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탄성파 속도와 전기비저항 자료의 지구통계학적 복합해석에 의한 암반등급의 확률적 평가
Geostatistical Integration of Seismic Velocity and Resistivity Data for Probabilistic Evaluation of Rock Quality 원문보기

물리탐사 = Geophysical exploration, v.10 no.4, 2007년, pp.293 - 298  

오석훈 (강원대학교 지구시스템공학과) ,  서백수 (강원대학교 지구시스템공학과)

초록
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암반등급 평가를 위한 물리탐사 자료의 복합해석에 관한 새로운 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 시추공이 없는 지점에서의 암반등급을 추정하기 위해 직접적으로 RQD (Rock Quality Designation)값을 지정하는 방식을 이용하지 않는다. 대신 시추공 자료를 보완하는 탄성파 속도와 전기비저항 탐사 결과를 복합하여 특정 RQD 값의 확률적 분포를 추정한다. 우선 시추공에서 확보한 RQD 값에 대해 지구통계학적 지시자 크리깅을 수행하고, 탄성파 속도와 전기비저항 자료에 대해서는 보조 자료를 활용한 지시자 크리깅을 수행하여 각각에 대한 확률분포를 구성하였다. 이러한 확률 분포들에 대해 permanence ratio 법칙에 근거한 자료 통합을 수행하였다. 이와 같이 확률적으로 획득된 암반등급 평가 결과는 다양하게 이용될 수 있는데, 본 논문에서는 실제와 다르게 등급 평가가 이루어질 수 있는 가능성에 대한 활용 방안도 함께 제안하였으며, 이는 대상 구간에 대한 의사결정 시스템에 이용될 수 있음을 제시하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

A new way to integrate various geophysical information for evaluation of RQD was developed. In this study, we does not directly define the RQD value where borehole data are not sampled. Instead, we infer the probability of RQD values with prior probability of data directly obtained from borehole, an...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 물리탐사 자료의 복합해석을 통해서 탐사결과와 상관성을 갖는 임의의 물성을 확률적으로 추정하기 위한 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 논문에서는 시추공이 없는 지점에서의 암반등급을 추정하기 위해 직접적으로 RQD값을 지정하는 방식을 이용하지 않는 대신에, 시추공 자료를 보완하는 탄성파와 전기비저항 탐사 결과를 복합하여 특정 RQD 값의 확률적 분포를 추정하였다.
  • 물리탐사 자료의 복합해석을 통해서 탐사결과와 상관성을 갖는 임의의 물성을 확률적으로 추정하기 위한 새로운 방안을 제시하고자 하였다. 본 논문에서는 시추공이 없는 지점에서의 암반등급을 추정하기 위해 직접적으로 RQD값을 지정하는 방식을 이용하지 않는 대신에, 시추공 자료를 보완하는 탄성파와 전기비저항 탐사 결과를 복합하여 특정 RQD 값의 확률적 분포를 추정하였다. 물성의 확률론적 추정을 위해서는 각 단계에서 탐사 결과에 대한 확률적 처리가 필요한데, 이를 객관적으로 수행하기 위해 지구통계학적 접근 방법을 이용하였다.
  • 암반등급과 물리탐사 자료의 상관성에 관해서는 송무영 등(2002)이 탄성파 탐사 자료와 RQD를 비교하여 매우 높은 관련성이 있음을 보였으며, 오석훈 등(2004)은 RMR 추정에 MT 탐사 자료를 이용하였다. 본 연구에서는 이와 같은 물리탐사를 통한 암반등급의 추정을 위해 두 가지 이상의 자료를 복합적으로 반영하는 방법에 대해 제안하고 지구통계학적 자료 통합 과정을 예시하고자 하였다.
  • 본 연구에서는 이와 같은 지구통계학적 접근의 장점을 최대한 반영하는 방법을 통해, 전기비저항과 탄성파 속도 토모그래피 자료를 복합적으로 이용하여 암석의 분류기준인 RQD 값을 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 암반등급과 물리탐사 자료의 상관성에 관해서는 송무영 등(2002)이 탄성파 탐사 자료와 RQD를 비교하여 매우 높은 관련성이 있음을 보였으며, 오석훈 등(2004)은 RMR 추정에 MT 탐사 자료를 이용하였다.
  • 본 연구에서는 임의의 지점에서 RQD값이 특정한 값 이상 혹은 이하(ex. RQD 60 이상 혹은 30 이하일 확률)를 가지게 될 확률을 A라고 정의하고, 그 확률을 전기비저항 (P(A|B))과 탄성파 속도 (P(A|C))의 복합(P(A|B,C))에 근거하여 추정하고자 한다.
  • 지구통계학적 복합해석의 장점은 이종(異種)의 탐사 자료에 대한 공간적 특성을 연결고리로 하여 각각의 자료가 가지고 있는 공간 분포 특성을 동시에 반영하여 새로운 결과를 제공할 수 있다는데 있다. 이 과정에서 추정하는 변수의 불확실성에 대한 정보를 제공하여 해석에 대한 신뢰도를 제공하여 최종결정권자의 의사 결정에 중요한 근거를 동시에 제공하는 것이다.
  • 이를 이용하여 permanence ratio 법칙에 근거한 자료 통합을 수행하였다. 이와 같이 확률적으로 획득된 암반등급 평가 결과는 다양하게 이용될 수 있는데, 본 논문에서는 위험 지역 분류를 위한 방법을 제시함과 동시에, 실제와 다르게 등급 평가가 이루어질 수 있는 가능성을 파악하는 오차 추정 기술도 함께 제시하여서, 사후 분석과 의사 결정을 위한 각종 정보를 제공하는 방안에 대해 제안하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
기존의 복합 탐사에 대한 해석의 현실은 어떠한가? 또한 물리탐사를 통해 천부 지질구조에 대한 정확한 정보를 획득해야 하는 상황에서, 복합 탐사의 장점은 단일 탐사에 의한 결과 해석의 불확실성이 가져올 수 있는 위험 부담을 최소화하고, 탐사 결과에 의한 최종 의견 결정 시에 신뢰도를 높일 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존의 복합 탐사에 대한 해석은 개개의 탐사 자료를 분석한 뒤 정성적으로 그 결과를 취합 해석하는 수준에 머물러 있어, 복합탐사의 장점을 살리기 보다는 각각의 탐사에 의한 이질적인 분석결과를 최소화하기 위해 왜곡되어 이용되고 있는 현실이다. 이는 각각의 물리탐사 방법이 측정하는 지하매질의 물리적 성질이나 그 분해능이 서로 다르기 때문에 발생하는 현상으로, 이를 수치적으로 하나의 자료처리 체계를 통해 해석하기는 어려운 것으로 알려져 있다.
지구통계학적 복합해석의 장점은 무엇인가? , 1999; Oh and Kwon, 2001; Oh, 2006). 지구통계학적 복합해석의 장점은 이종(異種)의 탐사 자료에 대한 공간적 특성을 연결고리로 하여 각각의 자료가 가지고 있는 공간 분포 특성을 동시에 반영하여 새로운 결과를 제공할 수 있다는데 있다. 이 과정에서 추정하는 변수의 불확실성에 대한 정보를 제공하여 해석에 대한 신뢰도를 제공 하여 최종결정권자의 의사 결정에 중요한 근거를 동시에 제공하는 것이다.
기존의 복합 탐사에 대한 해석이 각각의 탐사에 의한 이질적인 분석결과를 최소화하기 위해 왜곡되어 이용되는 이유는 무엇인가? 그러나 기존의 복합 탐사에 대한 해석은 개개의 탐사 자료를 분석한 뒤 정성적으로 그 결과를 취합 해석하는 수준에 머물러 있어, 복합탐사의 장점을 살리기 보다는 각각의 탐사에 의한 이질적인 분석결과를 최소화하기 위해 왜곡되어 이용되고 있는 현실이다. 이는 각각의 물리탐사 방법이 측정하는 지하매질의 물리적 성질이나 그 분해능이 서로 다르기 때문에 발생하는 현상으로, 이를 수치적으로 하나의 자료처리 체계를 통해 해석하기는 어려운 것으로 알려져 있다.
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참고문헌 (10)

  1. 권병두, 이희순, 이규호, 임형래, 오석훈, 2000, 지하 동굴 탐지에 효율적인 지구물리탐사기법 연구: 제주도 만장굴을 대상으로, 한국지구과학회지, 21, 408-422 

  2. 박정빈, 양영근, 김기주, 임헌태, 김영화, 2000, 검층물성과 코어 물성의 비교와 균열지수, 대한지질공학회 2000년 정기총회 및 학술발표회 논문집 

  3. 송무영, 김환석, 박종오, 2002, 시추공 물리탐사를 통한 지반물성 과 암상과의 상관성 분석, 지질공학회지, 12, 127-135 

  4. 오석훈, 정호준, 이덕기, 2004, 암반등급 평가를 위한 MT와 시추 공 자료의 지구통계학적 복합해석, 물리탐사, 7, 121-129 

  5. Haas, A., and Olivier D., 1994, Geostatistical inversion- a sequential method of stochastic reservoir modeling constrained by seismic data, The First Break, 12, 561-569 

  6. Deutsch, C. V., and Journel, A. G., 1992, Geostatistical software library and User's guide, Oxford university press 

  7. Journel, A. G., 2002, Combining Knowledge from diverse sources: An alternative to traditional data independence hypothesis, Mathematical Geology, 34, 573-596 

  8. Oh, S., and Kwon, B., 2001, Geostatistical approach to Bayesian inversion of geophysical data: Markov chain Monte Carlo method, Earth Planets Space, 53, 777-791 

  9. Oh, S., 2006, Geophysical data integration from multiple sources by spatial approach, One-day workshop on Geophysical Fusion, KIGAM 

  10. Torres-Verdin, C., Victoria, M., Merletti, G., and Pendrel, J., 1999, Trace-based and geostatistical inversion of 3-D seismic data for thin-sand delineation: An application in San Jorge Basin, Argentina, THE LEADING EDGE, 18, 1070-1077 

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