BR102014001496A2

BR102014001496A2 - método para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico, e sistema para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico

Info

Publication number: BR102014001496A2
Application number: BR102014001496A
Authority: BR
Inventors: Adam Pedrycz; Henri-Pierre Valero; Takeo Fujihara
Original assignee: Schlumberger Technology Bv
Priority date: 2013-01-22
Filing date: 2014-01-22
Publication date: 2015-11-17
Also published as: EP2757391A3; RU2650617C2; US20140204700A1; EP2757391A2; US9513372B2; RU2014101760A

Abstract

método para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico, e sistema para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico. um método de exemplo para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico gerado com um transdutor ultrassônico pode incluir receber dados correspondendo ao sinal ultrassônico, calcular uma razão de energia do sinal ultrassônico e localizar o eco utilizando a razão de energia. 0 método pode incluir enquadrar uma porção do sinal ultrassônico em torno do eco localizado e calcular uma transformada fourier rápida (fft) e um envelope hilbert da porção enquadrada. 0 método pode incluir estimar m parâmetros de eco a partir da fft e envelope hilbert da porção enquadrada, onde cada dos m vetores de parâmetro inclui uma pluralidade de parâmetros de eco, calcular m modelos de eco de parâmetro com base em cada dos m vetores de parâmetro de eco e iterativamente minimizar uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma soma dos m modelos de eco paramétricos.

Description

MÉTODO PARA CARACTERIZAR AUTOMATICAMENTE UM ECO CONTIDO EM UM SINAL ULTRASSÔNICO, E SISTEMA PARA CARACTERIZAR AUTOMATICAMENTE UM ECO CONTIDO EM UM SINAL ULTRASSÔNICO

ANTECEDENTES [001] A avaliação não destrutiva ultrassônica (na sigla em inglês para non-destruotive evaluation, NDB) é uma tecnologia amplamente utilizada para avaliar propriedades quantitativas de superfícies desconhecidas, tal como espessura, formato e textura. Em métodos de eco-pulso ultrassônicos, ecos de dispersão refletida a partir da superfície contêm informações essenciais referentes às propriedades do refletor. Desse modo, é desejável extrair corretamente essas informações (por exemplo, em termos de amplitude, tempo de chegada e frequência central). Os parâmetros para tempo de chegada, amplitude e frequência central foram amplamente utilizados em aplicações ultrassônicas. Por exemplo, uma técnica na qual ecos de dispersão refletida são modelados como ecos Gaussianos sobrepostos corrompidos por ruído é conhecida na técnica. Adicionalmente, algoritmos a base de Maximização de Expectativa (na sigla em.. inglês para Expectation Maximization, EM) para estimar sinais ultrassônicos foram desenvolvidos. Algoritmos baseados em' EM utilizam o método Gauss-Newton ou o Levenbe rg-Marquat para conduzir uma busca de otimização que está sujeita ao perigo de aterragem e mínima local. [002] Para melhorar o sucesso dessas técnicas, uma suposição inicial apropriada deve ser feita para os parâmetros do eco sendo buscado. Em muitos casos, o eco a ser caracterizado é obscurecido por ruído ou uma linha de base ruidosa,, que torna difícil formar a suposição inicial. Em resposta, tem havido várias buscas centradas em torno de remoção de ruído de um sinal para facilitar caracterização mais fácil do eco. Uma porção significativa dessas iniciativas utilizam métodos estatísticos de primeira ordem como mediar (por exemplo, empilhar) para produzir uma estimativa de uma linha de base ruidosa que contamina um sinal. Métodos estatísticos de primeira ordem funcionam bem para estimar uma linha de bas^ quando a variância de tempos de chegada dos ecos em uma convergência é suficientemente grande (de tal modo que as chegadas de eco na convergência não coincidem). Entretanto, métodos estatísticos têm limitações quando as . chegadas de eÇo não seguem uma distribuição conhecida como métodos estatísticos da primeira ordem, e mesmo métodos estatísticos mais elaborados, são insuficientes para tratar do desafio.

SUMÁRIO [003] São descritos aqui sistemas, métodos e dispositivos para caracterizar automaticamente um ou mais ecos contidos em um sinal ultrassônico. O sinal ultrassônico pode ser gerado com um transdutor ultrassônico e refletido de uma formação antes de ser gravado pelo transdutor ultrassônico. Opcionalmente, os sistemas, métodos e dispositivos podem operar em um traço ultrassônico único para localizar automaticamente e acoplar um eco incorporado no sinal ultrassônico ruidoso. De acordo com as implementações descritas aqui, é possível construir suposições iniciais mais precisas de um ou mais parâmetros de eco, que melhora o desempenho e robustez de um algoritmo de inversão (por exemplo, o algoritmo de maximização de expectativa generalizada de alternar espaço (na sigla em inglês parã space alternating generalized expectation, SAGE)) utilizado para otimizar os parâmetros de eco. Os parâmetros de eco optidos por inversão podem ser então utilizados para gerar uma imagem, por exemplo, uma imagem da formação da qual o sinal ultrassônico é refletido. [004] Um método de exemplo para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico gerado com um transdutor ultrassônico pode incluir receber dados correspondendo ao sinal ultrassônico com o transdutor ultrassônico, calcular uma razão de energia do sinal ultrassônico e localizar o eco contido no sinal ultrassônico utilizando a razão de energia. O método também ode incluir enquadrar uma porção do sinal ultrassônico em torno do eco localizado e calcular uma Transformada Fourier Rápida (na sigla em inglês para Fast Fourier Transform, FFT) e um envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico. Além disso, o método pode incluir estimar M vetores de parâmetro de eco a partir da FFT e envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico, calcular M modelos de eco paramétricôs com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco e iterativamente minimizar uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma soma dos M modelos de eco paramétrico. Cada dos M vetores paramétricôs pode incluir uma pluralidade de parâmetros de eco. [005] Opcionalmente, a razão de energia do sinal ultrassônico pode ser calculada e o eco contido no sinal ultrassônico pode ser localizado utilizando a razão de energia por calcular uma função de razão de energia do sinal ultrassônico, onde a função (£«+i 10—..1 j / (i + a2 F,ota«), e identificar um &i=x-LEi/ valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico. O valor máximo pode corresponder a um local aproximado do eco contido no sinal ultrassônico. Na função de razão de energia acima, Ex ê energia em um dado ponto de dados, ax e a2 são fatores de ajuste de energia, L é um comprimento de j anela, Sf=*+i £* é energia de sinal, Ef'=x-i & energia de ruído e Etoml é energia total. [006] Alternativamente ou adicionalmente, a função de razão de energia do sinal ultrassônico pode ser calculada por inverter os dados correspondendo ao sinal ultrassônico de cabeça para cauda para cauda para cabeça, calcular a função de razão de energia do sinal ultrassônico invertido e identificar um valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico invertido. O valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico pode corresponder a um lado esquerdo de um primeiro eco contido no sinal ultrassônico, e o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico invertido pode corresponder a um lado direito do primeiro eco contido no sinal ultrassônico. [007] Alternativamente ou adicionalmente. a função de razão de energia do sinal ultrassônico pode ser calculada por apurar os dados correspondendo ao sinal ultrassônico, calcular a função de razão de energia do sinal ultrassônico aparado e identificar um valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico apurado. O valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico pode corresponder a um lado esquerdo de um primeiro eco contido no sinal ultrassônico, e o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico aparado pode corresponder a um lado esquerdo de um segundo eco contido no sinal ultrassônico. [008] Opcionalmente, o comprimento de janela (na letra em f inglês para length, L) pode ser aproximadamente igual a s-f, n- onde s é um coeficiente de sintonização, fc é uma frequência central do sinal ultrassônico e fs é uma frequência de amostragem. [009] Alternativamente ou adicionalmente, uma porção do sinal ultrassônico em torno do eco localizado pode ser opcionalmente enquadrado por aplicar um afilamento metade-Hanning a dados que correspondem a um ou mais lados do sinal ultrassônico fora da porção enquadrada do sinal ultrassônico. [0010] Opcionalmente, uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma soma dos M modelos de eco paramétricôs pode ser iterativamente minimizada por executar pelo menos uma de uma otimização Gauss-Newton (GN), um algoritmo genético (na sigla em inglês para genetic algorithm, GA) e uma abordagem meta-heurlstica de otimização evolucionária. [0011] Alternativamente ou adicionalmente, os M modelos de eco paramétricôs podem ser calculados por calculcir M modelos de eco paramétrico com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco e a porção enquadrada do sinal ultrassônico, Além disso, uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma soma dos M modelos de eco paramétrico pode ser i t era t ivamente minimizada por determinar a pluralidade de parâmetros de eco para cada dos M vetores de parâmetro de eco tom base em cada dos M modelos de eco paramétrico, atualizar os M vetores de parâmetro de eco, determinar se os M vetores de parâmetro de eco atualizados convergem com os M vetores de parâmetro de eco e se a convergência não for obtida, calcular M modelos de eco paramétrico com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco atualizados e a porção enquadrada do sinal ultrassônico. O processo para iterativamente minimizar uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma soma dos M modelos de eco paramétricôs pode ser repetido até que se obtenha convergência. [0012] Além disso, o método pode incluir ainda opcionalmente filtrar os dados correspondendo ao sinal ultrassônico para remover pelo menos um componente de linha de base do sinal ultrassônico. [0013] Alternativamente ou adicionalmente, a pluralidade de parâmetros de eco pode incluir pelo menos um de um fator de largura de banda (a) , um tempo de chegada ( r) , uma frequência central (fc) , uma fase (φ) e uma amplitude (β) . Opcionalmente, o método pode incluir ainda gerar uma imagem utilizando a pluralidade de parâmetros de eco. [0014] Um sistema de exemplo para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico pode incluir um transdutor ultrassônico configurado para gerar e receber um sinal ultrassônico e uma unidade de controle incluindo pelo menos um processador e uma memória. O transdutor ultrassônico pode ser opcionalmente localizado em um furo. A unidade de controle pode ser configurada para receber dados correspondendo ao sinal ultrassônico a partir do transdutor ultrassônico, calcular uma razão de energia do sinal ultrássônico e localizar o eco contido no sinal ultrassônico utilizando a razão de energia. A unidade de controle pode ser adicionalmente configurada para enquadrar uma porção do sinal ultrassônico em torno do eco localizado e calcular uma FFT e um envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico. Além disso, a unidade de controle pode ser adicionalmente configurada para estimar M parâmetros de eco a partir da FFT e envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico, calcular M modelos de eco paramétricôs com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco e minimizar iterativamente uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma soma dos M .modelos de eco paramétricos. Cada dos M vetores de parâmetro pode incluir uma pluralidade de parâmetros de eco. [0015] Deve ser entendido que a matéria descrita acima pode ser também implementada como um aparelho controlado por computador, um sistema de computação ou um produto industrial, como um meio de armazenagem legível em computador. [0016] Outros sistemas, métodos, características e/ou vantagens serão ou podem se tornar evidentes para uma pessoa com conhecimentos na técnica após exame dos seguintes desenhos e descrição detalhada. Pretende-se que todos esses sistemas, métodos, características e/ou vantagens adicionais sejam incluídos nessa descrição. e sejam protegidos pelas reivindicações em anexo.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS [0017] Os componentes nos desenhos não são necessariamente em escala em relação mútua. Numerais de referência similares designam partes correspondentes em todas as várias vistas. [0018] A figura 1 é um diagrama que ilustra uma configuração de pulso-eco de um transdutor ultrassônico com um sinal correspondente. [0019] As figuras 2A-2C são gráficos que ilustram sinais ultrassônicos de exemplo recebidos em um transdutor í. ultrassônico. [0020] As figuras 3A-3B são tabelas que ilustram o efeito de cada parâmetro (por exemplo, fator de largura de banda, tempo de chegada, frequência central, fase e amplitude) em uma forma de onda -parametrizada [0021] As figuras 4A-4E. são gráficos que ilustram uma forma de onda de pulso-eco de exemplo parametrizada utilizando uma ordem de modelo de dois (por exemplo, M = 2) . [0022] As figuras 5A-5D são gráficos que ilustram um sinal de pulso-eco de exemplo gravado em um furo e cálculos de razão de energia correspondentes. [0023] A figura 6 é um gráfico que ilustra o eco localizado no sinal de pulso-eco de exemplo mostrado na figura 5A. [0024] As figuras 7A-7D são gráficos que ilustram o -impacto de utilizar comprimentos de janela diferentes para a função de razão de energia. [0025] As figuras 8-10 são gráficos que ilustram uma pluralidade de técnicas de acoplamento de acordo com implementações discutidas aqui. [0026] A figura 11 é um gráfico que ilustra a FFT de uma porção enquadrada de um sinal ultrassônico de exemplo. [0027] A figura 12 é um fluxograma que ilustra operações de exemplo para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico. [0028] As figuras 13A-13G ilustram os resultados de parametrização de eco ultrassônico utilizando três ecos gaussianos em um traço único de dados de furo de exemplo. [0029] A figura 14 é um gráfico que ilustra uma vista ampliada da parametrização das figuras 13A-13F no interior da porção enquadrada do sinal ultrassônico. [0030] A figura 15A é um gráfico que ilustra um traço de exemplo contendo uma chegada de primeiro eco evidente. [0031] A figura 15B é um gráfico que ilustra um traço de exemplo sem uma chegada de primeiro eco evidente. [0032] A figura 16A é um gráfico que ilustra múltiplos sinais ultrassônicos medidos em um furo. [0033 ] A figura 16B é um gráfico que ilustra os ecos dos sinais ultrassônicos da figura 16A estimados pelo . processo de parametrização. [ 0034 ] A figura 16C é um gráfico que ilustra as porções dos sinais ultrassônicos medidos da figura 16A após remover os ecos extraídos da figura 16B. [0035] A figura 17A é um gráfico que ilustra resposta de campo livre de transdutor ultrassônico. [0036] A figura 17B é um gráfico que ilustra as respostas de pulso-eco observadas de 6 mm a 45 mm. [0037] As figuras 18A-18F são gráficos que ilustram a decomposição de um sinal ultrassônico. [0038] As figuras 19A-19C são gráficos que ilustram a comparação entre um eco verdadeiro produzic-o por conduzir uma parametrização utilizando uma ordem de modelo de 2(M=2) em traços registrados com um transdutor ultrassônico em 10 mm, 20 mm e 30 mm de equilíbrio. [0039] A figura 20 é um bloco de calcário utilizado em testes de imageamento de acordo com implementações discutidas aqui; e [0040] As figuras 21A-21D são os resultados de imageamento para filtração e parametrização, respectivamente.

DESCRIÇÃO DETALHADA [0041] A menos que definido de outro modo, todos os termos técnicos e científicos utilizados aqui têm o mesmo significado como comumente entendido por uma pessoa com Conhecimentos comuns na técnica. Métodos e materiais similares ou equivalentes àqueles descritos aqui podem ser utilizados ha prática ou teste da presente revelação. Como utilizado no relatório descritivo, e nas reivindicações apensas, as formas singulares "um", "uma", "o, a" incluem referentes no plural a menos que o contexto claramente determine de outro modo. O termõ "corapreendendo" e variações do mesmo como utilizado aqui é utilizado de forma sinônima com o termo "incluindo" e variações do mesmo e são termos abertos, não limitadores. Embora implementações sejam descritas para caracterizar automaticamente um eco em um sinal ultrassônico gerado e detectado por um transdutor ultrassônico disposto em um furo cheio de fluido, se tornará evidente para aqueles versados na técnica que as implementações não são limitadas às mesmas, porém são aplicáveis para caracterizar um eco em sinais ultrassônicos em outros ambientes.

Processamento de eco ultrassônico [0042] Com referência agora à figura 1, um diagrama ilustrando uma configuração de pulso-eco de um transdutor ultrassônico 102 com um sinal correspondente é . mostrado. O transdutor ultrassônico 102 pode ser opcionalmente uma ferramenta acústica proj etada para implantação em um furo cheio de fluido. A ferramenta acústica pode incluir opcionalmente uma pluralidade de transdutores ultrassônicos, por exemplo, a ferramenta acústica pode ser opcionalmente um sistema de antenas acústicas. O furo pode ser perfurado em uma formação 110 contendo um depósito de fluido desej ãvel como óleo ou gãs. O transdutor ultrassônico 102 pode ser, portanto utilizado para obter informações sobre a formação 110 como discutido em detalhe baixo. • transdutor ultrassônico 102 pode incluir um apoio 104, um elemento de cerâmica 106 e uma linha de retardo 108. O elemento de cerâmica 106 pode incluir um ou mais elementos piezoelétricôs. Quando um pulso de voltagem é aplicado a um elemento piezelétrico, o elemento piezelétrico transmite uma onda de pressão (por exemplo, uma onda ultras sônica) . Quando uma onda de pressão refletida ê interceptada por um elemento piezelétrico, o elemento piezelétrico converte a onda de pressão interceptada em um pulso de . voltagem. Adicionalmente, a linha de retardo 108 pode ser opcionalmente configurada para controlar o tempo de retardo do pulso ultrassônico transmitido ou recebido pelo elemento de cerâmica 106, minimizar dispersão de pulso ultrassônico, fornecer casamento de impedância entre o transmissor e receptor, etc. transdutores ultrassônicos são bem conhecidos na técnica e, portanto não são discutidos em detalhe adicional abaixo. [0043] Opcionalmente, o transdutor ultrassônico 102 pode operar em um modo de pulso-eco ou reflexo onde o transdutor ultrassônico 102 tanto emite um pulso ultrassônico como recebe o pulso ultrassônico refletido. Por exemplo, o pulso ultrassônico emitido pode deslocar através de um fluido 120 (por exemplo, agua ou lama) e pode refletir para fora da formação 110 antes de retornar ao transdutor ultrassônico 102. O sinal refletido pode ser capturado como uma voltagem elétrica medida. Tal medição é mencionada como um pulso-eco. O pulso-eco 13 OA-B é mostrado na figura 1. Deve ser entendido que o pulso-eco pode ser o resultado de reflexo para fora da interface de lama (por exemplo, um eco de interface de lama 130A) e/ou a formação 110 (por exemplo, um eco de formação 13 0B) . Adicionalmente, a amplitude do pulso-eco 13 0 A-B é afetada pela quantidade de gás presente na lama como mostrado na figura 1. Além disso, deve ser também entendido que o transdutor ultrassônico 102 pode medir o ruído de disparo 140. [0044] Medições de pulso-eco podem ser utilizadas para fins de imageamento, por exemplo, imagear a formação 110. A base para criar uma imagem vem de dois atributos medidos da forma de onda de pulso-eco adquirida - tempo de deslocamento e amplitude. Deve ser entendido que o tempo de deslocamento ê um período de tempo entre excitação (ou disparo) do transdutor ultrassônico 102 e recepção do eco ultrassônico refletido. O tempo de deslocamento pode ser diretamente correlacionado ao tamanho e formato do furo. Deve ser entendido que a amplitude do pulso ultrassônico refletido (por exemplo, a forma de onda de pulso-eco) pode ser utilizada para caracterizar a impedância acústica do fluido 120, bem como a formação 110, incluindo fraturas, textura, drusas, etc. opcionalmente, para extrair os atributos acima, um envelope Hilbert da forma de onda de pulso-eco pode ser calculado. A amplitude do pico máximo do envelope Hilbert e o local no qual o pico máximo ocorre correspondem respectivamente à amplitude e tempo de deslocamento do eco principal na forma de onda de pulso-eco. Como discutido em detalhe abaixo, o principio básico de extrair os atributos acima é complicado na prática efetiva. • transdutor ultrassônico 102 pode ser operativamente conectado a uma unidade de controle 150. Deve ser entendido que a unidade de controle 150 pode ser opcionalmente localizada acima, em e/ou abaixo da superfície da formação 110. Alternativamente ou adicionalmente, a unidade de controle 150 pode ser integrada com o transdutor ultrassônico 102 e disposta no furo. O transdutor ultrassônico 102 e a unidade de controle 15 0 podem ser conectados por um link de comunicação. Essa revelação considera o link de comunicação como qualquer link de comunicação apropriado. Por exemplo, um link de comunicação pode ser implementado por qualquer meio que facilite troca de dados entre o transdutor ultrassônico 102 e a unidade de controle 150 incluindo, porém não limitado a, links cabeados, sem fio e ópticos. A unidade de controle 150 pode opcionalmente ser configurada para controlar o transdutor ultrassônico 102, bem como receber, processar e armazenar dados acústicos (por exemplo, os dados acústicos detectados, coletados, gravados, etc., pelo transdutor ultrassônico 102) , Em sua configuração mais básica, a unidade de controle 150 inclui tipicamente pelo menos uma unidade de processamento e memória de sistema. Dependendo da configuração exata e tipo de unidade de controle 150, a memória de sistema pode ser volátil (como memória de acesso aleatório (na sigla em inglês para randotn Access memory, RAM) ) , não volátil (como memória somente de leitura (na sigla em inglês parâ read-only memory, ROM), memória flash, etc.), ou alguma combinação das duas. A unidade de processamento pode ser um processador programável padrão que executa operações aritméticas e lógicas necessárias para operação da unidade de controle 150. [0045] Por exemplo, a unidade de processamento pode ser configurada para executar código de programa codificado em meio legível em computador, tangível. Meio legível em computador se refere a qualquer meio que seja capaz de fornecer dados que fazem com que a unidade de controle 150 (isto é, uma máquina) opere em um modo específico. Vários meios legíveis em computador podem ser utilizados para fornecer instruções para a unidade de processamento para execução. Meios de gravação legíveis em computador, tangíveis de exemplo incluem, porém não são limitados a, um circuito integrado (por exemplo, disposição de porta programável em campo ou IC de aplicação específica), um disco rígido, um disco óptico, um disco magneto-óptico, um disco flexível, uma fita magnética, um meio de armazenagem hologrãfico, um dispositivo de estado sólidó, RAM, ROM, memória somente de leitura programável eletricamente apagável (na sigla em inglês para eletrically erasable progratn read-only memory, EEPROM), memória flash ou outra tecnologia de memória, CD-ROM, digital versatile disks (na sigla em inglês para Digital Versatíle Disks, DVD) , ou outra armazenagem óptica, cassetes magnéticos, fita magnética, armazenagem de disco magnético ou outros dispositivos de armazenagem magnética. [0046] Além disso, a unidade de controle 150 pode ter funcionalidade/características adicionais. Por exemplo, a unidade de controle 150 pode incluir armazenagem adicional como armazenagem removível e armazenagem não removível incluindo, porém não limitado a, fitas ou discos magnéticos ou ópticos. A unidade de controle 150 pode conter também conexão(ões) de rede que permitem que o dispositivo comunique com outros dispositivos. A unidade de controle 150 pode ter também dispositivo(s) de entrada como um teclado, mouse, tela sensível a toque, etc. Dispositivo(s) de saída como display, alto-falantes , impressora, etc., podem ser também incluídos. Os dispositivos adicionais podem ser conectados ao barramento para facilitar a comunicação de dados entre os componentes da unidade de controle 150. Todos esses dispositivos são bem conhecidos na técnica e não necessitam ser discutidos extensamente aqui. [0047] Com referência agora às figuras 2A-2C, gráficos que ilustram sinais ultrassônicos de exemplo recebidos em um transdutor ultrassônico são mostrados. O sinal ultrassônico é composto de dois componentes - uma linha de base e forma de onda de pulso-eco medida (por exemplo, a resposta de pulso-eco do refletor ou a resposta de pulso-eco). A linha de base inclui o pulso de excitação de transdutor e resposta bem como ruído, por exemplo, nas figuras 2A-2C, os sinais ultrassônicos são compostos de três regiões distintas: o pulso de excitação de transdutor ultrassônico que ocorre de aproximadamente 0 ps a 10 ps, seguido pela resposta de transdutor ultrassônico (por exemplo, apresentando um toque que. afila para baixo de 10 ps em diante), e finalmente, a resposta de pulso-eco do refletor em aproximadamente 30 ps. A figura 2A é um gráfico que ilustra o sinal ultrassônico produzido por um réfletor posicionado aproximadamente 10 mm a partir do transdutor ultrassônico. A figura 2B é um gráfico que ilustra o pulso-eco oculto na linha de base da figura 2A. A figura 2C é um gráfico que ilustra os sinais ultrassônicos produzidos por refletores posicionados aproximadamente 10 mm, 20 mm e 3 0 mm, respectivamente do transdutor ultrassônico. [0048] A amplitude e tempo de chegada da resposta de pulso-éco do refletor (por exemplo, a resposta de pulso-eco) podem ser extraídos por meio de envelope Hilbert. O tempo e amplitude do pico máximo do envelope Hilbert podem ser utilizados como os dois atributos da resposta de pulso-eco para fins de imageamento. Deve ser entendido que há certo grau de erro que existe . na leitura dos dois atributos a partir do envelope Hilbert devido ao toque que é inerte ao transdutor ultrassônico. A gravidade desse erro depende do tempo de chegada do eco de reflexo em relação ao toque do transdutor ultrassônico, onde chegadas mais cedo podem ser obscurecidas mais pelo toque inicial do transdutor ultrassônico. Â luz dos erros de atributo de amplitude e tempo de chegada introduzidos pelo toque do transdutor ultrassônico, é opcionalmente desejável remover essa linha de base de toque a partir do sinal ultrassônico adquirido. Todos os traços em uma convergência especifica serão contaminados com tal toque do transdutor. Para tratar das questões que se originam desse problema de linha de base de toque, uma técnica de parametrização, que é discutida em detalhe abaixo, pode ser utilizada.

Parametrização [0049] A extração dos atributos de amplitude e tempo de chegada exatos é uma questão de detectar o primeiro pico na resposta de pulso-eco e o tempo correspondente no qual o primeiro pico ocorre. Quando a razão de sinal para ruído (na sigla em inglês para signal-to-noise ratio, SNR) é suficiente, a extração dos atributos de resposta de pulso-eco pode ser uma questão trivial, por exemplo, por meio de aplicar o envelope Hilbert. Entretanto, nos casos quando SNR suficiente não existe (por exemplo, na presença de um toque forte), os atributos de tempo de chegada e amplitude de resposta I de pulso-eco podem conter erros. [0050] Como discutido acima, para remover a linha de base a partir de um sinal ultrassônico para facilitar extração da resposta de pulso-eco a partir do sinal ultrassônico, técnicas estatísticas como mediar (ou empilhar) foram utilizadas para produzir uma estimativa da linha de base que está contaminando a resposta de pulso-eco. Técnicas estatísticas podem funcionar bem para estimar a linha de base quando a faixa de tempos de chegada dos ecos na convergência é suficientemente grande que os ecos não sobrepõem entre si. Para qualquer tipo de técnica estatística ser bem sucedida,, deve haver uma porção de um traço em algum lugar na convergência que não contém nenhuma linha de base, de outro modo a porção do sinal verdadeiro será adicionada à estimativa de linha de base. Essencialmente, o problema se manifesta quando as chegadas de eco não pertencem a uma distribuição conhecida. No caso de ferramentas de perfilagem durante perfuração {na sigla em inglês para logging-while-drilling, LWD) , a faixa de equilíbrio nominal é difícil controlar e tipicamente varia entre 0,4 polegada e 1,00 polegada. Devido a essa faixa de equilíbrio estreita, pode ser difícil efetivamente remover a linha de base utilizando técnicas estatísticas. [0051] Parametrização é uma técnica alternativa que pode ser utilizada para remover a resposta de pulso-eco a partir do sinal ultrassônico. Através de parametrização, as informações contidas em múltiplos traços não são confiadas, e em vez disso, somente um único traço de dados ultrassônicos pode ser opcionalmente utilizado. Adicionalmente, é possível quantificar e extrair características principais da resposta de pulso-eco (por exemplo, tempo de chegada, amplitude, fase, frequência central, e largura de banda) nos dados ultrassônicos diretamente no domínio de tempo. Isso é verdadeiro mesmo sob condições de ruído e sobreposição. Também é possível utilizar modelos modulares moldados customizados à resposta de pulso-eco que estão sendo buscados. Por fazer isso, um traço ultrassônico específico pode ser decomposto na resposta de pulso-eco e o residual, que contém a linha de base, de um único traço. Desse modo, o obstáculo de variâncias de equilíbrio baixas ê desviado. Além disso, o volume de dados que devem ser gravados pode ser reduzido. Parametrização pode ser visto como uma forma de compressão de dados de perda. No ambiente de fundo de poço, onde o tamanho de memória ê uma commodity escassa, a redução do volume de dados gravados permite a possibilidade de gravar dados por um período de tempo mais longo. Por exemplo, em vez de gravar um sinal de comprimento de traço 256, através de parametrização, a resposta de pulso-eco pode ser representada através de 5 parâmetros.

Modelo de Eco Gaussiano modelo de eco Gaussiano pode ser escolhido porque é bem adequado para caracterizar sinais ultrassônicos. Um único eco a partir de um refletor pode ser representado por meio de: (D [0052] que incorpora a forma de um envelope no formato Gaussiano. Os parâmetros de eco são armazenados em um vetor Θ, que ê composto de cinco variáveis: a fator de largura de banda (MHz2) r tempo de chegada (ps) fc frequência central (MHz) φ fase (rad) β amplitude (V) [0053] os valores do vetor de parâmetro Θ correspondem diretamente com as propriedades físicas do (refletor. O tempo de chegada τ se refere à distância a partir do refletor (por exemplo, a parede de furo) . a, o fator de largura de banda, ê a duração do eco no domínio de tempo. fc é um produto da frequência central do transdutor ultrassônico. A amplitude β e fase φ são responsáveis por impedância e tamanho e orientação (por exemplo, inclinação) para o refletor. A figura 3 é uma tabela que ilustra o efeito de cada parâmetro sobre a forma de onda parame triz ada.

Modelo de Observação de Um Eco Ultrassônico [0054] . Uma ondaleta gaussiana se presta bem à modelagem e aproximação de sinais ultrassônícos. O modçlo observado de um ünico eco ultrassônico incluindo ruído e outros artefatos pode ser representado como: x(t) = s(6?;t) +v(t) — cos(2nfc(t — r) + o) + v(£)· (2) [0055] onde s{0;t) é o eco ultrassônico e é responsável por ruído e erro . {por exemplo, o componente do sinal ultrassônico não abrangido na parametrização). [0056] O modelo de eco Gaussiano pode ser' estendido para aproximar ecos de complexidade maior através do princípio de sobreposição. Por exemplo, a aproximação de um pulso-eco, y(t), pode se tornar uma soma de M ecos Gaussianos sobrepostos como: j(t) *= Σ"=1<*μ;0 + (3) [0057] O vetor de parâmetro 0m define o formato e localização de cada eco individual. ' Como no caso de uma parametrização de eco única, v(t) é o residual que inclui ruído e erro de aproximação devido a complexidades que não podem ser incorporadas no modelo de uma ordem inferior. [0058] Com referência agora às figuras 4A-4E, gráficos ilustrando uma forma de onda de pulso-eco de exemplo parametrizada utilizando uma ordem de modelo de dois (por exemplo, M =2) são mostrados. Especificamente, as figuras 4A e 4B respectivamente ilustram os dois ecos gaussianos individuais 402 e 404 (por exemplo, o primeiro chegando em 26, 979 ps e o segundo em 32,0276 ps) . A forma de onda de pulso-eco original 406 (por exemplo, o sinal ultrassônico) ê ilustrado na figura 4E. como discutido aqui, o sinal ultrassônico são os dados registrados pelo transdutor ultrassônico. A soma dos dois ecos gaussianos individuais 4 02 e 4 04 produz a estimativa geral do eco que chega. Essa estimativa (ou reconstrução) 408 é mostrada em relação à forma de onda de pulso-eco original 406 na figura 4D. Na figura 4C, a diferença entre a reconstrução 408 e a forma de onda de pulso-eco original 406 que forma 0 restante 410 (por exemplo, v(t)) ê mostrada. O restante 410 inclui o segundo e terceiro ecos, que têm menos valor em parametrizar a resposta de pulso-eco porque ésses ecos contêm informações limitadas para imageamento. [0059] Por parametrização, . o sinal ultrassônico (por exemplo, a forma de onda de pulso-eco original 406 da figura 4E), que tem aproximadamente 5000 amostras em comprimento pode ser reduzido a uma descrição paramétrica utilizando duas ondinhas de eco Gaussiano, cada incluindo 5 elementos (isto é, 10 parâmetros no total) . A região onde o primeiro eco existe que é o ponto focal da parametrização, foi aproximada com menos de 2% de erro. Adicionalmente, também vale a pena observar a redução substancial no volume de dados que foi realizada onde a representação de 10 parâmetros do eco fornece uma redução de 50 vezes em volume de dados em comparação com a gravação original da primeira forma de onda de eco bruta (500 amostras) . A tabela 1 abaixo mostra os parâmetros estimados para os dois ecos gaussianos individuais 402 e 404 das figuras 4A e 4B. [0060] Tendo apresentado o construtor paramétrico fundamental (por exemplo, o modelo de eco Gaussiano) e a forma de sua implementação no modelo de observação geral de uma forma de onda de pulso-eco, a determinação dos parâmetros de modelo ótimo que. descrevem melhor a forma de onda do sinal ultrassônico são discutidas em detalhe abaixo. Para produzir uma estimativa do sinal ultrassônico, uma comparação pode ser feita entre os ecos descritos na parametrização e o eco ultrassônico de interesse na forma de onda. As alterações na estimação paramétrica na equação (1) acima (isto é, s (Θ; t) ) são regidas pelas observações no sinal de entrada x (por exemplo, o smal . registrado no transdutor ultrassônico). A transformação a partir do espaço de parâmetro para o espaço de sinal é não linear embora seja descrita por um modelo de eco Gaussiano empírico. Portanto, o processo de inversão é também não linear. Adicionalmente, a adaptação de um modelo empírico a dados reais ê obscurecida por ruído e toque, o que complica a estimação de parâmetros. [0061] Para tratar desse problema de estimação de parâmetro não .linear, uma estrutura de Estimação de Probabilidade máxima (na sigla em inglês para Maximum Likelihood Estimation, MLE) é fornecida abaixo. A MLE é encontrada por minimizar uma função objetiva compreendida dos dados observados x (por exemplo, o sinal ultrassônico) e os modelos de sinal paramétrico atuais (Θ) como: (4) [0062] O obj etivo ê minimizar a diferença entre os dados observados e a estimativa paramétrica. Ao computar a função objetiva, ê evidente que é não linear no vetor Θ. Devido a isso, o problema de otimização é estabelecido cômo um problema de quadrados mínimos não lineares não limitados (LS) porque não hã região limitada no vetor de parâmetro. [0063] Algoritmos para resolver problemas LS não limitados operam em um modo iterativo. Para iniciar, uma suposição inicial é feita para o vetor de parâmetro, e com cada iteração, o vetor de parâmetro é submetido a aperfeiçoamentos para minimizar a função objetiva. Quando a função objetiva atinge um mínimo, os parâmetros ótimos foram encontrados (por exemplo, um mínimo global) . Deve ser entendido que a mínima local pode existir e dependendo da suposição inicial, o algoritmo pode ficar retido em uma dessas mínimas locais, resultando em uma solução subótima. Portanto, é desejável determinar os parâmetros iniciais para assegurar convergência ótima.

Otimização de Gauss-Newton [0064] A otimização de Gauss-Newton (GN) pode ser opcionalmente utilizada para resolver o problema LS não limitado acima mencionado. Com cada iteração do processo GN, o vetor de parâmetro Θ é atualizado, resultando em um aperfeiçoamento na função obj etiva. Essa revelação considera o uso de outras técnicas para resolver o problema de LS não limitado, incluindo, porém não limitado a um algoritmo genético (GA) , uma abordagem meta-heurística de otimização evolucionãria ou uma otimização de aglomerado de partículas (na sigla em inglês para Particle Swarm Optimization, PSO). [0065] A fórmula de atualização GN pode ser escrita como: (5) [0066] onde 0k é a estimativa de parâmetro atual e /#(©) ê o gradiente do modelo com relação aos vetores de parâmetro [cr τ fç φ β]. (x — 5(0^)) é a diferença entre o sinal observado e a reconstrução paramétrica atual. [0067] O vetor Η(θ) é compreendido de derivados parciais de cada parâmetro. Esses derivados parciais são caros para se computador, o que é uma consideração importante porque para atualizar os mesmos, os derivados parciais são recomputados com cada iteração. Com isso em mente, para acelerar a computação, as gradiente analíticas do eco Gaussiano podem ser utilizadas. A matriz de gradiente ê escrita como: (6) (7) (8) (9} (10) (11) [0068] Para reduzir adicionalmente a complexidade computacional, o inverso da matriz de gradiente (^Ητ pode ser computado: [0069] . O algoritmo de inversão pode incluir as seguintes etapas: [0070] Etapa 1: iniciar com uma suposição inicial para o vetor de parâmetro Θ. [0071] Etapa 2: Computas os gradientes ü(0k) e o modelo s(0k), [0072] Etapa 3: Iterar o vetor de parâmetro: [0073] Etapa 4: verificar o critério de convergência contra uma tolerância predeterminada: [0074] \\9k+1 — Gk\l<tol, onde tol é a diferença entre duas iterações de parâmetro consecutivas. Deve ser entendido que à medida que o vetor de parametro é iterado, aperfeiçoamentos em cada dos parâmetros incluídos no vetor de parâmetro se tornam marginais. A tolerância é uma mèdida da alteração marginal entre a nova estimativa de vetor de parâmetro (por exemplo, θ**1) e a estimativa de vetor de parâmetro anterior (por exemplo, 9k) .

Essa revelação considera que a diferença pode; ser calculada como uma alteração absoluta ou como uma alteração de percentagem entre as estimativas de parâmetro nova e anterior. Por exemplo, a tolerância pode ser opcionalmente definida para tol = 0,01, que assegura que o algoritmo converge e que aperfeiçoamentos subsequentes são desprezíveis. Essa revelação considera definir a tolerância em outros valores. Se a convergência foi obtida, terminar de outro modo ir para a etapa 5. [0075] Etapa 5: definir kr^k + 1 ( e continuar a iteração).

Inicialização de parâmetro [0076] Para parametrizar um sinal ultrassônico, é desejável fazer uma suposição inicial precisa do vetor de parâmetro inicial. Como discutido acima, uma suposição inicial precisa pode melhorar a chance de encontrar a solução ótima, bem como reduzir o número de computações exigidas para encontrar a mesma. Para fazer uma suposição inicial precisa, um processo de muitiestágios de remover tendência ou remover a linha de base a partir do sinal ultrassônico, localizar o eco no sinal ultrassônico e enquadrar o sinal ultrassônico antes da parametrização é discutido em detalhe abaixo. Como discutido acima, o sinal ultrassônico pode ser um traço único.

Remoção de Linha de Base [0077] Opcionalmente, uma operação de remoção de linha de base pode ser aplicada ao sinal ultrassônico para tornar o primeiro pulso no eco mais fácil de identificar. Há dois componentes que contribuem para a linha de base que podem ser removidos. 0 primeiro se origina do pulso de excitação do transdutor ultrassônico, O segundo se origina do transdutor ultrassônico que experimenta um corte de chamada do elemento piezelétrico excitado, que leva algum tempo para abrandar. Além do toque do elemento piezelétrico, pode haver também algum toque a partir da j anela de face frontal que protege o elemento. Quando a chegada do eco ocorre muito cedo {por exemplo, quando o refletor é colocado em um equilíbrio baixo), então p eco inicial pode chegar enquanto o transdutor ultrassônico ainda está tocando.

Esse toque pode ser afetado por calor e temperatura e a relação é não linear. Para remover a linha de base, três técnicas foram utilizadas, cada técnica operando em múltiplos traços para formar a estimativa para a linha de base. [0078] O empilhamento é uma técnica comumente utilizada para aperfeiçoar a SNR em dados sísmicos. O princípio por trás de empilhamento é formar uma estimativa da linha de base através de computar uma média dos traços observados. Os componentes nos traços que não mudam como a resposta do disparo e o toque do transdutor ultrassônico, por exemplo, .podem formar a linha de base. Adicionalmente, os componentes nos traços que não mudam ocorrem em todo traço. Desse modo quando os traços na convergência são mediados, os componentes que mudam podem ser mediados com os componentes não mutantes para formar a estimativa de linha de base. [0079] Outra técnica que pode ser utilizada para estimar a linha de base é decomposição de valor singular {na sigla em inglês para singular value decomposition, SVD). SVD é uma decomposição e.. classificação dos componentes de traços em uma convergência com base no nível de variância que os traços apresentam entre eles próprios. SVD pode ser utilizada para explorar a tendência principal na linha de base que contamina os traços em uma convergência ultrassônica. Como todos os traços na convergência compartilham uma linha de base comum, o componente de linha de base tem a classificação mais elevada. Os outros componentes contribuintes restantes como os ecos e ruído, por exemplo, são tipicamente fracamente correlacionados e devem se manifestar na decomposição de SVD em uma classificação muito mais baixa em comparação com a linha de base. [0080] Utilizar o valor superior da SVD como a linha de base funciona similarmente ao empilhamento com a mesma de svantagem, isto é, se os ecos nos traços na convergência não apresentarem variância suficiente, os ecos podem ser contribuintes principais para a linha de base na decomposição. Além disso, SVD é significativamente computacionalmente mais caro do què tirar uma média simples de todos os traços na convergência. [0081] . Alternativamente ou adicionalmente, a subtração é outra técnica que pode ser utilizada para estimar a linha de base. Por exemplo, se os ecos ultras sônicos em dois traços forem suficientemente separados (por exemplo, os comprimentos dos ecos não coincidem ao mesmo tempo) , então a linha de base pode ser calculada por meio de subtração. Por exjemplo, dois sinais ultras sônicos S2 e S2l que são ambos compreendidos de dois ecos suficientemente espaçados e uma linha de base comum são fornecidos abaixo: S± = Εχ + B (13) S2 = E2 +. B (14) Sx - S2= Ei - Ez (15) [0082] Subtrair os dois sinais ultrassônicos entre si pode fornecer um traço que é composto exatamente de dois ecos Ex e E2, livres de qualquer linha de base. Deve ser entendido que a exigência de que os ecos não interfiram entre si devido à sobreposição é importante. Se os ecos sobrepuserem, é possível ter um efeito adverso sobre a amplitude geral de um ou ambos os ecos devido à interferência construtiva ou destrutiva. Após executar a subtração, os ecos podem ser extraídos pela aplicação de dois acoplamentos aos sinais ultrassônicoS e subtrair os ecos de seu traço respectivo. Acoplamento de sinais ultrassônicos é discutido em detalhe abaixo. O resultado provê uma aproximação da linha de base, que pode ser utilizada para remover ruído dos sinais ultrassônicos na convergência.

Localização de Eco Utilizando uma Técnica de Razão de Energia [0083] Após preprocessar opcionalmente o sinal ultrassônico por remover tendência e remover os componentes de linha de base, a região no traço, que contém o primeiro eco pode ser identificada (ou localizada). A motivação por trás da localização da região na qual o primeiro eco é oculto é dupla.

Primeiramente, a localização do primeiro eco facilita uma redução em volume geral de dados. Adicionalmente, a localização do primeiro eco melhora a precisão porque os esforços de parametrização podem ser focados em uma região muito mais apertada (por exemplo, um espaço de busca mais estreito). [0084] Uma técnica para localizar o primeiro eco é por meio do cálculo da razão de energia do traço. Utilizando a função de razão de energia, a energia em um ponto dado Ex é calculada utilizando a seguinte fórmula: (16) onde, ai = fator de ajuste de energia 1 sinal de energia a2 = fator de ajuste de energia 2 II = energia de ruído L - comprimento de j ane 1 a ' £’total = energia total [0085] Deve ser entendido que a equação (16) é fornecida somente como exemplo de uma função de razão de energia e que uma pessoa com conhecimentos comuns na técnica pode calcular a função de razão de energia.do traço em um modo diferente. [0086] Um ponto dado x pode ser enquadrado a partir dos lados tanto esquerdo como direito do traço utili zando uma j anela de comprimento, L. O teor de energia na janela esquerda e direita ê assumido como sendo ruído e sinal, respectivamente. A razão é construída por comparar a energia de sinal com a energia de ruído. Adicionalmente, a soma cumulativa da energia que reside no sinal total, Etotaj, pode ser computada. Fatores de ajuste ax e a2 podem ser utilizados para minimizar os impactos de chegadas tardias na estimação da primeira estimativa de movimento. a primeira ruptura no sinal é indicada pela localização do valor máximo da função de razão de energia. [0087] Um sinal ultrassônico de exemplo medido em um furo é utilizado para ilustrar essa técnica de localização. O sinal ultras sônico de exemplo 502 é mostrado na figura 5A. o sinal ultrassônico 502 inclui 512 amostras que cobrem de 0 y s a 170,66 ys (por exemplo, uma taxa de amostragem de 3 MHz) . O sinal ultrassônico movido da esquerda para a direita 502' (isto é, o sinal ultrassônico movido) é mostrado na figura 5B. Em outras palavras, o sinal ultrassônico é invertido de cabeça para cauda para cauda para cabeça. Por exemplo, na figura 5A, amostras 0-511 são dispostas da esquerda para a direita Por outro lado, na figura 5B, amostras 0-511 são dispostas da direita para a esquerda. A razão de energia do sinal ultlrassônico 502 e do sinal ultrassônico movido 502.' pode ser calculada utilizando a equação (16) acima com um tamanho de j anela de 40 (L = 40) e fatores de ajuste de energia ax e a2 definidos em unidade (isto é, 1) . A razão de energia do sinal ultrassônico 5 02 é mostrada na figura 5C, e a razão de energia do sinal ultrassônico movido 502' é mostrado na figura 5D. [0088] Os valores máximos das funções de razão de energia indicam as rupturas no sinal ultrassônico e o sinal ultrassônico movido. Em outras palavras, as funções de razão de energia podem ser utilizadas para identificar as rupturas esquerda e direita de um eco no sinal ultrassônico. Por exemplo o pico da razão de energia do sinal ultrassônico na figura 5A ocorre em t = 66 ys. Isso localiza o tempo de chegada do eco do lado esquerdo (ou a ruptura esquerda do eco) . O pico da razão de energia do sinal ultrassônico movido na figura 5B ocorre em t = 7 9,33 ys. Isso pode ser utilizado para localizar quando o eco termina. Por exemplo, quando a razão de energia do sinal ultrassônico movido é movida de volta da esquerda para a direita (ou invertido de cauda para cabeça para cabeça para cauda), o tempo resultante da ruptura direita do eco é t - 17 0,66 - 79,33 = 91,33 ys . Desse modo, o eco que chega foi localizado pela posição das rupturas esquerda e direita (por exemplo, 66 ys e 91,33 ys) . A figura 6 mostra o eco localizado 602 do sinal ultrassônico 502 na figura 5A. [008 9] O comprimento de janela, L, da função de razão de energia pode determinar a eficácia da razão de energia. Comprimentos de janela mais curtos produzem funções de razão de energia de resolução mais elevada, porém com sensibilidade mais elevada a ruído. Por outro lado, comprimentos de janela mais longos são mais robustos contra ruído à custa de oferecer potência de resolução mais baixa. É, portanto, desejável, selecionar o comprimento de janela com cuidado de tal modo que seja insensível a ruído enquanto ainda é capaz de determinar corretamente a primeira ruptura no sinal ultr&ssônico. [0090] Opcionalmente, para selecionar automaticamente o comprimento da janela de razão de energia, a equação (17) abaixo pode ser utilizada. (17) [0091] Onde fs e fc são a taxa de amo» uj-ay cm e a frequência central do sinal ultrassônico, respectivamente, O multiplicador, s, tipicamente definido em unidade, também é incluído para sintonizar o comprimento de j anela com base em tempo entre múltiplas chegadas de eco (regidas pelas propriedades do meio no qual a resposta de pulso-eco é registrada) . De acordo com a equação (17) , o comprimento de janela pode ser automática e dinamicamente aj ustado em resposta a frequêhcias de amostragem diferentes bem como intervalos de tempo de aquisição. [0092] Com referência agora às figuras 7A-7D, gráficos que ilustram o impacto de utilizar comprimentos de janela diferentes para a função de razão de energia são mostrados. Por exemplo, a figura 7A mostra um pulso-eco de exemplo 702 registrado quando um transdutor ultrassônico de 250 kHz é disparado sobre um refletor de alumínio e um sinal de pulso-eco é adquirido em 25 MHz. A forma de onda registrada apresenta três regiões exclusivas, por exemplo, primeiro, segundo e terceiro ecos 702A, 702B e 702C, respectivamente. Com discutido acima, o obj etivo da localização de eco é identificar corretamente a primeira ruptura no sinal de pulso-eco. As figuras 7B-7D mostram os resultados de aplicar a função de razão de energia ao sinal de pulso-eco 702 na figura 7A utilizando comprimentos de j anela de L = 7, 75, 750, respectivamente. [0093] Como mostrado na figura 7B, quando o comprimento de janela ê demasiadamente pequeno (por exemplo, L= 7), é difícil identificar a primeira ruptura de eco porque não há pico facilmente distinguível na função de razão de energia. Similarmente, como mostrado na figura 7D, também é difícil identificar a primeira ruptura de eco quando o comprimento da j anela é demasiadamente grande (por exemplo, L = 750). Especificamente, a segunda ruptura de eco é detectada ao utilizar um comprimento de janela de 750 em vez da primeira ruptura de eco porque o comprimento de janela é maior do que o local do primeiro eco (por exemplo, -500 amostras) . Como mostrado na figura 7C, quando o comprimento de j anela é 75, a primeira ruptura de eco ê corretamente detectada.

Acoplamento de Eco [00 94] Após encontrar a primeira ruptura de eco no sinal ultrassônico, há várias técnicas que podem ser utilizadas para acoplar o eco registrado. Com referência agora às figuras 8-10, gráficos ilustrando técnicas de acoplamento de exemplo são mostrados. Na figura 8, a função de razão de energia ê calculada a partir do lado esquerdo de um sinal ultrassônico. A seguir, o sinal ultrassônico é movido da esquerda para a direita. Em outras palavras, o sinal ultrassônico é invertido de cabeça para cauda para cauda para cabeça como discutido acima com relação às figuras 5A-5B. Posteriormente, a função de razão de energia é calculada a partir do lado direito do sinal ultrassônico. Como discutido acima, a função de razão de energia a partir do lado esquerdo pode ser utilizada para encontrar a primeira ruptura de eco, por exemplo, a ruptura esquerda no sinal ultrassônico. Adicionalmente, a função de razão de energia do lado direito pode ser utilizada para encontrar a ruptura direita no sinal ultrassônico. A posição da ruptura direita \ê então movida da esquerda para a direita de modo que seja adequadamente posicionada com relação ã ruptura esquerda. Deve ser entendido que as rupturas esquerda e direita podem ser utilizadas para acoplar o primeiro eco no sinal ultrassônico. A porção acoplada 802 de cada traço (por exemplo, o sinal ultrassônico) é sombreada na figura 8, Essa técnica pode ser bem robusta e pode acoplar dinamicamente o primeiro eco. Deve ser entendido, entretanto, que se um segundo eco com amplitude suficiente existir, o segundo ecc pode ser detectado como a ruptura direita. Nesse caso, nenhuma perda de dados ocorre, porém o acoplamento é colocado em torno da primeira ruptura do primeiro eco e a ruptura de extremidade de cauda do segundo eco. [0095] Na figura 9, a função de razão de energia é calculada a partir do lado esquerdo de um sinal ultrassônico. Como discutido . acima, a função de razão de energia a partir do lado esquerdo pode ser utilizada para encontrar a primeira ruptura de eco, por exemplo, a ruptura esquerda no sinal ultrassônico. A seguir, o sinal ultrassônico é aparado no local da primeira ruptura de eco. Posteriormente, a função de razão de energia é calculada a partir do lado esquerdo do sinal ultrassônico aparado. A função de razão de energia a partir do lado .esquerdo do sinal aparado pode ser utilizada para encontrar a ruptura seguinte no sinal ultrassônico, que corresponde ao segundo eco. Deve ser entendido que a primeira ruptura e rupturas seguintes podem ser utilizadas para acoplar o primeiro eco no sinal ultrassônico. A porção acoplada 902 de cada traço (por exemplo, o sinal ultrassônico) é sombreada na figura 9. Essa técnica pode ser mais robusta do que acoplamento do lado esquerdo do sinal ultrassônico e, então, o acoplamento do lado direito do sinal ultrassônico movido porque há tipicamente algum espaço branco entre os primeiro e segundo ecos, o que causa um grande pulso pontudo na função de razão de energia tornando relatívamente fácil identificar o segundo eco. Deve ser entendido que quando essa técnica é utilizada pode I haver mais dados redundantes (por exemplo, o espaço branco entre os primeiro e segundo ecos) incluídos no acoplamento. [0096] Na figura 10, a função de razão de energia ê calculada a partir do lado esquerdo de um sinal ultrassônico. Como discutido acima, a função de razão de energia a partir do lado esquerdo pode ser utilizada para encontrar a primeira ruptura de eco, por exemplo, a ruptura esquerda no sinal ultrassônico. A seguir, um acoplamento duro é definido a partir da posição da ruptura esquerda. O comprimento do acoplamento duro pode ser determinado com base na duração esperada do primeiro eco, que origina do meio no qual o pulso-eco se desloca. Deve ser entendido que a primeira ruptura e rupturas duras podem ser utilizadas para acoplar o primeiro eco no sinal ultrassônico. A porção acoplada 1002 de cada traço (por exemplo, o sinal ultrassônico) é sombreada na figura 10. Esjsa técnica pode ser computacionalmente a mais leve das técnicaís porque somente um cálculo de razão de energia é exigido. Adicijonalmente, o cálculo da primeira ruptura de eco a partir do lado esquerdo do sinal ultrassônico é mais robusto em comparação com o cálculo da função de energia a partir do lado direito do sinal ultrassônico movido ou novamente do lado esquerdo apôs apurar o sinal ultrassônico. [0097] Para demonstrar cada das três têcjnicas de acoplamento discutidas acima com relação às figuras 8-10, um transdutor ultrassônico operando em água foi utilizadcp para coletar dados refletidos de um refletor simples (Por exemplo, alumínio) em distâncias incrementalmente variadas do refletor. Por exemplo, a faixa de equilíbrio do transdutor ultrassônico a partir do refletor foi ajustada em incrementos de 1 mm de 0 mm até 41 mm, (traços n.° 1 a n.° 42, respectivamente, onde o traço n.° 1 corresponde a 0 mm de equilíbrio) que mpve o eco que chega adicionalmente para longe da resposta de disparo. Os resultados da demonstração são mostrados nas figuras 8-10, e algumas observações gerais são feitas abaixo. Como mostrado nas figuras 8-10, acoplamento a partir do lado esquerdo do sinal ultrassônico é bem robusto. Por exemplo, a primeira ruptura no sinal é acoplado perfeitamente para baixo a 4 mm como mostrado em cada das figuras 8-10. Adicionalmente, acoplamento do lado direito do sinal ultrassônico, por exemplo, após mover o sinal ultrassônico da esquerda para a direita, não é tão robusto quanto acoplamento do lado esquerdo do sinal ultrassônico. Como discutido acima, a detecção da ruptura direita do primeiro eco no sinal ultrassônico pode ser desafiador quando há ecos subsequentes (por exemplo, segundo, terceiro, etc.) que chegam â mesma j anela de aquisição. Por exemplo, se o pico pertinente ao segundo eco for mais forte do que o pico pertinente ao primeiro eco, então quando a razão de energia é aplicada, o acoplamento será aplicado à extremidade de cauda do segundo eco em vez da extremidade de cauda do primeiro eco. Quando isso ocorre, os primeiro e‘ segundo ecos são ambos acoplados como mostrado nos números de traço 21 a 3 7 como mostrc.do na figura 8. Adicionalmente, como mostrado na figura 9, o cálculo da ruptura esquerda e então cálculo da ruptura esquerda seguinte funciona bem até aproximadamente 10 mm. Como discutido acima, isso gera comprimentos de traço que são de certo modo longos porque o acoplamento abrange o primeiro eco e todo espaço branco até o segundo eco. Por aplicar um acoplamento ao eco, também é possível explorar redundância entre ecos porque são todos muito similares quando alinhados a uma referência de tempo comum. Esse benefício pode se prestar bem à aplicação de compressão para reduzir adicionalmente o volume de dados em uma convergência.

Seleção de Ordem de Modelo [0098] O resultado da inversão é um resultado de uma soma de ecos Gaussianos simultaneamente otimizados. A ordem de modelo pode determinar a eficácia da aproximação geral. do eco ultrassônico em mão. Por exemplo, o uso de uma ordem de modelo elevado permite a aproximação de formas de onda mais complexas, porém demora mais tempo para convergir em uma solução. Por outro lado, o uso de uma ordem de modelo baixa é muito menos computacionalmente intenso, porém pode exigir mais iterações para convergir em uma solução. Portanto, é desejável escolher corretamente a ordem de modelo exigida para aproximar o eco. [0099] Para maximizar a eficácia da parametrização independente da ordem de modelo que é escolhida, a parametrização pode ser aplicada em uma região bem localizada, por exemplo, por acoplar a porção de eco do sinal ultrassônico. A seguir, a região localizada, menor (ou porção acoplada) pode ser submetida à análise através da aplicação da transformada Hilbert. [00100] A transformada Hilbert pode ser aplicada ao sinal com tendência removida e controlada para reduzir custo computacional, e o envelope Hilbert pode ser então examinado. Como o eco Gaussiano é . um modelo empírico selecionado para se aproximar melhor do eco ultrassônico, uma ordem de modelo única pode ser apropriada para o eco e pode corresponder a um pico único no sinal ultrassônico. Por examinar o envelope Hilbert do eco Gaussiano, o número de picos críticos pode ser determinado. [00101] O número de picos pode ser determinado por meio de uma função de descoberta de pico baseado em derivado. Um pico é indicado no ponto no derivado do envelope Hilbert onde o gradiente muda de positiva para negativa. Deve ser entendido que esses pontos indicam os picos na função. Para refinar adicionalmente o número de picos determinados, limitação pode ser aplicada em termos de amplitude bem como os picos relativos entre si. [00102] A seguir, a ordem de modelo pode ser opcionalmente selecionada como mostrado abaixo: Mordem = número de picos críticos detectados na janela + 1 [00103] A ordem de modelo selecionada pode ser aumentada por 1 para ser responsável por ruído e as aberrações que podem existir no sinal ultrassônico. A ordem de modelo extra pode ser adicionada para minimizar ruído uma vez que é assumido que ecos podem ser obscurecidos por ruído e a otimização de GN é submetida a uma minimização. Se a ordem de modelo extra não for adicionada, a aproximação do eco dentro da janela tenta responder pelo ruído bem como o eco verdadeiro na janela. Por incluir a ordem de modelo extra, o eco verdadeiro pode ser ajustado nos modelos determinados pelo número de picos críticos na janela com a ordem de modelo restante absorvendo desvios do modelo não empírico.

Enquadramento e Seleção Inicial de Parâmetros [00104] Após localizar o eco contido no sinal ultrassônico, uma porção do sinal ultrassônico em torno do eco localizado pode ser enquadrada. Como discutido acima com referência à figura 6, o eco que chega foi localizado entre as posições das rupturas esquerda e direita (por exemplo, 66 ps e 91. ps) . Opcionalmente, um filtro metade-Hanning pode ser aplicado para afilar porções do sinal ultrassônico fora da região localizada (por exemplo, < 66 ps e > 91,33 ps) . Alternativamente ou adicionalmente, uma j anela pode ser definida em torno do eco localizado que é 50% tão grande quanto o comprimento do eco localizado. Por exemplo, a janela pode ser definida como: [66 - —-3^~ββ*, 91.33 + ÍEHlziÉÍ] = [52,67 ps, 106 ps] . A seguir, um afilamento metade-Hanning pode ser aplicado a 5% para as regiões fora da janela para levar as extremidades do sinal ultrassônico para zero. Posteriormente, como discutido em detalhe abaixo, os parâmetros de eco inicial podem ser selecionados. Deve ser entendido que a aplicação de um filtro metade-Hanning é fornecida somente como uma técnica de enquadramento de exemplo e que outras técnicas de enquadramento podem ser utilizadas. [00105] Os parâmetros de eco podem ser então estimados a partir da porção enquadrada do sinal ultrassônico. Como discutido em detalhe abaixo, estimativas para amplitude e tempo de chegada podem ser obtidos por calcular um envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico e estimativas para frequência central e largura de banda podem ser obtidos por calcular uma transformada Fourier (por exemplo, utilizando uma FFT) da porção enquadrada do sinal ultrassônico. Essa revelação considera que outras transformadas conhecidas na técnica podem ser aplicadas à porção enquadrada do sinal ultrassônico para facilitar a obtenção dos parâmetros de eco. Por exemplo, uma Transformada Fourier enquadrada e então uma transformada Hilbert podem ser aplicadas à porção enquadrada do sinal ultrassônico.

Amplitude e Tempo de Chegada [00106] As estimativas para os parâmetros de amplitude e tempo de chegada iniciais, β e τ, podem ser definidas a partir do envelope do sinal enquadrado (Sw±n), que ê calculado por tomar o valor absoluto sua transformada Hilbert (Η | . A localização e amplitude do valor máximo do envelope (isto é, pico máximo) corresponde diretamente à amplitude de eco, βχ e tempo de deslocamento, τι. Inicializações para modelos subsequentes utilizados na inversão (por exemplo, M => 2} são definidas por distribuir igualmente suas posições entre a posição do pico máximo e o final da janela de inversão. [00107] Ao trabalhar com a primeira ordem de modelo (por exemplo, M = 1) , a amplitude de eco e o tempo de deslocamento podem ser encontrados como a seguir: (τι>βι) = ar gmax | H (J,iVi n) | (18) [00108] Adicionalmente, ao trabalhar com ordens de modelo mais elevadas (por exemplo, M > 2) , uma etapa de tempo, Tetapa/ pode ser utilizada, A etapa de tempo é definida na equação (19) abaixo. A etapa de tempo é utilizada para distribuir igualmente as posições de modelo restantes como definido pela equação (20) abaixo entre a localização do pico máximo e o final da janela de inversão, Linv. O valor do envelope Hilbert é utilizado para definir as amplitudes iniciais nesses pontos distribuídos, que são definidos pela equação (21) abaixo, Para k = 2:M, (19) ¢20) ¢21) Frequência Central e Largura de Banda [00109] A estimativa para. o parâmetro de frequência central, fc, pode ser definido a partir da FFT do sinal enquadrado. Por exemplo, uma FFT da porção enquadrada do sinal ultrassônico pode ser calculada. A FFT da porção enquadrada do sinal ultrassônico da figura 7A é mostrada na figura 11. O valor máximo da FFT 1102 pode ser selecionado como a frequência central do eco ultrassônico que deve ser parametrizado. Como mostrado na figura 11, o valor máximo ou pico da FFT 1102 ocorre em aproximadamente 255 kHz, Deve ser entendido que isso também corresponde aproximadamente à frequência do transdutor ultrassônico discutido acima com relação à figura 7A. Adicionalmente, quando parametrização com uma ordem de modelo de 2 ou mais elevada é utilizado, a mesma frequência central pode, ser utilizada para semear as ordens de modelo subsequentes .ate a ordem máxima de modelo (Mmax) na inversão. Como a FFT não fopnece localização de tempo em relação a onde as frequências existem, todos os modelos na inversão são inicializados com a mesma frequência central. Deve ser entendido que o uso da mesma frequência central para o parâmetro de frequência central inicial para as ordens de modelo mais elevadas . é suficiente porque as outras frequências que compõem o eco {por exemplo, toque) estão também perto da frequência máxima do transdutor ultrassônico. A equação (22) abaixo pode ser utilizada para selecionar o parâmetro de frequência central inicial, Para k = T:M, fck = argmax(FFT(Swin}) (22) [00110] A estimativa para o parâmetro de fator de largura de banda inicial, ak, também pode ser definido a partir da FFT do sinal enquadrado. Similar à frequência central, a largura de banda pode ser selecionada utilizando o valor máximo ou pico 1102 da FFT. Para determinar a largura de banda aproximada do eco ultrassônico, os derivados à esquerda s direita do valor máximo na FFT podem ser computados até que se observe uma alteração de sinal. Um mínimo é indicado quando o derivado se torna positivo. A seguir, nos lados tanto esquerdo como direito do pico máximo da FFT, os pontos mínimos estão suj eitos a um encaixe linear que estende para baixo em direção ao eixo geométrico x. à distância ao quadrado entre os pontos mínimos esquerdo e direito no eixo geométrico x pode ser utilizada como a estimativa de parâmetro de largura de banda. Deve ser entendido que o mesmo fator de largura de banda pode ser utilizado para a estimativa para todas as ordens de modelo. A equação (23) abaixo pode ser utilizada para selecionar o parâmetro de largura de banda inicial. Para k = 1:M, ak = (/ίχ (23) Fase [00111] A estimativa inicial para o parâmetro de fase, φ, pode ser ajustada em zero para todas as ordens de modelo. O raciocínio para essa estimativa é discutido - abaixo. Primeiramente, se o eco ultrassônico for composto de um pulso limpo único, poderia ser possível calcular precisamente a fase instantânea. Entretanto, o eco ultrassônico é tipicamente composto de múltiplos componentes de sobreposição. Os outros parâmetros de modelo inicial discutidos acima são definidos por estimativa inicial, que carrega com a mesma certo erro sem noções de quanta sobreposição existe entre os mesmos. Portanto, é difícil estimar uma fase que está próxima à ótima. Em segundo lugar, como a fase é cíclica e convergência de parametrização é insensível ao seu valor, é adequado ajustar a fase inicial em zero .

Inversão [00112] Após o eco principal contido em sinal ultrassônico ter sido localizado e enquadrado, é possível inverter para uma pluralidade de parâmetros de eco. Omo discutido acima, o processo Gauss-Newton pode ser integrado em um algoritmo de maximização de expectativa (na sigla em inglês para expectation maximization, EM). O algoritmo EM tem uma estrutura onde em cada etapa os sinais esperados são computados utilizando a estimativa atual dõ vetor de parâmetro e os dados observados (por exemplo, o sinal ultrassônico) . A seguir, os conjuntos de parâmetro correspondentes são computados utilizando aqueles sinais esperados. Alternativamente, é possível atualizar o vetor de parâmetro após a etapa de maximização (por ejxemplo, a etapa M). por fazer isso, a estimação de parâmetro atual é integrada na etapa-E com o objetivo de acelerar convergência. Esse método alternativo é conhecido como o algoritmo EM generalizado de alternação de espaço (na sigla em inglês para space-alternating generalized EM, SAGE). Em comparação com algoritmos EM tradicionais, o algoritmo SAGE possui uma propriedade de convergência mais rápida. [00113] Com referência agora â figura 12, um fluxograma ilustrando operações de exemplo 1200 para caracterizar automaticamente um eco contido em um sinal ultrassônico são mostrados. como discutido acima, um sinal ultrassônico pode ser gerado com um transdutor ultrassôníco. Após refletir de um refletor, dados correspondendo ao sinal ultrassôníco podem ser recebidos com o transdutor ultrassôníco. Opcionalmente, o transdutor ultrassôníco pode ser localizado em um furo cheio de fluido, e o sinal ultrassôníco pode ser refletido de uma formação. Opcionalmente, os dados correspondendo ao sinal ultrassôníco podem ser preprocessados, por exemplo, filtrados, para remover ou reduzir tendência e/ou ruído estranho. Os dados podem ser preprocessados de acordo com qualquer uma das técnicas descritas aqui. [00114] Deve ser reconhecido que as operações lógicas descritas aqui com relação às várias figuras podem ser implementadas (1) como uma sequencia de atos implementados em computador ou módulos de programa (isto é, software) que roda em um dispositivo de computação, (2) como circuitos de lógica de maquina interconectados ou módulos de circuito (isto ê, hardware) no. dispositivo de computação e/ou (3) uma combinação de software e hardware do dispositivo de computação. Desse modo, as operações lógicas discutidas aqui não são limitadas a nenhuma combinação específica de hardware e software. A implementação é uma questão de escolha dependente do desempenho e outras exigências do dispositivo de computação. Por conseguinte, as operações lógicas descritas aqui são mencionadas variavelmente como operações, dispositivos estruturais, atos ou módulos. Essas operações, dispositivos estruturais, atos e módulos podem ser implementados em software, em firmware, em lógica digital de propósito especial, e qualquer combinação dos mesmos. Deve ser também reconhecido que um número maior. ou menor de operações pode ser realizado do que mostrado nas figuras e descrito aqui. Essas operações também podem ser realizadas em uma ordem diferente do que aquelas descritas aqui. [00115] Opcionalmente, em 1202, um sinal ultrassônico pode ser preprocesado, por exemplo, filtrado para remover ou reduzir tendência e/ou ruído estranho, como discutido acima. Em 1204, uma razão de energia do sinal ultrassônico pode ser calculada e o eco contido no. sinal ultrassônico pode ser localizado utilizando a razão de energia. A razão de energia pode ser calculada e o eco pode ser localizado de acordo com quaisquer das técnicas discutidas aqui. Em 1206, uma porção do sinal ultrassônico pode ser enquadrado em torno do eco localizado. O • sinal ultrassônico pode ser enquadrado de acordo com quaisquer das técnicas discutidas aqui. Em 1208, uma FFT e um envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico podem ser calculados. A seguir, em.1210, os parâmetros de inversão inicial (por . exemplo, os vetores de parâmetro inicial, □ = ^2°i; ®í??]) podem ser estimados da FFT e envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico. Deve ser entendido que o número de iteração e número de eco podem ser inicialmente ajustados em 0 (por exemplo, k = 0 e m = 0) Em 1212, o modelo de eco paramétrico (por exemplo, o sinal ultrassônico esperado) para o m° eco pode ser computado com base no vetor de parâmetro atual CO e dados observados y (por | exemplo, o sinal ultras sônico) , por exemplo, de acordo com = ) + — iy — EfLi 5(¾}. A etapa 1212 pode ser referida como a Etapa de Expectativa. Em 1214, usando o modelo de eco paramétrico computado acima, ura novo vetor de parâmetro C®m+1) pode ser computado, por exemplo, como a estimativa de probabilidade máxima (MLE) para(0^). Por exemplo, o vetor de parâmetro novo pode ser determinado de acordo com θ^1 = argp rainllx^, — s{0m)||2. A etapa 1214 pode ser mencionada como a Etapa de maximização. Em outras palavras, a Etapa de Maximização corresponde ao MLE de um eco único com o modelo de eco paramétrico para o m° eco, por exemplo, x^. A seguir, na próxima Etapa de expectativa, o modelo de eco paramétrico para o sinal . seguinte ou o m° + l eco, por exemplo, χϊ^+·ι pode ser computado utilizando o vetor de parâmetro recentemente atualizado (θ^1) . Em 1216, um m + 1, e o processo retorna para a etapa 1212. Se SIM (por exemplo, m>M) , o processo continua para a etapa 1218, onde uma determinação é feita com relação a se a convergênc ia é obtida, por exemplo, ||0fe+1 — ek\\ < apreáeterriúnedtoierance . Em outras palavras, uma determinação é feita com relação a se uma alteração no vetor de parâmetro entre a iteração atual e anterior é menor do que uma tolerância predeterminada. Se SIM, o processo termina e a pluralidade de parâmetros de eco foi computada. Se NÃO, o processo continua para a etapa 1212, por exemplo, m ê ajustado em 1 e Jc é ajustado em k + 1. Por conseguinte, é possível iterar até que se obtenha o critério de convergência.

Exemplos: Processo de parametrização em dados reais Dados reais (traço único) [00116] Para demonstrar o resultado do algoritmo de parametrização em um conj unto de dados de furo de mundo real adquirido no campo, dados de teste de poço foram utilizados. O conjunto de dados é compreendido de 1148 traços consistindo em 512 amostras cada em uma taxa de amostragem de 3 MHz. Uma amostra a partir desse conjunto de dados foi escolhida para ser parametrizada utilizando três ecos gaussianos (M = 3). As figuras 13A-13G ilustram os resultados de parametrização de eco ultrassônico utilizando três ecos gaussianos nos dados de furo de exemplo. A figura 13A é uma tabela que ilustra os parâmetros ótimos para cada dos ecos gaussianos obtidos pelo processo de inversão. A figura 13B é um gráfico que ilustra o sinal ultrassônico medido pelo transdutor ultrassônico disposto no furo. A figura 13C é um gráfico que ilustra o sinal ultrassônico reconstruído utilizando os ecos gaussianos. A figura 13D é um gráfico que ilustra a diferença entre os sinais ultrassônicos medidos e reconstruídos das figuras 13B e 13C, respectivamente. As figuras 13E-13G são gráficos que ilustram cada dos ecos gaussianos. Adicionalmente, a figura 14 é um gráfico que ilustra uma vista ampliada da parametrização mostrada na figura 13C, por exemplo, uma porção enquadrada do sinal ultrassônico.

Dados Reais (Múltiplos Traços) [00117] Para aplicar o processo de parametrização em um conjunto de dados de grande escala, o resto dos traços no conj unto de dados adquirido de furo foi submetido â parametrização para testar especificamente a robustez das funções de enquadramento e localização. No conjunto de dados de 1148 traços, 95% dos traços contêm uma primeira chegada de eco evidente. A figura 15A é um gráfico que ilustra um traço de exemplo contendo uma primeira chegada de eco evidente. Nos 5% restantes dos . traços, há um pulso de disparo evidente, entretanto, nenhum eco chega. A figura 153 é um gráfico que ilustra um traço de exemplo que não contém uma primeira chegada de eco evidente. Era 95% dos casos onde um primeiro eco é evidente, o algoritmo de parametrização localizado com sucesso, enquadrado e invertido para o primeiro eco (por exemplo, 2% de precisão de parametrização com aproximadamente 3Q iterações / 1 ms de tempo de processamento utilizando M = 3) . Nos casos onde nenhum eco . era evidente, o pulso de excitação foi enquadrado e parametrizado. A figura 16A é um gráfico que ilustra múltiplos sinais ultrassônicos medidos em um furo. A figura 16B é um gráfico que ilustra os ecos dos sinais ultrassônicos da figura 16A estimados pelo processo de parametrização. A figura 16C é um gráfico que ilustra as porções dos sinais ultrassônicos medidos da figura 16A após remover os ecos extraídos da figura 16B.

Extração de Eco de uma Linha de Base Ruidosa [00118] Para testar a eficácia do algoritmo na extração dos parâmetros de eco iniciais a partir da linha de base em um instantâneo, dados de . lab. de pulso-eco que tinham sido adquiridos com um refletor de alumínio em bquilíbrios variando de 6 mm a 45 mm foram utilizados. A figura 17A ê um gráfico que ilustra resposta de campo livre de transdutor ultrassônico. A figura 17B é um gráfico que ilustra as respostas de pulso-eco observadas de 6 mm a 45 mm. Como mostrado nas figuras 17A-17B, há um toque inerente do transdutor ultrassônico, que obscurece o eco que chega a níveis variáveis de gravidade à medida que o equilíbrio diminui. Para comparar a precisão da parametrização, a resposta de campo, livre verdadeiro do transdutor ultrassônico foi também registrada, que é mostrada na figura 17A. para verificação, a resposta de campo livre verdadeira pode ser subtraída do traço observado que é contaminado com a linha de base para obter o eco verdadeiro. O valor do tempo de chegada bem como da amplitude desse eco pode ser comparado com esse eco verdadeiro para medir quão precisamente o eco obscurecido é extraído. [00119] Com referência agora às figuras 18A-18F, gráficos que ilustram a decomposição de um sinal ultrassônico são mostrados. O sinal ultrassônico é registrado 8. mm longe do refletor. O sinal ultrassônico .tem a tendência removida (por exemplo, utilizando um encaixe linear de duas peças , acoplado e então parametrizado. Para ilustrar o resultado da parametrização, uma forma de onda registrada utilizando um refletor situado 8 mm distante do transdutor ultrassônico é utilizado. Nessa distância de refletor a linha de base de toque contamina significativamente o eco que chega. O obj etivo é extrair claramente o eco dessa linha de base. [00120] O traço é primeiramente pré-processado por remover a tendência exponencial, acoplado e parametrizado utilizando uma ordem de modelo de 3 (M = 3) . O sinal com tendência removida e controlada é mostrado na figura 18A. A figura 18B é um gráfico que ilustra a reconstrução paramétrica em comparação com o sinal com a tendência removida e controlada na figura 18A. Como mostrado na figura 18B, a parametrização aproxima do sinal com tendência removida e controlada bem, que também é indicado pela figura 18C ilustrando, diferença entre o sinal com tendência removida e controlada e a reconstrução paramétrica. Na região de interesse (por exemplo, a localização do pico principal e calha do eco que chega) , o erro é em torno de 1%. As figuras 18D-18F são gráficos que ilustram a composição da reconstrução. Dos três modelos que compõem a reconstrução, o primeiro modelo (n.° 1), é da amplitude mais elevada. Os dois ecos restantes (modelo n.° 2 e modelo n.° 3) são utilizados para representar a linha de base (visto que essa porção do sinal não é tão bem adequada ao modelo empírico Gaussiano como o eco oculto no mesmo). [00121] Uma vez que o primeiro modelo que compõe a parametrização é assumido como sendo o eco verdadeiro, ê desejável determinar quão tem compara com o eco efetivo. Para essa comparação, a linha de base, do sinal é removida por subtrair a resposta de campo livre medida do transdutor. As figuras 19A-19C são gráficos que ilustram a comparação entre um eco verdadeiro produzido por conduzir . uma parametrização utilizando uma ordem de modelo de 2 (M = 2) nos traços registrados por um transdutor ultrassônico em 10 mm, 20 mm e 30 mm de equilíbrio. O eco verdadeiro 1906 é determinado por subtrair a resposta de campo livre do transdutor ultrassônico a partir do eco observado.1902. O eco parametrízado ou modelo 1904 que apresenta a amplitude mais elevada é selecionado como o componente de eco. A partir dos sinais acopaldos originalmente observados, a dedução direta da amplitude .. e formato do eco oculto pode ser difícil, porém após extraçãc paramétrica, o eco verdadeiro pode ser claramente revelado. Como mostrado nas figuras 19A-19C, o eco parametrízado 1904 cobre bem com a resposta de eco verdadeira 1906. Em todos os casos, erro nos picos principais e calhas do eco não excede 5%, mesmo em quase standoffs (10 mm longe do refletor) onde são significativamente obscurecidos pela linha de base de toque.

Testes de imageamento [00122] Para demonstrar a eficácia do processo de parametrização em termos de parametrização de imageamento ê comparado com extração de parâmetro direta utilizando filtração.

[00123] Com referência agora â figura 20, um bloco‘de calcário 2000 (90 mm x 7 6 mm x 40 mm) utilizado em tesstes de imageamento de acordo com implementações - discutidas aqui é mostrado. Para o conjunto de dados, o bloco de calcário 2000 com seis fendas (2,5 mm x 28 mm) 2002 com espaçamento variável, por exemplo, 2 mm, 5 mm, 8 mm, 10 mm, e 12 mm como mostrado, foi imerso em água e varrido em um equilíbrio de 20 mm no plano horizontal paralelo à face do bloco. A varredura foi conduzida em incrementos de 1 mm cobrindo 119 mm x 95 mm (por exemplo, 11305 amostras). A frequência central do transdutor ultrassônico foi aproximadamente 375 MHz. [00124] O conjunto de dados foi processado em dois modos: primeiramente utilizando parametrização e em segundo lugar utilizando um método de f iltração onde os parâmetros são diretamente extraídos dos traços observados após a aplicação de um filtro de passagem de faixa centrado próximo à frequência central dos transdutores. Nos dois métodos, imagens foram produzidas utilizando cinco atributos principais do eco (por exemplo, tempo de deslocamento, amplitude, largura de banda (ou curvatura, no caso de filtração) , frequência central, e fase) . [00125] As figuras 21A-21B são os resultados de imageamento para filtração e parametrização, respectivamente. Como o transdutor ultrassônico é operado sob pressão ambiente, o acoplamento não é ótimo resultando em toque e amplitudes de eco que chegam relativamente pequenas. Ao contrário de filtração, a parametrização utiliza o sinal inteiro no acoplamento para estimar os parâmetros de eco que resulta em utilizar mais do sinal como suporte de tempo na formação da estimativa de parâmetro. Os méritos disso são evidentes em todos os cinco gráficos. Em geral, as imagens produzidas dos ecos caracteri zados através de parametrização podem resolver mais detalhe em comparação com filtração. Ao contrário de filtração, parametrização utiliza o sinal inteiro na janela para estimar os parâmetros de eco. Os méritos disso são evidentes em todos os cinco gráficos. As escalas de cor de todas as imagens foram mantidas iguais de modo que as imagens se j am exigidas com uma faixa dinâmica similar. [00126] Ao examinar a imagem produzida pelo tempo de deslocamento do eco, é evidente que o bloco não era exatamente paralelo ao transdutor ultrassônico durante a varredura. Utilizando parametrização p ara extrair o tempo de chegada, isso é claramente visível à medida que a cor gradualmente desvanece (indicando um aumento em tempo de deslocamento devido à inclinação). A imagem filtrada tem uma pequena gradação de cor, porém o detalhe das fendas não é tão perceptível. Em termos de amplitude, os resultados parecem similares, porém com parametrização a definição da fenda mais a esquerda é muito mais visível. Ao comparar as imagens geradas pela largura de banda (ou no caso de filtração, curvatura) , as regiões com as duas fendas estreitamente espaçadas mais à esquerda foram resolvidas com significativamente mais detalhe utilizando parametrização. De todos os atributos paramétricos, a frequência central é mais sensível a pequenas alterações na formação varrida como é evidenciado pelas duas fendas mais estreitamente espaçadas sendo resolvidas. Utilizando filtração, a imagem de frequência central é granulada e não tem algum contraste ao passo que utilizando o método paramétrico, os detalhes na imagem são mais acentuados (especialmente no contraste das fendas bem como revelando um pouco da textura superficial do bloco). Finalmente, imagens utilizando faseamento do eco que chega parecem similares, porém a imagem produzida por parametrização apresenta contraste superior. [00127] Embora a matéria tenha sido descrita em linguagem específica para características estruturais e/ou . atos metodológicos, deve ser entendido que a matéria definida nas reivindicações apensas não. é necessariamente limitada às características ou atos específicos descritos acima. Em vez disso, as características e atos específicos descritos acima são revelados como formas de exemplo de implementar a matéria reivindicada. - REIVINDICAÇÕES -

Claims

1. MÉTODO PARA CARACTERIZAR AUTOMATICAMENTE UM ECO CONTIDO EM UM SINAL ULTRAS SÔNICO, o sinal ultrassônico sendo gerado com um transdutor ultrassônico, o método caracterizado pelo fato de que compreende: a) receber dados correspondendo ao sinal ultrassônico com o transdutor ultrassônico, b) calcular uma razão de energia do sinal ultrassônico e localizar o eco contido no sinal ultrassônico utilizando a razão de energia; c) - enquadrar uma porção do sinal ultrassônico em torno do eco localizado; d) calcular uma Transformada Fourier Rápida (FFT) e um envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico; e) estimar M vetores de parâmetro de eco a partir da FFT e envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico, em que cada dos M vetores c.e parâmetro de eco compreende uma pluralidade de parâmetros de eco; f) calcular M modelos de eco paramétricôs com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco; e g) iterativamente minimizar uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e umk soma dos M modelos de eco paramétrico.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o cálculo de uma razão de energia do sinal ultrassônico e da localização do eco contido no sinal ultrassônico utilizando a razão de energia compreende bl. calcular uma função de razão de energia do sinal ultrassônico, onde a função de razão de energia ê φψ-±±.Λ. \ /{i -f- a2Et0C ,), onde Ex ê energia em um dado ponto de dados, a i e a2 são fatores de ajuste de energia, L é um comprimento de janela, E{ é energia de sinal, fíÉ é energia de ruído e Et,otal é energia total; e b2 . identificar um valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico, em que o valor máximo corresponde a um local aproximado do eco contido no sinal ultrassônico.

3. Método,, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o cálculo de uma função de razão de energia do sinal ultrassônico compreende b3. inverter os dados correspondendo ao sinal ultrassônico de cabeça para cauda para cauda para cabeça, b4, calcular a função de razão de energia do sinal ultrassônico invertido; e b5. identificar um valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico invertido, em que o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico corresponde a uma ruptura esquerda de um primeiro eco contido no sinal ultrassônico, e o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico invertido corresponde a uma ruptura direita do primeiro eco contido no sinal ultrassônico.

4. Método, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o cálculo de uma função de razão de energia do sinal ultrassônico compreende: b3, apurar os dados correspondendo ao sinal ultrassônico, b4. calcular a função de razão de energia do sinal ultrassônico aparado; e b5 . identificar um valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico aparado, em que o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico corresponde a uma ruptura esquerda de um primeiro eco contido no sinal ultrassônico, e o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico aparado corresponde a uma ruptura esquerda de um segundo eco contido no sinal ultrassônico.

5. Método, de acordo com a reivindicação 2, caracterizado pelo fato de que o comprimento de janela (L) é aproximadamente igual a s — , onde s ê um coeficiente de fc sintonização, fc é uma frequência central do sinal ultrassônico e fs é uma frequência de amostragem.

6. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que enquadrar uma porção do sinal ultrassônico em torno do eco localizado compreende aplicar um afilamento metade-Hanning a dados que correspondem a um ou mais lados do sinal ultrassônico fora da porção enquadrada do sinal ultrassônico.

7. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que minimizar i terat ivamente uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma soma dos M modelos de eco paramétricôs compreende executar pelo menos uma de uma otimização Gauss-Newton (GN) , um algoritmo genético (GA) e uma abordagem meta-heurística de otimização evolucionária,

8. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que o cálculo dos M modelos de eco paramétricôs compreende calcular M modelos de eco paramétrico com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco e a porção enquadrada do sinal ultrassônico e em que minimizar iterativamente uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma soma dos M modelos de eco paramétrico compreende h. determinar a pluralidade de parâmetros de eco para cada dos M vetores de parâmetro de eco com base em cada dos M modelos de eco paramétrico, i. atualizar os M vetores de parâmetro de eco, j . determinar se os M vetores de parâmetro de eco atualizados convergem com os M vetores de parâmetro de eco e k. se a convergência não for obtida, calcular M modelos de eco paramétrico com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco atualizados e a porção enquadrada do sinal ultrassônico e repetir as etapas (h)-(k).

9. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que compreende ainda filtrar os dados correspondendo ao sinal ultrassônico para remover pelo menos um componente de linha de base do sinal ultrassônico..

10, Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de parâmetros de eco compreende pelo menos um de um - fator de largura de banda (a), um tempo de chegada ( τ) , uma frequência central (fc) , uma fase (φ), uma amplitude {β) e combinações dos mesmos.

11 . Método, de acordo com a reivindicação 10, caracterizado pelo fato de que compreende ainda gerar uma imagem utilizando a pluralidade de parâmetros de eco.

12. SISTEMA PARA CARACTERIZAR AUTOMATICAMENTE UM ECO CONTIDO EM UM SINAL ULTRASSÔNICO, caracterizado pelo fato de que compreende: um transdutor ultrassônico configurado para gerar e receber um sinal ultrassônico e uma unidade de. controle compreendendo pelo menos um processador e uma memória, em que a unidade de controle é configurada para a. receber dados correspondendo ao sinal ultrassônico a partir do transdutor ultrassônico, b. calcular uma razão de energia do sinal ultrassônico e localizar’ um eco contido nc sinal ultrassônico utilizando a razão de energia; c. enquadrar uma porção do sinal ultrassônico em torno do eco localizado; d. calcular uma Transformada Fourier Rápida (FFT) e um envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico, e. estimar M parâmetros de . eco a partir da FFT e envelope Hilbert da porção enquadrada do sinal ultrassônico, em que cada dos M vetores d parâmetro de eco compreende uma pluralidade de parâmetros de eco, f. calcular M modelos de eco paramétricôs com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco e g. minimizar iterativamente uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma soma dos M modelos de eco paramétricôs.

13. Sistema de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle é configurada para calcular uma razão de energia do sinal ultrassônico e localizar um eco contido no sinal ultrassônico utilizando a razão de energia por: bl. calcular uma função de razão de energia do sinal ultrassônico, onde a função de razão de energia ê Ex = α-t ( 1 /,(i 4. a2 g t), onde Ex é energia em um dado ponto de dados, ax e a2 são fatores de ajuste de energia, L· ê um comprimento de janela, é energia de sinal, Sf=xx_i Et é energia de ruído e £cotal é energia total; e b2 . identificar um valor máximo dá. função de razão de energia do sinal ultrassônico, em que o valor máximo corresponde a um local aproximado do eco contido no sinal ultrassônico.

14. Sistema, de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle é configurada para calcular uma função de razão de energia do sinal ultrassônico por b3. inverter os dados correspondendo ao sinal ultrassônico de cabeça para cauda para cauda para cabeça, b4. calcular a função de razão de energia do sinal ultrassônico invertido; e b5. identificar um valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico invertido, em que o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico corresponde a uma ruptura esquerda de um primeiro eco contido no sinal ultrassônico, e o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico invertido corresponde a uma ruptura direita do primeiro eco contido no sinal ultrassônico J

15. Sistema, de acordo com a reivindicação 13, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle é conf igurada para calcular uma função de razão de energia do sinal ultrassônico por b3. apurar os dados correspondendo ao sinal ultrassônico, b4. calcular a função de razão de energia do sinal ultrassônico aparado; e b5. identificar um valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico aparado, em que o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico corresponde a uma ruptura esquerda de um primeiro eco contido no sinal ultrassônico, e o valor máximo da função de razão de energia do sinal ultrassônico aparado corresponde a uma ruptura esquerda de um segundo eco contido no sinal ultrassônico.

16. Sistema, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato ' de que a unidade de controle é configurada para enquadrar uma porção do sinal ultrassônico em torno do eco localizado compreende aplicar um afilamento metade-Hanning a dados que correspondem a um ou mais lados do sinal ultrassônico fora da porção enquadrada do sinal ultrassônico em torno do eco localizado.

17. Sistema, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle é conf igurada para minimizar iterativamente uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultrassônico e uma. soma dos M modelos de eco paramé tricôs por executar pelo menos uma de uma otimização Gauss-Newton (GN) , um algoritmo genético (GA) e uma abordagem meta-heurística de otimização evolucionãria.

18. Sistema, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle é configurada para calcular M modelos de eco paramétricôs por I calcular M modelos de eco paramétrico com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco e a porção enquadrada do sinal ultrassônico e em que a unidade de controle é configurada para minimizar iterativamente uma diferença entre a porção enquadrada do sinal ultras sônico e uma soma dos M modelos de eco paramétrico por h. determinar a pluralidade de parâmetros de eco para cada dos M vetores de parâmetro de eco com base em cada dos M modelos de eco paramétrico, i. atualizar os M vetores de parâmetro de eco, j . determinar se os M vetores de parâmetro de eco atualizados convergem com os M vetores de parâmetro de eco e k. se a convergência não for obtida, calcular M modelos de eco paramétrico com base em cada dos M vetores de parâmetro de eco atualizados e a porção enquadrada do sinal ultrassônico e repetir as etapas (h)~(k),

19. Sistema, de acordo com a reivindicação 12, caracterizado pelo fato de que a pluralidade de parâmetros de eco compreende pelo menos um de um fator de largura de banda (a), um tempo de chegada (τ) , uma frequência central (fc) , uma fase (<p) , uma amplitude í/3) e combinações dos mesmos.

20. Sistema, de acordo com a reivindicação 19, caracterizado pelo fato de que a unidade de controle é adicionalmente configurada para gerar uma imagem utilizando a pluralidade de parâmetros de eco.