음악적 속성을 통한 지진학적 패싯 분석

초록 지진학적 패싯 분석은 지진 해석자가 따르는 작업 흐름에서 잘 확립된 기술입니다. 일반적으로 대량의 지진 데이터를 스캔하여 흥미로운 특징의 지도들을 작성하고, 특정 패턴을 찾아 이것들을 지하 암석과 저수지의 측면 변화와 연관시킵니다. 본 논문에서는 지진학적 패싯 분석을 기존의 방법에 효과적이고 보완적인 방식으로 수행할 수 있는 방법을 보여줍니다. 우리의 생각은 지진 데이터를 음악 영역으로 변환하는 것이며, 이를 '소니피케이션'이라고 부릅니다. 이는 원래의 지진 신호에 대한 매우 정확한 시간-주파수 분석에 기반합니다. 이러한 소니피케이션된 지진 데이터로부터 여러 원래의 음악적 속성을 추출하여 지진학적 패싯 분석에 사용하고, 이들이 기저의 지층 및 구조적 특징을 포착하고 설명할 수 있다는 것을 보여줍니다. 더불어 우리는 음악적 속성에서만 시작하는 지진학적 패싯 분석을 위한 완전한 작업 흐름을 소개하며, 이는 앞서 언급한 음악적 속성의 분류에 적용된 최첨단 머신러닝 계산 기술에 기반합니다. 우리는 이 작업 흐름을 두 가지 사례 연구에 적용합니다: 염수 밑의 2차원 지진 단면과 3차원 지진 큐브. 음악적 속성을 통한 지진학적 패싯 분석은 복잡한 구조적 특징의 해석을 향상시키고, 탄화수소를 포함한 층의 존재를 예측하는 데 매우 유용함을 입증합니다.