지진 데이터에서 BSR의 반사 계수와 극성을 정확하게 아는 것은 매우 중요합니다. 첫 번째는 선형계획법(LP)으로 지진자료에 해당하는 최소절대기준을 이용하여 반사계수를 구하는 것이다(Levy and Fullagar, 1981). 따라서 FMED를 이용한 지진파 데이터 처리는 BSR의 센싱 및 반사 특성을 이해하는데 많은 도움이 될 것이다.
FMED를 이용한 지진자료에서 BSR의 반사신호 분리 및 특성분석 - 지진자료에서 파형요소 추출. FMED를 이용하여 한국지질자원연구원에서 얻은 지진파 데이터를 처리합니다. 지진 데이터에서 파동 요소를 추출하고 그 특성을 분석합니다.
본 연구의 결과는 한국지질자원연구원에서 확보한 내진자료를 이용하여 가스하이드레이트의 유망한 구조를 분석하고 시추를 계획하는 작업에 활용될 수 있다. BSR과 그 아래의 반사 표면의 특성은 지진 데이터에 표시된 가스 하이드레이트가 풍부한 구조로 해석될 수 있습니다.
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Deconvolution은 지진 데이터에서 반사계수를 구하는 작업으로 주변 환경과 음향 임피던스 차이가 큰 석유 및 가스를 찾는 데 필수적입니다. MED는 내진자료와 일치하는 큰 스파이크의 개수를 최소화하여 반사계수를 구하는 방법으로 기존 방법에서 요구하는 제약조건이 필요하지 않다는 장점이 있다. 선형 동작을 채택하는 경우 대역 제한 지진 데이터를 정확하게 처리하기 어렵습니다.
첫 번째는 선형 프로그래밍(LP) 방법을 사용하여 지진파 데이터와 일치하는 절대 최소 비율을 사용하여 반사 계수를 얻는 것입니다(Levy and Fullagar, 1981). 두 번째 방법은 복잡한 AR(autoregressive) 모델(Lines and Clayton, 1977)로 지진 데이터의 스펙트럼을 계산하고 지진 데이터의 현재 주파수 대역에 외삽하여 반사의 저주파 및 고주파 성분을 얻습니다. 계수. 그러나 LP와 AR 방법은 웨이블릿의 사전 인식에 한계가 있고 계산이 비교적 불안정하다.
이 방법은 MED를 활용하면서 반사 계수 스펙트럼에서 손실된 주파수 대역에 대한 표준을 증가시키는 비선형 계산을 수행하여 선형 계산이 제대로 처리할 수 없는 대역 제한 데이터를 처리할 수 있습니다. 이 방법을 이용하여 지진자료로부터 지표하 경계면에 해당하는 반사계수의 크기와 극성을 구하면 중간음향이다.
제 1 절. FMED
여기서 여전히 대역 제한 반사 계수이고 y는 전체 대역 반사 계수입니다. 수학식 4)는 deconvolution 필터가 노이즈 레벨을 최대한 억제하면서 δt에 최대한 근사해야 함을 보여준다. 여기서 벡터 y는 길이 N의 반사 계수 시리즈를 나타내며 qi는 입니다. 원래 MZE 속도는 F(qi)=qi일 때 구합니다. 2) 방정식으로 표현된 문제의 자명한 해결책.
각 반복에서 시스템은 반사 계수를 적용합니다. 옆면에서 얕은 퇴적물은 혼탁석 퇴적물을 보여주며, 이는 표면 바로 아래의 층이 표층보다 밀도가 낮다는 사실에 기인할 수 있습니다. 여기서 일부 음의 반사 계수는 해저 아래 약 240ms에서 나타납니다.
지진 신호가 지하 매질을 통과하여 지하 경계를 만나면 일부가 굴절되거나 반사됩니다. 이 보고서에서는 출력 신호가 시간에 따라 컨볼루션되는 디컨볼루션 기법을 사용하여 반사 계수를 알고 있다고 가정하고 파형 구성 요소를 추정하는 방법을 제시합니다. 관측값 yt에서 파동 요소 추정을 살펴보겠습니다.
주어진 공간에서 지진파의 특정 요소를 추정하는 방법입니다. 3장에서는 다중 출력 신호를 얻기 위해 다중 반사 계수가 공통 파형 구성 요소와 결합될 때 파형 구성 요소를 추정하는 방법을 제시합니다. 여기서 *는 컨벌루션 연산의 기호, rit는 반사계수, wt는 파형요소를 나타낸다.
위 식에서 파동요소를 추정하기 위해서는 먼저 파동요소의 제곱값을 추정해야 한다. 다음은 ˆw2+t에서 ˆwt를 계산하는 과정입니다. 추정된 w2+t 값에서 ˆwt 값을 얻기 위해 일반적으로 제곱근을 사용합니다. 이 논문에서는 또한 제곱근을 사용하여 wt의 근사값을 구하려고 시도합니다.
본 논문에서 초기값은 양수로 주어진다. 탄성파 실험에서 나타나는 전형적인 파동요소이다. 마지막으로 T=15에서 추정값은 0으로 사라집니다.
이를 보면 t분포의 경우 파형소자의 추정값이 피크점과 잘 맞지 않음을 알 수 있다.
