포텐셜자료를 이용한 3차원역산모델링 연구

Abstract

기존의 포텐셜탐사해석은 수평적으로 좋은 해상도를 보이지만 수직해상도가 제한적이기 때문에 이를 극복하기 위한 대안으로 최근 지오포텐셜자료를 이용한 3차원역산모델링으로 포텐셜탐사해석방법이 많이 활용되어지고 있다. 이런 수직해상도의 향상을 위해 수치계산 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 본 연구에서는 Last & Kubik(1983)의 Compact inversion알고리즘을 3차원모델링에 적용하였다. 이 알고리즘은 필요없는 공간을 최소화 하도록 하며, 간단한 역산을 만드는 과소결정(underdetermination)된 행렬을 사용한다. 이 3차원역산모델링에서는 깊이, 데이터 불일치(data misfit)와 모델민감도에 대한 가중함수(weight function)을 적절히 사용하여 재가중감쇠최소자승법(reweighted damped least squares method)으로 문제점을 보완하고자 하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘을 이용한 3차원 역산모델링을 구현하기 위해 몇 가지 사례별로 모델링을 실시하여 알맞은 변수(parameter)를 찾는 방법을 제시하여, 구하고자 하는 해(solution)의 통계값들과의 범위와 데이터 불일치를 최적화시켜 모델링을 실시하였다. 위해 수치계산 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 본 연구에서는 Last & Kubik(1983)의 Compact inversion알고리즘을 3차원모델링에 적용하였다. 이 알고리즘은 필요없는 공간을 최소화 하도록 하며, 간단한 역산을 만드는 과소결정(underdetermination)된 행렬을 사용한다. 이 3차원역산모델링에서는 깊이, 데이터 불일치(data misfit)와 모델민감도에 대한 가중함수(weight function)을 적절히 사용하여 재가중감쇠최소자승법(reweighted damped least squares method)으로 문제점을 보완하고자 하였다. 본 연구에서 제시된 알고리즘을 이용한 3차원 역산모델링을 구현하기 위해 몇 가지 사례별로 모델링을 실시하여 알맞은 변수(parameter)를 찾는 방법을 제시하여, 구하고자 하는 해(solution)의 통계값들과의 범위와 데이터 불일치를 최적화시켜 모델링을 실시하였다.