Geostatistical Integration of Seismic Velocity and Resistivity Data for Probabilistic Evaluation of Rock Quality

탄성파 속도와 전기비저항 자료의 지구통계학적 복합해석에 의한 암반등급의 확률적 평가

  • Oh, Seok-Hoon (Dept. Geosystem Engineering, Kangwon National University) ;
  • Suh, Baek-Soo (Dept. Geosystem Engineering, Kangwon National University)
  • 오석훈 (강원대학교 지구시스템공학과) ;
  • 서백수 (강원대학교 지구시스템공학과)
  • Published : 2007.11.30

Abstract

A new way to integrate various geophysical information for evaluation of RQD was developed. In this study, we does not directly define the RQD value where borehole data are not sampled. Instead, we infer the probability of RQD values with prior probability of data directly obtained from borehole, and secondary supporting probability from resistivity and seismic tomography data. First, we applied the geostatstical indicator kriging to get prior probability of RQD value, and indicator kriging with soft data to get the supporting probability from resistivity and seismic data. And we finally applied the permanence ratio rule to integrate these information. The finally obtained result was also analyzed to fully utilize the probabilistic features. For example, we showed the probability of wrongly classifying the RQD evaluation and vice versa. This kind of analytical result may be used for decision making process based on the geophysical exploration.

암반등급 평가를 위한 물리탐사 자료의 복합해석에 관한 새로운 방안을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 시추공이 없는 지점에서의 암반등급을 추정하기 위해 직접적으로 RQD (Rock Quality Designation)값을 지정하는 방식을 이용하지 않는다. 대신 시추공 자료를 보완하는 탄성파 속도와 전기비저항 탐사 결과를 복합하여 특정 RQD 값의 확률적 분포를 추정한다. 우선 시추공에서 확보한 RQD 값에 대해 지구통계학적 지시자 크리깅을 수행하고, 탄성파 속도와 전기비저항 자료에 대해서는 보조 자료를 활용한 지시자 크리깅을 수행하여 각각에 대한 확률분포를 구성하였다. 이러한 확률 분포들에 대해 permanence ratio 법칙에 근거한 자료 통합을 수행하였다. 이와 같이 확률적으로 획득된 암반등급 평가 결과는 다양하게 이용될 수 있는데, 본 논문에서는 실제와 다르게 등급 평가가 이루어질 수 있는 가능성에 대한 활용 방안도 함께 제안하였으며, 이는 대상 구간에 대한 의사결정 시스템에 이용될 수 있음을 제시하였다.

Keywords

References

  1. 권병두, 이희순, 이규호, 임형래, 오석훈, 2000, 지하 동굴 탐지에 효율적인 지구물리탐사기법 연구: 제주도 만장굴을 대상으로, 한국지구과학회지, 21, 408-422
  2. 박정빈, 양영근, 김기주, 임헌태, 김영화, 2000, 검층물성과 코어 물성의 비교와 균열지수, 대한지질공학회 2000년 정기총회 및 학술발표회 논문집
  3. 송무영, 김환석, 박종오, 2002, 시추공 물리탐사를 통한 지반물성 과 암상과의 상관성 분석, 지질공학회지, 12, 127-135
  4. 오석훈, 정호준, 이덕기, 2004, 암반등급 평가를 위한 MT와 시추 공 자료의 지구통계학적 복합해석, 물리탐사, 7, 121-129
  5. Haas, A., and Olivier D., 1994, Geostatistical inversion- a sequential method of stochastic reservoir modeling constrained by seismic data, The First Break, 12, 561-569
  6. Deutsch, C. V., and Journel, A. G., 1992, Geostatistical software library and User's guide, Oxford university press
  7. Journel, A. G., 2002, Combining Knowledge from diverse sources: An alternative to traditional data independence hypothesis, Mathematical Geology, 34, 573-596 https://doi.org/10.1023/A:1016047012594
  8. Oh, S., and Kwon, B., 2001, Geostatistical approach to Bayesian inversion of geophysical data: Markov chain Monte Carlo method, Earth Planets Space, 53, 777-791 https://doi.org/10.1186/BF03351676
  9. Oh, S., 2006, Geophysical data integration from multiple sources by spatial approach, One-day workshop on Geophysical Fusion, KIGAM
  10. Torres-Verdin, C., Victoria, M., Merletti, G., and Pendrel, J., 1999, Trace-based and geostatistical inversion of 3-D seismic data for thin-sand delineation: An application in San Jorge Basin, Argentina, THE LEADING EDGE, 18, 1070-1077 https://doi.org/10.1190/1.1438434