복소주파수의 grouping에 의한 라플라스-푸리에 영역 파형 역산

Abstract

Shin & Cha(2008, 2009)가 제시한 라플라스 영역에서의 파형 역산, 그리고 라플라스-푸리에 영역에서의 파형 역산은 실제 관측 자료의 5 Hz 이하의 저주파수 성분에 대한 정보가 부족하더라도 영 주파수 또는 낮은 주파수의 파동장을 역산하여 속도 모델의 심부 구조와 배경 매질의 속도를 더 안정적으로 정확히 구현하는 효과가 있다. 본 연구에서는 복소 주파수의 grouping에 의한 파형 역산 알고리즘을 통하여 라플라스-푸리에 영역에서의 효율적인 계산 방법을 제안한다. grouping 파형 역산 알고리즘은 동일한 주파수 또는 동일한 감쇠 상수를 기준으로 복소 주파수를 grouping하여 역산을 수행한다. 하나의 그룹으로 부터 역산을 수행하여 속도 모델을 얻고난 후 다음 그룹으로 이동하여 속도 모델을 업데이트시켜 더욱 정확하고 정교한 속도 모델을 얻는다. 또한 그룹을 이루는 복소 주파수들의 주파수와 감쇠 상수의 크기, 간격을 효과적으로 조절하여 전략적인 파형 역산을 수행할 수 있다. 제시한 파형 역산 알고리즘의 타당성을 확인해 보기 위해 인공 합성 자료인 IFP Marmousi와 SEG/EAGE salt에 적용한 결과, grouping을 적용하지 않은 라플라스-푸리에 파형 역산 결과에 비해 속도 모델의 심부 구조와 배경 매질 속도가 더 정확하게 나타나는 것을 알 수 있었다. 그리고 실제 관측 자료인 Congo data set에 파형 역산 알고리즘을 적용한 결과 배경 매질의 층서 구조를 더 정교하게 구현해 낼 수 있었다.