완전파형역산결과를 구조적 제약 조건으로 이용한 고해상도 전자탐사 복합역산 알고리듬 개발

정수철 ( Soo Cheol Jeong ),설순지 ( Soon Jee Seol ),변중무 ( Joong Moo Byun ) 한국지구물리·물리탐사학회 2014 지구물리와 물리탐사 Vol.17 No.4

이종의 물리탐사자료를 이용한 복합역산은 단일 물리탐사자료를 이용한 역산과 비교시, 역산의 불확실성을 줄일수 있고, 두 탐사자료의 장점을 함께 이용할 수 있다. 탄성파탐사자료를 이용한 역산은 유가스가 집적될 수 있는 복잡한구조의 탐지에 유리한 장점을 가지지만 탄화수소의 직접적인 탐지에는 한계가 있다. 반면에, 인공송신원 해양전자탐사자료를 이용한 역산은 탄성파탐사자료를 이용한 역산결과에 비하여 해상도는 떨어지지만 유가스의 직접적인 탐지가 가능하다. 이 연구에서는 평면파를 이용한 완전파형역산을 통하여 획득한 고해상도의P파 속도모델을 cross-gradient 기법에 기반하여 구조적인 제약조건으로 사용하는 전자탐사 복합역산 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬을 유가스전 탐사에 적용이 가능한지 확인하기 위하여, 가스층이 존재하는 단순구조의 모델과 배사구조에 오일저류층이 존재하는 모델의 합성탐사자료에 적용한 결과, 전자탐사자료만을 이용한 역산결과보다 복합역산을 이용한 결과가 보다 고해상도의 전기비저항분포의 파악이 가능함을 보여주었다. 이는 오일저류층의 정확한 매장 위치 추정과, 매장량 계산에 보다 정확한 정보를 제공해 줄 것으로 기대된다. Compared with the separated inversion of electromagnetic (EM) and seismic data, a joint inversion using bothEM and seismic data reduces the uncertainty and gives the opportunity to use the advantage of each data. Seismic fullwaveforminversion allows velocity information with high resolution in complicated subsurface. However, it is an indirectsurvey which finds the structure containing oil and gas. On the other hand, marine controlled-source EM (mCSEM)inversion can directly indicate the oil and gas using different EM properties of hydrocarbon with marine sediments andcap rocks whereas it has poor resolution than seismic method. In this paper, we have developed a joint EM inversionalgorithm using a cross-gradient technique. P-wave velocity structure obtained by full-waveform inversion using planewave encoding is used as structure constraints to calculate the cross-gradient term in the joint inversion. When the jointinversionalgorithm is applied to the synthetic data which are simulated for subsea reservoir exploration, images havebeen significantly improved over those obtained from separate EM inversion. The results indicate that the developed jointinversion scheme can be applied for detecting reservoir and calculating the accurate oil and gas reserves.

전기비저항 모니터링 자료를 이용한 연약지반 평가를 위한 역산기법 적용

지윤수 ( Yoon Soo Ji ),오석훈 ( Seok Hoon Oh ),임은상 ( Eun Sang Im ) 한국지구물리·물리탐사학회 2014 지구물리와 물리탐사 Vol.17 No.2

간척지의 연약지반 평가를 위해 전기비저항 모니터링을 실시하여 물리탐사기법의 적용성을 알아보고자 총 3개월에 걸쳐 전기비저항 모니터링 자료를 획득하였고, 이 자료들을 독립역산, 시간경과 역산, 4D 역산법으로 해석을 실시하였다. 본 연구에서는 각 역산 방법들의 비교를 통해 연약지반의 변화 특성을 잘 나타낼 수 있는 역산방법을 파악하고자 하였다. 또한, 시추자료와 콘 관입시험(Cone Penetration Test; CPT) 자료를 이용하여 각 역산방법들이 기반암과 연약지반을 명확히 구분 하는지 알아보았다. 시간경과 역산의 경우 독립역산 보다 역산 잡음이 감소하여 연약지반을 잘 반영한다는 것을 알 수 있었다. 4D 역산은 3개월 데이터 보다 장기의 데이터를 사용하면 시간경과 역산법보다 효율적인 해석방법이 될 수 있음을 파악하였다. 연약지반에서의 전기비저항 모니터링은 지반의 시공간적 전기적 상태를 연속적으로 분석 할 수 있는 유용한 방법임을 확인하였다. Electric resistivity monitoring was applied to evaluate the soft ground in reclaimed land in order to figure out the applicability of physical prospecting. For this, electrical resistivity monitoring data were acquired for total three months and analyzed those data with independent inversion, time-lapse inversion, and 4D inversion methods. The result was compared for various inversion methods so as to figure out what showed the soft soil most properly. Moreover, drilling and CPT(Cone Penetration Test) data were also used in order to find out if each of those inversion methods could distinguish either bed rock or the soft soil clearly. And according to the result, time-lapse inversion showed less inversion artifacts than independent inversion, so it could indicate the soft soil better. If data gained for a longer period than three months are used, 4D inversion has been found to be a more efficient analysis method than the time-lapse inversion method. Electrical resistivity monitoring on the soft soil has been found to be a useful method that can analyze the spatio-temporal electric state of the ground serially.

딥러닝 기반 탄성파 전파형 역산 연구 개관

편석준,박윤희 한국지구물리.물리탐사학회 2022 지구물리와 물리탐사 Vol.25 No.4

Full waveform inversion (FWI) in the field of seismic data processing is an inversion technique that is used to estimate the velocity model of the subsurface for oil and gas exploration. Recently, deep learning (DL) technology has been increasingly used for seismic data processing, and its combination with FWI has attracted remarkable research efforts. For example, DL-based data processing techniques have been utilized for preprocessing input data for FWI, enabling the direct implementation of FWI through DL technology. DL-based FWI can be divided into the following methods: pure data-based, physics-based neural network, encoder–decoder, reparameterized FWI, and physics-informed neural network. In this review, we describe the theory and characteristics of the methods by systematizing them in the order of advancements. In the early days of DL-based FWI, the DL model predicted the velocity model by preparing a large training data set to adopt faithfully the basic principles of data science and apply a pure data-based prediction model. The current research trend is to supplement the shortcomings of the pure data-based approach using the loss function consisting of seismic data or physical information from the wave equation itself in deep neural networks. Based on these developments, DL-based FWI has evolved to not require a large amount of learning data, alleviating the cycle-skipping problem, which is an intrinsic limitation of FWI, and reducing computation times dramatically. The value of DL-based FWI is expected to increase continually in the processing of seismic data. 전파형 역산은 석유가스 탐사를 위한 탄성파 자료처리 분야에서 지층의 속도 모델을 추정하는데 사용되는 역산 기법이다. 최근 탄성파 자 료처리에 딥러닝 기술의 활용이 급격하게 증가하고 있는데, 전파형 역산 기술도 마찬가지로 다양한 연구가 이루어지고 있다. 초기에는 머 신러닝 기술을 활용한 자료처리 기법이 전파형 역산을 위한 입력자료의 전처리 목적으로 활용되는 수준이었으나, 딥러닝 기술을 통해 전 파형 역산을 직접적으로 구현하는 연구가 등장하기 시작하였다. 딥러닝 기술을 활용한 전파형 역산은 순수 데이터 기반 접근법, 물리 기 반 신경망 활용법, 인코더-디코더 구조 활용법, 신경망 재매개변수화를 이용한 구현법, 물리정보 기반 신경망 기법 등으로 구분할 수 있 다. 이 논문에서는 딥러닝 기반 전파형 역산 기법을 발전 과정 순서로 체계화하여 각각의 접근법에 대한 이론과 특징을 설명하였다. 전파 형 역산 기술에 딥러닝 기법을 도입한 초기에는 데이터 과학의 기본 원리에 충실하게 대량의 학습자료를 준비하고 순수 데이터 기반 예 측 모델을 적용하여 속도 모델을 역산하는 연구로 시작하였다. 최근 연구 동향은 탄성파 자료의 잔차나 파동방정식 자체의 물리정보를 심 층 신경망에 활용하여 순수 데이터 기반 접근법의 단점을 보완해 나가는 방향으로 진행되고 있다. 이러한 발전으로 대량의 학습자료가 필 요하지 않고, 전파형 역산의 태생적 한계점인 주기 놓침 현상을 완화하며 계산 시간을 획기적으로 줄일 수 있는 딥러닝 기반 전파형 역산 기술이 등장하고 있다. 딥러닝 기술의 도입으로 전파형 역산 기술은 탄성파 자료처리 분야에서 가치가 더 높아질 것으로 생각된다.

복소 전기비저항 3차원 역산 알고리듬 개발

손정술 ( Jeong-sul Son ),신승욱 ( Seungwook Shin ),박삼규 ( Sam-gyu Park ) 한국지구물리·물리탐사학회 2021 지구물리와 물리탐사 Vol.24 No.4

복소 전기비저항 탐사기법은 진동수 영역에서 전기비저항과 위상을 측정하여 지하 매질의 다양한 특성정보를 획득할 수 있는 탐사기법으로 최근 그 활용성이 증가하고 있다. 이 논문에서는 복소 전기비저항 탐사기법의 활용성을 높이기 위하여 획득한 자료에 대한 3차원 역산 알고리듬을 개발하였다. 이를 위한 모델링에는 전자기 커플링 효과를 무시하는 경우에 적용할 수 있는 포아송 방정식을 적용하였으며, 역산에는 기존의 평활화된 역산법을 복소수로 확장하는 방법으로 알고리듬을 개발하였다. 역산의 안정성 및 현장자료의 적용성을 높이기 위하여 라그랑지 곱수를 역산 과정에서 오차 벡터와 모델 증분 벡터의 크기에 따라 자동적으로 조정되도록 하는 기법을 도입하였다. 또한, 잡음이 많이 포함된 위상자료로 인한 자료의 손실을 보완하기 위하여 역산반복 단계에서 초반부는 전기비저항 자료만을, 후반부는 전기비저항 자료와 위상 자료를 모두 역산하는 두 단계로 구성된 역산기법을 제시하였다. 수치 모형실험에 대한 역산 시험결과 안정적인 역산 결과를 얻을 수 있었으며, 개발된 3차원 역산 알고리듬을 국내 천열수 광산 인근에서 수행한 복소 전기비저항 탐사자료 해석에 적용하여 그 타당성을 확인하였다. The complex resistivity method is an exploration technique that can obtain various characteristic information of underground media by measuring resistivity and phase in the frequency domain, and its utilization has recently increased. In this paper, a three-dimensional inversion algorithm for the CR data was developed to increase the utilization of this method. The Poisson equation, which can be applied when the electromagnetic coupling effect is ignored, was applied to the modeling, and the inversion algorithm was developed by modifying the existing algorithm by adopting comlex variables. In order to increase the stability of the inversion, a technique was introduced to automatically adjust the Lagrangian multiplier according to the ratio of the error vector and the model update vector. Furthermore, to compensate for the loss of data due to noisy phase data, a two-step inversion method that conducts inversion iterations using only resistivity data in the beginning and both of resistivity and phase data in the second half was developed. As a result of the experiment for the synthetic data, stable inversion results were obtained, and the validity to real data was also confirmed by applying the developed 3D inversion algorithm to the analysis of field data acquired near a hydrothermal mine.

시간영역 유도분극 자료의 Cole-Cole 역산

김연정 ( Yeon-jung Kim ),조인기 ( In-ky Cho ) 한국지구물리·물리탐사학회 2021 지구물리와 물리탐사 Vol.24 No.4

시간영역 유도분극 탐사 자료로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 2차원 역산법을 개발하였다. 모든 유도분극 과도 전위 자료를 역산하여 전기비저항, 충전성, 완화 시간 및 주파수 승수 등의 2D Cole-Cole 변수를 추정하였다. 개발된 역산법은 2단계로 구성된다. 우선 음의 겉보기 충전성 문제를 피하기 위하여 측정된 유도분극 반응을 전류 주입 중 겉보기 전기비저항으로 변환하였다. 1단계 역산에서는 시간에 따라 항상 증가하는 전기비저항을 추정하는 4차원 역산을 통하여 각 역산 블록에서의 전기비저항 시계열 모델을 구축하였다. 2단계 역산에서는 4차원 역산에서 얻어진 전기비저항 시계열 자료를 역산하여 Cole-Cole 변수를 추정하였다. 이때 격자 탐색법을 통하여 참값에 근접한 초기 모델을 설정하는 방법을 통하여 신속한 역산이 가능하였다. 마지막으로 수치 자료에 대한 역산 실험을 통해 개발된 알고리즘이 Cole-Cole 지하 모델을 효과적으로 영상화할 수 있음을 확인하였다. We outline a process for estimating Cole-Cole parameters from time-domain induced polarization (IP) data. The IP transients are all inverted to 2D Cole-Cole earth models that include resistivity, chargeability, relaxation time, and the frequency exponent. Our inversion algorithm consists of two stages. We first convert the measured voltage decay curves into time series of current-on time apparent resistivity to circumvent the negative chargeability problem. As a first step, a 4D inversion recovers the resistivity model at each time channel that increases monotonically with time. The desired intrinsic Cole-Cole parameters are then recovered by inverting the resistivity time series of each inversion block. In the second step, the Cole-Cole parameters can be estimated readily by setting the initial model close to the true value through a grid search method. Finally, through inversion procedures applied to synthetic data sets, we demonstrate that our algorithm can image the Cole-Cole earth models effectively.

천부(약 10 m) 연약 지반 탐지를 위한 전기비저항 역산 해상도 향상 전략

장한길로 ( Hangilro Jang ),송서영 ( Seo Young Song ),김빛나래 ( Bitnarae Kim ),남명진 ( Myung Jin Nam ) 대한지질공학회 2018 지질공학 Vol.28 No.3

이 연구는 전기비저항 역산의 해상도를 높이기 위한 구조제약과 부등식 제약조건을 적용한 전기비저항 역산법을 소개하고 적용한 결과를 보여준다. 이들 역산에서는 지하투과레이다와 표면파 탐사자료로부터 사전 해석된 층서구조를 전기비저항 참조모델로 도입하고 구조제약과 부등식 제약의 유용성을 합성 모델을 이용한 역산실험으로 확인하였다. 연약지반 조건을 가정한 실험모델에 대한 구조제약과 부등식 제약 역산실험 모두 일반적인 전기비저항 역산보다 향상된 역산결과를 보여주었으나, 부등식제약 역산에서는 참조모델이 다소 부정확한 경우에도 배경층서구조를 정확히 재구성하는 동시에 천부(약 10 m 심도)의 전도성 이상체들도 정확히 나타내는 역산결과를 보여주었다. This study introduces a DC resistivity inversion method that incorporates structural and inequality constraints to enhance the resolution of resistivity inversions, and presents sample inversion results with these constraints. In the constrained inversions, a base model is constructed from a layered model through interpretation of other geophysical data. Inversion tests establish that both the structural and inequality constraints produce better resistivity models than the unconstrained inversion. However, the inequality inversion not only reproduces the exact layered structure of the background, it reproduces conductive anomalies at a depth of ~ 10 m when an inexact base model of electrical resistivity is used.

지상 송신원 항공 전자탐사 자료의 횡적 제한 역산

조인기 ( In-ky Cho ),장제훈 ( Je-hun Jang ),이명종 ( Myeong-jong Yi ),임형래 ( Hyoung-rae Rim ) 한국지구물리·물리탐사학회 2017 지구물리와 물리탐사 Vol.20 No.1

최근 도입된 지상 송신원 항공 전자탐사 시스템(grounded electrical-source airborne transient electromagnetic, GREATEM)은 신호가 강력하여 가탐심도 향상은 물론 잡음이 심한 지역에서도 적용 가능하다. 비록 GREATEM은 지상에 설치된 긴 전선을 송신원으로 사용하는 시간영역 전자탐사법이지만, 방대한 항공탐사 자료의 2차원 혹은 3차원 해석은 계산시간이 너무 많이 소요되어 실질적인 적용이 어렵기 때문에 GREATEM 탐사 자료는 주로 1차원 해석에 의존하고 있다. 일반적으로 방대한 항공 전자탐사 자료의 해석은 각 측점에서 얻어진 자료에 대한 1차원 역산 결과를 병합하여 전기비저항 2차원 단면을 작성하는 방법이 널리 사용되고 있다. 그러나 이러한 병합 단면은 전기비저항이 너무 급격하게 변하는 문제점을 보인다. 횡적 제한 역산법(laterally constrained inversion, LCI)은 이러한 문제점을 해결하기 위하여 개발되었으며, 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 이 연구에서는 우선 수치 모델링을 통하여 곡선 전류원에 대한 GREATEM 탐사 자료의 특성을 분석하였다. 또한 GREATEM 탐사 자료에 대한 횡적 제한 역산법을 개발하였다. 이 방법은 각 측점에서 획득된 모든 1차원 자료와 층서 모델을 하나의 역산 시스템에 병합하여 처리하므로 수평적 연속성이 뛰어난 역산 단면을 제공하게 된다. 개발된 역산 알고리듬을 GREATEM 탐사 자료에 적용한 결과, 해당 지역의 층서를 효과적으로 반영하는 역산 영상을 얻을 수 있었다. Recently, the grounded electrical-source airborne transient electromagnetic (GREATEM) system with high power source was introduced to achieve deeper investigation depth and to overcome high noise level. Although the GREATEM is a transient electromagnetic system using a long grounded wire as the transmitter, GREATEM data have been interpreted with 1D earth models because 2D or 3D modeling and inversion of vast airborne data are complicated and expensive to calculate. Generally, 1D inversion is subsequently applied to every survey point and combining 1D images together forms the stitched conductivity-depth image. However, the stitched models often result in abrupt variations in neighboring models. To overcome this problem, laterally constrained inversion (LCI) has been developed in inversion of ATEM data, which can yield layered sections with lateral smooth transitions. In this study, we analysed the GREATEM data through 1D numerical modeling for a curved grounded wire source. Furthermore, we developed a laterally constrained inversion scheme for continuous GREATEM data based on a layered earth model. All 1D data sets and models are inverted as one system, producing layered sections with lateral smooth transitions. Applying the developed LCI technique to the GREATEM data, it was confirmed that the laterally constrained inversion can provide laterally smooth model sections that reflect the layering of the survey area effectively.

고정밀 중력탐사 자료 역산 패키지

박영수 ( Yeong-sue Park ),임형래 ( Hyoungrea Rim ),임무택 ( Mutaek Lim ),정호준 ( Hojoon Chung ) 한국지구물리·물리탐사학회 2017 지구물리와 물리탐사 Vol.20 No.4

고정밀 중력 탐사는 천부의 소규모 밀도 이상 구조를 명확하게 탐지하는 것을 목적으로 하므로, 정밀한 측정과 보정뿐 아니라 소규모 이상 구조를 명확하게 분석해 낼 수 있는 역산법도 필요하다. 이것은 역산에서의 타당치 않은(illposed) 문제를 해결하기 위한 안정자를 밀도가 급격하게 변화하는 경계부를 분명하게 구분할 수 있도록 설계함으로써 가능해 진다. 이 논문은 다양한 탐사 목적에 대응할 수 있도록 여러 가지 역산 알고리즘을 포함하는 2차원 고정밀 중력 역산 패키지를 구성하였다. 패키지는 Matlab 기반으로 작성하였으며, 최선의 역산 결과를 얻을 수 있도록 대화형으로 만들었다. 몇 가지 대표적인 모델에 대한 수치모델링 자료에 역산 패키지에 포함되어 있는 여러 가지 역산 알고리듬을 적용하여 역산 방법들을 비교 및 검토하였다. 마지막으로 실제 탐사 자료에도 적용하였다. Since microgravity survey aims to delineate subsurface density structures in small scale, it requires inversion method, which is able to resolve small scale structures. It can be achieved by adopting a stabilizing functional which separates density boundary distinctly, which is different concept from general inversion routines. We composed Matlabbased interactive two-dimensional microgravity data inversion package containing several kinds of inversion routines with different stabilizing functional, for handling various geologic conditions and survey purposes. Different kinds of inversion routines in the package were verified and examined with representative synthetic data sets generated by numerical modeling. In addition, we applied the developed package to a real microgravity survey data.

최소모델영역 연산자를 모델제한조건으로 적용한 MT 2차원 역산

이성곤 한국지구과학회 2009 韓國地球科學會誌 Vol.30 No.7

Two-dimensional magnetotelluric (MT) inversion algorithm using minimum support (MS) stabilizer functional was implemented in this study to enhance the contrast of inverted images. For this implementation, this study derived a formula in discrete form for creeping model updates in the least-squares linearized inversion. A spatially varying regularization parameter determination algorithm, which is known as ACB (Active Constraint Balancing), was also adopted to stabilize the inversion process when using MS stabilizer as a model constraint. Inversion experiments for a simple isolated body model show well the feature of MS stabilizer in concentrating the anomalous body compared with the second-order derivative model constraint. This study also compared MS stabilizer and the second-order derivative model constraints for a model having multiple anomalous bodies to show the applicability of the algorithm into field data. 본 연구에서는 최소모델영역 연산자를 MT(magnetotelluric) 2차원 역산 알고리듬에 적용하여 역산 해의 대비를 향상시키고자 하였다. 이를 위하여 creeping법에 기초한 최소자승 역산에 최소모델영역 연산자를 수치적으로 유도하여 알고리듬을 구현하였으며, 공간함수로서의 평활화 상수를 도입한 ACB (Active Constraint Balancing) 법을 동시에 적용 하여 최소모델영역 연산자를 이용할 때 단점으로 지적되었던 역산 해의 안정성을 향상시켰다. 고립된 단일 이상체 모델 에 대한 수치실험을 통하여 MT 역산에 있어서 최소영역 연산자의 효과를 기존의 2차 미분연산자와 비교 분석하여 MT 역산에서의 특징을 고찰하였다. 또한 다중 이상체 모델에 대한 실험을 통하여 Occam 역산과 비교하여 최소모델영 역 연산자를 이용한 역산 해의 특징을 비교 분석하였으며 현장 자료에의 적용을 통하여 그 적용성을 살펴보았다.

스트리머 방식 탐사 자료의 동시 송신원 전파형 역산을 위한 Global correlation 기반 목적함수 최적화 연구

손우현 ( Woo Hyun Son ),편석준 ( Suk Joon Pyun ),장동혁 ( Dong Hyuk Jang ),박윤희 ( Yun Hui Park ) 한국지구물리·물리탐사학회 2012 지구물리와 물리탐사 Vol.15 No.3

동시 송신원 전파형 역산 기법은 계산량을 획기적으로 줄여 전파형 역산의 적용성을 높여준다. 그러나 다수의 송 신원 모음 자료를 동시에 모델링하여 사용하기 때문에 관측 자료의 수진기 위치가 송신원에 따라 다른 경우, 나머지 (residual) 파동장에 불필요한 값을 생성하게 되고 이는 파형역산의 수렴성을 저해하게 된다. 특히, 제한된 벌림 거리(offset) 를 갖는 스트리머 방식의 탐사자료는 동시 송신원 기법을 적용하기에 가장 어려운 자료 형태이다. 이러한 문제점을 극복 하기 위해 최근에 global correlation에 기반한 목적함수가 제안되었고, 시간영역 전파형 역산에 성공적으로 적용되었다. 그러나 이 기법은 변형된 목적함수를 사용하기 때문에 나머지 파동장이 왜곡되고 경우에 따라 역산 결과에 부정적인 영 향을 주기도 한다. 또한, 여러 가지 장점을 갖고 있는 주파수 영역 파형역산에 적용된 사례는 아직 보고된 적이 없다. 본 논문에서는 이러한 나머지 파동장의 왜곡을 최소화하기 위해 global correlation 계산 시 사용하는 자료에 진폭감쇠 기법 을 적용한다. 진폭감쇠를 적용한 자료는 global correlation의 특성을 최적화하여 나머지 파동장의 왜곡을 줄이고 파형역 산 결과를 향상시킨다. 시간 영역에서 구한 나머지 파동장을 주파수 영역에서 역전파시킴으로써 global correlation기법을 주파수 영역에서 구현한다. 스트리머 방식의 합성 탐사자료를 이용한 예제를 통해 본 논문에서 제안한 기법이 기존의 global correlation 목적함수에 기반한 동시 송신원 전파형 역산보다 향상된 결과를 얻을 수 있음을 보여준다. The simultaneous-source full waveform inversion improves the applicability of full waveform inversion by reducing the computational cost. Since this technique adopts simultaneous multi-source for forward modeling, unwanted events remain in the residual seismograms when the receiver geometry of field acquisition is different from that of numerical modeling. As a result, these events impede the convergence of the full waveform inversion. In particular, the streamer-type data with limited offsets is the most difficult data to apply the simultaneous-source technique. To overcome this problem, the global-correlation-based objective function was suggested and it was successfully applied to the simultaneous-source full waveform inversion in time domain. However, this method distorts residual wavefields due to the modified objective function and has a negative influence on the inversion result. In addition, this method has not been applied to the frequency-domain simultaneous-source full waveform inversion. In this paper, we apply a timedamping function to the observed and modeled data, which are used to compute global correlation, to minimize the distortion of residual wavefields. Since the damped wavefields optimize the performance of the global correlation, it mitigates the distortion of the residual wavefields and improves the inversion result. Our algorithm incorporates the globalcorrelation- based full waveform inversion into the frequency domain by back-propagating the time-domain residual wavefields in the frequency domain. Through the numerical examples using the streamer-type data, we show that our inversion algorithm better describes the velocity structure than the conventional global correlation approach does.