OBC 탄성파 탐사 자료의 파분리를 위한 Matching Pursuit 내삽 기법 적용 연구

OBC 탄성파 탐사 자료의 파분리를 위한 Matching Pursuit 내삽 기법 적용 연구
Other Titles
Application of Matching Pursuit Interpolation Method for Wave Decomposition of OBC Seismic Data
Alternative Author(s)
Lee, Jae Kang
Issue Date
OBC (Ocean Bottom Cable)나 OBN (Ocean Bottom Node) 탄성파 탐사는 수신기가 해저면에 위치하기 때문에 스트리머 탐사와는 다르게 P파 뿐만 아니라 S파의 정보를 획득할 수 있어 더욱 자세한 지하 구조의 분석에 용이하다. 그러나 처리 비용과 시간 면에서 효율적인 음향파 자료처리 기법을 이용하여 이 자료를 해석하려면 자료처리 초기 단계에 P파와 S파를 분리하는 과정이 필수적으로 요구된다. 이 논문에서는 먼저 Schalkwijk et al. (1997)에 의해 제안된 등방성 탄성파 방정식(isotropic wave equation)을 이용한 해저면 탄성파 탐사 자료의 P, S 파분리 모듈을 개발하였다. 개발된 모듈로 수치모델링을 통해 얻은 합성탄성파 자료의 파분리를 진행한 결과, 주파수-파수 영역(f-k domain)에서 계산되는 파분리 모듈은 공간적 알리아싱(spatial aliasing)이 존재하면 시간-공간 영역(t-x domain)에서 잡음(noise)를 발생키는 것을 확인하여, 이 문제를 개선할 수 있는 공간적 알리아싱이 존재하는 자료의 파분리 공정을 제안하였다. 이 방법은 시간차 보정(moveout correction)을 이용하여 파의 기울기를 줄여준 뒤 Choi et al. (2014)에 의해 제안된 리커요소파(ricker wavelet) 기반의 Matching Pursuit 내삽 기법을 적용시켜 공간적 알리아싱이 없는 자료를 생성한 후 파분리를 진행하는 방법으로 이루어져 있다. 제안한 워크플로우를 공간적 알리아싱이 심한 수치모델링 자료에 적용해 본 결과 P, S 파분리를 성공적으로 수행할 수 있을 뿐만 아니라 공간적 알리아싱이 없는 내삽이 수행된 자료를 결과로 제공해 주어 향후 다양한 자료 처리 기법의 적용 및 해석을 가능하게 한다.
Since the receivers of OBC (Ocean Bottom Cable) and OBN (Ocean Bottom Node) seismic surveys are located on the seafloor, it is possible to acquire information of S waves as well as P waves different from streamer seismic surveys. However, in order to apply the acoustic wave data processing method that is efficient in processing cost and time, it is prerequisite to separate the P wave and the S wave at the initial stage of data processing. In this paper, the P- and S-waves separation module for seafloor seismic data has been developed using isotropic wave equations proposed by Schalkwijk et al. (1997). Through the numerical test, I find that the separated P- and S-waves shows noise in the t-x domain when the input data is spatially aliased because the developed separation module operates in f-k domain. Therefore, the systematic wave-separating workflow was presented for the wave separation of the spatially aliased input data. In this workflow, slopes of waves in input data are reduced by moveout correction, and then Ricker wavelet based Matching Pursuit interpolation proposed by Choi et al. (2014) is applied to generate the data without spatial aliasing. The final step of this workflow is performing the wave separation. As a result of applying the proposed workflow to the numerical modeling data with severe spatial aliasing, it not only can successfully perform the P- and S- waves separation but also provide the results of the interpolation without spatial aliasing, which enables the application and interpretation of various data processing techniques in the future.
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