曹雪砷，高建磊，劉可禹,3，陳 浩，王秀明

（1.中國科學院聲學研究所聲場與聲信息國家重點實驗室，北京 100190；2.中國石油大學（華東）深層油氣重點實驗室，山東青島 266580；3.海洋國家實驗室海洋礦產資源評價與探測技術功能實驗室，山東青島 266071；4.中國科學院大學，北京 100049；5.北京市海洋深部鉆探測量工程技術研究中心，北京 100190）

0 引言

在地質學研究中，對地質構造的沉積形成過程的研究有重要意義。研究地質沉積過程有多種手段，在實驗室中利用水池環(huán)境模擬沙泥等礦物質的沖刷沉積過程是其中的有效方法[1-2]。在水池模擬地質沉積的過程中，需要對水下地質模型進行三維監(jiān)控成像，以便獲取沉積過程中的實時數(shù)據(jù)。

超聲成像技術是獲取目標模型三維結構的有效手段，廣泛應用于醫(yī)療成像[3-9]、無損檢測[12]以及地震模型研究[10-11]等方面。目前，三維超聲成像的常用方法主要有兩種[3]：一種是利用二維陣列探頭通過相控技術發(fā)射掃描聲束[5-8]，這種方法對探頭陣列的指向性、一致性等指標有著較高的要求，掃描角度較小、成像區(qū)域有限，且對目標模型有較高的要求。第二種是機械式掃描式成像[9-12]，即將超聲探頭固定在定位裝置上，通過定位裝置帶動探頭對目標區(qū)域進行掃描測量，這種方法測量速度較慢，在復雜界面的條件下反射波信噪比低，無法實現(xiàn)對變化地質模型的實時成像。

為了解決以上難題，中國科學院聲學研究所與中國石油大學（華東）聯(lián)合研發(fā)了三維超聲地震模型實時成像系統(tǒng)，這套系統(tǒng)利用三維地震勘探中多次覆蓋觀測系統(tǒng)原理以及疊前偏移方法[13]，采用網絡式傳感器布置，配合多通道同步激勵采集系統(tǒng)以及高分辨率成像算法，無需移動即可對多層復雜地質模型進行三維成像，大大節(jié)省了測量時間，且可以有效壓制無效雜波以及噪聲，獲得高質量三維成像圖，從而實現(xiàn)對地質模型沉積過程進行實時監(jiān)控。

1 系統(tǒng)構成

整個系統(tǒng)由傳感器網絡、硬件系統(tǒng)以及軟件系統(tǒng)構成，系統(tǒng)結構如圖1 所示。地質模型位于水池中，64 個發(fā)射探頭與256 個接收探頭組成的傳感器網絡固定在位于模型上方的支架中，通過屏蔽信號線與硬件系統(tǒng)相連；硬件系統(tǒng)由主控單元、發(fā)射單元以及4 個采集單元構成。工作時，由工控機中的系統(tǒng)軟件向硬件系統(tǒng)下發(fā)工作參數(shù)，控制發(fā)射單元依次激勵發(fā)射探頭，采集單元同步采集所有接收探頭的接收波形，并將接收波形傳輸至主控單元，由主控單元依次將數(shù)據(jù)上傳至工控機，并由軟件系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)后處理，最終得到模型的三維成像圖。

圖1 系統(tǒng)結構示意圖 Fig.1 The diagram of the system structure

1.1 水中高頻傳感器網絡

傳感器網絡部分由64 個發(fā)射探頭和256 個接收探頭組成，發(fā)射以及接收探頭呈間隔網絡式分布，如圖2 所示。這種分布方式可以在探頭數(shù)目一定的情況下最大程度地擴展探測范圍，同時對探測區(qū)域內的模型進行全方位的三維成像，對結構復雜的地質模型同樣具有良好的成像能力。探頭的主頻為150 kHz，在工作過程中，64 個發(fā)射探頭依次輪流發(fā)射，每個發(fā)射探頭發(fā)射后，所有接收探頭同步接收聲波信號，完成一次工作過程共獲得16 384 道波形數(shù)據(jù)，通過對大量波形數(shù)據(jù)的成像處理可以最大限度地消除雜波以及噪聲，從而獲得高質量三維成像圖。

圖2 傳感器網絡分布示意圖 Fig.2 The distribution diagram of sensor networks

1.2 硬件系統(tǒng)

硬件系統(tǒng)采用分布式結構，由一個主控單元控制4 個采集單元以及1 個發(fā)射單元，每個下屬單元控制64 個發(fā)射或接收探頭，共有256 個同步采集通道以及64 個獨立發(fā)射通道。硬件系統(tǒng)框圖如圖3所示。主控單元與下屬單元之間均通過單獨的接口通信，下屬單元之間可以獨立工作而互不干擾，因此系統(tǒng)可以靈活地選擇需要的下屬單元組合工作。主控單元預留16 個采集單元接口與8 個發(fā)射單元接口，可以根據(jù)需求增加下屬單元數(shù)量，從而進一 步加大探測范圍以及成像精度。

圖3 分布式硬件系統(tǒng)框圖 Fig.3 The block diagram of the distributed hardware system

主控單元是整個硬件系統(tǒng)的核心，主要負責對各單元的控制、下發(fā)采集和發(fā)射參數(shù)、接收并上傳波形數(shù)據(jù)等。主控單元與下屬各單元之間采用（Low Voltage Differential Signaling,LVDS）高速數(shù)據(jù)傳輸總線進行數(shù)據(jù)傳輸。LVDS 總線本身是串行數(shù)據(jù)傳輸結構，本系統(tǒng)采用多線并行的傳輸結構，主控單元與每一個下屬單元間均有8 根獨立的LVDS，從而進一步加快數(shù)據(jù)的傳輸速度。主控單元同時利用千兆以太網與工控機端的系統(tǒng)軟件進行通信，傳輸速度可以達到113 MB·s-1，從而實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時傳輸。

主控單元需要控制多個下屬單元并行工作，同時需要進行數(shù)據(jù)上傳、命令接收以及下發(fā)等工作，多任務間的沖突會造成數(shù)據(jù)丟失，甚至系統(tǒng)死機的情況。為了避免這些情況發(fā)生，主控單元內部設置了任務管理程序，模擬計算機系統(tǒng)的任務管理器模式進行內部任務管理，任務管理程序流程圖如圖4所示。首先設定每個任務的優(yōu)先級，工作時按照優(yōu)先級高低順序來進行任務的調度。調度時，首先檢查高優(yōu)先級的線程是否就緒，如高優(yōu)先級的線程已就緒則立刻將高優(yōu)先級的任務送往執(zhí)行隊列中等待執(zhí)行。同時任務管理器會記錄任務隊列中任務的等待時間，如果等待時間過長則提升優(yōu)先級，從而保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

圖4 任務管理程序流程圖 Fig.4 Flow chart of the task management program

采集單元主要用于接收探頭的同步采集以及向主控單元傳輸波形數(shù)據(jù)，每個采集單元控制64個接收探頭。采集單元包括差分前置放大器、帶通濾波器、多通道ADC、程控增益放大器以及FPGA邏輯控制器等部分，可以單獨控制各個采集通道的采樣率、增益以及采樣點數(shù)等參數(shù)，最高采樣率可達5 MHz，同步采集64 個接收探頭的波形數(shù)據(jù)，并通過多線LVDS 上傳至主控單元。數(shù)據(jù)采集單元結構如圖5 所示。

圖5 數(shù)據(jù)采集單元結構圖 Fig.5 The structural diagram of data acquisition unit

發(fā)射單元主要用于64 個發(fā)射探頭的激勵，內部包括FPGA 邏輯控制器、整流濾波器、H 橋驅動電路以及阻抗匹配網絡等部分，利用（Sinusoidal Pulse Width Modulation,SPWM）方法實現(xiàn)對發(fā)射探頭的任意波形激勵，脈沖寬度可在1～100 μs 范圍內調節(jié)。在發(fā)射探頭的激勵模式方面，發(fā)射單元提供多種激勵信號可供選擇，包括單脈沖（Plus）、多周期正弦（Burst）信號、布萊克曼（Blackman）窗函數(shù)信號以及線性調頻（Linear Frequency Modulation,LFM）信號等，可以根據(jù)測試需求選擇合適的激勵信號，各種激勵信號如圖6 所示。

圖6 多種發(fā)射模式激勵信號 Fig.6 Excitation signals of multiple emission modes

在常規(guī)測量中，單脈沖激勵信號即可滿足測試需求；在一些雜波較多、接收信號成分較復雜的情況下，采用Blackman 窗函數(shù)以及Burst 信號激勵可以獲得更純凈的波列信號；在噪聲較大、信號信噪比較低的情況下，采用LFM 激勵方式配合脈沖壓縮（Pulse Compression,PC）算法，可以大大提升波列信噪比，提高成像質量。所有激勵信號的脈寬、主頻以及信號持續(xù)時間均在一定范圍內可調，最大限度適應各種物性的地質模型，根據(jù)測試環(huán)境以及模型的不同，選擇合適的激勵信號，從而達到最佳的成像效果。

1.3 軟件系統(tǒng)

軟件系統(tǒng)是人機交互的接口，集硬件控制、數(shù)據(jù)處理與成像、成像顯示于一體，其主要功能模塊如圖7 所示。利用軟件系統(tǒng)可以靈活控制硬件系統(tǒng)的發(fā)射主頻、采樣率、增益等參數(shù)，接收到數(shù)據(jù)后采用疊前偏移成像算法進行后處理，可以極大壓制無效雜波以及噪聲，得到清晰的成像結果。

圖7 軟件系統(tǒng)內部模塊 Fig.7 The diagram of the internal module of software system

軟件采用基爾霍夫（Kirchhoff）積分法進行疊前偏移，根據(jù)本通道信號可能產生反射波的空間范圍，將記錄信號從接收點上向下外推，采用Kirchhoff 積分表達式[14]：

式中：cosθ為傾斜因子，表示振幅隨出射角的變化；v為聲速；R為成像點位置(x,y,z)到接收探頭位置(x0,y0,0)的距離。利用射線追蹤法求取發(fā)射點到地下R(x,z)點聲波入射射線的走時，從而得到該點的成像位置坐標。將所有通道采集的成像值按照地面點重合的記錄相疊加的原則進行疊加處理，進而得到三維成像圖。

疊前偏移的方法需要對波形數(shù)據(jù)進行大量的運算，耗時較多，采用傳統(tǒng)的線性程序運算方法則成像速度較慢。為了提高成像速度，軟件內部將成像運算過程拆分為多個模塊，每個模塊都單獨建立一個線程進行并行運算，最大限度利用工控機多核CPU 的運算能力，以達到實時成像的效果。

2 成像試驗

在室內90 cm×55 cm×40 cm 的水箱中測試系統(tǒng)成像效果，在水箱內建造塔狀砂堆模型，砂堆內放置一個15 cm×10 cm×5 cm 的木塊，水箱內注滿水。由于水箱體積限制，本試驗使用四分之一的傳感器網絡，即16 個發(fā)射探頭以及64 個接收探頭，布置于水箱內液面位置，如圖8 所示。

圖8 水箱內砂體的實驗模型 Fig.8 Photos of the experimental model of sand body in water tank

利用系統(tǒng)對砂體模型進行成像，采集得到原始陣列信號數(shù)據(jù)后利用軟件系統(tǒng)進行成像處理，得到處理后的信號如圖9 所示。由圖9 中可以看出，經過處理后的信號消除了水箱內壁以及水面的反射波，可以清晰地獲得砂體、木塊以及池底的反射波信號。

圖9 成像處理后的波列圖 Fig.9 Wave train figures after imaging processing

對處理后的波列進行三維成像處理，得到三維成像圖以及xyz方向切面成像圖如圖10 所示，圖中可以清晰地顯示砂體模型表面輪廓、內部木塊以及池底，從而實現(xiàn)對模型的三維成像。

圖10 砂體模型三維成像圖 Fig.10 Three dimensional image of the sand body model

為了驗證系統(tǒng)對多層地質結構的成像效果，在水箱中建造三層地質結構模型，由內到外分別為石英砂（粒度為20～40 目）、煤粉、石英砂（粒度為80～120 目），三層界面頂端距下底面距離分別為10 cm、15 cm、18 cm，實物圖如圖11 所示。

圖11 三層地質結構模型實物圖 Fig.11 The three-layer geological structure model and its actual image

利用系統(tǒng)對三層地質結構模型進行測量，最終得到三維成像圖如圖12 所示。由圖12 中可以看出，成像圖可以清晰地顯示三層界面，從而實現(xiàn)三維層析成像效果。

圖12 三層地質模型三維成像圖 Fig.12 Three dimensional image of the three-layer geological model

3 結論

本文介紹了三維超聲地震模型實時成像系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用多次覆蓋以及疊前偏移方法，采用傳感器網絡以及多通道同步激勵采集系統(tǒng)，無需移動傳感器即可完成對一定區(qū)域多層復雜地質模型的三維成像。系統(tǒng)采用的分布式硬件結構具有靈活的可擴展性，可根據(jù)需求進一步擴大探測面積；多模式的激勵信號可以適應不同的目標模型，對多層地質模型有著較高的探測深度以及分辨能力，節(jié)省了測試時間，從而對地質模型沉積過程進行實時監(jiān)控。

在今后的研究中，可以根據(jù)需要，增加探頭數(shù)量和提高傳感器工作頻率，從而增大探測范圍以及成像分辨率；硬件系統(tǒng)可以進一步減小體積，實現(xiàn)小型便攜化，使系統(tǒng)可以應用于更廣闊的領域。