시추공에서 떨어진 지점에서의 암반등급 (RMR)을 물리탐사 자료를 통하여 간접적으로 추정하기 위해, 지구통계학적 복합 역산 기법을 적용하였다. 지금까지 지구통계학적 기법은 두 가지 이상의 자료의 특성을 잘 반영하는 변수를 추정하는데 주로 이용되었으나, 본 연구에서는 역산 기법에 의한 접근 방법을 사용하였다. 시추공에서 확보한 암반 등급 값을 이용하여, 미리 지정된 격자점상에 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하여 다수의 추정값을 확보한다. 이 값은 임의의 상관성이 있는 물리탐사 자료와 비교하여 가장 오차가 작은 값을 채택하게 되고, 이와 같은 비교는 모든 격자점에 대해 수행된다. 이러한 절차는 암반등급의 공간적 분포를 준수하면서, 물리탐사 자료와의 비교를 통해 두 자료의 상관성을 최대한 확보한 결과를 얻을 수 있다. 또한 동일한 과정을 다수 수행하여, 추정한 결과의 신뢰도를 분석할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.
시추공에서 떨어진 지점에서의 암반등급 (RMR)을 물리탐사 자료를 통하여 간접적으로 추정하기 위해, 지구통계학적 복합 역산 기법을 적용하였다. 지금까지 지구통계학적 기법은 두 가지 이상의 자료의 특성을 잘 반영하는 변수를 추정하는데 주로 이용되었으나, 본 연구에서는 역산 기법에 의한 접근 방법을 사용하였다. 시추공에서 확보한 암반 등급 값을 이용하여, 미리 지정된 격자점상에 지구통계학적 시뮬레이션을 수행하여 다수의 추정값을 확보한다. 이 값은 임의의 상관성이 있는 물리탐사 자료와 비교하여 가장 오차가 작은 값을 채택하게 되고, 이와 같은 비교는 모든 격자점에 대해 수행된다. 이러한 절차는 암반등급의 공간적 분포를 준수하면서, 물리탐사 자료와의 비교를 통해 두 자료의 상관성을 최대한 확보한 결과를 얻을 수 있다. 또한 동일한 과정을 다수 수행하여, 추정한 결과의 신뢰도를 분석할 수 있는 정보를 제공할 수 있다.
Geostatistical inverse approach using geophysical data was applied to indirectly make the RMR classification at points apart from boreholes. The geostatistical appoach was usually used to find optimized estimation which supports two or more different physical properties at unsampled points. However,...
Geostatistical inverse approach using geophysical data was applied to indirectly make the RMR classification at points apart from boreholes. The geostatistical appoach was usually used to find optimized estimation which supports two or more different physical properties at unsampled points. However, in this study, an approach to solve inverse problem was proposed. The primary variable, RMR values obtained at known boreholes, is geostatistically simulated with many realization at pre-defined grid point according to the variogram model. The simulated values are sequentially compared with the physical property resulted from geophysical survey at an arbitrary grid point, and the most similar one is chosen. This process means that the spatial distribution of primary variable, RMR, is conformed well to the original pattern of the borehole observation, and ensure to fit the geophysical survey result to reflect the correlation between different physical properties.
Geostatistical inverse approach using geophysical data was applied to indirectly make the RMR classification at points apart from boreholes. The geostatistical appoach was usually used to find optimized estimation which supports two or more different physical properties at unsampled points. However, in this study, an approach to solve inverse problem was proposed. The primary variable, RMR values obtained at known boreholes, is geostatistically simulated with many realization at pre-defined grid point according to the variogram model. The simulated values are sequentially compared with the physical property resulted from geophysical survey at an arbitrary grid point, and the most similar one is chosen. This process means that the spatial distribution of primary variable, RMR, is conformed well to the original pattern of the borehole observation, and ensure to fit the geophysical survey result to reflect the correlation between different physical properties.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
그러나 이러한 연구는 모두 지구통계학을 자료 복합의 관점에서 접근한 것이다. 본 연구에서는 이와 같은 선행연구를 더욱 확장하여, 암반등급의 추정을 위해 지구통계학적 역산 기법을 적용하는 알고리듬을 제안하고자 한다.
이를 통해 직접적으로 획득한 시추공 자료의 공간적 특성을 반영하면서, 조사 대상 영역 전반에서 자료를 획득할 수 있는 물리탐사 자료의 경향을 함께 나타낼 수 있는 결과를 얻게 된다. 본 연구에서는 이와 같은 지구통계학적 시뮬레이션에 기반한 역산 기법을 암반등급의 추정에 이용하고자 하였다.
이러한 접근은 물리탐사를 통해 취득한 탄성파 트레이스와 지구통계학적 시뮬레이션 결과의 오차를 최소화하는 과정을 거치게 되므로 지구통계학적 역산이라는 명칭을 가지게 되었다. 이를 통해 직접적으로 획득한 시추공 자료의 공간적 특성을 반영하면서, 조사 대상 영역 전반에서 자료를 획득할 수 있는 물리탐사 자료의 경향을 함께 나타낼 수 있는 결과를 얻게 된다. 본 연구에서는 이와 같은 지구통계학적 시뮬레이션에 기반한 역산 기법을 암반등급의 추정에 이용하고자 하였다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.