제 출 문 한국지질자원연구원 원장 귀하

제 출 문 한국지질자원연구원 원장 귀하

본 보고서를 “탄성파 자료의 음향임피던스 역산을 이용한 가스하이드 레이트 층의 물성해석”의 보고서로 제출합니다.

2008. 10.

위탁연구기관명 : 한국해양연구원 위탁연구책임자 : 김 한 준

연 구 원 : 주 형 태

연 구 원 : 이 철 구

연 구 원 : 임 정 현

연 구 원 : 이 은 혜

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요 약 문 I. 제목:

탄성파 자료의 음향임피던스 역산을 이용한 가스하이드레이트 층의 물성해석

II. 연구개발의 목적 및 필요성 1. 연구개발의 필요성

● 기술적 측면

- 탄성파 탐사를 이용해서 메탄 하이드레이가 분포하는 층을 찾기 위해 가장 보편적으로 확인하는 것은 BSR (Bottom Simulating Reflector)의 존재이다.

하이드레이트 BSR은 높은 속도의 하이드레이트 안정지역과 그 아래 자유가 스 (free gas)가 존재할 수 있는 낮은 속도의 퇴적층의 경계면에서 발생하는 음향임피던스의 차이 때문에 발생한다. 따라서 탄성파자료를 음향임피던스 로 변환함으로써 가스 하이드레이트 층의 존재와 그 아래 자유가스의 분포 상황 그리고 지하 매질의 성질을 파악할 수 있다. 탄성파 자료로부터 음향 임피던스를 추출하기 위해서는 탄성파 자료를 지하의 반사계수로 복원하는 디컨볼루션을 수행하여야 한다. 이러한 디컨볼루션 방법은 sparse spike 디 컨볼루션으로 분류되며 탄성파 탐사자료에서 BSR의 반사계수와 극성을 정 확히 아는 장점이 있다. 탄성파 탐사자료의 디컨볼루션시 통상적으로 쓰이 는 스파이킹 디컨볼루션이나 예측 디컨볼루션 (predictive deconvolution) 으 로는 이러한 목적을 얻기 불가능하다.

- 대역이 제한된 자료의 sparse spike 디컨볼루션을 위해서 몇 가지의 방법이 제시되었다. 첫 번째가 선형프로 그래밍 (LP: linear programming) 방법 (Levy and Fullagar, 1981) 으로 탄성파 자료와 부합하는 최소 절대 norm

(minimum absolute norm)을 이용하여 반사계수를 구하는 것이다. 두 번째 방법은 탄성파 자료의 스펙트럼을 복소 AR (autoregressive) 모델로 계산하 는 것으로 (Lines and Clayton, 1977) 탄성파 자료의 실제 주파수대역으로 외삽하여 반사계수의 저주파 및 고주파 성분을 구한다. 하지만 LP 와 AR 방법은 파형요소 (wavelet)를 미리 알아야 하는 제약을 가지며 연산이 상대 적으로 불안정하다.

- 최근에는 확률통계이론을 이용한 stochastic inversion에 의한 디콘볼루션 방 법이 제시되고 있다. 이 방법은 Bayes의 조건부 확률이론을 기반으로 선형 연산이 제대로 처리하지 못하는 주파수 대역이 제한된 자료로부터 파형요소 를 추정하고 반사계수를 sparse spike의 형태로서 구하므로 퇴적층서가 복 잡한 지역에 존재하는 가스수화물의 반사특성을 정량적으로 분석하는 데에 매우 효과적이다.

- 따라서 stochastic inversion을 이용해서 탄성파자료로부터 지하의 반사계수의 극성과 진폭을 완전히 복원하고 이를 이용해서 음향임피던스를 계산하는 것 은 가스하이드레이트층과 자유가스의 탐지와 물리적 특성을 이해하는 데에 매우 유용할 것이다.

2. 목적

- Stochastic inversion을 이용해서 탄성파자료로부터 지층의 반사신호를 분리 하고 특성을 해석

- 지하의 음향임피던스를 복원하여 시추검층자료와 대비

III. 연구개발의 내용 및 범위

- Stochastic inversion을 이용하여 한국지질자원연구원이 획득한 탄성파자료를 처리

- 가스하이드레이트층과 자유가스의 반사신호 특성 분석

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- 음향임피던스의 복원과 가스하이드레이트와 관련된 지하의 물성 해석

IV. 연구개발결과

탄성파 탐사자료로부터 가스 하이드레이트의 존재를 지시할 수 있는 BSR의 특성을 분석하기 위해 stochastic inversion 방법을 한국지질자원연구원이 가스 수화물 탐사를 위해 설정한 시추예정지점에서 획득한 탄성파 프로파일 자료에 적용하였다.

탄성파 프로파일에서 BSR은 해저면의 반사신호와 반대인 음의 극성을 가지고 있는 것으로 보이지만 여러 개의 신호가 중첩되어 뚜렷이 구분되지 않는 경우도 많다. 프로파일의 자료를 처리한 결과는 파형요소의 영향을 완전히 제거함으로써 해저면과 그 아래에서 반사신호들을 완전히 분리하여 각각의 반사계수의 크기와 극성을 확인할 수 있음을 보여 주었다. 특히 BSR의

반사신호는 매우 잘 분리할 수 있었다. 조사지역의 BSR은 진폭이 매우 크므로 BSR 하부에서 자유가스의 존재와 관련된 구조를 지시할 가능성이 있다.

시추예정지점 site 4는 BSR이 잘 발달되어 있으며 그 아래에 가스의 존재를 지시하는 신호가 나타난다.

탄성파자료로부터 구한 가스하이드레이트층의 음향임피던스는 2000 gm/cm³sec이상으로 증가하며 BSR을 경계로 1700 gm/cm³sec 이하까지 감소한 다. 그 아래 0.1 s 이상의 두께로 낮은 음향임피던스를 보이는 구간이 존재하는 데 이것은 자유가스층으로 해석된다. 탄성파 자료로부터 추출한 음향임피던스를 시추검층자료와 비교했을 때 음향임피던스의 값이 상당한 낮게 나타난다. 탄성 파 자료에서 구한 음향임피던스값이 검층자료보다 낮은 것은 탄성파 자료의 참 진폭회수가 정확히 되지 않았으며 저주파의 성분이 소실되었기 때문으로 생각 된다. 하지만 탄성파 자료로부터 계산한 음향임피던스의 정성적인 변화는 검층 자료와 매우 잘 일치한다. 따라서 탄성파 자료의 참진폭을 정확히 회수하고 저 주파 성분을 첨가하거나 시추점에서 구한 값을 이용하여 탄성파 자료로부터 구 한 음향임피던스를 보정하면 시추에 의하지 않고 지하의 음향임피던스를 구할

수 있을 것으로 기대된다.

V. 연구개발결과의 활용계획

1. 한국지질자원연구원에서 획득한 탄성파자료를 이용하여 가스 하이드레이트 유망구조를 해석하고 시추를 계획하는 작업에 이 연구의 결과를 적용할 수 있다.

2. 가스 하이드레이트와 그 아래 자유가스의 분포를 확인하고 이들과 관련된 지 하의 물성을 유추하는 것은 탄성파 탐사자료 처리의 궁극적 목표이다. 이 연 구에서 수행한 방법은 탄성파 역산과 가스의 존재에 대한 자료 분석 등에 매 우 중요하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

3. 탄성파 자료에서 구한 음향임피던스를 이용해서 가스 하이드레이트와 그 아 래 자유가스와 관련된 신호특성을 해석할 수 있다. 이런 과정을 통하여 유망 한 구조를 찾고 시추의 성공율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

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SUMMARY I. Title:

Interpretation of physical properties of hydrate-bearing structure using acoustic impedance recovery

II. Necessity and Objectives of the Study 1. Necessity

● Technological aspects

- Identification of the BSR (Bottom Simulating Reflector) is one of the most widely used criteria to evaluate the existence of methane hyrates in sediments. The gas hydrate BSR results from a sharp acoustic impedance contrast between the high-velocity gas hydrate stability zone above and low-velocity sesiments below that can contain free gas. Therefore, recovery of acoustic impedance from seismic data can provide crucial information on the presence of gas hydrates, free gas below, and physical properties of the subsurface. Accurate reflectivity should be recovered by deconvolution from seismic data in order to extract acoustic impedance. The deconvolution method for this purpose is categorized as sparse spike deconvolution that computes amplitude and polarity of reflection coefficients as sparse spikes.

While spiking deconvolution and predictive deconvolution are conventionally used, they do not provide such information.

- Several deconvolution methods to compute sparse reflectivity have been

inrtoduced. The first method is the linear programming (LP) approach (Levy and Fullagar, 1981). This method attempts to find the reflectivity series with the minimum absolute norm that remain constant with the data (Levy and Fullagar, 1981). The second approach (Lines and Clayton, 1977) fits a complex autoregressive (AR) model to the data spectrum and attempts to extrapolate the missing low and high frequencies. Nevertheless, these approaches require that the source wavelet be available and their computation is relatively unstable.

- Recently, stochastic inversion based on the probability theory has been introduced. This approach utilizes the conditional probability theory by Bayes and handles band-limited data to yield sparse spike reflectivity. Therefore, it is well suited for the quantitative analysis reflection characteristics of complex stratigraphy with gas hydrates.

- The complete recovery of subsurface reflectivity in terms of amplitude and polarity and the computation of acoustic impedance using stochastic inversion is highly efficient in the detection of gas hydrates and free gas the analysis of their physical properties.

2. Objectives

- Sparse spike deconvolution of seismic data to resolve reflectivity and quantitative interpretation of its characteristics using stochastic a method - Computation of subsurface acoustic impedance from seismic data and

comparison with well-log data

III. General Scope of the Study

- Processing of seismic data obtained by KIGAM to recover the sparse reflectivity series using stochastic inversion

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- Analysis of signals from the BSR and free gas

- Recovery of acoustic impedace and Interpretation of physical properties related to gas hydrates

IV. Results of the Study

In this study, stochastic inversion deconvolution was applied to seismic data obtained by KIGAM (Korea Institute of Geoscience & Mineral Resources) for the purpose of analyzing the quantitative characteristics of the gas hydrate BSR and geologic structure of proposed drilling sites.

Although there are indications of the gas hydrate-related signals, complex stratigraphy creates superposed wavelets that are difficult to resolve. The result of deconvolution of seismic data demonstrates that the effect of the source wavelet was completely removed from the data. Consequently, amplitude and polarity of the reflections from the seafloor and subsurface interfaces was accurately resolved. In particular, this method was proved to be suited for resolving the BSR. The BSR in the survey area shows large variations in amlitude. Locally, occurrence of the significantly high normal polarity amplitude beneath the BSR can be positively associated with free gas underneath.

Proposed drilling site 4 is characterized by a well-imaged BSR followed by a signal suggestive of the existence of gas.

The acoustic impedace of the gas hydrate-bearing layer reaches over 2000 gm/cm³sec then decreases to less than 1700 gm/cm³sec below the BSR. The low acoustic impedance zone occurs over the thickness interval of more than 0.1, suggesting the presence of free gas below the BSR. The acoustic impedance values computed from seismic data are significantly lower than well log-derived acoustic impedance. We attribute this to incorrect true amplitude recovery and missing of low frequency contents. However, the acoustic impedance computed from seismic data shows detailed characteristics that resembles well log-derived

acoustic impedance. Therefore, acoustic impedance can be computed accurately from seismic data by recovering true amplitude, applying the low frequency content, and correlating computed values to well data.

V. Suggestions for Applications

1. The result of this study can significantly contribute to the correct interpretation of prospective gas hydrate structure on proposed drilling sites using seismic data obtained by KIGAM.

2. The ultimate goal of seismic data processing is to identify gas hydrates and free gas below and address their physical properties. We expect that the method in this study will be used for seismic inversion and analysis of gas.

3. The characteristics of hydrate/gas-related seismic signals can be interpreted from recovered acoustic impedance. Through this process an improvement can be achieved in the discovery of prospective gas hydrate structure and the success rate of drilling.

- 10 - CONTENTS

Summary ……… 2

Contents ……… 10

List of Figures ……… 12

Chapter 1. Introduction ……… 13

Chapter 2. Status of technology in Korea and overseas …… 15

Chapter 3. Contents and Results of the Study ……… 16

1. Reflectivity and impedance 2. Seismic data and results of processing Chapter 3. Plans for application ……… 27

Chapter 4. References ……… 28

Appendix. Seismic characteristics of gas hydrate in the Ulleung Basin

목 차

요약문 ……… 2

목차 ……… 11

그림 및 표목차 ……… 12

제 1 장 서 론 ……… 13

제 2 장 국내외 기술개발현황 ……… 15

제 3 장 연구개발 수행내용 및 결과 ……… 16

제 1 절 반사계수와 임피던스 제 2 절 탄성파자료 및 처리결과 제 4 장 연구개발결과의 활용계획 ……… 27

제 5 장 참고문헌 ……… 28

부록. 탄성파 자료에서 나타난 울릉분지내 가스수화물의 특성

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그림 목차

List of Figures

Fig. 2-1. MCS profile for site 4.

Fig. 2-2. Part of MCS profile for site 4 (CDP 13953 ~ CDP 14013) (a) before and (b) after sparse spike deconvolution.

Fig. 2-3. Three traces of CDP 13983 ~ CDP 13985 (a) before and (b) after sparse spike deconvolution.

Fig. 2-4. Acoustic impedance derived from (a) well logs and (b) seismic data.

Fig. 2-5. Acoustic impedance section for the seismic data in Fig. 2-2(a).

제 1 장 서 론

동해의 울릉분지에서 얻은 탄성파 자료에서 가스수화물의 존재를 지시하는 것으 로 해저면과 평행하게 나타나는 반사면 (BSR: bottom simulating reflector)이 많이 발견되고 있다. BSR은 속도가 높은 가스수화물층과 그 아래 정상적인 속도를 갖는 퇴적층간의 경계면으로 생각된다. 가스수화물 안정영역의 기저를 나타내는 BSR은 높은 반사진폭과 음의 극성 (negative polarity)을 가지는데 음향임피던스가 매우 감 소하는 경계면임을 지시한다. 울릉분지의 경우, BSR은 해저면에서 약 250 ms 이내 의 천부에서 나타난다. 천부의 퇴적물이 대부분 저탁류와 반원양성 퇴적물이므로 지층경계면이 매우 조밀하게 분포할 뿐 만 아니라 해저면과 비슷한 기울기를 가지 므로 가스수화물에 의한 BSR이 지층경계면과 잘 구분되지 않는 경우가 많다. 이러 한 지역에서 가스 수화물 BSR의 반사계수와 진폭을 구하기 위해서는 반사계수를 스파이크 형태로 계산하는 디컨볼루션 (SSD: sparse spike deconvolution)이 필수적 이다. SSD를 이용하여 탄성파자료로부터 지하의 경계면에 해당하는 반사계수의 크 기와 극성을 구한다면 매질간 음향임피던스의 대비가 큰 가스 하이드레이트층과 극 성이 음인 가스하이드레이트 층의 기저, 그리고 그 아래 존재하는 자유가스의 존재 를 파악하는 데에 매우 유용할 것이다. 하지만 많이 사용하는 스파이킹 디컨볼루션 이나 예측 디컨볼루션을 성공적으로 적용하기 위해서는 탄성파 자료의 주파수 특성 이 무색이고 부분적으로 파형요소 (source wavelet) 가 최소위상이어야 하지만 해 양환경에서 이러한 조건을 제대로 만족하기가 어렵다. Wiggins (1978)가 제시한 최 소엔트로피 디컨볼루션 (MED: Minimum Entropy Deconvolution)은 새로운 디컨볼 루션 방법으로 예측 디컨볼루션에서 요구하는 제약조건이 필요하지 않다는 장점이 있다. 하지만 이러한 차이에도 불구하고 이들 두 가지 방법의 결과는 선형연산으로 구현되므로 스파이크 형태로 반사계수를 계산하기 힘들다.

탄성파자료로부터 스파이크 형태의 반사계수를 구하는 디컨볼루션으로는 탄성파 자료와 부합하는 최소 절대 norm (minimum absolute norm)을 이용하여 반사계수 를 구하는 선형 프로그래밍 (LP: linear programming)방법과 Levy and Fullagar, 1981) 탄성파 자료의 스펙트럼을 복소 AR (autoregressive) 모델로 계산하여 반사 계수의 저주파 및 고주파 성분을 구하는 방법이 (Lines and Clayton, 1977) 있다.

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하지만 이들 역시 파형요소 (wavelet)를 미리 알아야 하는 제약을 가지며 연산이 상대적으로 불안정하다. Sacchi et al. (1994)가 제시한 FMED (MED with frequency domain constraints)는 새로운 방법의 MED로서 MED의 장점을 살리면 서 반사계수 스펙트럼에서 손실된 주파수 대역에 관한 norm을 극대화하는 비선형 연산을 수행함으로써 선형연산이 제대로 처리하지 못하는 주파수 대역이 제한된 자 료를 처리할 수 있다. 이 방법은 LP와 MED를 연결하는 특성을 갖지만 반사계수를 완벽한 스파이크의 형태로 구하지 못하는 단점이 있다.

최근에는 확률통계이론을 이용하는 stochastic inversion 방법의 SSD가 제시되 고 있다. 이 방법에서는 구하고자 하는 반사계수를, 특정한 분포를 가지는 확률적인 변수로 고려함으로써 적절한 선험적 (a priori) 분포를 생각한다. 그 다음에 반사계 수의 posteriori 확률밀도를 최대화하는 MAP (maximum a posteriori) 추정치에 의 해 반사계수를 계산한다. 이렇게 구한 반사계수는 지하의 탄성파 속도와 밀도의 곱 으로 표현되는 음향임피던스로 변환될 수 있으며 탄성파 자료를 음향임피던스 단면 으로 전환함으로써 가스하이드레이트와 그 아래 존재할 것으로 예상되는 자유가스 층의 분포와 물성에 대한 정보를 얻을 수 있다.

이 보고서에는 stochastic inversion에서 가장 최근에 발표되어 우수한 것으로 평 가받는 Kaaresen (1997)의 방법을 이용하여 한국지질자원연구원(KIGAM)이 동해의 울릉분지에서 시추한 지점 4에서 획득한 탄성파자료를 deconvolve하여 음향임피던 스를 구하였으며 시추에서 얻은 검층결과와 비교하였다.

제 2 장 국내외 기술개발 현황

탄성파 자료로부터 지하의 물성을 유추할 수 있는 음향임피던스를 추출하는 기 술은 탄성파 자료처리의 궁극적 목표이다. 이를 위해서 탄성파 자료로부터 정확한 반사계수를 추출하는 디컨볼루션을 이용하는 연구가 수행된 바 있다. 이렇게 구한 반사계수는 지하의 탄성파 속도와 밀도의 곱으로 표현되는 음향임피던스로 변환될 수 있으며 탄성파 자료를 음향임피던스 단면으로 전환함으로써 가스하이드레이트와 그 아래 존재할 것으로 예상되는 자유가스층의 분포와 물성에 대한 정보를 얻을 수 있다.

Levy and Fullagar (1981)은 탄성파 자료와 부합하는 최소 절대 norm (minimum absolute norm)을 이용하여 반사계수를 구하는 선형 프로그래밍 (LP:

linear programming)방법을 제시하였으며 Lines and Clayton (1977)은 탄성파 자료 의 스펙트럼을 복소 AR (autoregressive) 모델로 계산하여 반사계수의 저주파 및 고주파 성분을 구하는 방법을 제시하였다. 하지만 이들 방법에서는 파형요소 (wavelet)를 미리 알아야 하는 단점이 있다. 탄성파자료에서 파형요소를 추정하는 것은 매우 어려운 문제이다. Sacchi et al. (1994)은 반사계수 스펙트럼에서 손실된 주파수 대역에 관한 norm을 극대화하는 비선형 연산을 수행함으로써 선형연산이 제대로 처리하지 못하는 주파수 대역이 제한된 자료를 처리할 수 있는 FMED (MED with frequency domain constraints)를 제시한 바 있다. 이 방법은 LP와 MED(minimum entropy deconvolution)를 연결하는 특성을 갖지만 반사계수를 완벽 한 스파이크의 형태로 구하지 못하는 단점이 있다.

최근에는 확률통계이론을 이용하는 stochastic inversion 방법이 제시되고 있다.

이 방법에서는 구하고자 하는 반사계수를, 특정한 분포를 가지는 확률적인 변수로 고려함으로써 적절한 선험적 (a priori) 분포를 생각한다. 그 다음에 반사계수의 posteriori 확률밀도를 최대화하는 MAP (maximum a posteriori) 추정치에 의해 반 사계수를 계산한다. Singh and Minshull (1994)도 stochastic inversion의 일환으로 global waveform inversion을 개발하여 가스하이드레이트 탐사에 직접 응용한 바 있다.

- 16 -

제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과

제 1 절 반사계수와 임피던스

반사계수와 임피던스간 관계를 정리하기 위해 기본 개념으로서 수직입사하는 평 면파에 대한 이론을 살펴본다.

매질의 경계면에서 입사파와 반사파의 진폭은 반사계수 r에 의해 표현할 수 있 으며 반사계수 r은 매질의 밀도 ϱ와 속도 v의 함수로 계산된다:

   

   







 









_



_

 

_



_ ^(2.1)

여기에서 Ai와 Ar은 각각 입사 및 반사파의 진폭이다.

밀도와 속도의 곱은 음향임피던스로서 z로 표기한다. 이 개념을 여러 개의 경계 면을 갖는 다층구조로 확대함으로써



_

 

 

 





 

 

 (2.2)

에 의해 각각의 경계면에서 반사계수가 존재하는 반사계수 급수의 표현을 얻을 수 있다. 위의 식으로부터 음향임피던스를 계산하기 위한 공식을 다음과 같이 쓸 수 있다:



_{ }

 

_

   



  



  

_Π^k_i=1

   



  





_(2.3)

여기에서 zi는 최초 층의 음향임피던스이다. 가장 중요한 것은 정확한 반사계수를 계산하는 것이다. 정확한 반사계수를 변환하여 음향임피던스를 추정함으로써 암상 을 구분하고 다른 정보를 추론할 수 있다.

첫 번째 지층의 음향 임피던스 z1에 대해 normalize한 음향임피던스의 로그값을 η로 정의하면 (2.3)식은 다음과 같이 쓸 수 있다:



  

 

_{  }^

^{    }   

^_

    

  



_



_(2.4)

논의를 단순화하기 위해 η를 그냥 임피던스로 정의한다.

∣r∣< 1일 경우

    

_

  

_

    

 

^

 

 

^

   

^{  }

    

   

 

^

 

_{  }



^∞

   ^

^{  }

≃ 

이 된다. 이 근사식은 ∣r∣< 0.25일 때 유효하다. 위의 식을 이용하면 (2.4)식은



 

 

_{  }^

^

^{ (2.5)}

로 단순화되며 임피던스와 반사계수간의 선형적 관계를 제공한다. 이 식은



 

 



 



혹은





 

 

 



 

 (2.6)

으로 쓸 수 있다.

시간영역에서 관계식 (2.6)은 다음과 같이 연속적으로 나타낼 수 있다.

  

     

_(2.7)

혹은

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     

_^

^{  }

^(2.8)

여기에서 반사함수 r(t)와 반사계수 ri는 다음의 관계를 가진다:

    

_{ }^

^

^

^{   }

^{ }

여기에서 N은 경계면의 개수이며 δ(t-τ_i)는 각각의 반사계수가 발생하는 시간에 위 치하는 Direc delta 함수이다. (2.8)식은 다음과 같이 쓸 수도 있다:

          

_(2.9)

여기에서 u(t)는 단위층계함수 (unit step function)이다. 반사함수를 단위층계함수와 컨볼브하는 것은 적분에 해당한다.

이 보고서에서는 수학적 변환을 단순화하기 위해 (2.5)에서 (2.9)식의 관계에서 표현되는 반사함수와 임피던스간의 관계를 사용할 것이다.

제 2 절 탄성파 자료 및 처리 결과

한국지질자원연구원이 동해의 울릉분지에서 시추한 지점 4를 중심으로 하는 탄 성파 프로파일은 Fig. 2-1에 그려져 있다.

Fig. 2-1. MCS profile for site 4.

해저면과 그 아래의 퇴적층은 매우 평탄하게 발달되어 있다. 탄성파상(seismic facies)에 의해 해저면 아래 천부 퇴적층은 해저면 아래 약 240 ~ 260 ms에 나타나 는 경계면에 의해 두 개의 층으로 나눌 수 있다. 프로파일의 오른쪽에서 상하부

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Fig. 2-2. Part of MCS profile for site 4 (CDP 13953 ~ CDP 14013) (a) before and (b) after sparse spike deconvolution.

Fig. 2-2. (Cont'd)

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층의 경계는 여러 개의 파형요소가 겹쳐진 형태를 보여 준다. 상부층의 탄성파상은 평행하고 연속성이 좋은 반사면으로 구성된다. 이에 비해 하부층은 회절 등에 의한 불연속이 두드러지며 반사신호의 진폭도 불규칙하며 아래로 가면서 급격히 감소하 는 특징을 보인다. 프로파일의 위치정보를 모르기 때문에 정확한 층서해석을 하기 어려우나 탄성파상으로부터 상부층은 distal turbidites 혹은 hemipelagic sediments 로 해석되며 하부층은 밀도가 높은 저탁류 등에 의한 mass-transport deposits일 것으로 판단된다.

이 프로파일에서 가스 수화물 BSR처럼 눈에 띄는 정도로 신호의 극성이 반전된 반사면은 상부층 내 해저면 아래 약 170 ms에서 나타나는데 이것은 예상 심도보다 훨씬 낮은 값이다. 해저면 아래 240 ~ 260 ms에서 나타나는 상부층과 하부층의 경 계부위에서 극성이 반전된 BSR의 특징을 보여주는 신호가 있는지는 알 수가 없다.

Fig. 2-2a는 site 4에서 시추예정지점을 중심으로 CDP 13953 ~ CDP 14013까지의 구간에서 2.4초에서 3.4초까지의 기록을 그린 것이다. 잡음으로 작용하는 신호들이 상당히 억제되어 있으며 해저면에서 약 170 ms아래에 해당하는 2.64초 부근에 해저 면의 반사신호 정도의 큰 진폭을 가지며 극성이 반대로 나타나는 반사신호가 잘 발 달되어 있으며 그 위에 짧은 시간동안 acoustic blanking처럼 반사신호가 약한 구간 이 있음을 볼 수 있다. 해저면에서 약 250 ms 아래에 해당하는 2.7초 부근에서 평 탄하게 나타나는 상하층의 경계면은 여러 개의 파형이 중첩되어 반사계수를 구분하 기 힘들어서 가스수화물과 관련된 BSR이 존재하는지 알 수가 없다. Fig. 2-2b는 이 자료를 디컨볼브하여 sparse spike의 형태로서 반사계수를 복원한 것이다. 전체 적으로 회절 등에 의한 잡음이 상당히 발생하지 않았으므로 탄성파 자료에서 파형 요소가 왜곡되지 않았기 때문에 디컨볼루션이 잘 되었다고 볼 수 있다. 해저면에서 150 ms에서 나타나는 음의 극성을 갖는 반사신호는 해저면 반사신호보다 작은 진 폭을 가지며 자료의 전체에 걸쳐 잘 정의된다. 하지만 울릉분지에서 수심 2000 m 가까이의 지역에서 측정된 지열자료로부터 유추되는 가스수화물 BSR의 깊이가 해 저면에서 대략 200 ~ 220 ms 인데 이 반사신호는 그 보다 훨씬 얕은 깊이에서 나 타나고 있으며 주변의 층서와 평행하게 나타나므로 가스 수화물 BSR인지 구명하기 가 곤란하다. 상하부 층의 경계부에서 중첩된 파형들은 여러 개의 반사계수로 이루 어져 있다. 이 부분에서도 신호의 극성이 음인 반사계수가 대체로 일관되게 나타나 나 그 진폭이 매우 작다. 2.64 초에서 보이는 극성이 반전된

Fig. 2-3. Three traces of CDP 13983 ~ CDP 13985 (a) before and (b) after sparse spike deconvolution.

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반사계수는 그 크기가 해저면 반사계수 이상으로 가스수화물에 의한 BSR임을 지시 한다 (Fig. 2-3). 속도분석자료가 없어서 이 반사면 위의 지층의 구간속도를 알 수 없지만 이것이 가스수화물 BSR이면 그 위 가스수화물층의 구간속도가 상대적으로 높아서 velocity pull-up효과 때문에 시간영역에서 BSR이 위로 올라온 것으로 해석 할 수 있다. 그 아래 2.74초 부근에서 큰값의 양의 반사신호를 볼 수 있는데 이것은 자유가스층의 기저에 해당하는 것으로 해석된다.

Fig. 2-4a는 시추점 4에서 검층으로 깊이에 따라 측정한 밀도와 속도의 곱으로 구한 음향임피던스를 시간으로 전환하여 나타낸 것이다. 해저면에서 음향임피던스 는 1800 gm/cm³sec 정도이며 2.6초까지 3000 gm/cm³sec로 증가하다가 2.65초에서 감소한다. 음향임피던스가 높은 2.6초 이전의 구간은 가스하이드레이트층으로 해석 할 수 있으며 그 아래 음향임피던스가 감소한 구간은 자유가스가 존재하는 것으로 볼 수 있다. Fig. 2-4b는 시추점에서 가장 가까운 탄성파 트레이스로부터 계산한 음 향임피던스이다. 계산된 음향임피던스의 값은 2000 gm/cm³sec 이하로서 검층자료 로부터 구한 값과 비교했을 때 상당히 낮다. 이것은 우선 탄성파자료의 참진폭을 회수하지 못하였으며 지층내에서 깊이에 따라 밀도와 속도가 증가하는 음향임피던 스의 저주파 성분을 제대로 계산하지 못한 결과이기 때문으로 해석된다. 하지만 가 스수화물층의 기저에 해당하는 BSR을 경계로 음향임피던스의 변화양상은 매우 일 치함을 알 수 있으며 검층기록을 얻지 못하는 깊은 지역의 특성도 파악할 수 있는 장점이 있다. 특히 BSR 상부의 높은 음향임피던스 값을 보이는 구간은 가스하이드 레이트층의 분포를 분명히 보여주며 그 아래 낮은 음향임피던스값을 갖는 구간에 의해 자유가스가 존재하는 범위를 정량적으로 파악할 수 있다. 자유가스가 존재하 는 구간은 BSR의 아래 0.1초의 범위에 걸쳐 존재한다고 볼 수 있다.

Fig. 2-2a의 탄성파 단면 전체에 대해 계산한 음향임피던스 단면에서 (Fig. 2-5) 가스수화물층과 자유가스층은 수평적으로 잘 발달해 있음을 알 수 있으며 각각은 매우 명확히 구분되며 그 수직적인 범위도 알 수 있다.

Fig. 2-4. Acoustic impedance derived from (a) well logs and (b) seismic data.

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Fig. 2-5. Acoustic impedance section for the seismic data in Fig. 2-2(a).

제 4 장 연구개발결과의 활용계획

1. 탄성파 자료로부터 지하의 반사계수를 추출하는 것은 특히 가스 하이드레이트 의 기저를 표현하므로 반사계수가 크고 극성이 음인 BSR의 탐지와 그 신호특성 에 매우 유리하다. 이 연구에서는 stochastic inversion을 이용하여 한국지질자원 연구원이 획득한 탄성파자료를 처리하여 가스수화물 탐사 시추예정지점에서 가 스수화물과 관련된 BSR과 그 주변 지층들의 반사계수를 추출하였다.

2. 탄성파 자료로부터 지하의 음향임피던스를 복원하는 것은 가스 수화물의 안정영 역과 그 아래 존재하는 가스층으로 이루어진 지질구조의 구명에 매우 유용하다.

이 연구에서 구한 반사계수들은 탄성파자료로부터 지하의 음향임피던스를 복원 하는 데에 바로 이용될 수 있다.

3. 가스 하이드레이트 안정영역 아래에 가스가 존재할 경우 탄성파의 감쇠가 심하 게 발생하므로 이것을 이용한 가스 하이드레이트 및 자유가스의 탐사가 중요하 다. 이를 위해서는 파형요소를 아는 것이 필수적이다. 이 연구에서 구한 파형요 소는 탄성파 역산과 가스의 존재에 대한 자료 분석 등에 매우 중요하게 사용될 수 있을 것을 기대한다.

4. 탄성파 자료에서 보이는 가스 하이드레이트 부존 구조에서 BSR과 그 아래 반사 면의 성질을 해석할 수 있다. 이런 과정을 통하여 유망한 구조를 찾고 탐사의 성공율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

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제 5 장 참고문헌

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부 록

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탄성파 자료에서 나타난 울릉분지내 가스수화물의 특성

Seismic characteristics of gas hydrate in the Ulleung Basin

요약: 동해에서 얻은 다중채널 탄성파 프로파일에서 울릉분지의 해저평원에 강한 bottom simulating reflector(BSR)가 해저면에서 왕복주시로 약 210 ms 아래에 존 재하는 것을 볼 수 있다. 이 BSR은 주변의 층서를 자르고 진폭이 매우 크며 해저 면 반사신호에 대해 극성이 반대이므로 가스수화물 안정영역의 기저(BHSZ)를 나타 낸다고 볼 수 있다. BSR의 반사계수는 -0.23에서 -0.26으로 매우 높은데 해저면 반 사계수의 1.5-1.7배이며 그 아래 구간속도가 800 m/s 이하로 감소한다. 이러한 특징 은 BHSZ 아래에 가스가 존재하는 것을 지시한다. BSR의 깊이로부터 추정한 지열 은 95-98 mW/m²로서 지금까지 측정된 값과 잘 일치한다. 따라서 BSR은 울릉분지 에서 광역적인 지열의 분포를 추정하는 데에 유용하게 쓰일 수 있다.

Abstract: Multichannel seismic profiles reveal a strong bottom simulating reflector (BSR) occurring below the seafloor in the plain of the Ulleung Basin, East Sea (Japan Sea). The essential characteristics of the BSR include its cross-cutting relationship to strata, strong amplitude, and reverse polarity with respect to the seafloor reflection, representing the base of the gas hydrate stability zone (BHSZ). The BSR reflection coefficient ranging from -0.23 to -0.26 is 1.5-1.7 times that of the seafloor reflection and interval velocities decrease to less than 700 m/s below the BSR. These features indicate the existence of free gas beneath the GHSZ. Heat flow, estimated from the BSR depth as 95-98 mW/m², is in good agreement with measured values. Therefore, the BSR can be efficiently used to estimate regional distribution of heat flow in the Ulleung Basin.

- 32 - 서 론

동해는 일본열도의 뒤에 위치하는 후열도해로서 유라시아판의 동쪽주변부에서 형성되었다(Fig. 1). 동해는 기본적으로 세 개의 심해분지(일본, 야마토, 그리고 울릉 분지)와 그 사이에 자리잡은 리프트된 대륙지각의 조각으로 이루어져 있다. 울릉분 지는 한반도의 동쪽 대륙사면에 접해있으며 한반도와 남서일본열도 사이의 대부분 을 이룬다. 울릉분지에는 두꺼운 퇴적물이 분포한다; 퇴적물의 두께는 분지의 대부 분에서 4 km 이상이며 남쪽의 퇴적중심에서는 최대 11 km 이상이 된다(Lee et al., 2001).

일본분지의 오른쪽 경계부에서 퇴적물 시료를 직접 채취하여 천부퇴적층 내에 가스수화물이 존재한다는 것을 확인한 바 있다(ODP Leg 127 Shipboard Scientific party, 1990). 일본분지의 경우 최근에는 해저면상에도 존재 가스수화물이 존재함이 보고되었다(Matsumoto et al., 2006). 가스수화물은 세계 여러 곳에서 해양 퇴적물 내에 분포하는데 미래의 에너지원으로서, 지구기후변화의 요인으로서, 그리고 지질 재해로서 중요한 관심사이다(Ganguly et al., 2000). 지구물리, 지구화학, 그리고 지 질학적 증거에 의해 가스수화물이 존재하는 장소의 숫자는 상당히 증가하고 있다.

BSR(bottom simulating reflector)은 수화물 안정역역의 기저(BHSZ: base of hydrate stability zone)를 나타내며 가스수화물의 존재를 지시하는 가장 보편적이며 설득력이 있는 지구물리학적 증거이다. 가스수화물을 포함하는 퇴적물과 그 아래에 가스를 함유하는 미고결 퇴적물의 경계를 이루는 BHSZ에서 음향임피던스는 감소 할 것이다. BSR은 BHSZ에서 발생하는 반사이므로 탄성파자료에서 해저면에 대해 반대의 극성을 가지게 된다. 이 연구에서는 탄성파자료를 이용해서 동해의 남서부 에 있는 울릉분지에서 가스수화물과 관련된 BSR의 존재를 확인하고 진폭과 극성을 중심으로 탄성파특성을 분석하였다. 또한 BSR로부터 지열을 추정하여 지금까지 측 정된 지열값과 비교하였다.

지질환경

울릉분지는 동해의 남서부에 위치하며 북쪽으로 한국대지와 같은 고지형대에 의 해, 그 외의 방향으로는 한반도와 남서일본열도의 대륙사면에 의해 둘러싸여 있다

(Fig. 1). 한국대지는 E-W(동-서) 내지 ENE(동-북동)-WSW(서-남서) 방향의 단애 로써 가장자리를 이루며 울릉분지로 연결된다. 한국대지 남쪽의 대륙붕은 평탄하지 만 좁으며 (폭 20 km 이하) 가파른 대륙사면으로 급격히 떨어진다. 울릉분지의 해 저면은 매우 평탄하며 북동방향으로 완만하게 깊어져서 일본분지로 연결된다(Fig.

1). 울릉분지는 태평양판이 아시아 대륙의 아래로 섭입하는 것에 대한 반응으로서 마이오세 초기에 열리기 시작하였다(Kim et al., 2007). 울릉분지는 야마토분지와 일 본분지처럼 동해에 있는 다른 주요분지와 비교했을 때 독특한 퇴적환경을 가지고 있다; 울릉분지에서 퇴적층의 두께는 대부분의 지역에서 4 km 이상으로 다른 분지 의 두 배 이상이다; 울릉분지의 주된 퇴적물은 질량이동 퇴적물이지만 다른 분지의 경우 반원양성 및 저탁류퇴적물이 주를 이룬다(Lee et al., 2001). 이러한 특징은 울 릉분지내의 퇴적작용이 그 경계를 따라 발생한 지구조적 활동에 상당히 영향을 받 아왔음을 지시한다. 울릉분지 아래의 지각은 평균두께가 약 10 km로서 정상적인 해 양지각보다 두꺼우나 해양지각 단위 2B, 2C, 그리고 3의 전형적인 속도구조를 보여 준다(Kim et al., 1998). 이 정상보다 두꺼운 해양지각은 정상보다 뜨거운 맨틀영역 에서 형성되었다고 해석된다(Kim et al., 1998). 동해 지열의 범위와 분포는 표준적 인 측정법에 의해 많이 측정된 바 있다(Langseth and Tamaki, 1992). 동해내에는 지열값이 100 mW/m² 이상인 넓은 지역이 몇 개 있는데 울릉분지가 그 중 하나이 다(Langseth and Tamaki, 1992). 분지의 연령과 퇴적물 두께간의 관계를 분석하면 울릉분지의 지열은 정상보다 높다고 볼 수 있다(Kim et al., 1998).

- 34 - 탄성파자료와처리

이 연구에서 사용한 다중채널탄성파(MCS: multichannel seismic) 프로파일들은 한국해양연구원(KORDI)과 한국지질자원연구원(KIGAM)에서 획득한 것으로 위치는 Fig. 1에 나와 있다. 이들 프로파일은 한반도의 대륙붕에서 울릉분지의 중앙부까지 연장된다. KORDI의 프로파일 97-1에서 97-4는 1997년 온누리호를 사용하여 얻었 으며 이 때 자료의 획득을 위해 사용한 음원은 690 in³ 용량의 에어 건 배열이다.

수신기로는 56 채널 스트리머를 사용하였으며 발파간격은 50 m 로서 자료의 중합 도는 14이다. 자원연구원의 프로파일 06-1은 탐해2호를 이용한 탐사에서 획득한 것 이다. 이 때 사용된 스트리머는 240채널로서 채널간격이 12.5 m이다. 발파간격은 25 m로서 중합도는 60이다. 자료의 처리과정에는 참진폭회수, 속도분석, 중합, 예측디 컨볼루션을 이용한 중합후 다중반사 제거, 시변 주파수 필터링 등이 포함되어 있다.

탄성파 트레이스로부터 반사계수를 유한한 갯수의 스파이크로 복원하기 하기 위한 특별한 방법으로서, Kaaresen(1997)이 제시한 IWM(iterated window maximization) 을 수행하였다. IWM은 Bayes의 확률이론을 기반으로 하는 역산 방법이다.

해석과토의

Fig. 2는 프로파일 97-4의 서쪽 일부분으로서 울릉분지의 북쪽 평원의 퇴적구조 를 보여준다. 해저면 퇴적물은 두 개의 탄성파 단위 U-1과 U-2로 이루어져 있으며 이들은 Lee et al.(2001)이 결정한 두 개의 최상부 퇴적층에 해당한다: U-1(마이오 세 최후기 - 현재), U-2(마이오세 후기 - 마이오세 최후기). U-1은 평탄하고 연결 성이 좋은 반사신호로 구성되어 있으며 탄성파 특성이 균일하므로 멀리에서 유래된 저 에너지의 저탁류와 반원양성 퇴적물로 해석된다. U-2는 이에 반해 진폭의 변화 가 심하고 반사신호의 연결성도 낮으며 내부의 혼란도가 상당하다. U-2는 여러 가 지의 작용(사태, 쇄설류, 고밀도 저탁류 등)에 의해 형성되어 분지의 경계부를 통과 하여 대륙사면의 기저와 분지의 평원지역까지 도달하여 쌓인 질량 이동 퇴적물로서 해석된다. Fig. 3a는 프로파일 97-4의 일부 (CDP 29650 - 30450)로서 분지평원의 해저면에서 왕복주시 210 ms 아래에서 U-1의 기저 바로 하부에서 강한 BSR이 발 생하는 것을 보여 준다. 평탄하게 나타나는 BSR은 여러 개의 층구조 내에 존재하

지만 해저면에 평행하며 주변의 복잡한 층서를 자르고 있다. BSR 상부에서 반사신 호가 감쇠되는 현상(진폭공백: amplitude blanking)은 자주 보고되는데 가스수화물 의 축적을 지시한다(e.g., Shipley et al., 1979). 진폭공백은 퇴적물의 조성이 균질하 거나 수화물이 퇴적물을 결합시킴으로써 발생한다(Holbrook et al., 1996). 하지만 Fig. 3a에서 BSR이 존재하지 않는 부분과 비교했을 때 BSR의 위쪽에서 반사신호 의 진폭이 감쇠하는 현상은 뚜렷하게 관측되지 않는다. 유사도를 이용하여 BSR이 나타나는 CDP 30205의 취합자료를 속도분석하였을 때 해저면과 BSR 사이에서 속 도가 증가하는 두 개의 퇴적층을 구별할 수 있다(Fig. 3b); 속도는 상부층에서의 1511 m/s이며 BSR바로 위의 하부층에서 1625.5 m/s로 증가한다. BSR 아래에서 속 도가 800 m/s 이하로 크게 감소하는 것은 BHSZ아래의 공극내에 자유가스의 집적 이 높음을 지시한다. 하지만 (1) 여기에서 사용한 중합도 14의 자료는 2000 m 이상 의 수심 아래에서 수 백 m 깊이 이내의 구조에 대한 속도를 분해하기에 부족하며 (2) 중합속도를 약간만 변화시켜도 구간속도가 많이 변할 수 있으며 (3) 유사도는 겹치는 반사신호를 분해하지 못하며 (4) 수평층서를 가정하는 속도분석법으로 실제 지층의 속도를 분석할 때 오차가 발생하는 점을 인식해야 하므로 속도분석결과가 완전히 정확하다고 하기는 어렵다.

BSR을 포함하는 반사신호의 특성을 알아보기 위해 Fig. 3a의 프로파일 내 CDP 30052에서 30054까지 연속된 세 개의 트레이스를 추출하였다(Fig. 4a). BSR반사신 호가 다른 반사신호와 완전히 분리되어 있지 않지만 진폭이 크며 해저면 반사신호 에 대해 극성이 바뀌었음을 알 수 있다. IWM(Kaaresen, 1997)으로 이 세 트레이스 를 처리하여 지하의 반사계수의 진폭과 극성을 복원하였다(Fig. 4b). 해저면과 BSR 사이에서 양의 극성을 가지는 반사계수가 연속되는 것은 U-1내에서 음향임피던스 가 증가함을 나타낸다. BSR의 진폭은 해저면 반사신호 진폭의 1.5-1.7배이다. BSR 과 해저면 반사신호의 진폭을 비교하여 BSR의 반사계수를 추정하였다. 위의 CDP 위치와 가까운 곳에서 얻은 표층퇴적물은 점토함량이 80%이상으로 그 외 silt가 포 함되어 있으며(한국해양연구원, 1998) 평균밀도는 1.35 g/cm³ 이다(Kim and Kim, 2001). 이러한 특성은 밀도와 속도가 각각 1.352-1.356 g/cm³와 1503-1515 m/s로 측 정된 심해평원의 점토와 silt의 혼합물과 잘 일치한다(Hamilton and Bachman, 1982). 바닷물에서의 속도(Vp sea water) 와 밀도(ρ _{sea water})를 각각 1480 m/s 와 1.02 g/cm³로 생각하면 해저면의 반사계수는 0.15로 계산되며 BSR의 반사계수는 -0.23

- 36 -

에서 -0.26의 범위가 된다. 이렇게 높은 반사계수값은 페루의 부근에서 나타나는 BSR 반사계수보다(Miller et al., 1991) 더 크며 BSR 아래에서 구간 속도가 낮은 데 서 유추할 수 있듯이 BSR 아래에 존재하는 자유가스 때문으로 해석된다.

동해에서 지열의 측정치와 분포는 해저면에서 탐침을 해서 측정하는 방법에 의 해 잘 조사된 바 있다(Langseth and Tamaki, 1992). 지열의 값은 울릉분지의 중앙 부에서 100 mW/m² 이상이며 대륙사면을 지나 한반도쪽으로 가면서 서서히 감소한 다(see Fig. 1 in Langseth and Tamaki, 1992). 이 연구에서 예시하는 BSR 위치에 서 지열값의 측정치는 90~100 mW/m² 이다. 울릉분지 아래의 해양지각은 마이오세 초기에서 중기 사이에 형성된 것으로(Kim et al., 2007) 울릉분지의 경우 두꺼운 퇴 적층의 영향을 보정한 후 초기에서 중기 마이오세에 해당하는 연대 (20-15 Ma)에 형성된 해양지각 대해 계산되는 지열값보다 훨씬 높은 지열값이 측정되므로 지열의 초과분이 있다고 볼 수 있다(Kim et al., 1998). 이 연구에서는 BSR을 이용하여 지 열을 계산하였다. 먼저 속도분석의 결과로서 해저면에서 BSR의 깊이는 169m 로 계 산된다; 해저면과 BSR사이에 두 개의 퇴적층을 인식할 수 있는데 상부층의 속도와 두께는 1511 m/s와 82 m 이며 하부층의 속도와 두께는 1627 m/s와 87m 이다(Fig.

3b). BSR 깊이에서의 온도(Tbsr)는 수화물 경계에서의 온도-깊이 관계를 나타내는 식(Brown et al., 1996)

Tbsr (^oC) = 11.726 + 20.5 log

z

- 2.2 (log

z

)²

에 의해 17.6^o로 계산된다. 여기에서

z

는 바닷물을 포함하는 전체 깊이이다. 최종적 으로, 지열이 선형적으로 증가함을 가정하고 간단한 열전달 방정식

H = k (Tbsr - Tsea) / zbsr

을 이용하여 지열(H)을 계산할 수 있다. 여기에서 k는 열전도도 (W/m^oC), Tsea는 해저면의 온도, 그리고 zbsr은 해저면에서 BSR까지의 깊이이다. 울릉분지에서 측정 된 바닷물의 온도는 500 m 이하의 수심에서 1^oC 이하이다(한국해양연구원, 1998).

따라서 해저면의 온도는 0.5-1.0 ^oC로 추정하였다. 울릉분지에서 퇴적물의 열전도도 를 측정한 자료는 없다. 만약 퇴적물의 열전도도를 경험식(eq. (4) in Ganguly et al., 2000)으로부터 추정하면 1.16 W/m^oC이다. 이 경우 지열은 114~117 mW/m²으로 계산된다. 다른 방법으로서, 가까운 야마토분지에서 ODP 시추공 799에서 깊이 176 m까지 측정된 평균 열전도도 0.97 W/m^oC 를 사용한다면(Langseth and Tamaki, 1992) 지열은 95~98 mW/m²가 된다. 이 지열값은 측정된 지열분포치와 더 잘 일치

한다. 울릉분지의 남쪽에서 얻은 프로파일 06-1에서 보이는 BSR도 위와 비슷한 깊 이에서 나타나므로(Fig. 5) 울릉분지에서 지열의 분포는 매우 안정되어 있으며 위에 서 계산한 것과 비슷한 지열값을 가질 것으로 생각된다. 따라서 울릉분지에서 지열 의 분포를 추정하는 데에 수화물 BSR의 깊이를 이용하는 것은 매우 효율적이다.

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Figures

Fig. 1. (a) Shaded bathymetry of the SW East Sea from swath bathymetry data superposed with seismic profiles. UB, OB, and BB = Ulleung, Onnuri, and Bandal Basins; UI = Ulleung Island; HP = Hupo Bank. Inset shows the physiography of the East Sea.

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Fig. 2. Part of seismic profile 97-4 showing the occurrence of a BSR seaward of the continental slope.

Fig. 3. (a) An enlarged portion of the profile in Fig. 2. The BSR cross-cuts the stratigraphy. (b) Semblance spectrum and interval velocity for the CDP 30205 trace.

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Fig. 4. (a) Three consecutive seismic traces (CDP 30052-30054) from Fig. 3a and (b) their sparse spike reflectivity computed by IWM.

Fig. 5. Part of seismic profile 06-14 showing the BSR.