MT 탐사자료의 역산에 있어서 지하의 전기비저항과 함께 정적효과를 파라미터로 설정하여 동시 역산을 수행하는 알고리듬을 하나의 지하구조 모델에 각기 다른 양의 정적효과를 포함시킨 4개의 자료에 대하여 적용시키고 이를 정적효과가 전혀 고려되지 않은 경우와 비교하여, 3차원 역산에서 정적효과가 미치는 영향 및 그 특성에 대하여 분석하였다. 일반적으로 현장자료에 정적효과가 어느 정도 포함되어 있는지에 대한 사전 정보가 전혀 없으므로 역산과정에서 이를 조절하는 trade-off파라미터의 적절한 선택이 매우 중요하며, 본 연구에서는 모델의 smoothness와 static shift의 양을 조절하는 각각의 파라미터의 크기를 매 반복마다 구하는 알고리듬을 동시역산에 적용하였으며 4개의 이론자료에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다. 정적효과가 포함된 자료에 대하여 정적효과를 고려하지 않은 역산(기존의 MT 역산)에서는 지표 block의 전기비저항을 바꿔 역산 스스로가 정적효과를 유발하려는 경향을 보였으며 이의 결과로 저주파수에서는 상당한 정적효과를 발생시켜 정적효과가 그리 크지 않은 경우 심부구조를 어느 정도 규명해 내는 것으로 나타났다. 그러나 고주파수에서는 이들 지표 block의 영향이 주파수에 무관하지 않게 되어 정적효과를 포함하는 자료의 겉보기 전기비저항과 위상을 동시에 만족시키지 못하게 된다. 그러나 정적효과를 파라미터로 하는 동시역산의 경우, 매우 심한 정적효과를 포함하는 자료에 대해서도 지하구조를 매우 정확히 영상화 하는 것이 가능하였다.
MT 탐사자료의 역산에 있어서 지하의 전기비저항과 함께 정적효과를 파라미터로 설정하여 동시 역산을 수행하는 알고리듬을 하나의 지하구조 모델에 각기 다른 양의 정적효과를 포함시킨 4개의 자료에 대하여 적용시키고 이를 정적효과가 전혀 고려되지 않은 경우와 비교하여, 3차원 역산에서 정적효과가 미치는 영향 및 그 특성에 대하여 분석하였다. 일반적으로 현장자료에 정적효과가 어느 정도 포함되어 있는지에 대한 사전 정보가 전혀 없으므로 역산과정에서 이를 조절하는 trade-off 파라미터의 적절한 선택이 매우 중요하며, 본 연구에서는 모델의 smoothness와 static shift의 양을 조절하는 각각의 파라미터의 크기를 매 반복마다 구하는 알고리듬을 동시역산에 적용하였으며 4개의 이론자료에 적용한 결과 만족할 만한 결과를 얻었다. 정적효과가 포함된 자료에 대하여 정적효과를 고려하지 않은 역산(기존의 MT 역산)에서는 지표 block의 전기비저항을 바꿔 역산 스스로가 정적효과를 유발하려는 경향을 보였으며 이의 결과로 저주파수에서는 상당한 정적효과를 발생시켜 정적효과가 그리 크지 않은 경우 심부구조를 어느 정도 규명해 내는 것으로 나타났다. 그러나 고주파수에서는 이들 지표 block의 영향이 주파수에 무관하지 않게 되어 정적효과를 포함하는 자료의 겉보기 전기비저항과 위상을 동시에 만족시키지 못하게 된다. 그러나 정적효과를 파라미터로 하는 동시역산의 경우, 매우 심한 정적효과를 포함하는 자료에 대해서도 지하구조를 매우 정확히 영상화 하는 것이 가능하였다.
Characteristics of the static shift are discussed by comparing the three-dimensional MT inversion with/without static shift parameterization. The galvanic distortion by small-scale shallow feature often leads severe distortion in inverted resistivity structures. The new inversion algorithm is applie...
Characteristics of the static shift are discussed by comparing the three-dimensional MT inversion with/without static shift parameterization. The galvanic distortion by small-scale shallow feature often leads severe distortion in inverted resistivity structures. The new inversion algorithm is applied to four numerical data sets contaminated by different amount of static shift. In real field data interpretations, we generally do not have any a-priori information about how much the data contains the static shift. In this study, we developed an algorithm for finding both Lagrangian multiplier for smoothness and the trade-off parameter for static shift, simultaneously in 3-D MT inversion. Applications of this inversion routine for the numerical data sets showed quite reasonable estimation of static shift parameters without any a-priori information. The inversion scheme is successfully applied to all the four data sets, even when the static shift does not obey the Gaussian distribution. Allowing the static shift parameters have non-zero degree of freedom to the inversion, we could get more accurate block resistivities as well as static shifts in the data. When inversion does not consider the static shift as inversion parameters (conventional MT inversion), the block resistivities on the surface are modified considerably to match possible static shift. The inhomogeneous blocks on the surface can generate the static shift at low frequencies. By those mechanisms, the conventional 3-D MT inversion can reconstruct the resistivity structures to some extent in the deeper parts even when moderate static shifts are in the data. As frequency increased, however, the galvanic distortion is not frequency independent any more, and thus the conventional inversion failed to fit the apparent resistivity and phase, especially when strong static shift is added. Even in such case, however, reasonable estimation of block resistivity as well as static shift parameters were obtained by 3-D MT inversion with static shift parameterization.
Characteristics of the static shift are discussed by comparing the three-dimensional MT inversion with/without static shift parameterization. The galvanic distortion by small-scale shallow feature often leads severe distortion in inverted resistivity structures. The new inversion algorithm is applied to four numerical data sets contaminated by different amount of static shift. In real field data interpretations, we generally do not have any a-priori information about how much the data contains the static shift. In this study, we developed an algorithm for finding both Lagrangian multiplier for smoothness and the trade-off parameter for static shift, simultaneously in 3-D MT inversion. Applications of this inversion routine for the numerical data sets showed quite reasonable estimation of static shift parameters without any a-priori information. The inversion scheme is successfully applied to all the four data sets, even when the static shift does not obey the Gaussian distribution. Allowing the static shift parameters have non-zero degree of freedom to the inversion, we could get more accurate block resistivities as well as static shifts in the data. When inversion does not consider the static shift as inversion parameters (conventional MT inversion), the block resistivities on the surface are modified considerably to match possible static shift. The inhomogeneous blocks on the surface can generate the static shift at low frequencies. By those mechanisms, the conventional 3-D MT inversion can reconstruct the resistivity structures to some extent in the deeper parts even when moderate static shifts are in the data. As frequency increased, however, the galvanic distortion is not frequency independent any more, and thus the conventional inversion failed to fit the apparent resistivity and phase, especially when strong static shift is added. Even in such case, however, reasonable estimation of block resistivity as well as static shift parameters were obtained by 3-D MT inversion with static shift parameterization.
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가설 설정
Reconstructed images for the datasetO, no static shift is added. The inversion with (a) and without (b) static shift param-eters shows reasonable estimation of block resistivities.
제안 방법
Simultaneous searching for the best tradeoff parameter Z and P, in this study, is done to find the best model and static shift parameters based on the rms misfit at each iteration. The two parameters are closely related to each other as in equation ( 8).
2. A plan view and section view for the test model in this study. Two anomalous bodies with the same size of 1 km * 1.
In this study, characteristics of static shift in 3-D MT inversion are discussed using a model test with different static shift contents. Simultaneous searching for appropriate weighting for both static shift parameters and the model smoothness based on the rms misfits at each iteration, showed quite reasonable estimate of the amount of the static shift components contained in the data.
in the data. The modifications are mainly in two categories; one is to add weighting based on the errors in the data, and the other is to add a routine for searching best trade-off parameter for static shift. At first in this paper, we will discuss about a little detail about static shifts, and the theory of smooth inversion scheme will be followed.
이론/모형
Here, it is applied a constraint that the static shift s statistically has a Gaussian distribution (Ogawa and Uchida, 1996). The modified Gram-Schmidt method is used to solve equation (9). Starting from the startin응 model m0, iteration is continued until desired level of misfit is achieved.
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