본문 바로가기
KERD
논문

최신 물리탐사 연구동향 분석: 탄성파탐사 중심으로

Recent Research Trend Analysis in Geophysical Exploration Focused on Seismic Exploration

0

조회

0

다운로드

2

인용

0

참고문헌

키워드

주제분류자원공학

초록

에너지자원 탐사에서 활발하게 활용되고 있는 물리탐사는 기술이 급진적으로 발전하였으며, 4차산업 속에서 급변하고 있다. 최근에 각광 받고 있는 인공지능 기술을 활용한 연구가 활발하게 수행되고 있으며, 에너지자원 산업에서 디지털 전환이 진행되고 있다. 본 총설에서는 탄성파탐사를 중심으로 최신 물리탐사에 대한 전반적인 연구동향을 분석하였으며, 탄성파탐사에 활용되고 있는 인공지능 기술의 사례를 소개하였다. 연구동향 분석을 위하여 물리탐사 관련 국내 및 국외 학술지에게재된 논문을 탐사방법, 연도, 키워드에 따라 분석하였고 분석방법으로 R 프로그램을 활용하였다. 분석결과, 물리탐사 방법 중에 탄성파탐사에 관한 연구가 가장 활발하게 수행되었으며, 각 탐사에서 공통적으로 역산에 관한 연구가 활발하게 수행되었다. 탄성파탐사 관련 연구에서 인공지능기술을 활용한 연구에 대해서 분석한 결과, 역산, 신호처리, 보간법, 해석 등 다양한 분야에서 인공지능 기술이 활용되었다.

Abstract

Geophysical exploration, which is used in energy resource exploration, has evolved into a radically developed technology, and is rapidly changing the 4th industry landscape. Recently, extensive research using artificial intelligence (AI) has been conducted, and digital transformation is underway in the energy resource industry. In this study, the overall research trends of the latest geophysical explorations were analyzed with a focus on seismic exploration. A few examples of AI technologies used in seismic exploration have been introduced. For the analysis of the research trends, the papers published in domestic and international journals related to geophysical exploration were analyzed according to the exploration method, year, and keyword. The R programming language was used for the analysis. The results showed that the most actively performed studies on seismic exploration utilized geophysical exploration methods and within each method a study on inversion was included. Amongst the studies related to seismic exploration, the usage of AI technology has been prevalent within the various subject matters, such as inversion, signal processing, interpolation, and interpretation.

참고문헌 (27)

  1. 조동행, "한국의 전자탐사 현황", 자원환경지질, 39(4), pp.427~440 (2006), 대한자원환경지질학회
  2. 조인기, "전기비저항 탐사의 연구동향", 한국자원공학회지, 57(5), pp.506~526 (2020), 한국자원공학회
  3. Fang, J., "Data-driven low-frequency signal recovery using deep-learning predictions in full-waveform inversion", GEOPHYSICS, 85(6), pp.A37~A43 (2020)
  4. Fang, W., "Seismic data interpolation based on U-net with texture loss", GEOPHYSICS, 86(1), pp.V41~V54 (2021)
  5. Gadallah, M. R., "Exploration Geophysics", pp.292~ (2008), Springer
  6. Greiner, T. A. L., "Cross-streamer wavefield reconstruction through wavelet domain learning", GEOPHYSICS, 85(6), pp.V457~V471 (2020)
  7. He, Q., "Reparameterized full-waveform inversion using deep neural networks", GEOPHYSICS, 86(1), pp.V1~V13 (2021)
  8. Hinze, W. J., "Gravity and Magnetic Exploration: Principles, Practices, and Applications", pp.512~ (2013), Cambridge University Press
  9. Hyun, B. K., "Basic Principles of Geophysical Exploration(in Korean)", pp.281~ (1997), Seoul National University Press
  10. Hyun, B. K., "Development of Geophysical Exploration and Recent Research Trends In Korea's Mineral and Energy Resource Engineering(in Korean)", pp.479~ (2017), The National Academy of Sciences, Republic of Korea
  11. Kearey, P., "An Introduction to Geophysical Exploration", pp.262~ (2002), Blackwell Science
  12. 김빛나래, "유도분극 탐사의 원리 및 활용", 지구물리와 물리탐사, 20(2), pp.100~113 (2017), 한국지구물리.물리탐사학회[DOI]
  13. 김병엽, "능동적 해저면 탄성파 탐사 현황 및 기술 동향", 한국자원공학회지, 45(5), pp.578~589 (2008), 한국자원공학회
  14. 김하진, "동시출현단어 분석을 통한 국내외 정보학 학회지 연구동향 파악", 정보관리학회지, 31(1), pp.99~118 (2014), 한국정보관리학회[DOI]
  15. 이호영, "해저 탄성파 탐사 기술의 현황", 한국자원공학회지, 56(1), pp.86~106 (2019), 한국자원공학회
  16. 이수상, "언어 네트워크 분석 방법을 활용한 학술논문의 내용분석", 정보관리학회지, 31(4), pp.49~68 (2014), 한국정보관리학회[DOI]
  17. 이태종, "지열 저류층에서의 3차원 SP모델링", 한국자원공학회지, 44(1), pp.9~19 (2007), 한국자원공학회
  18. Liu, G. Y., "A co-word analysis of digital library field in China", Scientometrics, 91(1), pp.203~217 (2012)
  19. Nabighian, M. N., "Historical development of the gravity method in exploration", GEOPHYSICS, 70(6), pp.63ND~89ND (2005)
  20. 박영수, "한국의 육상 자력탐사", 자원환경지질, 39(4), pp.403~416 (2006), 대한자원환경지질학회
  21. Sengbush, R. L., "Seismic Exploration Methods", pp.296~ (1983), Springer
  22. Shin, C., "Waveform inversion in the Laplace domain", Geophysical Journal International, 173(3), pp.922~931 (2008)
  23. 송영수, "물리탐사 기술의 오늘 그리고 내일", 한국자원공학회지, 49(5), pp.603~615 (2012), 한국자원공학회
  24. Xiong, W., "Seismic fault detection with convolutional neural network", GEOPHYSICS, 83(5), pp.O97~O103 (2018)
  25. Yu, S., "Deep learning for denoising", GEOPHYSICS, 84(6), pp.V333~V350 (2019)
  26. Yuan, P., "A robust first-arrival picking workflow usingconvolutional and recurrent neural networks", GEOPHYSICS, 85(5), pp.U109~U119 (2020)
  27. Zhang, H., "Automatic seismic facies interpretation using superviseddeep learning", GEOPHYSICS, 86(1), pp.IM15~IM33 (2021)

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (9건)