Keun-Soo Lee

Resistivity Survey Using Long Electrodes

Generally, a point source has been routinely used in the electrical resistivity measurements because of easy installation. If steel-cased wells are used as long electrodes, we can expect the better depth of investigation. However, the resistivity data with long electrodes can not be processed with a conventional inversion algorithm because a long electrode produces the different primary potential distribution compared with the point source. In this study, we proposed a new technique to process the electrical resistivity data with long electrodes by replacing the long electrode with a sequence of point electrodes. Comparing the potentials obtained from the technique with the analytic/numerical solution, we ensure that the proposed technique can be used for the numerical resistivity modeling based on the finite difference or finite element method.

Inversion of Resistivity Data using Data-weighting

요약: 전기비저항 탐사 자료는 다양한 잡음을 포함하고 있다. 즉 전기비저항 자료는 높은 접촉저항, 장비의 측정 오차및 주변의 불규칙한 전기적 잡음에 의해 영향을 받는다. 전기비저항 탐사 자료의 올바른 해석을 위해서는 이들 잡음의정확한 추정이 요구된다. 이 연구에서는 상반성 시험을 통하여 추정된 잡음을 역산시 자료 가중에 반영하는 방법론을 제안하였다. 또한 역산시 현장 자료와 이론 자료 사이의 적합 오차와 상반성 오차를 분석하고, 상반성 오차와 적합 오차를모두 이용하는 자료 가중법을 제안하였다. 현장 자료에 제안된 자료 가중법을 적용한 결과 통상적인 역산 결과에 비하여국지적 이상대의 출현 빈도가 감소하는 것을 확인할 수 있었다. 주요어: 전기비저항, 상반성, 잡음, 자료 가중Abstract: All the resistivity data contain various kinds of noise. The major sources of noise in DC resistivity measurementare high contact resistance, measurement errors, and sporadic background noise. Thus, it is required to measure data noiseto accurately interpret resistivity data. Reciprocal measurements can provide a measure of data precision and noise. Inthis study, we proposed a data-weighting method from reciprocity measurement. Furthermore, a data-weighting methodusing both the reciprocity error and data-misfit in the inversion process was studied. Applying the data-weighting methodto the inversion of 3D resistivity data, it was confirmed that local anomalies are slightly suppressed in the final inversionresults. Keywords: resistivity, reciprocity, noise, data weighting

Three-Dimensional Resistivity Modeling by Serendipity Element

요약: 전기비저항 탐사는 자동측정과 정밀한 자료 획득이 가능해 지면서 토목 및 환경문제 등 다양한 분야에 적용되고있다. 이에 따라 시간에 따른 지하의 변화를 정밀하게 파악할 수 있는 전기비저항 모니터링 기법이 도입되면서 시간경과모니터링 자료의 보다 정확한 모델링 기법과 역산 기법의 개발이 요구된다. 여기서는 3차원 전기비저항 모델링으로 요소의 변형을 통해 임의 형상의 이상체 및 복잡한 지형의 굴곡을 표현하기 쉬운 유한요소법을 사용하였다. 유한요소법에서선형요소(1차 요소)는 시스템 방정식의 구성이 간단하고 대역폭이 좁다는 장점이 있다. 하지만 선형요소는 요소 또는 절점의 수에 따라 해의 수렴속도가 느리며 또한 정확성에 한계가 있다. 일반적으로 유한요소법에서 해의 정확성을 높이기위해 고차요소를 사용한다. 본 논문에서는 고차의 Serendipity 요소를 사용하는 3차원 전기비저항 모델링 프로그램을 개발하였다. 선형요소법과 Serendipity 요소법의 비교를 위해 직육면체의 이상체 모델에 적용하였을 때, 선형요소법의 결과에 비해 Serendipity 요소를 사용하는 3차원 전기비저항 모델링의 결과에서 보다 정확하게 나타나는 것을 확인하였다.주요어: 전기비저항 탐사, 3차원 모델링, Serendipity 요소Abstract: A resistivity method has been applied to wide range of engineering and environmental problems with the helpof automatic and precise data acquisition. Thus, more accurate modeling and inversion of time-lapse monitoring data arerequired since resistivity monitoring has been introduced to quantitatively find out subsurface changes With respect totime. Here, we used the finite element method (FEM) for 3D resistivity modeling since the method is easy to realizecomplex topography and arbitrary shaped anomalous bodies. In the FEM, the linear elements, also referred to as firstorder elements, have certain advantages of simple formulation and narrow bandwidth of system equation. However, thelinear elements show the poor accuracy and slow convergence of the solution with respect to the number of elementsor nodes. To achieve the higher accuracy of finite element solution, high order elements are generally used. In this study,we developed a 3D resistivity modeling program using high order Serendipity elements. Comparing the Serendipityelement solutions for a cube model with the linear element solutions, we assured that the Serendipity element solutionsare more accurate than the linear element solutions in the 3D resistivity modeling. Keywords: resistivity method, 3-D modeling, Serendipity element