심부 지하 연구 실험실 부지 특성화를 위한 변성암 복합체의 삼차원 지질 모델링 (Three-dimensional geologic modeling of a metamorphic complex for characterization of a deep underground research laboratory site)

서지정보

· 발행기관 : 대한지질학회
· 수록지 정보 : 지질학회지 / 51권 / 4호 / 377 ~ 387페이지
· 저자명 : 이성호, 박재용, 김준모

초록

심부 지하 연구 실험실 부지로 고려되고 있는 한국 경상북도 안동시 송천동 지역에 분포하는 불균질한 변성암복합체의 지층 및 암상 분포를 정량적으로 특성화하고 사실적으로 가시화하기 위하여 삼차원 지질 모델링 기술을이용한 일련의 삼차원 지질 모델링을 수행하였다. 첫 번째로 지표 지질도가 반영된 수치 표고 모델(DEM) 및 지층정보를 포함한 가상 시추공을 사용하여 지층 경계면 분포를 예측하는 삼차원 층서 모델링을 불연속 평활 보간법(DSI)을 이용하여 수행하였다. 두 번째로 삼차원 층서 모델의 지층 경계면에 기초하여 지층 경계면 사이의 공간을육면체 격자로 이산화하는 삼차원 격자 모델링을 수행하였다. 세 번째로 삼차원 층서 모델 및 격자 모델을 중합하여 지층 분포를 가시화하는 삼차원 지층 모델링을 수행하였다. 네 번째로 지표 지질도가 반영된 수치 표고 모델및 지층 정보를 포함한 가상 시추공 외에 암상 정보를 포함한 실제 시추공을 사용하여 고철질 편마암(MGN), 화강암질 편마암(GGN) 및 호상 편마암(BGN)과 같은 세 가지 종류의 암상이 혼재되어 있는 불균질한 편리상 화강암질 편마암(SGG)에 대해서만 암상 분포 및 체적 비율을 예측하는 삼차원 암상 모델링을 수행하였다. 우선 편리상화강암질 편마암의 엽리 구조의 방향을 사용하여 최적의 이론적 베리오그램을 선정하였으며, 이를 이용하여 조건부 시뮬레이션 기법의 일종인 순차 지시 시뮬레이션(SIS) 및 절단 가우시안 시뮬레이션(TGS)을 각각 수행하였다.
실제 시추공 자료 통계 분석 및 관찰 결과와 마찬가지로 조건부 시뮬레이션 결과는 고철질 편마암이 나머지 두 암상들에 비해서 압도적으로 많이 분포하며, 순차 지시 시뮬레이션 결과에 비해서 절단 가우시안 시뮬레이션 결과에서 화강암질 편마암 및 호상 편마암이 보다 더 산점상으로 산재하여 분포함을 보여준다. 한편 순차 지시 시뮬레이션 결과에 비해서 절단 가우시안 시뮬레이션 결과에서 암상 체적 비율이 실제 시추공 자료 통계 분석 결과와상대적으로 보다 더 유사하다. 따라서 전반적으로 절단 가우시안 시뮬레이션을 이용한 삼차원 암상 모델이 순차지시 시뮬레이션을 이용한 삼차원 암상 모델보다 지질학적 및 통계학적 측면에서 좀 더 높은 신뢰성을 나타낸다.

영어초록

A series of three-dimensional geologic modeling is performed using a three-dimensional geologic model to characterize quantitatively and visualize realistically distributions of geologic formations and lithofacies of a heterogeneous metamorphic complex, which is considered as a prospective deep underground research laboratory site, distributed in Songcheon-Dong, Andong-Si, Gyeongsangbuk-Do, Korea. First, three-dimensional stratigraphic modeling is performed using the digital elevation model (DEM) with the surface geologic map, the virtual boreholes with the geologic formation informations, and the discrete smooth interpolation (DSI) method to predict distributions of geologic formation boundaries. Second, three-dimensional grid modeling is performed based on the geologic formation boundaries of the three-dimensional stratigraphic model to dicretize spaces between the geologic formation boundaries into hexahedral grids. Third, three-dimensional geologic formation modeling is performed polymerizing the three-dimensional stratigraphic model and grid model to visualize distributions of geologic formations. Fourth, three-dimensional lithofacies modeling is performed using the actual boreholes with the lithofacies informations as well as the digital elevation model with the surface geologic map and the virtual boreholes with the geologic formation informations to predict distributions and volume fractions of lithofacies of the heterogeneous Schistose Granitic Gneiss (SGG), which has three different lithofacies such as mafic gneiss (MGN), granitic gneiss (GGN), and banded gneiss (BGN). An optimal theoretical variogram is selected using the orientation of foliation structures in the Schistose Granitic Gneiss, and the sequential indicator simulation (SIS) and truncated Gaussian simulation (TGS), which are kinds of conditional simulations, are then performed respectively. The results of the conditional simulations show that mafic gneiss is overwhelmingly distributed compared with the other two lithofacies, and granitic gneiss and banded gneiss are more disseminated and scattered in the results of the truncated Gaussian simulation compared with those of the sequential indicator simulation similarly to the results of the statistical analyses and observations of the actual boreholes. On the other hand, the volume fractions of the lithofacies in the results of the truncated Gaussian simulation are relatively more similar to the results of the statistical analyses of the actual boreholes compared with those of the sequential indicator simulation. As a result, the three-dimensional lithofacies model using the truncated Gaussian simulation show higher reliability than that using the sequential indicator simulation in terms of geology and statistics.

참고자료

· 없음