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Multiparameter estimation in acoustic full waveform inversion : 음향파 완전 파형 역산을 이용한 다변수 추출 기법

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dc.contributor.advisor민동주-
dc.contributor.author정우돈-
dc.date.accessioned2017-07-13T05:58:38Z-
dc.date.available2017-07-13T05:58:38Z-
dc.date.issued2014-02-
dc.identifier.other000000018038-
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10371/118163-
dc.description학위논문 (박사)-- 서울대학교 대학원 : 에너지시스템공학부, 2014. 2. 민동주.-
dc.description.abstract탄성파 탐사 자료처리 기술의 발전을 토대로 완전파형역산 기술 또한 지속적인 성장을 이루고 있으며, 이와 동시에 새롭고 다양한 문제에 부딪히는 국면을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 파형역산 분야에서 최근 집중하고 있는 주제 중 하나인 다변수 추출 기법에 대하여 연구하였으며, 이의 추출을 위한 단계별 음향파 완전파형역산 전략을 제안한다. 음향파 완전파형역산을 통항 다변수 추출 기술은 최근 들어 학회 및 저널에 활발하게 발표되고 있으며 그 효용성 또한 많은 연구를 통하여 검증되어 왔다. 본 연구에서는 현재까지 발표된 기술들에 대한 문제점을 제기하며, 보다 일반적이고 적용성이 높은 음향파 완전파형역산을 통한 다변수 추출 기술을 개발하였다.
음향파 완전파형역산에서 다룰 수 있는 여러 가지 변수 중, 본 연구에서는 속도와 밀도 추출에 집중하여 총 4가지의 매개변수화를 제안하며 각각은 속도–밀도, 체적탄성률–밀도, 임피던스–밀도, 임피던스–속도이다. 첫 번째로 각 매개변수화가 파형역산 이론 자체에서 어떤 역할을 하는지 수식을 살펴보았으며, 이로부터 각 매개변수 간의 상호간섭이 존재한다는 것을 알 수 있었다. 두 번째로 각 매개변수화의 방사 패턴을 계산하여 도시해보고 이들이 파형역산에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다. 이를 통하여 속도와 밀도를 단계적으로 역산해내는데 있어 각 단계에서 어떠한 매개변수화가 적합한지에 대하여 살펴보았으며, 본문에서의 분석을 기반으로 수치예제를 통하여 이론을 검증하였다. 이론 검증에 있어 계산의 효율성을 위하여 동시송신원 방법을 도입하였으며, 동시송신원 알고리듬 또한 적용하기 전 우선적으로 검증되었다. 수치예제를 통하여, 음향파 완전파형역산을 통하여 다변수를 추출하는데 있어 지배적인 매개변수를 우선적으로 추출해내는 것이 파형역산 알고리듬 자체의 안정성 및 정확성에 큰 영향을 주는 것을 알 수 있었으며, 각 단계에 대하여 적합한 매개변수화를 도입하는 것으로서 속도와 밀도 정보가 적절하게 추출된다는 것을 알 수 있었다. 실제 탐사자료에의 적용 또한 본 연구에서 개발한 알고리듬의 적용성 및 우수성을 검증할 수 있는 예제가 되었다.
결론으로, 음향파 완전파형역산을 이용한 다변수 추출은 단계적인 전략을 통하여 성공적으로 수행될 수 있으며 각 단계에서는 적절한 매개변수화가 필요함을 주장한다. 또한 본 연구를 통하여 2차적으로 발생하는 의문점 등에 대한 후속 연구를 통하여 보다 발전적이고 진취적인 연구가 가능할 것으로 예상된다.
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dc.description.tableofcontentsAbstract 1
Contents 3
List of Figures 6
List of Tables 12

Chapter 1 Introduction 13
1.1 Motivation 13
1.2 Research objective 17
1.3 Outline 18

Chapter 2 Review of Forward and Inverse Problems 19
2.1 Acoustic wave propagation modeling 19
2.1.1 Acoustic wave equations with multiparameter 20
2.1.2 Modeling using finite element method 22
2.1.3 PML boundary condition 25
2.2 Inverse theory 29
2.2.1 Review of inverse theory 30
2.2.2 Verification of algorithm 33
2.2.3 Simultaneous-source method 39
2.2.4 Preconditioning and weighting 45
2.2.5 Source wavelet estimation 48

Chapter 3 Multiparameter inversion 50
3.1 Sensitivity analysis 50
3.1.1 Comparison of mathematical formulae 51
3.1.2 Comparison of radiation patterns 53
3.1.3 Comparison of conventional FWI results 70
3.2 Hierarchical approach 80
3.2.1 1st stage: Velocity inversion 81
3.2.2 2nd stage: Density inversion 87

Chapter 4 Numerical examples 93
4.1 Inversion set-up 93
4.2 Synthetic data examples 94
4.2.1 SEG/EAGE salt model 94
4.2.2 Marmousi-2 model 100
4.3 Real data example 112
4.3.1 Gulf of Mexico data set (ION/GXT) 112

Chapter 5 Conclusions 131

Bibliography 135
초록 141
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dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent4491574 bytes-
dc.format.mediumapplication/pdf-
dc.language.isoen-
dc.publisher서울대학교 대학원-
dc.subjectacoustic-
dc.subjectfull waveform inversion-
dc.subjectfrequency-domain-
dc.subjecthierarchical inversion-
dc.subjectmultiparameter-
dc.subject.ddc622-
dc.titleMultiparameter estimation in acoustic full waveform inversion-
dc.title.alternative음향파 완전 파형 역산을 이용한 다변수 추출 기법-
dc.typeThesis-
dc.description.degreeDoctor-
dc.citation.pages142-
dc.contributor.affiliation공과대학 에너지시스템공학부-
dc.date.awarded2014-02-
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