Research Article

The Journal of Engineering Geology. 31 December 2021. 647-658
https://doi.org/10.9720/kseg.2021.4.647

ABSTRACT


MAIN

  • 서 론

  • 연구 방법

  •   현장수질 및 화학성분 분석

  •   노블가스 동위원소 분석

  • 연구지역

  • 결과 및 토의

  •   지진영향지수 산정

  •   지진발생에 따른 수온 및 지화학성분의 변화

  •   지진발생에 따른 수리화학 특성 변화

  •   심부 저장소 온도 추정 및 열수-냉수 혼합비

  •   지열수의 헬륨가스 조성 변화

  • 결 론

서 론

2016년과 2017년에 두 차례의 9월 12일 경주지진(규모 5.4), 11월 15일 포항지진(규모 4.9)과 이와 수반된 많은 여진이 한반도에서 발생함에 따라 경제적 및 인적 피해가 발생하였다. 이에 한반도는 지진재해로부터 안전지대가 아니라는 인식과 더불어 국민들의 불안감을 해소하고 지진피해에 대한 다양한 정책을 포함한 1차 지진방재 종합대책(2016), 2차 지진방재 종합계획(2019)을 수립하였다(MPSS, 2016; MOIS, 2019). 이러한 정책과 더불어 활성단층대 연구, 지구물리 및 지진파 연구 등이 국가적 차원에서 진행되고 있다. 그러나 상대적으로 다양한 지질학적 및 지구화학적 지진전조 현상연구를 통한 중장기 및 단기 지진예측을 위한 연구는 미흡한 실정이다.

지진과 전조인자에 대한 연구는 국내에서는 일부 연구자에 한하여 수행되었다(Kim et al., 2018a, Jeong et al., 2018; Hwang et al., 2020). Kim et al.(2018a)은 경주지역 12개의 지하수 관측정의 일부 관측정에서 지하수위가 9.12 경주지진 전후로 뚜렷한 변동에 대해 보고하였다. 대전, 청원지역의 관측정에서 지하수위, Rn-222, HCO3-, Cl-의 변동을 통해 지진전조인자로서의 가능성을 제시한 바 있다(Jeong et al., 2018). 지진전조와 관련된 연구는 지진이 빈번하게 발생하는 국가에서 활발하게 수행되어왔다. 다양한 지진전조에 대한 연구로 일본, 대만, 중국, 인도에서 지하수위, 화학성분, 물 분자의 수소동위원소, 헬륨가스의 유출량 및 조성비 등의 다양한 전조인자를 대상으로 연구가 수행되었다(Cartigny et al., 2001; Kuo et al., 2006; Tsunomori and Tanaka, 2014; Ye et al., 2015; Sano et al., 2016; Skelton et al., 2016; Fu et al., 2017; Goto et al., 2017). 일본, 미국, 뉴질랜드 등에서 1997년까지 보고된 자료를 이용하여 지표변형과 지하수 변화를 포함한 19개의 전조인자로 구분하고 지진 전 이상변동이 나타나는 시각과 지진규모의 예측가능성을 평가한 바 있으며(Rikitake, 1979), 지하수 내 헬륨, 네온과 같은 노블가스와 관련된 연구로 인도의 Bakreswas 지역의 지열수에서 1991년 10월 20일 M 6.8의 Uttarkashi 지진발생 이틀전에 헬륨의 농도가 증가하는 것을 보고하였다(Ghose et al., 1996). Sano et al.(2016)은 2016년 4월 16일 M 7.3의 Kumamoto 지진발생 시 심부 지하수에서 헬륨 동위원소의 변동을 단층 모델에서 추정된 체적 변형률과 연계함으로서, 지하수 내 헬륨 동위원소가 지진이 발생하기전에 응력변화를 감지하는 새로운 모니터링 인자로서 가능성을 제시하였다.

한편 관측지점에서 지진영향을 지진의 규모와 거리의 함수로서 표기되는 Earthquake effectiveness(ε)와 q-factor로 정량화할 수 있다(Dobrovolsky et al., 1979; Miklavcic et al., 2008). 이를 적용한 연구로 9.12 경주 지진발생 시 토양 내 라돈농도의 변동에 대해 두 정량화 지수를 활용하여 지진감시로서 높은 가능성을 보고하였으며(Kim et al., 2018b), 경주 활성단층대 관측정에서 수위 변동과 Earthquake effectiveness(ε)와 q-factor에 대한 상관관계 분석을 통해 지진 감지의 가능성을 정량화하여 제시하였다(Jang et al., 2020). 지진발생 기록과 지진 전조인자의 변동에 대한 연구는 진앙과 관측지점과 거리 지진의 규모를 고려하는 q-factor, Earthquake effectiveness(ε)와 같은 인자를 통하여 지진에 의한 영향력에 대한 지수 값을 이용할 필요가 있다.

또한 지진발생에 따른 수온 변화에 대한 연구로는 러시아 캄차카 반도에서 발생한 지진으로 인하여 강유역 지하수에서 열 이상 반응을 확인하였으며, 지진에 대한 반응으로 수온, 토출량, pH 변화가 관찰되었다(Tronin et al., 2004). 중국 Yidun Litang 단층과 Litang Dewu 단층 사이에 위치한 마야 온천수는 Sichuan-Yunnan 지역에서 발생한 지진과 수온변화가 일치하였으며, 대부분 지진 전에 먼저 변화가 나타났다(Zhang, 2018). 이처럼 화산지역이나 지열수 지역에서 지진발생에 따른 유의미한 수온 변화가 확인되므로 지진전조인자로서 활용성이 높은 인자가 될 수 있다.

본 연구에서는 양산단층대에서 발생되는 지진에 의한 지열수의 수온과 헬륨가스의 변동을 관측하기 위하여 양산단층대가 발달한 포항 신광지역 심도 715 m의 지열수공을 조사공으로 선정하였다. 이 연구의 목적은 지진에 의한 지열수의 수온, 헬륨 가스의 변화를 추적하여 지진 규모와 거리의 함수인 q-factor, earthquake effectiveness(ε)로 제시되는 지진영향지수 유효한계치를 도출하고자 하였으며, 아울러 실리카-엔탈피 모델을 통해 지진전후 지열수의 온도변화에 따른 냉수와 혼합비율 산정, 3He/4He의 기원적 혼합모델을 통해 지진발생에 따른 동위원소 조성 변화를 해석하는데 있다.

연구 방법

현장수질 및 화학성분 분석

포항 신광 지열수는 2018년 1월부터 2019년 6월까지 주기적으로 시료채취 및 측정하였으며, 지열수의 수소이온농도(pH), 중탄산(HCO3) 함량 등은 현장에서 정기적으로 측정하였다. 현장수질측정은 Thermo사의 Orion A221 모델과 Orion A227 모델의 휴대용 측정기를 이용하였으며, 중탄산은 0.05 N 농도의 염산을 이용하여 산중화적정법으로 구하였다. 물 시료의 주요 이온 성분분석을 위하여 물 시료의 원수를 0.45 µm 공극의 여과지를 통과시켜 부유물질을 제거한 후 각각 60 mL씩 폴리에틸렌 용기에 담아 0~4°C 냉장 보관 상태로 보관하였다. 양이온 시료는 용존 이온이 용기에 흡착하거나 침전을 방지하고자 적정량의 농질산을 첨가하여 pH 2 이하로 유지하였다(Greenberg et al., 1992). 주요 양이온과 음이온은 한국기초과학지원연구원(Korea Basic Science Institute) 부산센터에서 유도결합플라즈마 원자발광분광기(Inductively Coupled Plasma Atomic Emission Spectrophotometer)와 연소형 이온크로마토그래피 시스템(Combustion Ion ChromatoSystem)으로 분석하였다.

노블가스 동위원소 분석

노블가스(He, Ne) 동위원소 분석을 위하여 구리관(Copper tube)과 클램프(Clamp)를 이용하여 채취하였다. 시료채취는 구리관 양쪽 끝에 고무호스를 연결하고 호스 클램프로 고정한 후, 배출부분을 구리관보다 높은 위치를 유지하여 약 1 L의 물을 통과시킨 후, 구리관 내 공기를 제거한 후 볼트를 이용하여 구리관을 조인 후, 클램프를 평행하게 압착방법으로 밀봉시켰다. 모든 영족기체의 절대량과 He, Ne 동위원소 비는 미국 Utah University Noblegas Lab의 모델 215-50 Magnetic Sector-Field Mass Spectrometer를 이용하여 분석하였다.

연구지역

연구지역은 경상북도 포항시 신광면 기반길 일대로 이 지역의 지질 설명은 포항 지질도폭(1:50,000)을 참조하였다(Um et al., 1964). 지질은 중생대 백악기 흑운모화강암이 주로 분포하며, 주변부에는 신라층군 적색 셰일 및 회색 사암, 불국사층군 집괴암질 석영반암이 분포하고 있다. 연구지역의 단층은 1:5만 포항 지질도폭에서 양산단층의 연장선 확인이 되지 않으나, 1:100만 지질도폭에서 양산단층대가 지열수공 남남서-북북동 방향으로 발달한 것을 확인하였다(Fig. 1).

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Fig. 1.

Location and geologic map of study area.

한국중앙온천연구소의 포항 ‧ 신광지구 한국온천조사보고서에 따르면, 지열 모니터링 관측정 내 온도는 지표면에서 49.7°C이며, 최고온도는 715 m의 공저에서 57.1°C로 확인되었다(Fig. 2). 심부에서 지표로 분출하는 과정에서 온도 손실은 약 7°C 정도로 확인되며, 지표로부터 심도 515 m까지는 온도가 서서히 상승하고 있는데, 이는 514 m 부근에 큰 균열이 있어 대부분의 지열수가 이 구간에서 용출되는 것으로 보고하였다. 균열대는 심부의 일부 구간(540 m, 571~578 m, 640 m, 680 m)에서도 확인되었다. 또한, 지온경사는 전체구간에서 6.94°C/km이며, 550~715 m 구간에서 16.9°C/km로 높은 증온률을 보여 1,000 m까지 굴진할 경우 61.9°C정도가 될 것으로 추정되었다. 심부 550 m부터 온도가 계속 증가함에 따라 심부에 새로운 균열층이 존재할 가능성이 높은 것으로 제시하였다(Korea Central Hot Spring Institute, 2002).

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Fig. 2.

Temperature logging data of the thermal well in the study area (Korea Central Hot Spring Institute, 2002).

결과 및 토의

지진영향지수 산정

2018년 1월에서 2019년 6월까지 포항 지열수의 반경 100 km 내에 발생한 M 2.0 이상의 지진은 58회 발생하였으며, M 3.0~3.9의 지진은 2회, M 4.0~4.9의 지진은 2회 발생하였다. 지진의 최대 규모는 2018년 2월 11일에 발생한 M 4.6 포항지진이다. 연구기간 중 발생한 지진에 의한 포항지열수 관측정에 미치는 영향지수를 규모(M)와 거리(d)의 함수로 정량화하였다. 즉, q-factor와 Earthquake effectiveness(ε)를 이용하여 산정하였다(식 (1)(2)).

(1)
q-factor=M2×100/R
(2)
Earthquakeeffectiveness(ε)=10(1.3M-8.19)×R(-3)

여기서, M : 지진의 규모

R : 관측정과 진앙지와의 거리

연구기간 중 발생한 58회 지진에 대한 q-factor와 Earthquake effectiveness(ε)은 각각 4.07~203, 2.71×10-12~5.45×10-6의 범위를 보였다. 지진규모별 q-factor, Earthquake effectiveness(ε)의 최대값, 최소값, 평균값은 Table 1에 제시되었다. q-factor와 Earthquake effectiveness(ε)의 상관계수인 R2는 0.82로 높은 정의 상관관계를 보여(Fig. 3), 본 연구에서는 값이 단순화된 q-factor를 사용하였다.

Table 1.

Earthquake events within 100 km in radius from the geothermal well and q-factor and effectiveness converted from earthquake magnitude and distance

Magnitude
2.0~2.9 3.0~3.9 4.0~4.9 Total
Earthquake frequency 54 2 2 58
q-factor Max. 88.8 18.0 203 203
Min. 4.07 15.9 30.0 4.07
Ave. 29.5 17.0 116.5 32.1
Earthquake effectiveness (ε) Max. 4.17 × 10-08 7.57 × 10-10 5.45 × 10-06 5.45 × 10-06
Min. 2.71 × 10-12 4.55 × 10-10 7.85 × 10-09 2.71 × 10-12
Ave. 4.43 × 10-09 6.06 × 10-10 2.73 × 10-06 9.82 × 10-08

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Fig. 3.

Relationship between q-factor and earthquake effectiveness (ε) of converted from earthquake.

지진발생에 따른 수온 및 지화학성분의 변화

연구기간 동안 지열수의 수온변화는 최저 51.8°C에서 최고 56.3°C의 범위이며, 지열수의 뚜렷한 온도 변화는 2018년 2월 11일 M 4.6 포항지진(E1)과 2019년 2월 10일 M 4.1 포항지진(E2)이 발생하였을 때 확인되었다. E1 지진발생 전 지열수의 수온이 51.8°C에서 56.3°C로 4.5°C 상승하였으며, E2 지진발생 전 51.8°C에서 54.4°C까지 점진적으로 상승하였다가 감소하였다(Fig. 4). 규모 3.0~3.9 이상 지진이 발생하였을 때 수온의 뚜렷한 변화는 확인이 되지 않았으나, 지진발생에 따른 지열수의 수온변화는 M 4.1 이상의 지진과 q-factor 값이 30.0 이상일 때 지열수의 수온변화가 명확하게 확인된다. E1 지진발생 시 pH, SO42-, Cl-의 농도가 약간 증가하였으며, E2 지진발생 시 SO42-, Cl-의 농도가 약간 증가하였다(Fig. 5). 이는 지진발생 시 대수층의 교란 및 심부지열수의 유입 등에 대한 것으로 추측되나, 제한된 시료의 수와 지질자료로 인해 변화에 대한 명확한 증거를 제시하는데 한계가 있다.

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Fig. 4.

Temperature fluctuation of thermal water as a function of time.

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Fig. 5.

The change of pH, SO42- and Cl- of thermal water as a function of time.

지진발생에 따른 수리화학 특성 변화

포항 지열수 및 인근 지하수의 수리화학적 유형을 파이퍼도(Piper, 1944)에 도시하였다. 지하수는 Na(Ca)-HCO3 유형을 보여주며, 지열수는 pH 10.1의 알카리성 Na-HCO3 유형으로 화강암 심부에서 물-암석 반응을 통하여 지화학적 진화의 마지막 단계 가까이 도달했음을 지시한다(Fig. 6). E1과 E2 지진발생 시 지열수의 수리화학적 유형의 미세한 변화가 확인되었다. E1 지진발생 시 지열수의 수리화학적 유형은 음이온의 변화방향으로 약간의 전이를 보이고(Fig. 6b), E2 지진의 경우 양이온의 변화방향으로 미세한 전이를 보인다(Fig. 6c).

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Fig. 6.

Trilinear plot showing the chemical type of shallow groundwater and deep geothermal water in Pohang area.

심부 저장소 온도 추정 및 열수-냉수 혼합비

실리카-엔탈피(Silica-enthalpy) 혼합모델은 열과 실리카 평형을 근거하여 지열저장소 온도추정, 혼합된 지열수의 열수와 냉수 혼합비를 평가하는데 이용되어왔다(Henley et al., 1984; Arnórsson and Gunnlaugsson, 1985; Jeong et al., 2019). 고온형 지열저장소온도 추정에는 석영 용해도 곡선을 이용하며, 저온형 지열저장소 온도 추정에는 칼세도니 용해도 곡선을 이용하는 것으로 알려져 있다(Fournier, 1977). 포항지열수의 지열저장소 온도는 뚜렷한 수온 변화가 있는 E1 지진(2018년 2월 11일 M 4.6)과 E2 지진(2019년 2월 10일 M 4.1)을 대상으로 추정하였다. 추정된 지열저장소, 용출온도, 차가운 지표수의 온도는 Gupta and Roy(2006)에 의해 제시된 열수-냉수 혼합비 계산에 적용하였으며, 계산식은 아래와 같다:

(3)
Mixingratio(%)=Temp.(reservoir)-Temp.(outlet)Temp.(reservoir)-Temp.(outlet)×100

여기서, Temp.(reservoir) : 추정된 지열저장소 온도

Temp.(outlet) : 지열수의 토출온도

Temp.(coldwater) : 차가운 지표수의 온도

차가운 지표수는 곡강천의 연평균 온도(16.2°C)와 SiO2(20.6 mg/L)를 사용하였으며, E1, E2 지진발생 전후의 추정된 지열수의 지열저장소 온도와 열수-냉수 혼합비율은 Table 2에 제시되어 있다. E1, E2 지진발생 전 지열저장소 온도는 석영 및 칼세도니 용해도 곡선으로 추정된 온도로 각각 228~244°C, 183~186°C의 범위이다(Fig. 7). 지진발생 전 지열저장소 온도는 steam loss에 도달하여 정확하게 추정하는데 한계가 있다. 열수-냉수 혼합비(Gupta and Roy, 2006)를 계산한 결과 E1 지진발생 전 냉수 혼합비는 79.0~84.4%에서 E1 지진발생 후71.3~77.4%로 감소하였으며, E2 지진발생 전 냉수 혼합비가 77.9~82.6%에서 E2 지진발생 후 72.9~80.9%로 약간 감소하였다. 즉, 열수 혼합비의 최대증가율은 E1 지진발생 시 칼세도니 용해도 곡선으로 추정하였을 때 7.72% 증가하였다. 이러한 열수 혼합비의 증가와 지진발생 전후의 추정된 지열저장소 온도변화의 차이는 지진의 규모와 진앙지와의 거리에 대해 정량화된 함수인 q-factor 값과 잘 일치한다. E1, E2 지진의 q-factor 값은 각각 203, 30.0으로 E1지진이 E2 지진보다 약 6.77배 차이가 있으며, q-factor 값이 클수록 대수층 교란, 심부 열수의 유입량 등에 크게 영향을 미치는 것으로 보인다. 따라서 지열수의 온도변동의 요인인, 열수-냉수 혼합비의 변화는 q-factor 값(지진의 규모와 진앙지와의 거리의 함수)과의 상관성을 확인하였다.

Table 2.

Estimated reservoir temperatures of thermal waters and their mixing ratio with cold water based on the enthalpy-silica mixing model

Methods Earth Temperature (°C) SiO2 (mgL-1) Mixing ratio
(%)
Outflow Reservoir Coldwater Outflow Reservoir Coldwater
E1
(2018.02.11.
M 4.6)
Quartz Before 51.8 244 16.2 89.0 459 20.6 84.4
After 56.3 194 16.2 71.3 245 20.6 77.4
Chalcedony Before 51.8 186 16.2 89.0 343 20.6 79.0
After 56.3 156 16.2 71.3 198 20.6 71.3
E2
(2019.02.10.
M 4.1)
Quartz Before 53.1 228 16.2 82.2 376 20.6 82.6
After 54.3 216 16.2 78.3 322 20.6 80.9
Chalcedony Before 53.1 183 16.2 82.2 295 20.6 77.9
After 54.3 157 16.2 78.3 261 20.6 72.9

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Fig. 7.

Estimation of thermal reservoir temperature by enthalpy-silica mixing model.

지열수의 헬륨가스 조성 변화

비활성기체인 영족기체(Noble gas)는 맨틀, 지각, 대기에 존재하는 휘발성 원소의 물질순환과정 연구에서 유력한 추적자(tracer)의 역할로 알려져 있다. 3He은 지구 형성 초기, 운석 내 포획되어 있는 원시 헬륨이며, 4He은 U, Th 등의 방사성 원소가 α-붕괴 시에 생성된다. 그리고 헬륨 동위원소비(3He/4He)는 맨틀, 지각, 대기 환경에서 동위원소의 비율이 각각 다르므로 휘발성 원소의 이동과정을 추적하는데 용이하다(Aka et al., 2001). 맨틀, 지각, 대기 환경에서 3He/4He 비는 각각 12 × 10-6, 0.005 × 10-6, 1.4 × 10-6이며, 4He/20Ne 비는 각각 10,000, 10,000, 0.317로 알려져 있다(Ballentine and Burnard, 2002; Graham, 2002; Ozima and Podosek, 2002).

지진발생 전후의 헬륨 및 네온 동위원소 비의 변화를 확인하기 위하여 2차례 분석하였으며(Table 3), 포항지열수의 노블가스 동위원소의 조성은 3He/4He 비는 1.38~1.42의 범위이다. 대기기원의 헬륨이 약 1%로 무시할 수 있는 정도이므로, 맨틀과 지각기원의 헬륨 동위원소비를 100%로 계산 하였을 때 맨틀기원 3He의 기여도가 16.3~16.7%의 비율을 보인다. 4He/20Ne 비는 13.0~41.7의 범위로 시료 간 큰 차이를 보이며, 맨틀-대기와 지각-대기 혼합선 사이에 도시된다. 또한, 2019년 2월 10일 M 4.1 포항 지진발생 전후 노블가스 동위원소 조성비를 비교하면 4He/20Ne 비가 오른쪽으로 전이 현상을 보였다. 이는 지진발생으로 인한 심부 지각 내 4He 공급의 증가에 기인한 것으로 보인다(Fig. 8).

Kotarba and Nagao(2008)가 제시한 계산법을 이용하여 3개의 성분(맨틀, 지각, 대기)에 대한 3He과 4He의 기여도를 계산하였다(Table 3). 2019년 2월 10일 M 4.1 포항 지진발생 이후 3He과 4He 함량은 공통적으로 대기기원의 함량이 0.5~0.6% 감소하였다. 또한 3He의 경우 지진발생 이후에 맨틀의 기여도가 98.8%에서 99.4%로 0.6% 증가하였으며, 4He의 경우 지각과 맨틀 기여도가 각각 83.2%, 16.3%로 각각 0.2%와 0.6%가 미세하게 증가하였다. 이는 지진의 발생으로 지하 심부의 헬륨가스 유출의 변화에 대한 증거가 된다. 지진의 발생과 4He의 상관관계는 2016년 4월 M 7.3의 Kumamoto 지진발생 후 4He의 함량이 진원지 인근 지역에서 지각에 가해지는 응력이 높아짐에 따라 지열수 내 4He의 농도가 증가하며, 변화량의 차이는 규모와 거리에 따라 비례한 것으로 보고하였다(Sano et al., 2016). 따라서, 지열수 내 16.3~16.7% 범위로 존재하는 마그마나 맨틀과 같은 심부기원의 3He의 공급은 양산단층대를 통하여 지하 심부의 휘발성 가스가 상승하여 지열수로 유입된 것으로 추정된다.

Table 3.

Original percentage of helium isotopes and helium and neon gas composition of thermal water

Earthquake 3He/4He 4He/20Ne 3He (%) 4He (%)
Air Mantle Crust Air Mantle Crust
Before 1.38 13.0 0.9 98.8 0.2 1.3 15.7 83.0
After 1.42 41.7 0.4 99.4 0.2 0.6 16.3 83.2

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Fig. 8.

Helium original plot of Pohang thermal water on the 3He/4He versus 4He/20Ne diagram.

결 론

포항지열수 관측정에서 2018년 1월부터 2019년 6월까지 수온, 화학성분, 헬륨가스의 변화와 지진과의 상관성에 대한 연구결과를 결론적으로 요약하면 다음과 같다.

(1) 포항 신광지역 지열수의 수온은 51.8~56.3°C의 범위에서 변동이 관찰되었으며, E1 지진(2018년 2월 11일 M 4.6) 발생 시 발생 전 51.8°C에서 최고 56.3°C까지 상승하였다. 이러한 변화는 지진의 규모가 4.1 이상, q-factor는 30.0일 때 유의미한 변화가 확인된다.

(2) 지열저장소의 추정온도는 석영 및 칼세도니 용해도 곡선에 의해 각각 228~244°C, 183~186°C의 범위로 추되며, 열수-냉수 혼합비는 E1 지진발생 후 열수의 혼합비가 최대 7.72% 증가하였으며, 열수의 증가량은 q-factor 값의 크기와 비례하게 증가하는 것으로 확인된다.

(3) 헬륨동위원소 조성 변화는 3He/4He vs. 4He/20Ne 상관도에서 E2(2019년 2월 10일 M 4.1) 지진발생 후 맨틀기원의 3He이 16.3에서 16.7%로 증가하였으며, 지각기원의 4He이 83.0%에서 83.2%로 증가하는 변화가 확인되었다. 이는 E2 지진으로 열수의 혼합비가 높아짐에 따라서 지각기원 4He의 공급이 증가한 것으로 보인다.

(4) 결론적으로 포항지열수 관측정에서 q-factor 30 이상의 영향지수를 갖는 지진발생 시 지열수의 수온 및 헬륨가스의 변화가 확인되어 향후 지진전조인자로서의 활용가능성을 보여준다.

Acknowledgements

본 연구는 산업통상자원부(MOTIE)와 한국에너지기술평가원(KETEP)의 지원(과제번호: 20201510100020)을 받아 수행되었습니다.

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