탄성파 수직탐사 모델링과 중합전 심도 구조보정

Abstract

수직 탄성파 탐사 VSP (Vertical Seismic Profiling)는 시추공을 이용한 탄성파 탐사로 시추공내 일정한 간격으로 수진기를 설치하고 지표면에 음원을 두고 수진기에 신호를 기록하는 방법이다. VSP는 지표면에 음원과 수진기를 설치하여 실시되는 지표면 반사법과 달리 지표면과 지층경계면 사이에서 직접 물성을 측정할 수 있는 파동장을 기록하고, 시추공 영향을 적게 받아 음파검층 자료보다 지표면 탄성파 자료와 가까운 신호대역을 포함하고 있는 장점을 지니고 있다. 직접파, 굴절파, 반사파 등이 상향파 (up-going) 및 하향파 (down-going) 형태로 기록되는 VSP 탐사자료는 일반적인 지표면 탄성파 반사자료 처리와는 별도로 f-k 경사 필터링, median 필터링 (Hardage, 1983) 등을 통해 상향파와 하향파를 분리하는 전처리 과정이 필요하다. VSP자료에 대한 일반적인 선 중합구조보정은 잡음제거, 트레이스 보정, 디콘, 하향파 제거, 상향파 분류 등 전처리과정과 구조보정 실시 등으로 이루어진다. Hinds et al. (1993)과 Raoult et al. (1984)는 VSP 자료처리에 관한 연구를, Van Gestel et al. (2002)은 유한차분법에 의한 VSP 모델링을 그리고 Graziella et al. (2003) 과 Hokstad et al. (1998) 은 VSP 선 중합 구조보정에 대한 연구를 실시하였다. 여기에서는 유한차분법에 의한 워크어웨이 VSP 모델링을 실시하고 획득된 음원단면도를 이용한 깊이영역 VSP 선 중합 구조보정을 적용하고자 한다. 탄성파 반사기록을 실제 지질구조와 같은 형태가 되도록 보정하는 탄성파 구조보정은 주시 또는 파동방정식을 이용한다. 주시를 이용하는 방법은 빠른 계산시간 때문에 많이 이용되지만 지층경계면을 영상화하는데 필요한 파선추적법의 정확도에 영향을 받으며 암염 돔, 단층, 습곡, 층서구조 등과 같이 복잡한 지질구조에서는 여러 방향에서 동시에 도달하는 파 (multi-path arrival)가 발생하여 정확한 주시를 구할 수 없기 때문에 복잡구조에 대한 구조보정을 적용하기가 어렵다. 이를 보완하기 위해 반 반복 키르히호프 (semi-recursive Kirchhoff) (Bevc, 1997), 최대 에너지 주시 (maximum-energy traveltime) 방법 (Nichols, 1996)이 고안되었으나 여러 방향에서 동시에 도달하는 파의 문제를 부분적으로 밖에 해결하지 못했다. 한편, 파동방정식을 이용하는 구조보정법은 자연스럽게 여러 방향에서 동시에 도달하는 파의 문제를 적용할 수 있으므로 주시를 이용하는 Kirchhoff 구조보정에서처럼 고주파수를 가정할 필요가 없다. 따라서 복잡한 구조에서 보다 높은 해상도를 갖는 지질구조를 구할 수 있는 장점이 있다. 일방향 파동방정식을 이용하는 구조보정은 수평에 가깝게 전파하는 파를 제외하고 파동방정식의 해를 상향파와 하향파로 분리하여 지표에서의 탄성파 기록을 순차적으로 지구내부로 하향 외삽을 실시한다. 그리고 에서 모든 주파수 성분에 대한 에너지를 합하여 그 지점에서의 지층경계면 영상을 구한다 (Claerbout, 1971). 일방향 파동방정식 구조보정은 파동외삽 방법에 따라 유한차분법, F-K 법, Kirchhoff 법 등으로 구별된다. 일방향 파동방정식을 이용할 경우 본질적으로 여러 방향에서 동시에 도달하는 파의 문제가 해결되어 지질구조 영상화가 정확해지는 반면 주시에만 중점을 두고 진폭문제는 고려되지 않아 주로 지하구조 파악에 이용된다 (Bevc, 1997). 양방향 파동방정식을 이용하는 구조보정은 파동방정식의 해를 직접 이용하므로 직접파, 굴절파, 다중반사파 등 모든 파의 영향을 고려하여 주시와 진폭을 계산하여 중합전 또는 중합 후 탄성파 반사자료에 구조보정을 적용할 수 있다. 그러나 양방향 파동방정식을 이용할 경우 컴퓨터 계산시간이 증가한다. 탄성파 반사자료로부터 지층속도, 심도, 밀도 등 지층요소를 직접 결정하는 파형역산은 관측자료와 편미분 파동장과의 내적 (inner product)을 이용한다 (Tarantola, 1984). 편미분 파동장을 이용할 경우 모든 격자점에서 편미분파동장을 계산해야 하므로 많은 계산시간이 요구되므로 편미분 파동장을 이용하는 대신 가상음원 (virtual source) 과 관측자료를 역전파한 것과의 내적 (장성형 외, 1997)에 의해 지하구조 영상화가 시도되었다. 본 연구에서는 위 방법을 VSP 자료 선중합 깊이영역 구조보정에 적용하고자 하였는데 이 경우, VSP 자료처리법에서 기본적으로 실시하는 상향파와 하향파를 분리하는 필터링을 적용하지 않고 깊이영역 지하구조를 구할 수 있다. 탄성파 반사자료의 선 중합 역시간 구조보정은 주로 지표면 (또는 해수면) 에서 획득된 자료를 이용하여 암염 돔, 층서구조 등 복잡한 지층구조를 영상화하는데 크게 기여하고 있다 (Shin et al. 2001). 여기에서는 유한차분법에 의한 VSP 인공합성 탄성파 단면도를 제작하고, 이를 양 방향 파동방정식을 이용하는 선 중합 깊이영역 구조보정을 적용하여 지하구조를 영상화하는 방법을 제시하였으며, 수평 3층과 암염 돔 측면부 모델에 대해 수치모형실험을 적용하여 타당성을 검증하고자 하였다. 그리고 본 연구에서는 한국지질자원연구원에서 Split-Step-Fourier (SSF) (Stoffa et al., 1990) 알고리즘과 Message-Passing-Interface (MPI) 라이브러리를 이용하여 개발된 mpi_ssf를 국내 대륙붕 제 3광구 탄성파자료 중 퇴적분지구조를 보이는 1724 측선에 대해 적용하여 깊이영역 퇴적분지 탄성파 영상화를 시도하고 분지해석에 기여하고자 한다. ssf 방법은 속도가 수평적으로 변하는 매질에서 중합자료에 대해 구조보정을 실시하기 위해 개발된 것으로 수평속도 변화를 미소변량으로 정의하므로 미소변량이 평균속도 변화보다 작은 경우에 적용되는 단점이 있는 반면 같은 위상이동법을 이용하는 Phase shif plus interpolaion (PSPI) (Gazdag and Sguazzer, 1984) 에 비해 푸리에 변환을 1회 적게 하므로 계산시간이 빠른 장점을 지니고 있다. 연구대상 탄성파자료에 대한 기본 자료처리와 구조보정을 위한 속도모델 구성은 한국지질자원연구원에서 개발된 탄성파 자료처리 무른모 지오빗 (서상용, 2005)을 이용하였으며 반복적 속도스펙트럼을 구하는 방법으로 중합속도를 정밀하게 구하여 이로부터 중합단면도를 구하는데 적용하였다. 기본 자료처리가 적용된 음원 모음도 (shot gather)는 깊이영역 구조보정에 필요한 입력자료로 하였다. 깊이영역 구조보정에 필요한 속도모델을 제작하기 위해 중합 단면도로부터 지층경계면을 결정하고, 중합속도로부터 속도모델을 결정하였다. 본 연구에서 일반 자료처리에 이용된 시스템은 PC 3.2 GHz, 6GB RAM, 2TB HDD 이며 이후 선 중합 구조보정은 64개 CPU로 이루어진 리눅스 클러스터를 이용하였다.|For imaging the complex subsurface such as salt dome, faluts, and folds, we perform prestack migration with surface seismic data or sometimes VSP (Vertical seismic Profiling) data. The VSP data includes wavefield that can measure directly physical properites between surface and geological interfaces. The VSP is used for detecting dip, anisotropy, and reflection amplitude or waveform with respect to incidence angles. Here we applied forward modeling and prestack migration which are used for surface seismic data to VSP. We made synthetic VSP seismic data using the 8th order finite difference method for the acoustic wave equation and did VSP prestack migration. The synthetic VSP data to a simple three horizontally layered geological model showed the direct waves, reflection and refraction, which includes down-going and up-going waves with differenet direction. These were similar to the typical VSP data. Usually VSP prestack time migration needs filtering in order to seperate up-going and down-gowing wave, but we did VSP prestack depth migration using inner product of back-propargated wavefield and the virtual source without filtering. The back-propargated wavefield was calculated from observed data and the virtual source was from the forward modeling using the observed data as a source term. The result of numerical modeling for the salt flank model shows that the upper horizontal and dipping layer were properly imaged. The better image of upper horizon and dipping layers than the lower layers indicates that seismic energy was concentrated on this part. In order to apply prestack depth migration to seismic reflection data, we need high performance computers and parallelizing technique because of huge seismic data volume and computation. Split-Step-Fourier (SSF) is one of useful methods for migration since it has less computing time and computational efficiency. In addition to, SSF has intrinsically parallelizing characteristic in the frequency domain. We conducted conventional data processing to the block 3 seismic data of the Yellow Sea and then applied prestack depth migration using parallelized SSF, which has been developed at KIGAM using Message-Passing-Interface_Local-Area-Multicomputer (MPI_LAM). We estimated a velocity model after applying interpolation and smoothing according to the geological model which is defined with number of shots and receiver length. The geological model size is 15 km × 4 km with grid size 10 m × 10 m. In prestack migration, when we apply wavefield extrapolation to the shot gathers, the 1st and the 2nd phase shift were conducted at each computing node after distributing shot gathers to each computing node. And then the results of wavefield extrapolation to the shot gathers are sent to the master node. Finally, we get a subsurface image in depth domain after summation of each single image gather. The result image shows shallow sediment stratigraphic structure and dipping layer at (horizontal direction 8 km, vertical direction 1 km), simultaneously it has the artificial effects such as small scale migration smiles and diffractions, which is not shown in the stack image. The result of conventional processing shows the stacked image in time domain, but the result of prestack depth migration shows the subsurface image in depth domain so it would be helpful for seismic interpretation. Since the result of migration depends on velocity model, we have to get more precise velocity model. Since energy concentrated subsurface was well imaged, we have to choose acquisition parameters suited for transmitting seismic energy to target area.