胡夢濤，蔣廷臣，李佳琦，劉志強，董春來

(1. 淮海工學院測繪與海洋信息學院，江蘇 連云港 222005； 2. 中國礦業(yè)大學地球科學與測繪工程學院，北京 100083)

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淺剖數據解譯中淤泥層層界提取方法

胡夢濤1，蔣廷臣1，李佳琦2，劉志強1，董春來1

(1. 淮海工學院測繪與海洋信息學院，江蘇 連云港 222005； 2. 中國礦業(yè)大學地球科學與測繪工程學院，北京 100083)

港口與航道淤泥層層界確定對于港航建設開發(fā)與工程實施有著重大意義。本文針對港口航道淺地層剖面儀原始采集數據模糊的問題，分析了影響原始數據真實性的主要原因，實施了中值濾波法多次波壓制與消噪處理，取得了清晰可靠的真實數據圖像文件，根據海底聲波不同層界反射特征，對比分析了脈沖信號聲強圖像變化情況，探討了基于淺剖數據聲強圖像提取淤泥層厚的方法。試驗證明該方法可以達到當前鉆孔資料所能達到的精度范圍。

淺地層剖面；層界提取；信號分析

淺地層剖面探測是一種基于水聲學原理的連續(xù)走航式探測水下淺部地層結構和構造的地球物理方法[1-2]。淺地層剖面儀是對海洋、江河、湖泊底部地層進行剖面顯示的設備，結合地質解譯，可以探測到水底以下地質構造情況。本文數據采集工作所用儀器為德國Innomar公司生產的SES-2000型參量陣淺地層剖面儀，該儀器有較高的地層分辨率和地層穿透能力，并可以根據數據采集顯示界面的實時顯示效果選擇不同發(fā)射頻率，現場實時地設計調整工作參量，可以在航道勘測中測量河(海)底的淤泥層厚度，也可以測量在海上油田鉆井中的基巖深度和厚度[1-3]，因而是一種在海洋地質調查，地球物理勘探和海洋工程，海洋觀測、海底資源勘探開發(fā)，航道港灣工程，海底管線鋪設中廣泛應用的儀器。與傳統(tǒng)海底探測方法相比，淺剖儀探測淺地層剖面具有成本低、效率高、電子自動成圖等優(yōu)點。但是由于受噪聲、多次波等因素的影響，對淺剖圖像判讀之后的底質層界劃分結果往往不盡如人意，近年來，國內不少專家學者針對淺剖數據的這些影響因素進行了分析與研究，王鵬偉等提出了應用變周期預測反褶積壓制多次波的方法，試驗表明該方法對多次波壓制效果明顯[4]；李淑闊等利用淤泥層反射圖像識別技術對淤泥層空間分布與水下淤積進行測定，也得到了較好的結果[5]；劉玉萍等利用淺剖資料海底振幅的特征屬性直接進行底質分析，通過試驗驗證了其可行性[6]。本文在消除淺剖圖像中噪聲、多次波等因素的基礎上，依據淺剖原始數據，采用信號分析方法并結合試驗區(qū)域少量鉆孔資料，實現了淤泥層層界的準確劃分。

1 淺剖圖像處理

淺地層剖面數據采集過程中受噪聲、氣泡、紊流等海洋環(huán)境的影響，導致淺剖圖像出現模糊、失真及多次波等問題，為后期圖像判讀和地層提取工作帶來困難。通常在判讀圖像之前都要對淺剖圖像數據進行消噪，壓制二次波的處理。

1.1 消除噪聲

受有源噪聲和環(huán)境噪聲影響，淺剖換能器接收的聲波信號中會出現大量的噪聲信號，實際工作中應濾除。有源噪聲是聲源或次生源形成的干擾，環(huán)境噪聲主要是船舶發(fā)動機噪聲，二者均可采用中值濾波法進行消除。中值濾波屬于非線性濾波方法[7-9]，是一種基于排序統(tǒng)計理論能有效抑制噪聲的平滑濾波信號處理技術。

對淺剖原始圖像數據進行中值濾波消噪的過程為：首先確定一個以某個像素為中心點的窗口，一般為方形，然后將窗口中各像素的灰度值排序，取排序后的灰度值的中間值作為窗口中心點像素的灰度值，當窗口移動時，利用中值濾波可以對圖像進行平滑處理。中值濾波模板的大小決定著濾波的質量，如果模板過小，濾波不明顯，如果濾波模板過大，圖像會丟失有效信息，這需要結合實際進行試驗來選取最合適的濾波模板。圖1與圖2分別為加鹽噪聲淺剖原始灰度圖像和進行中值濾波后的圖像，可以看出進行濾波后的噪聲得到了明顯壓制。

1.2 壓制多次波

換能器發(fā)射的聲波波束從海底反射到海面時，因海面與空氣的分界面(自由界面)是一個波阻抗差別很明顯的界面，其反射系數可以認為是-1，因此是一個良好的反射界面，反射波又可能從這個反射界面向下傳播；當遇到反射界面時，又可以再次發(fā)生反射返回海面被換能器所接收，這樣在淺剖圖像上就出現了多次波。

多次波是影響地層層界劃分的主要因素，判讀淺剖圖像前需對其進行壓制[10-11]。與地震波相比，淺剖圖像中出現的多次波多為規(guī)則干擾波，文獻[12—14]表明在眾多壓制多次波的方法中，預測反褶積法壓制該類多次波效果最為明顯。

設換能器發(fā)射的聲波b(t)滿足最小相位條件，反射系數為白噪聲，褶積模型為

(1)

式中：x(t)為t時刻反射波強度值；ε(t)為反射系數；*為褶積運算符。

則t+l時刻輸出的反射波強度值為(包含一次波和多次波)

(2)

與誤差公式相對照

(3)

從式(2)和式(3)得出

(4)

(5)

e(t+l)=b′(t)*ε(t+l)

(6)

即將前一個子波的前部與反射系數的褶積就得到了一次反射波。反之，用這種方法可壓縮子波長度，提高淺剖圖像的分辨率。

由于預測反褶積后，子波被切成l長，因此預測反褶積實際上是一種子波波形1切除反褶積。特別當l=1時，子波變成了δ脈沖，以上預測反褶積實際上變成了脈沖反褶積。

(7)

根據解經典維納濾波問題的方法[15]，依據最小二乘原則求得預測因子c(t)，從而預測出多次波，結合式(3)即可去除淺剖原始圖像中多次波的影響。

2 層界提取

淺地層剖面儀按照一定的時間間隔向海底發(fā)射聲波，由于海水及海底沉積物對聲波會有不同程度的吸收，因此聲波向海底傳播過程中會出現能量的衰減，同時在聲阻抗較大的界面也會發(fā)生反射。聲波在海底處反射的能量取決于反射界面的反射系數，可用瑞利反射系數公式表示為

(8)

式中，ρ1、c1、ρ2、c2分別表示兩個層界中介質的密度和聲速。

當兩個層界中的介質密度與聲波傳播速度的乘積有較大差值時反射系數將會變大，從而使兩不同層界之間的層界面產生相對大的聲強，在淺剖圖像中會以明顯的灰度界面線表現出來，判讀淺剖圖像時可依據此灰度界面線進行淤泥層層界劃分。

圖3 聲波在層間的傳播路徑

從淺剖原始數據中提取出單道剖面數據聲強文件，以此表示出聲波在一個剖面上不同介質中的振幅大小。聲波的振幅與反射能量成正比，可以把一個剖面上不同深度位置的樣本反射的聲強表現為振幅圖像，根據圖像中聲強的變化趨勢分析樣本差異性，在信號處理軟件選中振幅接近的兩個層界面點，利用式(9)可計算出相似樣本的層厚度，達到層界提取目的。

如圖4中M022豎線是淺剖進行數據采集過程中經過鉆孔位置時打下的標記，便于后期淤泥層界提取與鉆孔資料作對比。圖5是從淺剖原始數據中提取出的在標記M022處的單道信號強度文件，由于單道剖面上跟蹤樣本數多達480個，因此圖5只是展現了聲強數據的一部分，具體說明詳見表1。某一樣本的聲強對應的深度數據可以按照式(9)自行計算

(9)

式中,h為某一樣本對應的深度；H0為深度起始值；H1為深度變化范圍值；n為第n個樣本；N為該聲強文件中總的樣本數。

圖4 帶有標記M022的原始圖像

圖5 與標記M022對應的信號文件

聲強文件各行數據描述數據數據采集時間11：11：31經度12135．83緯度2814．832UTC時31132船速(節(jié))2有效衛(wèi)星顆數8導航定位精度因子1．1與經度對應的UTM坐標362385．4與緯度對應的UTM坐標3125385顯示深度起始值/m0深度顯示范圍/m25換能器發(fā)射聲波的頻率/kHz10脈沖長度/μS195采樣頻率/Hz14467跟蹤樣本個數480NO．1(樣本所對應的信號強度)0NO．2—NO．479…NO．479580

圖6中有3個明顯的波峰，結合圖4帶有M022標記的經消噪、多次波壓制的淺剖灰度圖像，可判斷樣本14、樣本48、樣本114分別為圖中標注的位置，水底位置及層間夾雜有堅硬物質的位置，按照式(9)可分別求得3個樣本位置的深度值分別為0.73 m、2.50 m、5.94 m，則兩者之間的差值分別為1.77和3.44 m,與圖4中樣本所處位置的深度值基本符合。

圖6 標記M022振幅圖像

3 試驗與結果對比

為驗證本文方法所劃分層界的準確性，在浙江溫嶺某港池進行了數據采集，并鉆孔獲取工程地質剖面數據等鉆孔資料(ZK1，ZK2，…,ZK7)，鉆孔位置及測線圖如圖7所示，圖中高亮圓點的分布為鉆孔位置分布。數據采集所用儀器為德國Innomar公司產的SES-2000型參量陣淺地層剖面儀，儀器聲波發(fā)射頻率為10 kHz,增益水平為18 dB，換能器吃水深度65 cm，數據采集軟件中顯示深度范圍25 m，測量船速度為2～4節(jié)，由聲速儀測得海水中聲速為1507 m/s，并在淺剖數據采集軟件中進行聲速參數設置。

圖7 測線與鉆孔位置分布

以鉆孔3為例，圖4中標記M022即為鉆孔3的坐標位置，相應的圖5與圖6分別為該剖面上的聲強數據與振幅圖像，文章第二部分已確定圖6中樣本49為海水與海底沉積物的界面點?？紤]到聲波能量的衰減及振幅變化趨勢，選定樣本431為淤泥層與下一層界的界面點，根據式(9)計算得到兩界面點處的深度值分別為2.55和22.45 m,可得兩界面間的層間厚度為19.90 m，與鉆孔3的工程地質剖面圖8所示的20.00 m層厚比較，層間厚度相差0.1 m。

圖8 鉆孔3工程地質剖面

對以上方法提取的層界厚度進行結果分析，結合測區(qū)的7個鉆孔ZK1、ZK2、…、ZK7提供的層界信息及對應深度信息，分析以上層界劃分的準確性。比較二者淤泥層厚度及其層間厚度偏差，結果見表2。

表2 鉆孔層界與本文方法提取的層界值比較 m

從表2可看出，基于本文方法提取的淤泥層層間厚度與鉆孔數據提供的淤泥層層間厚度最大偏差為+0.30 m，最小偏差為-0.03 m,平均偏差為+0.05 m。本文方法提取的層間厚度達到了分米級，與鉆孔提供的分米級淤泥層厚度值一致。

4 結 論

(1) 在淺剖數據預處理過程中，采用中值濾波法對淺剖圖像數據進行了消噪處理，使得淺剖原始圖像的灰度圖像更清晰，同時利用預測反褶積算法進行了多次波壓制，使得原始數據可靠性更高。

(2) 提取單道剖面數據的聲強文件，借助信號分析技術形成樣本-振幅關系圖像，選取樣本-振幅圖像中跳變樣本點進行深度計算進而確定出淤泥層層厚，與鉆孔資料相較差異性較小，證明基于淺剖數據的淤泥層層界提取方法可行。

(3) 從理論上講，本文淤泥層層界提取方法在其他海底沉積物層界提取中應同樣適用，但是其可靠性有待今后驗證。

致謝：衷心感謝無錫智?？萍加邢薰纠钐嚎偨浝砗土螛s發(fā)工程師在淺剖數據采集工作方面提供的幫助。

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The Extraction Method of Silt Boundary Layer in Sub-bottom Profiler Data Interpretation

HU Mengtao1,JIANG Tingchen1,LI Jiaqi2,LIU Zhiqiang1,DONG Chunlai1

(1. School of Geomatics and Marine Information, Huaihai Institute of Technology, Lianyungang 222005, China; 2. College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining and Technology, Beijing 100083, China)

Port and waterway silt layers determination is of great significance for the development and implementation of the harbor construction project. Based on the fuzzy problem of the original data collection of sub-bottom profiler, analyze the main reasons affecting the authenticity of the original data, process the median filter multiple attenuation and de-noising, clear and reliable real data image files have been obtained. According to the reflection characteristics of different layer boundaries of submarine acoustic wave, comparatively analyze the change of the sound intensity image of pulse signal, discuss the shallow profile data extraction method of sound intensity image based on silt layer. Experiments show that the boundary layer division method can achieve the current range of precision drilling data.

sub-bottom profiling； layer boundary extraction； signal analysis

胡夢濤，蔣廷臣，李佳琦,等.淺剖數據解譯中淤泥層層界提取方法 [J].測繪通報，2017(6)：72-76.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0193.

P229

A

0494-0911(2017)06-0072-05

2016-11-05；

2017-01-19 基金項目： 國家自然科學基金(41004003)；研究生科研創(chuàng)新計劃項目(XKYCXZ2016-4)；江蘇省海洋資源開發(fā)研究院開放課題(JSIMR201332； JSIMR201508)；江蘇省科技廳項目(BE2016701)；連云港市科技項目(SH1506)

胡夢濤(1991—)，男，碩士生，研究方向為海洋測繪。E-mail:China_hmtljq@163.com