΄μš©ν•˜μ—¬ μ§€ν•˜ ꡬ쑰에 λŒ€ν•œ 정보λ₯Ό μ–»κΈ° μœ„ν•΄μ„œλŠ” κ·ΈλΌμš΄λ“œ λ‘€κ³Ό λͺ¨λ“œ λ³€ν™˜ νŒŒλ“€κ³Ό 같은 νƒ„μ„±νŒŒμ˜ 영ν–₯을 μ–΅μ œ ν•΄μ•Ό ν•œλ‹€. λ§Žμ€ μ „ 처리λ₯Ό 톡해 νƒ„μ„±νŒŒμ˜ 영ν–₯을 μ–΅μ œ ν•˜λŠ” κ³Όμ • 쀑에 음ν–₯νŒŒμ— λŒ€ν•œ λ³€ν˜• λ˜ν•œ ν”Όν•  수 μ—†λ‹€. κ²Œλ‹€κ°€ μ‹€μ²΄νŒŒμ™€ ν‘œλ©΄νŒŒλ₯Ό μ™„μ „νžˆ 뢄리 ν•΄λ‚΄λŠ” 것은 거의 λΆˆκ°€λŠ₯에 가깝닀. μ΄λŸ¬ν•œ 이유둜 μ‹€μ œ νŒŒν˜•κ³Ό 더 μœ μ‚¬ν•œ 파λ₯Ό λ§Œλ“€μ–΄ λ‚΄κΈ° μœ„ν•΄ λͺ¨λΈλ§ λ‹¨κ³„μ—μ„œ 두 μ’…λ₯˜μ˜ 파λ₯Ό λͺ¨λ‘ λ§Œλ“€μ–΄λ‚Ό ν•„μš”κ°€ μžˆλ‹€. λ”°λΌμ„œ μ •ν™•ν•œ μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 μœ„ν•΄μ„œλŠ” νƒ„μ„±νŒŒλ™λ°©μ •μ‹μ„ μ΄μš©ν•œ νƒ„μ„±νŒŒ μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산이 ν•„μˆ˜μ μ΄λ‹€. λ˜ν•œ νƒ„μ„±νŒŒ μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산은 P파 μ†λ„λΏλ§Œ μ•„λ‹ˆλΌ S파 속도와 밀도 정보도 ν•¨κ»˜ μ—­μ‚° ν•  수 μžˆμ–΄μ„œ 음ν–₯파 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산보닀 더 λ§Žμ€ μ§€μ§ˆν•™μ μΈ 정보λ₯Ό μ œκ³΅ν•΄ 쀄 수 μžˆλ‹€. μ‹œκ°„ μ˜μ—­ λͺ¨λΈλ§μ„ μ΄μš©ν•œ λΌν”ŒλΌμŠ€-푸리에 μ˜μ—­ μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산은 μ‹œκ°„ μ˜μ—­ νŒŒλ™ μ „νŒŒ λͺ¨λΈλ§κ³Ό λΌν”ŒλΌμŠ€-푸리에 μ˜μ—­ μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 κ²°ν•©ν•œ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ΄λ‹€. μ • μ „νŒŒ νŒŒλ™μž₯κ³Ό μ—­ μ „νŒŒ νŒŒλ™μž₯을 μ‹œκ°„ μ˜μ—­μ—μ„œ μ–»κΈ° μœ„ν•˜μ—¬ μ—‡κ²©μž μœ ν•œ 차뢄법이 μ‚¬μš©λ˜μ—ˆλ‹€. 탐사 μžλ£Œμ™€ λͺ¨λΈλ§ μžλ£Œκ°„μ˜ μž”μ°¨, 가상 솑신원, ν—€μ‹œμ•ˆ 그리고 κ΅¬λ°°λ„λŠ” λΌν”ŒλΌμŠ€-푸리에 μ˜μ—­μ—μ„œ 계산 λ˜μ—ˆλ‹€. μš°λ¦¬λŠ” μ‹œκ°„ μ˜μ—­ νŒŒλ™ μ „νŒŒ λͺ¨λΈλ§μœΌλ‘œ μ • μ „νŒŒ 및 μ—­ μ „νŒŒ νŒŒλ™μž₯을 κ΅¬ν•˜μ˜€λŠ”λ° μ΄λŠ” μ‹œκ°„ μ˜μ—­μ˜ νŒŒλ™μž₯을 λΌν”ŒλΌμŠ€-푸리에 μ˜μ—­ νŒŒλ™μž₯에 λΉ„ν•΄ 더 μ§κ΄€μ μœΌλ‘œ λ‹€λ£° 수 μžˆμ–΄μ„œμΌ 뿐 μ•„λ‹ˆλΌ ν–‰λ ¬ 솔버λ₯Ό μ΄μš©ν•˜μ§€ μ•Šκ³  효율적인 λͺ¨λΈλ§μ„ ν•  수 μžˆμ–΄μ„œ 이닀. μ΅œμ ν™” 과정은 λΌν”ŒλΌμŠ€-푸리에 μ˜μ—­μ—μ„œ μ§„ν–‰λ˜μ—ˆλŠ”λ° μ™œλƒν•˜λ©΄ λΌν”ŒλΌμŠ€-푸리에 μ˜μ—­ μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산은 μ €μ£ΌνŒŒ 성뢄이 λΆ€μ‘±ν•œ μ‹€μ œ ν˜„μž₯ μžλ£Œμ— 적용이 κ°€λŠ₯ν•˜κΈ° λ•Œλ¬Έμ΄λ‹€. 이 연ꡬλ₯Ό 톡해 μ œμ•ˆλœ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ„ κ²€μ¦ν•˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œ 인곡 ν•©μ„±μžλ£Œμ™€ μ‹€μ œ 탐사 μžλ£Œμ— λŒ€ν•΄ 수치 μ‹€ν—˜μ„ μ§„ν–‰ν•˜μ˜€λ‹€. 인곡 ν•©μ„±μžλ£Œλ‘œλŠ” λͺ¨λΈ 94 μœ‘μƒ 자료λ₯Ό μ‚¬μš© ν•˜μ˜€κ³  μ‹€μ œ μžλ£Œλ‘œλŠ” 벀자민 크릭 μœ‘μƒ 탐사 자료λ₯Ό μ‚¬μš© ν•˜μ˜€λ‹€.To obtain subsurface information from onshore seismic exploration data using full waveform inversion (FWI) based on the acoustic wave equation, elastic waves, such as ground rolls and mode-converted waves, should be suppressed through heavy preprocessing. However, the preprocessing deforms not only the elastic waves but also the acoustic waves. Moreover, it is not easy to separate body waves and surface waves in seismic traces. For these reasons, in the modeling step, we need to generate both types of waves to obtain more similar seismic waves to the real seismic waves. Therefore, elastic full waveform inversion using elastic wave equation is necessary for more accurate full waveform inversion. In addition, elastic full waveform inversion can give better geological information than acoustic full waveform inversion because it inverts P-wave velocity, S-wave velocity and density. Laplace-Fourier domain FWI using time-domain modeling combines time-domain wave propagation modeling and Laplace-Fourier-domain FWI. To obtain forward wavefield and adjoint wavefield in the time domain, we implemented staggered grid finite difference method. The residuals between the recorded and modeled data, virtual sources, hessian matrices and gradient directions were calculated in the Laplace-Fourier domain. We used time domain wave propagation modeling for the forward and adjoint wavefield because it is more intuitive to treat the wavefield in the time domain than in the Laplace-Fourier domain. Moreover, time domain wave propagation modeling using staggered grid finite difference method does not need matrix solver which is necessary for the conventional Laplace-Fourier domain FWI. The optimization procedure is conducted in the Laplace-Fourier domain because Laplace-Fourier-domain FWI can be applied to real seismic data, which lacks low-frequency components. To validate our proposed algorithm, we performed numerical tests with synthetic data and real exploration data. We applied the algorithm to Model 94 synthetic onshore data and Benjamin Creek real onshore data.Abstract..........................................................................................................1 Chapter 1 Introduction .............................................................................1 Chapter 2 Theory.......................................................................................7 2.1 Time domain wave propagation modeling....................................7 2.2 Wavefield in the Laplace-Fourier domain.....................................9 2.3 Full waveform inversion in the Laplace-Fourier domain............10 2.4 The construction of the virtual source vectors ............................13 2.5 Update model parameters with the pseudo-Hessian ...................15 2.6 Algorithm of the Laplace-Fourier domain FWI using time domain modeling...................................................................................17 Chapter 3 Numerical Examples .............................................................19 3.1 Comparison of the memory and time..........................................19 3.2 Synthetic data FWI Example ......................................................23 3.2.1 Model 94 synthetic onshore data.............................................23 3.2.2 Laplace-Fourier domain FWI ..................................................25 3.3 Field data FWI Example .............................................................36 3.3.1 Benjamin Creek field onshore data .........................................36 3.3.2 Laplace-Fourier domain FWI ..................................................38 Chapter 4 Conclusions ............................................................................48 Chapter 5 References ..............................................................................50Maste

    source-independent frequency-domain acoustic full waveform inversion using time-domain modeling

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    ν•™μœ„λ…Όλ¬Έ (박사)-- μ„œμšΈλŒ€ν•™κ΅ λŒ€ν•™μ› : μ—λ„ˆμ§€μ‹œμŠ€ν…œκ³΅ν•™λΆ€, 2017. 2. μ‹ μ°½μˆ˜.μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산은 μ§€ν•˜ 맀질의 λ¬Όμ„± 값을 κ³„μ‚°ν•˜λŠ” λ°©λ²•μœΌλ‘œ κ΄€μΈ‘ νŒŒλ™μž₯κ³Ό 수치 νŒŒλ™μž₯ μ‚¬μ΄μ˜ 차이λ₯Ό μ€„μ—¬λ‚˜κ°€λŠ” λ°©ν–₯으둜 μ§€ν•˜ 맀질의 λ¬Όμ„± 값을 μ—…λ°μ΄νŠΈ ν•œλ‹€. κ΄€μΈ‘ νŒŒλ™μž₯은 νƒ„μ„±νŒŒ 탐사λ₯Ό 톡해 얻은 νƒ„μ„±νŒŒ νƒμ‚¬μžλ£Œλ‘œ μ§€ν•˜ 맀질의 μž„ν”Όλ˜μŠ€μ™€ 탐사에 μ‚¬μš©ν•œ 솑신 νŒŒν˜•κ°„μ˜ μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜μ„ 톡해 νšλ“λœλ‹€. 수치 νŒŒλ™μž₯은 νŒŒλ™ 방정식에 κΈ°λ°˜μ„ λ‘” νŒŒλ™ μ „νŒŒ λͺ¨λΈλ§μ„ 톡해 κ³„μ‚°λ˜λŠ”λ° 이 λ•Œ μ‹€μ œ 탐사에 μ‚¬μš©ν•œ 솑신 νŒŒν˜•κ³Ό λ™μΌν•œ 크기와 ν˜•νƒœμ˜ 솑신 νŒŒν˜•μ΄ μžˆμ–΄μ•Ό μ •ν™•ν•œ 수치 νŒŒλ™μž₯을 ꡬ할 수 μžˆλ‹€. μ‹€μ œ 탐사에 μ‚¬μš©ν•œ 솑신 νŒŒν˜•μ„ μ–»κΈ° μœ„ν•΄μ„œ 솑신 νŒŒν˜• μ—­μ‚° 기법이 널리 μ‚¬μš©λ˜μ—ˆμœΌλ‚˜ λͺ‡ 가지 ν•œκ³„μ μ΄ μ‘΄μž¬ν•œλ‹€. λ³Έ μ—°κ΅¬μ—μ„œλŠ” 솑신 νŒŒν˜•μ˜ 정보 없이도 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 μˆ˜ν–‰ ν•  수 μžˆλŠ” 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚° 기법을 μ œμ•ˆν•œλ‹€. 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산은 크게 λ””μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 기반과 μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 기반으둜 λ‚˜λˆŒ 수 있으며 λ³Έ μ—°κ΅¬μ—μ„œλŠ” 각 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚°μ˜ νŠΉμ„±μ„ λΉ„κ΅ν•˜μ˜€λ‹€. 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚°μ—μ„œ κ°€μž₯ μ€‘μš”ν•œ 것은 μ°Έμ‘° 트레이슀의 선택 λ°©λ²•μ΄λ―€λ‘œ μ°Έμ‘° 트레이슀 선택 방법을 λ³€κ²½μ‹œμΌœκ°€λ©° μ–΄λ– ν•œ μ°Έμ‘° 트레이슀 선택 방법이 κ°€μž₯ μ μ ˆν•œ 방법인지 μ œμ•ˆν•˜μ˜€λ‹€. λ˜ν•œ 기쑴의 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 ν˜„μž₯ μžλ£Œμ— μ μš©ν•  λ•Œ λ°œμƒν•˜μ˜€λ˜ λ¬Έμ œμ μ„ κ·Ήλ³΅ν•˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œ μ‹œκ°„ 창을 μ μš©ν•œ 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 μ œμ•ˆν•˜μ˜€λ‹€. κΈ°μ‘΄ 주파수 μ˜μ—­ μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚°μ—λŠ” μ‹œκ°„ 창을 μ μš©ν•˜κΈ°κ°€ 쉽지 μ•ŠκΈ° λ•Œλ¬Έμ— μ‹œκ°„ μ˜μ—­ λͺ¨λΈλ§μ„ μ΄μš©ν•œ 주파수 μ˜μ—­ μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산에 μ‹œκ°„ 창을 μ μš©ν•˜μ—¬ ν˜„μž₯ μžλ£Œμ— λŒ€ν•œ μ μš©μ„±μ„ λ†’μ΄κ³ μž ν•˜μ˜€λ‹€. μ œμ•ˆλœ μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜μ„ κ²€μ¦ν•˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œ Marmousi 인곡 ν•©μ„± μžλ£Œμ— λŒ€ν•΄ 작음이 μ—†λŠ” ν™˜κ²½κ³Ό μžˆλŠ” ν™˜κ²½μ—μ„œ 음ν–₯파 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 μ΄μš©ν•˜μ—¬ 수치 μ‹€ν—˜μ„ μ§„ν–‰ν•˜μ˜€λ‹€. λ””μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 기반과 μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 기반의 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산에 λŒ€ν•΄ 각각 μ‹€ν—˜μ„ μ§„ν–‰ν•˜μ˜€κ³  μ°Έμ‘° 트레이슀의 선택 방법과 μ‹œκ°„ 창의 길이λ₯Ό λ³€κ²½ν•˜λ©΄μ„œ κ²°κ³Όλ₯Ό λΉ„κ΅ν•˜μ˜€λ‹€. ν˜„μž₯ μžλ£Œμ— λŒ€ν•œ μ μš©μ„±μ„ κ²€μ¦ν•˜κΈ° μœ„ν•΄μ„œ λ©•μ‹œμ½”λ§Œ(Gulf of Mexico) ν˜„μž₯ μžλ£Œμ— 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 μ μš©ν•˜μ˜€κ³  속도 λͺ¨λΈμ„ μ„±κ³΅μ μœΌλ‘œ λ„μΆœν•˜μ˜€λ‹€. μ—­μ‚°λœ 속도 λͺ¨λΈμ€ ꡬ쑰보정, 곡톡 이미지 λͺ¨μŒ, 곡톡 솑신원 λͺ¨μŒμ˜ 비ꡐλ₯Ό 톡해 κ²€μ¦λ˜μ—ˆλ‹€. 수치 예제λ₯Ό 톡해 솑신원 μ£Όλ³€ 적은 수의 트레이슀λ₯Ό μ΄μš©ν•˜μ—¬ μ°Έμ‘° 트레이슀λ₯Ό κ΅¬μ„±ν•˜κ³  μ§μ ‘νŒŒλ§Œ 포함 ν•˜λ„λ‘ μ‹œκ°„ 창을 μ μš©ν•œ μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 기반의 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산이 μ‹€μ œ μžλ£Œμ— κ°€μž₯ μ ν•©ν•œ λ°©λ²•μž„μ„ λ³΄μ˜€λ‹€.제 1 μž₯ μ„œ λ‘  1 1.1 μ—°κ΅¬μ˜ λ°°κ²½ 1 1.2 μ—°κ΅¬μ˜ λͺ©μ  7 1.3 μ—°κ΅¬μ˜ ꡬ성 9 제 2 μž₯ 주파수 μ˜μ—­ μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚° 10 2.1 주파수 μ˜μ—­ μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚° μ•Œκ³ λ¦¬μ¦˜ 10 2.2 μ‹œκ°„ μ˜μ—­ λͺ¨λΈλ§μ„ μ΄μš©ν•œ 주파수 μ˜μ—­ μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚° 14 2.3 L-BFGSλ₯Ό μ΄μš©ν•œ μ΅œμ ν™” 18 2.4 반볡적 솑신 νŒŒν˜• μ—­μ‚° 23 2.4.1 반볡적 솑신 νŒŒν˜• μ—­μ‚° 이둠 23 2.4.2 반볡적 솑신 νŒŒν˜• μ—­μ‚°μ˜ 문제점 26 제 3 μž₯ 솑신 νŒŒν˜• 독립 μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚° 35 3.1 λ””μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 방법 35 3.1.1 λ””μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 방법을 μ΄μš©ν•œ νŒŒλ™μž₯ 35 3.1.2 λ””μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 방법을 μ΄μš©ν•œ μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚° 41 3.2 μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 방법 44 3.2.1 μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 방법을 μ΄μš©ν•œ νŒŒλ™μž₯ 44 3.2.2 μ½˜λ³Όλ£¨μ…˜ 방법을 μ΄μš©ν•œ μ™„μ „ νŒŒν˜• μ—­μ‚° 50 3.3 μ°Έμ‘° 트레이슀 선택 53 3.4 μ‹œκ°„ 창을 μ΄μš©ν•œ μ°Έμ‘° 트레이슀 67 제 4 μž₯ 인곡 ν•©μ„± 자료 수치 예제 77 4.1 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 μœ„ν•œ μ€€λΉ„ 77 4.2 Marmoursi 인곡 ν•©μ„± 자료 80 4.3 μž‘μŒμ„ ν¬ν•¨ν•œ Marmoursi 인곡 ν•©μ„± 자료 95 4.3.1 κ°€μš°μŠ€ λ¬΄μž‘μœ„ 작음 97 4.3.2 κ°€μš°μŠ€ λ¬΄μž‘μœ„ 작음과 슀파이크 작음 108 4.4 ν•΄μ–‘ ν™˜κ²½μ—μ„œ 슀트리머λ₯Ό μ΄μš©ν•œ Marmoursi 인곡 ν•©μ„± 자료 121 제 5 μž₯ ν˜„μž₯ 자료 수치 예제 131 5.1 μ™„μ „ νŒŒν˜• 역산을 μœ„ν•œ μ€€λΉ„ 131 5.2 λ©•μ‹œμ½”λ§Œ ν˜„μž₯ 자료 136 제 6 μž₯ κ²° λ‘  165 μ°Έκ³ λ¬Έν—Œ 169Docto
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