KR101861060B1 - 오프셋 의존 탄성 ｆｗｉ를 통한 다중 파라미터 역산 - Google Patents

오프셋 의존 탄성 ｆｗｉ를 통한 다중 파라미터 역산 Download PDF

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Abstract

탄성 역산을 이용하는 다중 파라미터 역산을 위한 방법이 개시된다. 이 방법은 데이터를 오프셋/각도 그룹들로 분해하고 순차적 순서로 그들에 관해 역산을 수행한다. 이 방법은 반복적 역산 프로세스의 컨버전스의 속도를 상당히 높일 수 있고 따라서, 전 파형 역산(full waveform inversion; FWI)을 위해 이용될 때 가장 이롭다. 본 발명적인 접근법은 반사 에너지와 반사 각도 사이의 관계, 또는 등가적으로 탄성 FWI에서의 오프셋 의존을 이용한다. 본 발명은, 작은 각도(오프셋 근처의) 반사들의 진폭들이 보통 Vp/Vs와 관계 없이 음향 임피던스 단독 (1)에 의해 대체로 결정된다는 인식을 이용한다. 큰 각도(중간 및 먼 오프셋) 반사들은 Ip, Vp/Vs (2) 및 밀도 (3)와 이방성과 같은 다른 대지 파라미터들에 의해 영향을 받는다. 따라서, 본 발명적인 방법은 데이터를 역산으로 결정되는 상이한 모델 파라미터들 사이의 크로스토크를 감소시키기 위해 다중 파라미터 FWI의 수행 시에 각도 또는 오프셋 그룹들로 분해한다.

Description

오프셋 의존 탄성 ＦＷＩ를 통한 다중 파라미터 역산{MULTI-PARAMETER INVERSION THROUGH OFFSET DEPENDENT ELASTIC FWI}
본 출원은 2013년 5월 24일에 출원되고, 발명의 명칭이 "오프셋 의존 탄성 ＦＷＩ를 통한 다중 파라미터 역산(Multi-Parameter Inversion through Offset Dependent Elastic FWI)"이며, 그 전체가 본 명세서에 참조로서 통합되는 미국 가 특허 출원 제 61/827,474 호의 이득을 주장한다.
본 발명은 일반적으로 탄화수소를 탐사하는 것을 포함하는 지구물리학적 탐사(geophysical prospecting)의 분야에 관한 것이고, 특히 지진 데이터 프로세싱에 관한 것이다. 구체적으로, 본 발명은 다수의 물리 파라미터들의 지하 모델(subsurface model)을 얻기 위한 지진 데이터의 탄성 전 파형 역산(full waveform inversion; "FWI")을 위한 방법이다.
일반적으로 지구물리학 데이터 프로세싱에서의, 및 또한 이 문서의 경우에서의 역산 프로세스는 지진 반사 데이터를 지하 대지(earth) 모델의 형태로 저류층(reservoir)의 정량적 암석 속성 설명으로 변환시키는 프로세스를 언급한다. 이러한 모델은 3개의 파라미터들을 필요로 하는데, 그것은 모델이 등방성인 것으로 가정되는 경우에 모델을 설명하기 위해 밀도(ρ), P-파 속도(VP) 및 S-파 속도(VS)이다. 부가적인 파라미터들은 이방성 및 감쇠를 포함하는 더 일반적인 지하 모델에서 필요하다. 사후 스택 또는 사전 스택 AVO 역산 및 전 파장 역산(FWI)과 같은, 지진성 분해에서의 역산에서 이용된 많은 기술들이 존재한다.
수직 입사 각도에서의 PP 반사(P-파 다운/P-파 업)가 대체로 음향 임피던스(IP=ρVP)에 의해 결정됨이 잘 공지된다. 지진 데이터로부터 IP를 추정하기 위해, 프로세싱 시간을 절약하도록 FWI에서의 P-파의 전파만을 고려하는 것이 일반적으로 충분하다. 그 목적을 위해, 파의 전파의 모델링은 ρ 및 VP에만 의존한다. 그러나, IP는 단독으로 항상 저류암(reservoir rock)들 및 유형들의 양호한 표시자인 것은 아니다. 유체 유형들이 VP/VS와 같은 탄성 파라미터들로부터 더 양호하게 검색될 수 있음이 공지된다. 결과적으로, 음향 및 탄성 파라미터들에 대한 다중 파라미터 역산은 바람직하게 되었고, 아마도 저류층 특성화에서 거의 필요하다.
탄성 FWI를 통한 다중 파라미터 역산은, 그것이 탄성파의 전파의 정확한 모델링에 기초할 때 저류층 특성들을 상세하게 기술하는 고유한 역할을 갖는다. 탄성 FWI는 2가지 주요 이유로 인해 매우 비싼 프로세스이다. 첫째, 유효 차 모델링은 전단파의 전파의 컴퓨터 시뮬레이션을 위해 필요한 더 조밀한 계산 격자들로 인해 음향(P-파만) 가정 하에서보다 훨씬 더 비싸게 된다. 둘째, 다중 파라미터 역산은 컨버전스(convergence)를 성취하고 상이한 파라미터들 사이의 크로스토크(crosstalk)를 감소시키기 위해 음향 FWI보다 더 많은 반복들을 요구한다. 저류층 특성화에서, 암석 속성들을 설명하기 위한 가장 중요한 파라미터들은 음향 임피던스(IP) 및 속도 비(VP/VS)이다. 따라서, 저류층 특성화 및 속도 모델 구축과 같은 비즈니스 애플리케이션들에서 실현가능하게 하기 위해 적은 수의 반복들(바람직하게 ~10)로 IP 및 VP/VS)를 강건하게 역산할 수 있는 FWI 방법에 대한 필요성이 존재한다.
지진 데이터로부터 암석 속성들을 추정하기 위한 매우 다양한 방법들이 존재한다. 햄슨(Hampson) 등에 의해 제안된 절차(2005)는 사전 스택 AVO 역산에서의 전형적인 작업흐름을 표현한다. 그들의 작업흐름에서, IP, IS 및 밀도는 각도 게더(angle gather)들에서의 AVO 및 아키-리처즈(Aki-Richards) 방정식들(아키 및 리처즈, 2002)에 기초하여 동시에 추정된다. 그들의 접근법은 탄성파들을 시뮬레이팅하고 파형들을 매칭시키는 반복 프로세스 대신에 반사율에 대한 선형화된 근사에 기초한다. 계산 비용은 따라서, 선형화된 근사화로 인해 사전 스택 역산에서 훨씬 더 저렴하다. 반대로, 훨씬 더 비싼 프로세스일지라도, 탄성 FWI는 더 뛰어난 결과들을 생성하기 위한 잠재력을 갖는다.
본 발명의 목적은 탄성 역산을 이용하는 다중 파라미터 역산을 위한 방법을 제공하는 것이다.
본 발명은 탄성 FWI를 이용하는 다중 파라미터 역산을 위한 강건하고 효율적인 컴퓨터 구현 방법이다. 이 방법은 데이터를 오프셋 또는 각도 그룹들로 분해하고 순차적 순서로 그들에 관해 탄성 FWI를 수행한다. 이 방법은 본 발명의 개선들 없이 실행된 탄성 FWI와 비교하여, 일부 예들에서 대략 10배 만큼 컨버전스의 속도를 상당히 높일 수 있다. 본 발명적인 접근법은 반사 에너지와 반사 각도 사이의 관계, 또는 등가적으로 탄성 FWI에서의 오프셋 의존을 이용한다. 아키 및 리처즈에 의한 고전적인 AVO 이론(1980)으로부터, 작은 각도(오프셋 근처의) 반사들의 진폭들이 보통 VP/Vs와 관계 없이 음향 임피던스 단독에 의해 대체로 결정됨이 공지된다. 큰 각도(중간 및 먼 오프셋) 반사들은 IP, VP/VS, 및 밀도 및 이방성과 같은 다른 대지 파라미터들에 의해 영향을 받는다. 따라서, 본 발명적인 방법은 데이터를 상이한 모델 파라미터들 사이의 즉, 역산 무지들 사이의 크로스토크를 감소시키기 위해 다중 파라미터 FWI의 수행 시에 각도/오프셋 그룹들로 분해한다. 첨부된 청구항들을 포함하는, 이 개시의 목적들을 위해, 데이터를 각도 그룹들로 분해하는 것이 데이터를 오프셋 그룹들로 분해하는 것과 같음이 이해될 것이고, 하나의 용어는 다른 용어를 포함하도록 이해될 것이다.
하나의 실시예에서, 본 발명은 P-파 속도, S-파 속도, 및 밀도를 포함하는 지하 물리적 속성 파라미터들을 추론하기 위한 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법이고, 상기 방법은 지진 데이터로부터 PP 모드만을 추출하는 단계, 및 2개 이상의 상이한 오프셋 범위들에서 순차적으로 PP 모드 데이터를 역산하는 단계를 포함하고, 각각의 오프셋 범위 역산은 적어도 하나의 물리적 속성 파라미터를 결정하며, 여기서 제 2 및 후속 역산들에서, 이전 역산에서 결정된 파라미터들은 고정된 채로 유지된다.
또 다른 실시예에서, 본 발명은 적어도 P-파 속도, S-파 속도, 및 밀도를 추론하기 위한 지진 데이터의 역산을 위한 방법이고, 상기 방법은: (a) 지진 데이터로부터 PP 모드 데이터만을 취하고, 지진 데이터를 중첩할 수 있거나 중첩할 수 없는 근처 오프셋 범위, 중간 오프셋 범위, 및 먼 오프셋 범위로 분할하는 단계; (b) 음향 역산 알고리즘으로 프로그래밍된 컴퓨터를 이용하여, P-파 음향 임피던스(IP)에 대한 근처 오프셋 범위를 역산하는 단계; (c) 탄성 역산 알고리즘을 이용하여, S-파 음향 임피던스(IS)에 대한, 또는 S-파 속도(VS)로 나누어진 P-파 속도(VP)에 대한 중간 오프셋 범위를 역산하는 단계로서, IP는 (b)로부터의 그것의 값으로 고정되는, 상기 중간 오프셋 범위를 역산하는 단계; (d) 탄성 역산 알고리즘을 이용하여, 밀도에 대한 먼 오프셋 범위를 역산하는 단계로서, IP는 (b)로부터의 그것의 값으로 고정되고 VP/VS는 (c)로부터의 IS의 값으로부터 결정된 값으로 고정되는, 상기 먼 오프셋 범위를 역산하는 단계; 및 (e) 음향 임피던스의 정의 및 (d)에서 결정된 바와 같은 밀도를 이용하여 IP 및 IS로부터 VP 및 VS를 계산하는 단계를 포함한다.
전형적인 경우에서, 근처 오프셋 범위는 <500m일 수 있고 먼 오프셋 범위는 >2km이며, 중간 오프셋 범위는 그 사이이다.
본 발명의 장점들은 다음의 상세한 설명 및 첨부된 도면들을 참조함으로써 더 양호하게 이해된다.
도 1은 본 발명의 지진 프로세싱 방법의 하나의 실시예에서 기본적인 단계들을 보여주는 흐름도.
도 2는 합성 게더, 및 샷(shot) 게더들 중 하나를 생성하기 위해 이용된 정확한(true) Vp, Vs 및 밀도 프로파일(profile)들을 보여주는 도면.
도 3은 정확한 IP 및 합성 데이터와 비교하여, 근처 오프셋 데이터 및 데이터 부정합(misfit)을 이용하는 IP의 역산을 보여주는 도면.
도 4는 VP/VS의 지식 없이 IP 단독으로 중간 오프셋 데이터를 설명할 수 없음을 보여주는 도면.
도 5는 도 2로부터 고정된 IP를 갖는 VP/VS의 역산이 중간 오프셋들까지의 지진 데이터를 설명함을 보여주는 도면.
도 6은 도 2 및 도 4로부터 고정된 IP 및 VP/VS를 갖는, 먼 오프셋 데이터로부터의 밀도의 역산의 결과들을 보여주는 도면.
많은 도면들은 컬러의 이용에 대한 특허법 제약들 때문에 그레이 스케일(gray scale)로 변환된 컬러 원본들이다.
본 발명은 예시적인 실시예들과 관련되어 설명될 것이다. 그러나, 다음의 상세한 설명이 본 발명의 특정한 실시예 또는 특정한 이용에 대해 구체적인 경우에, 이것은 단지 예시적인 것으로 의도되고, 본 발명의 범위를 제한하는 것으로서 해석되지 않아야 한다. 반대로, 그것은 첨부된 청구항들에 의해 정의된 바와 같이, 본 발명의 범위 내에 포함될 수 있는 모든 대안들, 수정들 및 등가물들을 커버하도록 의도된다.
시어스, 싱 및 바튼(Sears, Singh and Barton)(생략하여 "SSB")에 의해 제공된 탄성 FWI 방법(2008)에서, 3-단계 업무흐름이 P-파 및 S-파 지진 데이터로부터 Vp 및 Vs를 추정하기 위해 제안되었다: 단계(1), 수직 입사 및 광각도 P-파 데이터를 이용하는 짧고 중간 스케일(Vp)의 역산; 단계(2), 광각도 P-파 데이터를 이용하는 중간 Vs에 대한 역산; 및 단계(3), PS-파 데이터를 이용하는 짧은 스케일(Vs)에 대한 역산. 짧고 중간 스케일은 SSB 논문에서 이용된 용어들이다. 일반적으로 말하면, 짧은 스케일은 지진 데이터에서의 고 주파수 반사 에너지로부터 직접적으로 추론할 수 있는 공간 스케일들을 언급하고, 큰 스케일은 그의 반사된 주파수들이 전형적인 지진 소스들 아래에 있는(예로서, 해양 포착에서의 4-6Hz) 공간 스케일들을 언급한다. 따라서, 큰 스케일은 전형적으로 이동 속도 분석으로부터 추론된다. 큰 스케일과 짧은 스케일 사이의 갭은 일반적으로 소위 중간 스케일이다.
SSB 방법이 먼저 본 명세서에서 개시되는 3-단계 발명적인 방법과 유사하게 나타나지만, 그들을 구별하는 중요한 특징들이 존재한다. 먼저, SSB 방법은 3 단계들에 걸쳐 상이한 파 모드들을 이용한다. 본 발명적인 방법은 동일한 파 모드(PP-파) 그러나, 3-단계들에 걸쳐 상이한 반사 각도/오프셋을 이용한다. PP-파 데이터가 전형적인 지진 조사에서 기록된 에너지의 대부분, 및 따라서 해상 스트리머(streamer) 포착에서의 값의 대부분을 표현함이 잘 공지된다. 둘째, SSB 방법은 단계(1)에서 수직 입사 및 광각도 P-파 데이터를 분리하지 않고 그들을 동시에 이용한다. 본 발명적인 방법은 컨버전스의 속도를 높이는 중요한 단계인 단계(1)에서 적은 각도 반사 데이터만을 이용한다.
합성 예는, 이 방법이 Ip 및 Vp/Vs를 검색하는데 매우 강건하고 효과적임을 설명하기 위해 이용된다. Ip 및 Vp/Vs를 얻기 위해 필요한 반복들의 총 수는 ~10이다. 단계(3)에서 밀도 정보를 검색하는 것(도 1 흐름도 참조)은 합성 예에서 부가적인 10 내지 15 반복들을 요구할 수 있다. 필드 데이터(field data)에 관한 테스트들은, Ip 및 Vp/Vs의 정확하고 강건한 추정이 또한 ~10 반복들 내에서 얻어질 수 있음을 보여준다. 그러나, 필드 데이터 경우들에서, 밀도 역산의 신뢰성은 이방성, 및 먼 오프셋들에서의 데이터 품질을 포함하는, 속도 모델의 정확성에 강하게 영향을 받는다.
합성 예는 도 1의 흐름도에 도시된 본 발명적인 방법의 실시예를 따른다. 합성(컴퓨터 시뮬레이팅(simulating)된) 데이터는 본 발명을 설명하기 위해 이 테스트 예에서 이용된다. 데이터 세트는 도 2에 도시된 레이어드(layered)(1D) 대지 모델에 관한 이방성 탄성 유한 차 모델링에 의해 형성되고, 여기서 VP, VS 및 밀도 대 지하에서의 깊이가 표시된다. 속도 및 밀도의 단위들은 m/s 및 kg/m3이다. 합성 "측정된" 데이터의 공통 샷 게더는 또한 도 2에서 8로 보여진다. 초 단위의 시간은 수직 축 상에 표시되고, 미터 단위의 오프셋은 수평 축 상에 표시된다. 대지 모델의 최대 깊이는 2.3km이고 이용가능한 최대 오프셋은 5km이다. 컬러의 이용에 관한 특허법 제약들로 인해, 묘사된 샷 게더(8)는 컬러 데이터 디스플레이의 그레이 스케일 변환이고, 여기서 컬러는 지진 진폭들의 크기를 표현하기 위해 이용된다. 도 3 내지 도 6에 도시된, 측정된 데이터, 및 부정합들에 대해 시뮬레이팅된 비교들에 대해서도 마찬가지이다.
단계(1): 근처 오프셋 데이터로부터의 Ip 의 역산. 먼저, 음향 FWI는 도 3에 표시되는 IP의 추정을 얻기 위해 근처 오프셋 PP 데이터(오프셋<500m)를 이용하여 수행된다. 상기 설명된 바와 같이, 작은 반사 각도들(등가적으로, 이 예에서 작은 오프셋들)에서의 PP-파 데이터는 음향 임피던스(IP)에 의해 결정된다. 탄성 파라미터들은 작은 각도 PP 반사 데이터에 거의 영향을 미치지 않는다. 초기 VP 및 밀도 모델들은 음향 FWI를 수행하기 위해 필요하다. 초기 VP 모델은 전통적인 이동 속도 분석으로부터 얻어질 수 있고, 이 합성 테스트에 대해, 도 2에서의 "정확한" VP 프로파일(합성 데이터를 모델로 포워딩(forwarding)하기 위해 이용된)이 이용되었다. 초기 밀도 모델은 밀도와 VP 사이의 경험적 관계로부터 얻어질 수 있다. 단순성을 위해, 일정한 밀도(1,000kg/m3) 모델은 시작하기 위해 이용되었다. 수학적 정의로부터,
Figure 112015126177318-pct00001
이고,
공지된 밀도(ρ)를 갖는 역산된 IP가 밀도(ρ)로 IP를 나눈 후에 VP로 직접적으로 전환될 수 있음이 분명하다. IP 및 VP의 반복(5)에서의 결과들은 도 3에서 시간 및 깊이 도메인 둘 모두에서 보여지고, 여기서 어두운 라인들은 역산된 모델이고 더 밝게 음영된 라인들은 합성 모델이다. 역산된 미지수는 이 경우에 IP이다. VP의 추정치는 그 다음, 수학식 (1)에 따라 ρ로 역산된 IP를 나눔으로써 얻어질 수 있다. 도 3에서, 역산된 모델들은 비교를 위해 정확한 합성 모델들로 오버레이(overlay)된다. 모든 역산들은 깊이 도메인(미터)에서 수행된다; 결과들은 11 및 12로 보여진다. 특정 주파수 범위에서 비교를 위해, 역산 결과들은 도 2에서 정확한 VP의 스무딩(smoothing)된 버전을 이용한 깊이-대-시간 변환에 의해 시간(초)으로 변환된다. 시간 도메인에서의 비교들(9 및 10)은 대역 통과 필터를 적용한 후에 5 내지 40Hz 내에서 제한된다. 9 및 11로부터, 역산된 Ip가 합성 모델에 매우 잘 매칭함이 보여질 수 있다. VP가 수학식 (1)에 따라 가정된 일정한 ρ에 기초하여 역산된 IP로부터 얻어졌기 때문에, 얻어진 VP와 정확한 VP 사이의 양호한 매치는 기대되지 않는다(ρ의 어떠한 업데이트된 추정도 아직 수행되지 않았다). 따라서, 초기 밀도 모델(일정한)은 합성 밀도 모델(도 2에서의 7)과 매우 상이하고, 이 차는 수학식 (1)로 인해 VP에 반영된다. 이것은 특히, 약 1.75초에서 시간 도메인에서의 미스매치 및 약 1800m에서 깊이 도메인(12)에서의 유사한 미스매치에 의해 10으로 표시된다. IP에 대한 미스매치가 그 특정한 시간 및 깊이에서 훨씬 적음이 9 및 11에서 보여질 수 있다.
데이터 부정합(15) 즉, 측정된 데이터(13)(합성 모델들로부터의)와 시뮬레이팅된 데이터(14)((1)에 따라 역산된 IP, 일정한 밀도 및 얻어진 VP로부터의) 사이의 차가 도 3에 보여진다. 차는 실제로 무시가능하다. 데이터 부정합은 필드(실제) 데이터의 역산 동안 컨버전스 확인을 위한 매우 중요한 기준인데, 이는 필드 데이터 애플리케이션에서, '정확한 모델'이 거의 공지되지 않기 때문이다. 일반적으로 말하면, 다른 조건들이 유사할 때, 더 양호한 데이터가 일반적으로 부정합하지만, 항상 역산 곱에서 더 높은 신뢰를 나타내는 것은 아니다. 부정합의 무시가능한 양은, 근처 오프셋 데이터가 Ip 단독에 의해 잘 설명될 수 있음을 나타낸다.
단계(2): 이전 단계로부터 고정된 I P 를 갖는 중간 오프셋(<2km) 데이터로부터의 I S 또는 V P /V S 의 역산. 다음의 단순한 관계들이 공지된다:
Figure 112015126177318-pct00002
여기서, 수학식 (3)은 수학식들((1) 및 (2))로부터 직접적으로 야기된다. 이 단계(2)에서, 역산은 탄성일 필요가 있고 역산 미지수는 VP/VS였다. IP가 이전 단계로부터 고정되기 때문에, VP/VS에 대한 역산은 수학식 (3)에 따른 이 단계에서의 IS에 대한 역산과 같다. 대안적으로, 역산 미지수가 IS일 수 있다. 도 4는 18에서 초기 Vs 모델(어두운 라인, 일정한)과 합성 모델(더 밝은 음영된 라인) 사이의 차를 보여주고, 비(Vp/Vs)는 19에서 보여진다. 이 초기 Vs 모델, 및 단계(1)로부터의 Vp(17에서 보여진)와 밀도(일정한)를 갖고, 큰 데이터 부정합은 오프셋을 도 4에서 표시된 바와 같이, 2km로 연장할 때 패널(22)에서 관측될 수 있다. 이것은 IP 단독으로 중간 반사 각도(오프셋) 데이터를 설명하기 위해 부적합하기 때문이다. Vp/Vs인 제 2 파라미터에 대한 양호한 추정은 중간 오프셋 데이터를 설명하기 위해 필요하다. 그러나, 근처 오프셋에서의 데이터 부정합은 여전히 도 3(15)에서와 같이 여전히 작을 수 있는데, 이는 IP가 단계(1)로부터 고정되기 때문이다(16,9).
다음은 단계(1) 역산 결과들을 디스플레이할 때 이용된 도 3과 동일한 레이아웃이고, 도 5는 합성 모델(더 밝은 음영된 라인(26))로 오버레이된, 5회 반복 후의 역산된 VP/VS(어두운 라인(26))를 보여준다. 역산된 모델은 합성 모델에 매우 잘 매칭한다. 패널(29)에서 표시된 바와 같이, 중간 오프셋 범위(500m 내지 2km, 도면에 도시되지 않은 스케일)에서의 데이터 부정합은 역산된 VP/VS 모델의 이득을 가짐으로써 크게 감소된다. 단계(2) 역산에서, IP(24) 및 VP(24)는 단계(1)로부터 고정된다. 수학식 (3)으로부터 정확한 IS는 IP 및 VP/VS의 정확한 역산 결과들로부터 얻어질 수 있다. 그러나, 수학식 (2)로부터의 VS는, 밀도에 관한 정보가 누락되었거나 부정확하면 정확한 것으로서 되지 않을 것이다. 이것은 도 5에서의 패널(25)에서 시간
Figure 112015126177318-pct00003
1.75에서 표시되고, 여기서 VP/VS로부터 얻어진 Vs는 합성 모델을 VP/VS와 동일한 정도에 매칭시키지 않는다.
단계(3): 이전 2개의 단계들로부터 고정된 I P 및 V P /V S 를 갖는 먼 오프셋(최 대 5km까지) 데이터로부터의 밀도의 역산. 수학적 관계들((1) 내지 (3))은, 고정되는 IP 및 VP/VS를 갖는 밀도의 임의의 업데이트가 VP 및 VS에 대한 업데이트를 야기함을 나타낸다. 따라서, 고정된 IP 및 VP/VS를 갖는 밀도의 역산은 VP의 역산과 같다. 단계(3)에서, 최대 5km까지의(이 예에서) 모든 이용가능한 오프셋들은 단계들(1 및 2)로부터 고정된 IP 및 VP/VS를 갖는, 밀도에 대한 탄성 역산을 수행하기 위해 이용된다. 도 6은 합성 모델(더 밝은 음영된 라인(33))로 오버레이된, 10회 반복들 후의 역산된 밀도(어두운 라인(33))를 보여주고, 여기서 합성 모델은 도 2에서 7이고, 시간 도메인으로 변환된다. 동시에, 단계(3)는 업데이트된 밀도 프로파일(33)로 인해 도 3의 VP(어두운 라인, 10)와 비교된 VP(어두운 라인, 31)의 개선된 예측을 야기한다. 데이터 부정합은 주로, 도 3의 36에서 도시된 바와 같이 먼 오프셋들(2km 내지 5km)에서 존재한다.
상기 설명은 본 발명을 예시하는 목적을 위한 상기 본 발명의 특정한 실시예들에 관한 것이다. 그러나, 본 명세서에서 설명된 실시예들에 대한 많은 수정들 및 변형들이 가능함이 당업자에게 명백할 것이다. 모든 이러한 수정들 및 변형들은 첨부된 청구항들에 의해 정의된 바와 같이, 본 발명의 범위 내에 있도록 의도된다.
[참고문헌]
Figure 112015126177318-pct00004

Claims (10)

  1. P-파 속도, S-파 속도, 및 밀도를 포함하는 지하 물리적 속성 파라미터들을 추론하기 위한 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법에 있어서,
    상기 지진 데이터로부터 PP 모드만을 추출하는 단계, 및 2개 이상의 상이한 오프셋 범위들에서 순차적으로 상기 PP 모드 데이터를 역산하는 단계를 포함하고, 각각의 오프셋 범위 역산은 적어도 하나의 물리적 속성 파라미터를 결정하며, 제 2 및 후속 역산들에서, 이전 역산에서 결정된 파라미터들은 고정된 채로 유지되는, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    근처 오프셋 범위가 먼저 순차적으로 역산되어야 하고, 상기 제 1 역산은 음향 역산 알고리즘으로 프로그래밍된 컴퓨터를 이용하여, P-파 음향 임피던스(IP)를 추론하는, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    중간 오프셋 범위가 두번째로 순차적으로 역산되어야 하고, 상기 제 2 역산은 S-파 음향 임피던스(IS), 또는 S-파 속도(VS)로 나누어진 P-파 속도(VP)를 추론하고, IP는 상기 제 1 역산으로부터의 상기 IP의 값으로 고정되며, 상기 제 2 역산은 탄성 역산 알고리즘을 이용하는, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    먼 오프셋 범위가 세번째로 순차적으로 역산되어야 하고 상기 제 3 역산은 탄성 역산 알고리즘을 이용하여, 밀도 또는 VP를 추론하고, IP는 상기 제 1 역산으로부터의 상기 IP의 값으로 고정되며 VP/VS는 상기 제 2 역산으로부터 결정된 값으로 고정되는, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    VP 및 VS는 음향 임피던스의 정의, 및 상기 제 3 역산으로 추론된 바와 같은 밀도를 이용하여 IP 및 IS로부터 계산되는, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
  6. 제 4 항에 있어서,
    VP는 상기 제 3 역산으로 추론되고, 밀도는 관계(IP=ρVP)로부터 계산되며 IP는 상기 제 1 역산으로 결정된 바와 같은, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
  7. 제 4 항에 있어서,
    관계들(IP=ρVP 및 IS=ρVS) 중 하나 또는 둘 모두는 상기 방법을 수행할 때 이용되는, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 추론된 물리적 속성 파라미터들을 업데이트하기 위해 상기 순차적 역산들을 적어도 한번 반복하는 단계를 더 포함하는, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
  9. 제 4 항에 있어서,
    상기 음향 및 탄성 역산 알고리즘들은 전 파형 역산(full waveform inversion) 알고리즘들인, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
  10. 적어도 P-파 속도, S-파 속도, 및 밀도를 추론하기 위한 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법에 있어서:
    (a) 상기 지진 데이터로부터 PP 모드 데이터만을 취하고, 상기 지진 데이터를 중첩할 수 있거나 중첩할 수 없는 근처 오프셋 범위, 중간 오프셋 범위, 및 먼 오프셋 범위로 분할하는 단계;
    (b) 음향 역산 알고리즘으로 프로그래밍된 컴퓨터를 이용하여, P-파 음향 임피던스(IP)에 대한 상기 근처 오프셋 범위를 역산하는 단계;
    (c) 탄성 역산 알고리즘을 이용하여, S-파 음향 임피던스(IS)에 대한, 또는 S-파 속도(VS)로 나누어진 P-파 속도(VP)에 대한 상기 중간 오프셋 범위를 역산하는 단계로서, IP는 (b)로부터의 상기 IP의 값으로 고정되는, 상기 중간 오프셋 범위를 역산하는 단계;
    (d) 탄성 역산 알고리즘을 이용하여, 밀도에 대한 상기 먼 오프셋 범위를 역산하는 단계로서, IP는 (b)로부터의 상기 IP의 값으로 고정되고 VP/VS는 (c)로부터의 IS의 값으로부터 결정된 값으로 고정되는, 상기 먼 오프셋 범위를 역산하는 단계; 및
    (e) 음향 임피던스의 정의 및 (d)에서 결정된 바와 같은 밀도를 이용하여 IP 및 IS로부터 VP 및 VS를 계산하는 단계를 포함하는, 지진 데이터의 역산을 위한 컴퓨터 구현 방법.
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