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루프-루프 전자탐사자료의 효과적인 2.5차원 역산
An efficient 2.5D inversion of loop-loop electromagnetic data 원문보기

물리탐사 = Geophysical exploration, v.11 no.1, 2008년, pp.68 - 77  

송윤호 (한국지질지원연구원 지하수지열연구부) ,  김정호 (한국지질자원연구원 지반탐사연구실)

초록
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2.5차원 전자탐사 적분방정식의 확장된 Born 근사해 또는 국소 비선형 근사에 기초하여 루프-루프 전자탐사 역산 알고리듬이 개발되었다 송수신 배열은 수평 동일면(HCP) 또는 수직 동일면(VCP) 방식이고, 다중 주파수 및 다중 송수신 간격을 포함할 수 있으며 PC에서 작동된다. 안정적이고 고해상도를 유지하는 역산이 가능하도록 변수분해 행렬과 Backus-Gilbert 분산 함수 분석을 통해 감도 분포의 함수로서의 공간적으로 변화하는 최적 Lagrange 곱수 결정 알고리듬을 포함하였다. HCP와 VCP 배열 자료가 지하 전기비저항 구조에 따라 서로 다른 감도를 가짐에 따라 동시 역산에서 안정성과 해상도에 영향을 미치게 되므로, 계산값과 측정값 차의 분산에 따라 가중치를 적용하는 방식을 도입하였다. 모델링 코드의 정확성은 통상적으로 루프-루프 전자탐사에서 사용하는 주파수 및 송수신 간격 범위에서 유한차분법에 의해 계산된 결과와의 비교를 통하여 증명되었다. 개발된 역산 알고리듬은 먼저 반무한 공간내 전도체 및 저항체가 포함된 모델에 대한 계산자료에 적용되어 성능이 입증되었다. 현장자료에 적용하고 그 결과 영상을 전기비저항 탐사자료에 대한 역산 결과와 비교하여, 의미있는 지하구조의 영상을 얻을 수 있음을 확인하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

We have developed an inversion algorithm for loop-loop electromagnetic (EM) data, based on the localised non-linear or extended Born approximation to the solution of the 2.5D integral equation describing an EM scattering problem. Source and receiver configuration may be horizontal co-planar (HCP) or...

주제어

AI 본문요약
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제안 방법

  • In this study, we have developed an efficient 2.5D inversion scheme for frequency domain loop-loop EM data, which runs on a PC platform without heavy computational load. We used the localised non-linear (LN) approximation (Habashy et al.
  • resolution. Incorporating the automated determination of the spatially variable Lagrangian multiplier as a function of the sensitivity to model parameters through the parameter resolution matrix and spread function analysis, we could enhance the resolution of the images. Resulting distributions of the Lagrangian multiplier are quite different from the constant, homogeneous one, which shows that our scheme properly reflects the sensitivity to model parameters.
  • 5. Resulting images after the fifth iteration of inversion with spatially variable Lagrangian multipliers determined through parameter resolution matrix and spread function analysis. Synthetic HCP (upper) andVCP (lower) data for the model shown in Figure 1 was usedinthe inversion, as in Figure 4.

대상 데이터

  • We used Geonics EM34-3XL loop-loop EM system which operates with three coil separations and frequencies; 10m and 6400 Hz, 20 m and 1600 Hz, and40 m and 400 Hz, all of which correspond to a single induction number. The test site was located in an agricultural field in Korea,covered with alluvial deposits some 10 to 20 m in thickness. Figure 10 shows the measured data at every 5 m along a profile of100 m.

이론/모형

  • 5D EM integral equation solution for forward computation, as used by Torres-Verdin and Habashy (1994), but with different derivations in detail. In the inversion procedure, we implemented the spatially variable Lagrangian multiplier scheme (Yi et al., 2003) in order to enhance the resolution. Because the variances of the misfits are different from horizontal coplanar (HCP) to vertical coplanar (VCP) configuration, due to different sensitivities, we also implemented a weighting scheme for the Jacobian, based on the misfit variances.
  • Once the spatial harmonic secondary magnetic fields are computed over these 15 spatial wavenumbers, the inverse Fourier transform is to be done through numerical integration, with cubic spline interpolation to get the responses along the profile. The primary magnetic fields over the homogeneous half-space are calculated in the space domain with a numerical Hankel transform technique using Gaussian quadrature (Chave, 1983).
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참고문헌 (14)

  1. Chave, A. D., 1983, Numerical integration of related Hankel transforms by quadrature and continued fraction algorithm: Geophysics 48, 1671-1686. doi: 10.1190/1.1441448 

  2. Constable, S., Parker, L. P., and Constable, C. G., 1987, Occam's inversion: a practical algorithm for generating smooth models from electromagnetic sounding data: Geophysics 52, 289-300. doi: 10.1190/1.1442303 

  3. Frischknecht, F. C., Labson, V. F., Spies, B. R., and Anderson, W. L., 1991, Profiling methods using small sources, in M. N. Nabighian ed., Electromagnetic methods in applied geophysics - Applications, 105-270: Society of Exploration Geophysicists 

  4. Habashy, T. M., Groom, R. W., and Spies, B. R., 1993, Beyond the Born and Rytov approximation: a nonlinear approach to electromagnetic scattering: Journal of Geophysical Research 98, 1759-1775 

  5. Hohmann, G. W., 1975, Three-dimensional induced polarization and electromagnetic modelling: Geophysics 40, 309-324. doi: 10.1190/ 1.1440527 

  6. Hohmann, G.W., 1988, Numerical modeling for electromagnetic methods of geophysics, in M.N. Nabighian, ed., Electromagnetic methods in applied geophysics - Theory, 313-363: Society of Exploration Geophysicists 

  7. Kim, H. J., Song, Y., and Lee, K. H., 1999, Inequality constraint in leastsquares inversion of geophysical data: Earth Planets Space 51, 255-259 

  8. Menke, W., 1984, Geophysical data analysis: discrete inverse theory: Academic Press, Inc 

  9. Sasaki, Y., 1989, Two-dimensional joint inversion of magnetotelluric and dipole-dipole resistivity data: Geophysics 54, 254-262. doi: 10.1190/1.1442649 

  10. Spies, B. R., and Frischknecht, F. C., 1991, Electromagnetic sounding, in M. N. Nabighian, ed., Electromagnetic methods in applied geophysics - Applications, 285-425: Society of Exploration Geophysicists 

  11. Torres-Verdin, C., and Habashy, T. M., 1994, Rapid 2.5-D forward modeling and inversion via a new non-linear scattering approximation: Radio Science 29, 1051-1079. doi: 10.1029/94RS00974 

  12. Won, I. J.,Keiswetter,D. A., Fields, G. R. A., and Sutton, L. C., 1996, GEM-2: a new multifrequency electromagnetic sensor: Journal of Environmental & Engineering Geophysics 1, 129-137 

  13. Yi, M.-J., Kim, J.-H., Song,Y., Cho, S.-J., Chung, S.-H., and Suh, J.-H., 2001, Three-dimensional imaging of subsurface structures using resistivity data: Geophysical Prospecting 49, 483-497. doi: 10.1046/j.1365-2478. 2001.00269.x 

  14. Yi, M.-J., Kim, J.-H., and Chung, S.-H., 2003, Enhancing the resolving power of the least-squares inversion with active constraint balancing: Geophysics 68, 931-941. doi: 10.1190/1.1581045 

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