프로세서; 및 상기 프로세서에 연결되고, 인공지능 알고리즘, 분석대상자료가 저장되는 메모리;를 포함하며,상기 메모리는 상기 프로세서에 의해 실행 가능한,상기 분석대상자료를 이용하여 미리 설정된 방법에 따라 하나 이상의 1차원분석자료를 생성하고, 상기 1차원분석자료 각각을 상기 인공지능 알고리즘에 입력하여 1차원분석결과를 생성하며, 상기 1차원분석결과를 이용하여 상기 분석자료에 상응하는 저류층 영역을 특정하는 프로그램 명령어들을 저장하되,상기 분석대상자료는 탄성파 탐사 자료이고, 상기 1차원분석자료는 시간 경과에 따른 1차원적 탄성파 자료이며, 상기 1차원분석결과는 깊이에 따른 `1차원 P파속도변화에 대한 자료인, 저류층 특정 장치.

제1항에 있어서,상기 메모리는,상기 분석대상자료에서 미리 설정된 방법에 따라 회절파를 제거하는 전처리를 수행하고, 전처리된 상기 분석대상자료에서 상기 1차원분석자료를 생성하는 프로그램 명령어들을 더 저장하는, 저류층 특정 장치.

제1항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은,임의의 탄성파 탐사 자료에서 저류층 영역을 특정하고, 상기 저류층 영역을 이용하여 미리 설정된 방법에 따라 증강된 학습자료를 통해 학습된 것인, 저류층 특정 장치.

제3항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은,상기 저류층 영역을 이용하여 무작위로 생성된 P파 속도 변화 정보를 이용하여 증강된 학습자료를 통해 학습된 것인, 저류층 특정 장치.

제4항에 있어서,상기 P파 속도 변화 정보는, 상기 저류층 영역의 두께, 상기 저류층 영역에서의 최대 속도, 상기 저류층 영역의 경계에서의 감쇠 기울기 및 상기 감쇠기울기가 적용되는 구간의 두께가 랜덤(random)으로 변화되어 생성된 것인, 저류층 특정 장치.

제4항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은,상기 탄성파 탐사 자료에 상응하는 기준 탐사 P파 속도 모델과 상기 P파 속도 변화 정보를 결합하여 생성된 시간경과 P파 속도 모델을 통해 학습된 것인, 저류층 특정 장치.

제6항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은,상기 시간경과 P파 속도 모델을 미리 설정된 방법으로 모델링하여 생성된 시간경과 탄성파자료를 통해 학습된 것인, 저류층 특정 장치.

제7항에 있어서,상기 시간경과 탄성파자료는 미리 설정된 1차원 파선이론기반 수치모델링을 통해 생성된 것인, 저류층 특정 장치.

제7항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은, 상기 시간경과 탄성파자료와 P파 속도 변화가 매칭된 정보를 이용하여 지도 학습된 것이되,상기 P파 속도 변화는 상기 시간경과 P파 속도 모델을 통해 생성된 것인, 저류층 특정 장치.

저류층 특정 장치에서 학습된 인공지능 알고리즘을 이용하여 저류층을 특정하는 방법에 있어서, 미리 저장된 분석대상자료를 이용하여 미리 설정된 방법에 따라 하나 이상의 1차원분석자료를 생성하는 단계; 상기 1차원분석자료 각각을 상기 인공지능 알고리즘에 입력하여 1차원분석결과를 생성하는 단계; 및상기 1차원분석결과를 이용하여 상기 분석자료에 상응하는 저류층 영역을 특정하는 단계;를 포함하되, 상기 분석대상자료는 탄성파 탐사 자료이고, 상기 1차원분석자료는 시간 경과에 따른 1차원적 탄성파 자료이며, 상기 1차원분석결과는 깊이에 따른 `1차원 P파속도변화에 대한 자료인, 저류층 특정 방법.

제10항에 있어서,상기 1차원분석자료를 생성하는 단계는,상기 분석대상자료에서 미리 설정된 방법에 따라 회절파를 제거하는 전처리를 수행하는 단계; 및 전처리된 상기 분석대상자료에서 상기 1차원분석자료를 생성하는 단계;를 포함하는, 저류층 특정 방법.

제10항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은,임의의 탄성파 탐사 자료에서 저류층 영역을 특정하고, 상기 저류층 영역이용하여 미리 설정된 방법에 따라 증강된 학습자료를 통해 학습된 것인, 저류층 특정 방법.

제12항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은,상기 저류층 영역을 이용하여 무작위로 생성된 P파 속도 변화 정보를 이용하여 증강된 학습자료를 통해 학습된 것인, 저류층 특정 방법.

제13항에 있어서,상기 P파 속도 변화 정보는, 상기 저류층 영역의 두께, 상기 저류층 영역에서의 최대 속도, 상기 저류층 영역의 경계에서의 감쇠 기울기 및 상기 감쇠기울기가 적용되는 구간의 두께가 랜덤(random)으로 변화되어 생성된 것인, 저류층 특정 방법.

제13항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은,상기 탄성파 탐사 자료에 상응하는 기준 탐사 P파 속도 모델과 상기 P파 속도 변화 정보를 결합하여 생성된 시간경과 P파 속도 모델을 통해 학습된 것인, 저류층 특정 방법.

제15항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은,상기 시간경과 P파 속도 모델을 미리 설정된 방법으로 모델링하여 생성된 시간경과 탄성파자료를 통해 학습된 것인, 저류층 특정 방법.

제16항에 있어서,상기 시간경과 탄성파자료는 미리 설정된 1차원 파선이론기반 수치모델링을 통해 생성된 것인, 저류층 특정 방법.

제16항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은, 상기 시간경과 탄성파자료와 P파 속도 변화가 매칭된 정보를 이용하여 지도 학습된 것이되,상기 P파 속도 변화는 상기 시간경과 P파 속도 모델을 통해 생성된 것인, 저류층 특정 방법.