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2002 Vol.39, Issue 1 Preview Page
28 February 2002. pp. 26-34
Abstract
In order to remove ambiguity of gravity interpretation, inversion methods with particular constraints have been suggested(Last and Kubik, 1983; Guillen and Menichetti, 1984; Barbosa et al., 1999). But these constraints inevitably restrict the type of geological setting where the method may be applied. We applied Simulated Annealing(SA) to the problem, which is one of the most powerful optimization techniques. In this paper, a gravity inversion method using simulated annealing was written and its convergence and sensitivity were tested. It obtains density distributions of underground geometry which consists of array of rectangular blocks. Model tests were also executed together with compact method(CM) and minimum moment for basin(MMB). They showed that SA usually obtained true solutions stably, although it attained a little different results by initial values, bound limits and prior informations. It was more sensitive to bound limit and prior information than initial value. CM and MMB naturally showed excellent results for isolated body and basin structure respectively. But they fell into absurd solutions for the opposite case. On the other hand, SA in this paper reached to acceptable solutions for all the given models, and obtained more reasonable solutions than CM and MMB when prior information was not given.
중력 자료 역해의 모호성(ambiguity)을 줄이기 위해서 여러 가지 제한조건들(constraints)이 제안되어 왔다(Last와 Kubik, 1983; Guillen와 Menichetti, 1984; Barbosa 등, 1999). 그러나 이러한 제한조건들은 역산이 적용될 수 있는 지질학적인 조건이 한정된다는 문제점이 있다. 이 연구에서는 이러한 문제점을 극복하는 방안으로서 국부 최소값(local minima)이 다수 존재하는 목적함수에서도 전체 최소값(global minimum)으로 근접하게 추적하는 강력한 최적화 기법 중 하나인 아닐링법(simulated annealing, SA)을 적용하여 보았다. 이 연구에서는 이를 위해서 지하구조를 여러 개의 블록으로 나누어 각 블록들의 밀도를 아닐링법을 이용하여 구하는 역산 프로그램을 작성하였으며, 간단한 모형으로 그 수렴성을 검증하였다. 또한, 기존의 제한조건을 가한 선형 역산법들 중 비교적 널리 이용되는 방법인 컴팩트법(compact method, CM)과 분지 구조 최소 모멘트법(minimum moment for basin, MMB)을 이용한 역산 결과와 아닐링 법에 의한 결과를 비교·검토해 보았다. 아닐링법을 이용한 역산 방법(simulated annealing, SA)은 초기값, 상한값 및 사전 정보에 따라 차이를 보이기는 하지만 비교적 안정적으로 해에 수렴하며, 상한값과 사전 정보에는 민감하지만 초기값에는 크게 좌우되지 않는다. CM은 단일 이상체 형상의 모형에, MMB는 분지와 같은 형상의 모형에 좋은 결과를 보여주지만 조건이 맞지 않는 모형에 대해서는 알고리즘의 특성상 정해와 전혀 다른 결과를 보여주었다. 그러나 SA는 주어진 다양한 모형에 대해서 모두 정해에 근접한 결과를 보여주었으며, CM이나 MMB와는 달리 사전 정보 없이도 현실적인 역해를 구할 수 있음을 보여주었다.
References
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Information
  • Publisher :The Korean Society of Mineral and Energy Resources Engineers
  • Publisher(Ko) :한국자원공학회
  • Journal Title :Journal of the Korean institute of mineral and energy resources engineers
  • Journal Title(Ko) :한국자원공학회지
  • Volume : 39
  • No :1
  • Pages :26-34