Prestack Depth Migration for Line 1724 Seismic Data of Block 3 the Yellow Sea

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황해 제 3광구 1724 측선 탄성파자료의 중합전 심도 구조보정

고진석¹⁾· 장성형²⁾* · 김영완²⁾

Prestack Depth Migration for Line 1724 Seismic Data of Block 3 the Yellow Sea

Gin-seok Go, Seonghyung Jang

*

and Youngwan Kim

Abstract : For prestack depth migration, we need high performance computers and parallelizing technique.

Split-Step-Fourier (SSF) is one of the useful methods for migration, since it has less computing time. In addition, SSF has intrinsically parallelizing characteristic. We conducted conventional data processing to line 1724 seismic data of the Block 3 in the Yellow Sea and applied prestack depth migration using SSF parallelized by Message-Passing-Interface_Local-Area-Multicomputers (MPI_LAM). We estimated a velocity model from interval velocities which were obtained from stack velocities. The geological model is 15 km × 4 km with a grid size 10 m × 10 m. When we extrapolated wavefields to the shot gathers, 1st and 2nd phase shift were conducted at each computing node after distributing shot gathers to each computing node. The results of wavefield extrapolation are sent to a 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 structures around 600 m depth and small scale syncline below central part (8 km, 1 km).

Key words : Prestack, Depth migration, MPI_SSF, Velocity model, Block 3

요 약 : 탄성파 반사자료에 중합전 심도 구조보정을 적용하기 위해서는 고성능 컴퓨터와 병렬처리 기술이 필요하다. Split-Step-Fourier(SSF)법은 적은 계산량으로 구조적으로 병렬화가 용이한 특성을 지니고 있어 구조보 정에 많이 이용되고 있다. 여기에서는 국내 대륙붕 황해 제 3광구 탄성파자료 1724 측선에 대해 일반 자료처리와 함께 Message-Passing-Interface_Local-Area-Multicomputers(MPI_LAM)으로 병렬 코드화된 SSF를 이용하여 중 합전 심도 구조보정을 적용하였다. 구조보정에 필요한 속도모델은 중합속도로부터 구한 구간속도를 이용하였으 며 속도모델의 크기는 15 km × 4 km, 격자간격은 10 m × 10 m로 하였다. SSF 중합전 구조보정에서 음원 모음도에 대한 파동장 외삽을 실시할 때 1차 및 2차 위상이동을 모든 계산노드에 분산하여 실시하였으며, 그 결과를 마스터 노드에서 취합하여 각 음원 모음도에 대한 영상을 모두 합하여 심도영역 지층 단면도를 제작하였 다. 구조보정 결과 심도 600 m 전후에 천부 퇴적 층서구조와 중앙하부(8 km, 1 km) 전후에 소규모 향사구조가 발달하였음을 알 수 있다.

주요어 : 중합 전 구조보정, 심도영역 구조보정, MPI_SSF, 속도모델

2009년 5월 26일 접수, 2009년 8월 10일 채택 1) 조선대학교 공과대학 에너지･자원공학과 2) 한국지질자원연구원 석유해저연구본부

*Corresponding Author(장성형) E-mail; [email protected]

Address; Petroleum and Marine Resources Division Korea Institute of Geoscience and Mineral Resoucres (KIGAM), 92 Gwahang-no, Yuseong-gu, Daejeon 305-350, Korea

서 론

국내 대륙붕 서남부에 위치하는 제 3광구는 주변분지

인 황해중부 분지, 수베이-황해남부 분지, 동중국해 대륙 붕 분지와 군산분지, 흑산분지, 제주분지와 연결된 지역 으로(오진용 등 1997), 신제3기, 제4기 천해쇄설 수평퇴 적물이 최상부층에 분포하고 그 하부에는 광역 부정합면 을 경계로 백악기 제3기 퇴적분지들이 인접국 대륙주변 부까지 연장되어 발달한 것으로 알려져 있다(김종수 등, 1987). 제 3광구에서 석유탐사를 위한 탄성파 탐사는 1970 년에 실시되었으며 탐사자료는 21 트랙 자기테이프에 저장되어 보관되어 오던 중 SEG-Y로 변환되어 자료처 리 기술 발달에 따라 언제든지 재처리가 가능한 상태로 한국지질자원연구원에서 보관중이다(서상용, 1990). 이 연구논문

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음원 모음도를 입력자료로 이용하기 때문에 자료 입출력 시간이 많이 필요하며 보조기억장치, 컴퓨터 계산량, 고 성능 네트워크 등이 요구된다. 따라서 이를 위한 코드병 렬화가 요구되며 근래 컴퓨터기술의 발전으로 범용 PC 에서도 기술구현이 가능하게 되었다.

탄성파 탐사에서 지층구조를 실제 지층구조로 되돌리 는 과정인 탄성파 구조보정은 중합전 구조보정과 중합후 구조보정으로 나눌 수 있으며 단층, 습곡, 암염 돔 등 복 잡한 지형에 대한 구조보정을 위해서는 중합전 구조보정 이 주로 이용된다. 구조보정은 파동장을 구하는 방법에 따라 주시를 이용하는 방법과 파동방정식을 이용하는 방 법으로 나눌 수 있으며 주시를 이용할 경우 빠른 계산시 간을 장점으로 들 수 있으나 복잡한 지형에서는 여러 방 향 도달파가 발생하여 주시계산에 어려움이 있다(Nichols, 1996). 파동방정식을 이용하는 방법은 일방향 파동방정 식(Gazdag and Sguazzero, 1984; Stoffa, et al., 1990)과 완전파형 파동방정식을 이용하는 것(Loewenthal, et al., 1976; Whitmore, 1983)으로 나눌 수 있으며, 일 방향 파 동방정식을 이용하는 경우 빠른 계산시간으로 많이 이용 되지만 암염 돔 하부 퇴적구조와 같이 물성차이가 큰 지 역을 영상화하는데 한계를 지니고 있다. 완전파동방정식 을 이용하는 구조보정은 가장 정확한 구조보정 결과를 보 여주지만 가장 많은 계산이 필요하다(Mulder and Plessix, 2004).

본 연구에서는 한국지질자원연구원에서 Split-Step-Fourier (SSF)(Stoffa et al., 1990) 알고리즘과 Message-Passing- Interface(MPI) 라이브러리를 이용하여 개발된 MPI_SSF 를 국내 대륙붕 제 3광구 탄성파자료 중 퇴적분지 구조 를 보이는 1724 측선에 대해 적용하여 심도영역 퇴적분 지 탄성파 영상화를 시도하고 분지해석에 기여하고자 한다. SSF 방법은 속도가 수평적으로 변하는 매질에서 중합자료에 대해 구조보정을 실시하기 위해 개발된 것 으로 수평속도 변화를 미소변량으로 정의하므로 미소변

발된 탄성파 자료처리 무른모 지오빗(서상용, 2005)을 이용하였으며 반복적 속도스펙트럼을 구하는 방법으로 중합속도를 정밀하게 구하여 이로부터 중합단면도를 구 하는데 적용하였다. 기본 자료처리가 적용된 음원 모음 도(shot gather)를 심도영역 구조보정에 필요한 입력자료 로 이용하였다. 심도영역 구조보정에 필요한 속도모델은 중합속도로부터 구한 구간속도를 이용하여 속도모델을 결정하였다. 본 연구에서 일반 자료처리에 이용된 시스 템은 PC 3.2 GHz, 6 GB RAM, 2 TB HDD이며 이후 중합전 구조보정은 64개 CPU로 이루어진 리눅스 클러 스터를 이용하였다.

기본 자료처리

국내 대륙붕 제 3광구 탄성파 자료의 일반적인 특성은 탐사지역의 해저면 깊이가 얕고 수진기 길이가 3 km 이 상으로 굴절파와 다중반사파가 다수 포함하고 있으며 기 계적인 잡음, 음원의 불발이나 지연발파, 이중발파 등 기 록이 존재하고 있다. 또한 자기테이프 변환 당시 발생한 스파이크형 잡음도 포함하고 있다. 따라서 이와 같은 자 료특성을 고려하여 기본 자료처리가 되어야 함을 알 수 있다. 연구대상 자료는 국내 대륙붕 제 3광구 중 북동-남 서 방향으로 놓여진 측선 1724(Fig. 1)이며 기본 자료처 리 과정은 Fig. 2에 나타내었다. 석유 및 가스 탐사에 주 로 이용되는 반사법 탄성파 자료는 중합전 처리 과정과 중합후 처리과정으로 나눌 수 있다. 일반적인 중합전 처 리 과정으로는 트레이스 편집, 뮤팅, 구형확산 보정, 중 합 전 디컨볼루젼, 주파수 대역 필터링, 공심점 분류, 속 도분석, 동보정, 중합 등을 들 수 있다. 이외 정밀자료처 리 과정으로 정밀속도분석, 탄화수소 직접탐지 단면도, 복소 단면도, AVO 분석 등을 들 수 있다. 여기에서는 한국지질자원연구원에서 개발된 자료처리 프로그램인 지오빗을 이용하여 기본 자료처리와 특수 자료처리 중

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Table 1. Field data acquisition parameters Record length 6000 msec

Sample rate 4 msec

No. of Groups 48

Group interval 50 m

Shot point interval 50 m

Near offset 300 m

Recording filter LC filter/slope: 8 Hz/18 dB HC filter/slope: 62 Hz/18 dB Tape format TIAC 356 BPI

Far offset 2650 m

Fig. 1. Location map of seismic survey line for the southwestern part in Block 3, Yellow Sea. Line 1724 of the seismic lines was processed for applying prestack depth migration.

Fig. 2. A flow chart of seismic data processing for making stack image and velocity model.

하나인 반복적 정밀 속도분석을 수행하여 중합 단면도와 속도모델을 구하고 이를 중합전 구조보정을 위한 입력자 료로 이용하고자 한다.

현장자료 및 기본 자료처리

연구대상지역의 자료취득은 1970년 독일의 Prakla사 에서 실시하였으며 이때 사용된 현장자료 취득변수는 Table 1에 있다.

황해 제 3광구 현장자료는 1970년대 탄성파 자료취득 시 일시적으로 사용한 비표준형식의 21 트랙 자기테이 프에 기록되었으며 한국지질자원연구원에 보관중이다. 21

트랙 자기테이프에 저장된 자료는 9트랙 자기 테이프에 SEG-B 포맷으로 변환되었으며 이후 탄성파 탐사자료 변환시스템(서상용 등, 1998)이 개발된 후 SEG-Y 포맷 으로 변환 보관중이다. 여러 측선 중 연구대상 자료는 1724 측선으로 전체 3001개 음원모음도로 이루어져 있 으며 이중 측선길이가 약 12 km 정도인 음원번호 4700에 서 4947까지 248개 음원 모음도를 이용하였다. 현장자 료 중 대표적인 음원모음도는 Fig. 3에 있다. 그림에서 보듯이 해저면 초동주시가 왕복주시 100 msec 부근에서 나타나 해저면 깊이가 약 75-80 m 정도임을 보여주고, 원거리 옵셋에서 굴절파가 기록되었음을 알 수 있다. 또 한 얕은 해저면과 원거리 옵셋에 따른 다중 반사파가 천 부에 나타남을 알 수 있다. 탄성파 탐사에서 굴절파는 초

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Table 2. Processing modules and parameters Processing modules parameters

despike 2 ms

Amplitude correction 8 dB Deconvolution : operator length 80 ms

: lag 120 ms

Band-pass filtering 8-12-80-90 Hz Fig. 3. A field shot gather at SP 4700 with refractions, reflections and random noise including spike noise.

Fig. 4. A processed shot gather at SP 4700.

동주시를 이용하여 기반암 깊이와 기반암과 퇴적분지 속 도구조를 구하는데 활용되기도 하지만 여기에서는 탄성 파 반사파를 대상으로 하므로 굴절파는 잡음으로 여기고 제거하였다. 또한 자기 테이프 변환 영향으로 발생한 스 파이크형 잡음도 포함하고 있어 이를 제거하는 처리과정 도 필요하다. 여기에서는 음원 모음도에 디스파이크, 트 레이스 뮤팅, 진폭보정, 대역 필터링, 다중반사파를 제거하 기 위한 디콘 등 기본 자료처리를 적용하였으며 이용된 자 료처리 변수는 Table 2에, 그 결과는 Fig. 4에 나타내었다.

기본 자료처리 과정이 끝나면 속도분석과 동보정(NMO correction)을 위한 공심점 분류(CDP sorting)를 실시한 다. 심도영역 구조보정 입력자료는 음원모음도와 속도모 델로, 탄성파 반사자료로부터 속도모델을 구하기 위해서 는 속도분석과 중합단면도가 필요하다. Table 1에서 보 듯이 연구 대상자료는 음원간격과 수진기 간격이 같고

수진기 수가 48이므로 최대 공심점 모음도 트레이스는 24 폴드가 됨을 알 수 있다. 이때 공심점 간격은 25 m 로 음원 간격이 공심점 간격의 2배가 되어 공심점 번호 는 “음원번호 × 2 - 수진기번호 + 1”로 결정된다. 연구 대상자료의 경우 공심점은 4749에서 5290까지 542개가 된다.

정밀속도분석 및 중합 단면도

일반적으로 모든 공심점 모음도에 대해 속도분석을 실 시하는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 단층, 급경 사, 암염 돔, 층서구조 등 복잡한 지형을 제외하고는 실 제 지층구조가 급격한 변화를 보이지 않으므로 대부분 속도분석을 위한 공심점 간격을 1 km 또는 2 km 내외를 유지하면서 실시한다. 관심대상 자료의 전체 공심점 수 는 542개이지만 이중 24 트레이스를 이루는 풀 폴드 공 심점 모음도를 중심으로 공심점번호 4795부터 5244까 지 50개 공심점 모음도 마다(50 × 25 m = 1,250 m) 9개 의 공심점 모음도를 선택하여 슈퍼게더(super gather)를 생성하고 이를 속도분석을 위한 입력자료로 이용하였다. 속도분석에서 정확한 속도를 계산한다는 것은 정확한 속 도 스펙트럼을 계산하는 것을 의미한다. 지오빗은 속도 스펙트럼을 계산할 때 NMO 신장이 일어나는 부분을 제 거한 후 반복적으로 속도 스펙트럼을 계산할 수 있는 모 듈을 지니고 있어 보다 정확한 중합속도를 계산할 수 있

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Fig. 5. Stacked image.

Fig. 6. A schematic geometry of the survey line for making velocity model. The survey direction is left to right.

Fig. 7. A velocity model estimated from stacking velocity.

다(서상용 등, 1996). 모든 슈퍼게더에 대한 속도분석이 끝난 후 중합속도는 NMO 보정에 이용되고 시간영역 지 층단면도인 중합단면도가 완성된다(Fig. 5). 그림에서 보 듯이 왕복주시 약 100 ms 전후 천부 해저면에는 다중반 사파를 제거하기 위해 디콘을 적용했음에도 다중반사파 가 여전히 존재하고 있음을 알 수 있다. 왕복주시 약 1 s 전후에는 기반암으로 여길 수 있는 지층구조가 나타나 며 측선 8 km - 10 km, 왕복주시 1.5 s 전후에서 층서구 조가 나타남을 알 수 있다. 본 연구에서는 속도분석 결과 와 중합단면도로부터 지층구조 모형과 속도모델을 결정 하고 개발된 병렬코드 MPI_SSF를 이용하여 심도영역 지층단면도를 구하고자 한다.

속도모델

중합전 심도 구조보정을 위한 입력자료 중 가장 중요한 속도모델 결정은 중합단면도와 중합속도 또는 구간속도 를 이용하여 구한다. 중합단면도와 음원간격, 수진기 간 격, 최근접 옵셋 등 자료취득 변수를 고려하여 개략적인 탐사구역 단면도 구성이 필요하다(Fig. 6). 그림에서 보듯 이 탐사 진행방향은 왼쪽에서 오른쪽으로 수행되었고 48 번째 수진기가 원점에 위치하는 것으로 가정하면 수진기 간격은 50 m이므로 2350 m 떨어진 곳에 첫 번째 수진기 가 위치하게 된다. 음원과 첫 번째 수진기 간격인 최근접 옵셋은 300 m이므로 첫 번째 음원의 위치는 2650 m에 위치하게 된다. 이후 오른쪽 방향으로 탐사가 진행되어 마지막 음원인 248번째 음원이 위치하는 곳은 15000 m 가 되어 속도모델 구축을 위한 개략적인 수평방향 탐사구 역을 구성할 수 있다. 수직방향 탐사구역은 “공심점 번호- 시간” 함수로 이루어진 중합속도로부터 구한 구간속도를 이용한다. 속도분석을 실시할 때 계산되는 샘블런스가 최 대인 지점은 불규칙할 수밖에 없으므로 내삽과 평활화가

필요하다. 여기에서는 수평축 간격을 10 m씩, 세로축 간 격을 10 m로 내삽과 평활화를 실시하여 속도모델을 구성하 였다(Fig. 7). 이때 중합속도변화는 1480 m/s에서 3480 m/s 사이에 분포하고 있으며 해저면은 80 m 전후로 나타나며 약 2 km까지 층서구조와 그 이후 기반암에 해당하는 속 도분포를 나타낸다. 전체 속도모델 크기는 15 km × 4 km, 격자간격은 10 m, 격자 개수는 1501 × 401로 구성하였다.

중합전 심도 구조보정

파동방정식을 이용하는 중합전 구조보정은 구조적으 로 영역 분해 병렬구조 특성(Bonomi et al., 1998)을 지 니고 있어 코드 병렬화가 자연스럽게 이루어진다. 주파 수 영역에서 심도영역 외삽은 모든 계산노드에서 동시에 수행하고 각 음원에 대하여 구한 영상들은 마스터 노드 에 전해져 합한 후 심도영역 지층단면도를 구한다. 여기 에서는 한국지질자원연구원에서 MPI_LAM으로 개발된 MPI_SSF를 이용하여 중합전 심도 구조보정을 실시하고 자 한다. 탄성파 자료에 대한 심도영역 구조보정은 기본 자료처리가 끝난 음원 모음도를 직접 입력자료로 이용한 다. 연구대상 측선에서 음원번호 4700에서 4947까지 248 개에 대해 중합단면도로부터 구한 속도모델을 적용하여 구조보정을 실시하였으며 이 가운데 음원번호 4700, 4799, 4899, 4947에서 구조보정결과를 Fig. 8에 나타내었다.

본 그림은 기본 자료처리가 끝난 음원 모음도에 대해 수 직속도 변화에 대한 1차 위상이동을 적용하고, 수평방향

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(c) (d)

Fig. 8. Single image gathers at (a) SP 4700, (b) SP 4799, (c) SP 4899, and (d) SP 4947.

Fig. 9. Schematic diagram for prestack depth migration using MPI_SSF. Master node read preprocessed shot gathers and estimated velocity model as input data. Shot gathers and velocity model are distributed to each computing node by master node. At each node wave-field are applied to 1st and 2nd phase shift with reference velocity and perturbation velocity and then each node transfers single image gather to the master node. After summation each single image gather we can get subsurface image (FFT:

Fast Fourier Transform, IFFT: Inverse Fast Fourier Trans- form, w. ref.: with reference, w. pert.: with perturbation, comm.: common).

속도변화에 대한 미소변량(perturbation)에 기인하는 2차 위상이동을 적용한 후 모든 주파수 영역에서 적분한 결 과이며 그 과정은 Fig. 9에 있다. SSF는 수평 속도변화 에 대해 파동 외삽을 실시할 때 속도변화를 기준속도와

속도 미소변량으로 분해하여 적용하므로 평균 속도변화 가 미소변량 속도 값보다 큰 경우 오차를 포함할 수가 있다. 그러나 연구대상 지역은 속도변화가 크지 않은 지 층구조로 SSF 알고리즘을 이용한 구조보정에 무난하다.

Fig. 8(a)는 음원번호 4700에 위치하였을 때 MPI_SSF 에 의한 중합전 구조보정 결과로 음원이 위치하는 하부 일부 지층구조가 영상화 되었음을 보여준다. Fig. 8(b)는 음원이 4799에 위치하였을 때 중합 전 구조보정결과이 며, Fig. 8(c)는 음원이 4899에 위치하였을 때, Fig. 8(d) 는 음원이 4947에 위치하였을 때 결과이다. 한 개 음원 모음도에 대한 컴퓨터 계산시간은 181 s였으며 248개 음원 모음도에 대해 중합 전 구조보정을 적용했을 때 컴 퓨터 계산시간은 712 s였다. 이때 이용된 컴퓨터 시스템 은 각 노드가 3.2 GHz P4 CPU, 6 GB 메모리, 2 TB HDD로 구성되었으며, 전체 32 노드, 64개 프로세서를 갖춘 리눅스 PC 클러스터이다. 위와 같은 방법으로 모든 음원 모음도에 대해 계산노드에서 파동외삽을 실시하고 각각 음원 모음도에 대한 지층영상을 구하여 마스터 노 드에서 모든 지층영상을 더하면 최종 심도영역 지층단면 도를 구할 수 있다(Fig. 10). Fig. 10(a)는 심도영역에서 지층단면도이며, (b)는 확대한 단면도로 심도 600 m 전 후 천부 퇴적 층서구조와 지층단면도 중앙하부(8 km, 1 km) 전후에서 소규모 향사 퇴적분지 구조가 있으며 중 합단면도상 구조보다 향상되었음을 보여준다. (c)는 파 동외삽을 이용하는 또 다른 방법인 PSPI에 의한 심도구 조보정 결과로 SSF 방법의 결과와 전반적으로 유사하게 보여주는 반면, 지층단면도 왼쪽 중간부분(6 km, 3 km) 전후에서 인공잡음도 나타나고 있다. 이는 자료특성에 기인하는 요인으로 여길 수 있으며 매질의 속도차이를 크

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(a)

(b)

(c)

Fig. 10. Migration image after summation of 248 single image gathers. (a) is the depth image of the result of MPI_SSF, (b) zoomed image of (a), and (c) the result of MPI_PSPI.

게 정의한 지층구조의 인공합성자료에서 경우 일반적으 로 SSF 법의 결과보다 양호하게 나타나는 것으로 알려져 있다(Stoffa et al., 1990). 하나의 음원 모음도에 대한 구 조보정결과 컴퓨터 계산시간은 PSPI 방법의 경우 572 s, SSF에 의한 결과는 181 s였다. 심도구조보정 결과는 속도 모델에 따라 정확도가 결정되므로 정확한 속도모델을 적 용 할수록 해상도가 우수한 지층단면도를 구할 수 있다.

중합전 구조보정 결과인 지층단면도는 심도영역으로 표 현되므로 탄성파 자료해석 시 유용하게 활용될 수 있다.

결 론

탄성파 자료는 자료량이 방대하여 자료처리를 실시할

때 코드 병렬처리가 필요하며 여기에서는 MPI_LAM으 로 개발된 병렬코드 MPI_SSF를 이용하여 중합전 심도 구조보정을 황해 제 3광구 1724 측선 탄성파자료에 적 용하였다. 중합 전 구조보정을 적용하기 위해서는 입력 자료로 기본 자료처리된 음원 모음도와 속도모델이 필요 하다. 현장자료에 대한 음원 모음도에 해상도를 향상시 키기 위해 진폭보정, 디콘볼루션, 필터링 등 기본적 자료 처리를 실시하였으며, 반복적으로 속도스펙트럼을 구하 여 NMO 속도를 정확하게 결정하고 중합단면도를 제작 하였다. 중합 단면도로부터 지층경계면을 구분한 후 지 층경계면과 모델크기를 15 km × 4 km(격자간격 10 m

× 10 m)로 결정한 후 중합속도로부터 구간속도를 이용 하여 속도모델을 제작하였다. 중합전 구조보정에서는 음 원 모음도에 대한 파동장 외삽을 실시할 때 적용되는 1 차 및 2차 위상이동을 모든 계산노드에 분산하여 실시하 고 결과를 마스터 노드에서 취합하며 각 음원 모음도에 대한 영상을 모두 합하여 심도영역 지층 단면도를 제작 하였다. 심도구조보정 결과 심도 600 m 전후 천부 퇴적 층서구조와 지층단면도 중앙하부(8 km, 1 km) 전후에서 소규모 향사 퇴적분지 구조가 있으며 중합단면도상 구조 보다 향상되었음을 보여 주었다. 중합단면도상에 나타나 는 천부 퇴적층서 구조는 시간영역 지층단면도로 표현되 지만 중합전 구조보정 결과는 심도영역 지층단면도로 표 현되어 탄성파자료 해석에 필요한 자료를 제공하고자 하 였다. 또한 속도모델이 지층단면도 해상도에 영향을 미 치므로 정확한 속도모델 구축이 필요하며, 구조보정 결 과 반사파 에너지가 집중된 곳에서 영상이 뚜렷하게 보 이는 점을 고려할 때 관심지역에 에너지가 강화될 수 있 도록 취득변수를 결정해야 함을 알 수 있다.

참고문헌

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오진용,박관순,박근필, 1997, “한국 대륙주변부의 퇴적분 지 명칭,” 지질학회지, Vol. 23, pp. 148-459.

장성형,양동우,서상용,고진석, 2004, “VTI 매질에서 SSF법

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고 진 석

현재 조선대학교 공과대학 에너지･자원공학과 교수 (本學會誌第46券第1号參照)

김 영 완