科研成果

刘四新等—攻克大深度、高分辨率探地雷达技术难题,解决工程物探、金属物探及石油物探中测井远探测中的重大工程问题

日期:2021-11-16 点击数:


大深度、高分辨率的探测技术一直是勘探地球物理领域面临的难题。探地雷达(GPR)通过发射和接收高频电磁脉冲,实现了高分辨率的地下探测。由于高频电磁波衰减的很快,使得探地雷达的探测深度受到很大的限制。小组开展了系列的研究,取得了以下成果。

针对浅层探地雷达信号衰减大、影响探测分辨率的问题,开展了反 Q 滤波数据处理的研究,显著提高了雷达信号的分辨率(国家自然科学基金40874043)。

围绕地面探地雷达探测效率低、危险地区不可达的问题,国内首次提出开展机载探地雷达的研究,初步解决了广袤、危险区域雷达探测的问题,提高了雷达适用性,为民用和提供了新的探测技术(国家自然科学基金41074076)。

围绕地面探地雷达探测深度浅的问题,开展钻孔雷达技术的研究,开发了满足工程勘察的钻孔雷达样机,既能进行单孔反射成像探测,又能进行跨孔层析成像探测,实现了大深度、高分辨的探测(见图1),解决了工程关键问题(国家863课题2008AA06Z103)。

为了满足石油勘探中测井远探测的问题,吉林大学和中石化等单位合作,开发了针对石油测井的雷达测井成像系统,实现了井中远距离、高分辨率三维探测,可以对井旁目标进行三维全空间成像,极大地提高了测井探测的能力,弥补了常规测井和地震勘探在探测距离和分辨率方面的空白。在油气储集层探测评价中,可以探测、发现、评价裂缝、孔洞等储集体,对未来测井技术的升级转化起到重要作用(见图2)(国家863课题2013AA064603)。

围绕全向钻孔雷达探测时的方位不确定性,针对井中环状四天线阵列(见图3),提出基于线性预测的方位估计算法及三维成像算法,克服了常规钻孔雷达的缺点,实现了技术的飞跃。由于钻孔内观测空间有限,定向钻孔雷达(BR)三维成像是一个具有挑战性的问题。我们提出了一种基于线性预测(LP)方法的波达方向(DOA)估计和基于偏移的三维成像算法。定向钻孔雷达由发射天线和包含四个小接收天线的均匀圆阵组成。四个接收天线被视为两个正交均匀LAs。两个阵列的组合消除了DOA估计中的模糊性。此外,移动窗口和基于阈值的估计提高了计算效率。根据估计的方位角,将每个深度处的测量信号分解为相应的方向。因此,在每个深度的每个方向上都有一个时间序列信号。在处理所有深度的测量信号后,我们获得了一个可用于水平和径向垂直剖面显示的三维数据集。然后,通过偏移处理径向垂直剖面数据,将时域信号转换为基于波场的三维图像。利用裂缝模型的模拟数据对算法进行了验证,重建图像能够很好地反映真实模型(见图4)。结果表明,我们提出的新方法是一种具有实时处理能力的有效方法(国家自然科学基金4187413642074146)。相关成果发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing以及remote sensing上。

 

1 跨孔雷达大坝渗漏探测结果.a)雷达波射线路径;(b)层析成像结果;(c)解释的大坝渗漏通道AB

 

2 雷达测井探测技术. (a) 探测分辨率与探测深度;(b) 石油大学试验井探测结果三维显示图

 

3 新型定向钻孔雷达系统

 

4 合成带裂缝的地质模型(左)及定向钻孔雷达成像结果(右)

 

[1]Sixin Liu, Wentian Wang, Lei Fu, and Qi Lu, Linear Prediction-Based DOA Estimation for Directional Borehole Radar 3-D Imaging, IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, 10.1109/TGRS.2019.2899897

[2] Wengtian Wang, Sixin Liu, Xuzhang Shen, Wenjun Zheng, Analysis of the Borehole Effect in Borehole Radar Detection, Sensors 2020, 20, 5812; doi:10.3390/s20205812

[3]Sixin Liu, Xudong Wang, Qi Lu, Honqing Li, Yuanxin Wang and Li Deng, Dam Leakage Detection by Borehole Radar:A Case-History Study,  Remote Sens. 2019, 11, 969; doi:10.3390/rs11080969

[4]Sixin Liu, Qi Lu, Hongqing Li, Yuanxin Wang, Estimation of Moisture Content in Railway Subgrade by Ground Penetrating Radar, Remote Sens. 2020, 12, 2912; doi:10.3390/rs12182912