탄성파 탐사의 추계학적 역산에서의 가늘게 하기 기법의 적용
Application of Thinning in Stochastic Inversion of Seismic Data
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초록
탄성파 탐사 자료에 대한 추계학적 역산은 불확실성 분석이나 국소값 탈출 등 고유한 장점을 가지지만, 태생적으로 많은 연산량과 저장 용량을 요구한다. 저장 용량 문제를 해결하기 위해서 본 연구에서는 3차원 탄성파 탐사 자료의 추계학적 역산에서 가늘게 하기를 적용하여 저장 용량 문제해결을 시도하고 그 효과를 분석하였다. 노르웨이 Norne 지역의 현장 자료를 바탕으로 다양한 길이의 마르코프 체인에 대해 가늘게 하기를 비교한 결과, 체인이 충분히 분포에 수렴한 경우 가늘게하기를 적용해도 사후 분포의 왜곡이 거의 발생하지 않음을 평균 제곱근 오차 분석을 통해 확인하였다. 이를 통해 저장 용량을 효율적으로 줄일 수 있었으며, 자기상관계수 감소로 마르코프 체인의독립성도 향상되었다.
Abstract
Compared to deterministic approaches, stochastic inversion offers unique advantages, such as uncertainty analysis and the ability to escape local minima problems. However, this method inherently requires significant computational resources and storage capacity. To address the storage requirements, this study investigated the application of thinning to 3D stochastic inversion. Based on the data from the Norne field in Norway, a comparison of thinning across Markov chains of varying lengths revealed that when the chains converged sufficiently to the target distribution, thinning caused minimal distortion to the posterior distribution, as evidenced by RMS error analysis. This approach not only efficiently reduced storage requirements but also enhanced the independence of Markov chains by decreasing the autocorrelation coefficient.