JP4065946B2 - 多成分ａｅ波形の初動検出方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多成分ＡＥ（アコースティックエミッション）波形の初動検出方法に関するものであり、微小地震の波形、また、例えば、地熱貯留層水圧破砕時などに発生する多成分ＡＥ波形の初動を効率的に検出するための方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
地震観測を中心に、観測波形から地震波のＰ波およびＳ波の自動読み取り法が開発されている。しかしながら、より複雑な岩盤破砕に伴う多成分ＡＥ波形を対象にしたものは少なく、アルゴリズムも人間の目視作業の流れに則ったものは存在しなかった。
【０００３】
地震観測の技術分野において、これまでに、発表されている論文としては、例えば、次に説明する非特許文献１、非特許文献２のようなものがある。
【０００４】
非特許文献１において、発表されている内容は、現在も広く地震観測の分野で用いられている局所定常ＡＲ（Autoregressive）モデルを用いた手法に関するものであり、この論文においては、何種類かのモデルの用い方が検討されて、Ｐ波およびＳ波は共に基本的に一つのアルゴリズムに基づいて自動読み取りを行っているものが示されている。この手法では、Ｓ波について振動状態の利用は無く、岩盤破砕時の多成分ＡＥ波形への適用は行われていない。
【０００５】
また、非特許文献２に示されるように、岩盤破砕に伴う多成分（３成分）ＡＥ波形を対象にして１観測点でのＡＥ源位置標定法・３軸ホドグラム法を前提にした自動読み取り法が検討されているが、ここにおいても、基本的に、Ｓ波振動状態に関する情報は利用せずに、振幅情報にのみ立脚した信号処理を行う方法が取られている。従来においても、地震波のＰ波およびＳ波の両方を対象に検討が行われたが、現在では、このような論文の内容が、多成分ＡＥ波形の現場解析で利用されることは無い。
【非特許文献１】
横田 崇・周 勝奎・溝上 恵・中村 功（1981）：地震波データの自動検測方式とオンライン処理システムにおける稼動実験, Bull. Earthq. Res. Inst., 55, 449-484.
【非特許文献２】
Nagano, K., Niitsuma, H., and Chubachi, N., 1989, Automatic algorithm for triaxial hodogram source location in downhole acoustic emission measurement. Geophysics, 54, No. 4, p. 508-513.
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
地熱開発などにおいて利用される岩盤破砕時に発生するアコースティックエミッション（ＡＥ、ここでは微小地震とも呼ばれるもの）波形は、地震波に比べて波形が複雑であることが多いうえ、大量に連続的に発生する。微弱なＡＥ波形の観測手法としては、少数観測点においてＡＥセンサとして坑井内多成分弾性波検出器を設置して観測する方法が想定されるが、その場合には、より複雑なＳ波の読み取りも一般に必要である。
【０００７】
また、従来において、地震観測などで開発された単純あるいは単一の手法に依存するＰ波およびＳ波の初動の自動読み取り法は、これまで、実際のＡＥ波形の読み取り方法として適用されることはほとんど無かった。このため、結果的に、目視による波形観察と３次元粒子運動軌跡観察により、手作業でＰ波およびＳ波の初動読み取りが行われることが、一般的であった。
【０００８】
例えば、発明者らも参加した２０００年ソルツ高温岩体テストサイト（フランス）で行われた水圧破砕時のＡＥ（微小地震）観測では、現場でのＡＥ発生位置の速報を２人交代２４時間体制の目視作業で行うことが試みられた。しかしながら、ＡＥ発生総数が膨大であるため、多大なる労力に比して、全記録数の僅か２％程度しか解析結果を得ることができなかった。
【０００９】
このように、これまでのＡＥ波形の読み取り方法において、Ｓ波の読み取り方法としては、Ｐ波読み取りと同様に振幅変化や統計モデルを利用した手法が試みられているが、Ｓ波の性状とは無関係である手法に基づいており、誤差の原因となっていた。特に、Ｓ波の振動方向に関する情報は、目視作業では頻繁に用いられていたが、自動読み取りには適用されてこなかった。
【００１０】
また、これまでのほとんどのＡＥ波形の自動読み取りの場合、計算処理の時間短縮を重視して、ひとつの信号処理法が支配的であることが多く、複雑な多成分ＡＥ波形を読みとる場合に対する適用性は高くは無かった。
【００１１】
一方、近年の超解像ＡＥマッピング法の開発や、そのＡＥを用いる解析手法の応用分野の広がり、適用事例の広がりに伴い、対象分野においては初動読み取り誤差を極力少なくすることが求められている。初動読み取り結果は、後々の解析手法に影響を与えることから、数ポイント程度のズレを問題にすることも頻繁に起こってきている。このため、地震観測で広く実用的に用いられている局所定常ＡＲモデルを用いる手法も、波の不連続点に読み取りポイントが必ずしも一致しないという面が問題になっている。
【００１２】
本発明は、上記のような問題点を解決するためになさたれものであり、本発明の目的は、多成分ＡＥ波形の初動検出方法を提供することにある。具体的に、本発明の目的は、第１に、複雑な多成分ＡＥ波形を対象にした目視作業と遜色無い実用的な自動読み取り手法を提供することができ、また、第２に、Ｓ波性状を反映した初動の読み取り方法を提供することができ、第３に、より高度な解析手法に適用可能である不連続点を初動到来点として正確に読み取る手法を提供することができる多成分ＡＥ波形の初動検出方法を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記のような目的を達成するため、本発明による多成分ＡＥ波形の初動検出方法は、基本原理として、波形振幅変化や局所定常ＡＲモデルを用いる手法に加えて、Ｓ波振動方向の評価と波の不連続点検出を行い、複数の要素を組み合わせて目視作業による解析の流れに則った方法で、高精度に多成分ＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動の自動検出を行う。
【００１４】
具体的には、本発明による多成分ＡＥ波形の初動検出方法は、複数の観測点における多成分ＡＥセンサにより検出したＡＥ信号を取得し、取得したＡＥ信号の信号波形の波形記録を行うと共に、検出した信号波形における信号対雑音比をチャンネルごとに判定して、信号対雑音比が高いチャンネルを選択し、選択したチャンネルからＡＥ信号の信号波形のエネルギー変化の解析により、多成分ＡＥ波形から初動を検出する方法であって、Ｐ波とＳ波の検出対象時間範囲をそれぞれ設定するステップと、前記検出対象時間範囲においてＰ波初動検出処理を行うステップと、前記検出対象時間範囲においてＳ波初動検出処理を行うステップと、前記Ｐ波初動検出処理およびＳ波初動検出処理に基づき、Ｐ波初動読み取りポイントの観測点の間の相互関係から矛盾がないようにＳ波読み取りポイントの不整合除去を行うステップとを備える。
【００１５】
また、この多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、Ｐ波初動検出処理を行うステップは、１つの観測点について、検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、波形のエネルギー変化が顕著である点と局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点とを算出して１次Ｐ波到来ポイント候補点とする第１ステップと、前記波形のエネルギー変化が顕著である点および前記変化点の前後で波形エネルギーの変化率を計算し、変化が大なものを２次Ｐ波到来ポイント候補点とする第２ステップと、前記２次Ｐ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出し、前記２次Ｐ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｐ波到来ポイント候補点とする第３ステップと、前記最終Ｐ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｐ波到来ポイント候補点をＰ波読み取りポイントとする第４ステップと、前記第１ステップ〜第４ステップの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＰ波読み取りポイントを得る第５ステップとを備えることを特徴とするものである。
【００１６】
また、この多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、Ｓ波初動検出処理を行うステップは、１つの観測点について、検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、前記Ｐ波読み取りポイント付近で、時間−周波数領域での振動方向解析を行い、Ｐ波到来方向を抽出する第６ステップと、前記抽出したＰ波到来方向がＰ軸に一致するように、ＡＥ波形の３成分波形をＰ−ＳＶ−ＳＨ系に座標変換する第７ステップと、波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、さらに時間−周波数領域での振動方向解析によりＰ波到来方向と振動方向の直交度が最大になる直交度最大点を、１次Ｓ波到来ポイント候補点として算出すると共に、Ｓ波エネルギーの最大点を算出する第８ステップと、直交度最大点との差が所定のしきい値以下のとき、波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、直交度最大点、Ｓ波エネルギーの最大点の前後での波形エネルギーの変化率をそれぞれ計算し、変化が最大なものを２次Ｓ波到来ポイント候補点とする第９ステップと、２次Ｓ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出すると共に、２次Ｓ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｓ波到来ポイント候補点とする第１０ステップと、最終Ｓ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｓ波到来ポイント候補点をＳ波読み取りポイントとする第１１ステップと、前記第６ステップ〜第１１ステップの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＳ波読み取りポイントを得る第１２ステップとを備えることを特徴とするものである。
【００１７】
また、この多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、Ｓ波読み取りポイントの不整合除去を行うステップは、各観測点におけるＳ波読み取りポイントの観測点間の大小関係が、各観測点におけるＰ波読み取りポイントにおける観測点間の大小関係と矛盾がないことを条件に、Ｓ波読み取りポイントから読み取り異常のものを削除することを特徴とするものである。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施する場合の形態について、図面を参照して具体的に説明する。図５は、本発明の多成分ＡＥ波形の初動検出方法を一形態で実施する場合のシステムの構成の概略を説明する図である。図において、１０はＡＥ信号伝送のためのネットワーク、１１〜１３は複数の各観測点の多成分ＡＥセンサ、２０はデータ処理装置、２１はＡＥ信号波形記録装置、２２は波形解析処理装置である。
【００１９】
複数の各観測点に設けられて、ＡＥ信号を検出する多成分ＡＥセンサ１１〜１３は、ＡＥ信号伝送のためのネットワーク１０を介して、ＡＥ信号波形に対するデータ処理を行うデータ処理装置２０に接続されている。データ処理装置２０には、データ処理を行ったデータを記憶する共に、多成分ＡＥセンサ１１〜１３からのＡＥ信号波形を記録するためのＡＥ信号波形記録装置２１、ＡＥ波形に対する波形解析などの特別なデータ処理を行うための波形解析処理装置２２が接続されている。なお、この波形解析処理装置２２が行うデータ処理を、データ処理装置２０において行われるようにシステムを構成しても良い。また、図示されないが、データ処理装置２０には、ＡＥ波形解析のデータ処理のためのコマンドを入力する入力装置、データ処理した結果を所望の表示形態で画面表示するための表示装置や、ＡＥ波形などを印刷文書データとして出力するための印刷装置が接続されている。
【００２０】
多成分ＡＥセンサ１１〜１３は、地熱開発、石油開発、炭酸ガスの地中貯留などでの地下計測を行う場合には、ＡＥ信号を３成分以上の多成分で検出するための坑井内弾性波検出器が用いられる。また、多成分ＡＥセンサ１１〜１３からの信号は直接にデータ処理装置２０に入力されるようにしても良い。
【００２１】
本発明による多成分ＡＥ波形の初動検出方法の理解を容易とするため、目視作業によるＡＥ波形の初動の判定方法について、作業工程順に説明する。
【００２２】
《目視作業での流れ》
工程１：観測波形全体を眺め、大雑把にＰ波およびＳ波の受信されている範囲を定める。
工程２：大雑把なＰ波付近をチャンネル毎に拡大表示させて、エネルギーの変化、受信状態（周波数や信号分散）の変化に注目し、さらに詳しくＰ波到来候補点を決める。
工程３：Ｐ波到来候補点付近を極端に拡大し、波形記録に不連続が生じているポイントにＰ波到来候補点を一致させて、Ｐ波初動読み取り点とする。
工程４：Ｐ波読み取り点付近の３次元粒子運動軌跡を表示し、Ｐ波到来方向を表示する。
工程５：大雑把に定めたＳ波受信範囲において、エネルギー変化、受信状態（周波数や信号分散）の変化からＳ波到来候補点を定める。
工程６：Ｓ波到来候補点付近で３次元粒子運動軌跡を観察し、Ｐ波到来方向との直交度が急増するポイントを見つける。
工程７：直交度の急増ポイントの前で、波形記録に不連続が生じているポイントをみつけて、Ｓ波初動の読み取り点とする。
工程８：工程２〜工程７を使用する観測点のすべてについて行い、最後に観測点間相互関係についてＰ波初動とＳ波初動で矛盾の生じているものをＰ波を優先して削除する。
【００２３】
このような目視作業によるＡＥ波形の初動の判定方法に対応して、本発明による多成分ＡＥ波形の初動検出方法においては、その各作業工程を自動化して、機械的に処理するため、前述したようなシステム構成を用いて、データ処理を行って、多成分ＡＥ波形の初動検出を行う。次に、自動化して機械的に処理するための多成分ＡＥ波形の初動検出方法について説明する。この場合についても、理解を容易とするため、上述した目視作業によるＡＥ波形の初動の判定方法に対応して説明する。
【００２４】
《自動初動検出の流れ》
＜前処理＞
工程１：波形記録（例：３成分×３観測点＋１成分×２観測点＝１１チャンネルなど）のうち、チャンネル毎にＳＮ比を評価し、最も良好のものを選択する。この波形のエネルギー変化の解析により、大雑把なＰ波とＳ波の検出対象時間範囲（Ｐ波初動解析のための基準点をｂａｓｅＰ、Ｓ波初動解析のための基準点をｂａｓｅＳとする）をそれぞれ設定する。
【００２５】
＜Ｐ波検出部分の処理＞
工程２：１つの観測点Ａについて、基準点basePの周辺において、波形のエネルギー変化が顕著である点（Pc1a）、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点（Pc1b）を１次Ｐ波到来ポイント候補点として算出する。
工程３：点（Pc1a）および変化点（Pc1b）の前後での波形エネルギーの変化率を計算し、変化が大なものを２次Ｐ波到来ポイント候補点（Pc2）とする。
工程４：２次Ｐ波到来ポイント候補点（Pc2）の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出する（１）。２次Ｐ波到来ポイント候補点（Pc2）に最も近い不連続点を、最終Ｐ波到来ポイント候補点（Pc）とする。
工程５：最終Ｐ波到来ポイント候補点（Pc）の前後において有意なエネルギー変化が確認されたなら、最終Ｐ波到来ポイント候補点（Pc）をＰ波読み取りポイント（Pc-A）として採用する。
工程６：工程２〜工程５を全観測点に適用して処理を行い、各観測点Ａ〜ＥにおけるＰ波読み取りポイント（Pc-A）〜（Pc-E）を得る。
【００２６】
＜Ｓ波検出部分の処理＞
工程７：１つの観測点Ａについて、基準点baseSの周辺において、Ｐ波の読み取りポイント（Pc-A）付近で、時間−周波数領域での振動方向解析（２）を行って、Ｐ波到来方向（θA）を抽出する。
工程８：Ｐ波到来方向（θA）の方向がP軸に一致するように、３成分波形（Ｘ−Ｙ−Ｚ）をＰ−ＳＶ−ＳＨ系に座標変換する。
工程９：波形のエネルギー変化が顕著である点（Sc1a）、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点（Sc1b）、時間−周波数領域での振動方向解析（２）によりＰ波到来方向（θA）の方向と振動方向の直交度が最大になる直交度最大点（Sc1c）を１次Ｓ波到来ポイント候補点として算出すると共に、Ｓ波エネルギーの最大点を求めて（Sc-max）とする。
工程１０：直交度最大点（Sc1c）との差が所定のしきい置Ｔ１以下のとき、先に算出した波形のエネルギー変化が顕著である点（Sc1a）、変化点（Sc1b）、直交度最大点（Sc1c）、Ｓ波エネルギーの最大点（Sc-max）の前後での波形エネルギーの変化率をそれぞれ計算し、変化が最大なものを２次Ｓ波到来ポイント候補点（Sc2）とする。
工程１１：２次Ｓ波到来ポイント候補点（Sc2）の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出する。２次Ｓ波到来ポイント候補点（Sc2）に最も近い不連続点を、最終Ｓ波到来ポイント候補点（Sc）とする。
工程１２：最終Ｓ波到来ポイント候補点（Sc）の前後で有意なエネルギー変化が確認されたなら、最終Ｓ波到来ポイント候補点（Sc）をＳ波読み取りポイント（Sc-A）として採用する。
工程１３：工程７〜工程１２を全観測点に適用し、各観測点Ａ〜ＥにおけるＳ波読み取りポイント（Sc-A）〜（Sc-E）を得る。
工程１４：各観測点Ａ〜ＥにおけるＳ波読み取りポイント（Sc-A）〜（Sc-E）の観測点間の大小関係が各観測点Ａ〜ＥにおけるＰ波読み取りポイント（Pc-A）〜（Pc-E）における観測点間の大小関係と矛盾がないことを条件に、各観測点Ａ〜ＥにおけるＳ波読み取りポイント（Sc-A）〜（Sc-E）から読み取り異常のものを削除する。
【００２７】
＜最終表示の処理＞
工程１５：以上の操作を全対象波形データについて実施し、ＰおよびＳ波の初動の自動読み取りが完了する。
工程１６：読み取りポイントを元にして、ＡＥ源位置標定などの解析を行い、所望の表示形態で表示出力する。
【００２８】
以上のような各工程のデータ処理を行うことにより、目視作業による詳細解析の流れを完全に踏襲しながら、自動で多成分ＡＥ波形からのＰ波およびＳ波の初動の検出が可能となる。
【００２９】
これらの処理においては、一部において、グラフィックユーザインタフェース処理を介しての操作者によるコマンド入力を受け付けながらデータ処理装置による処理によって実行されるが、各観測点からＡＥ信号を取り込みながらＡＥ波形に対するデータ処理が自動化されるようにシステム構成されても良い。
【００３０】
図１は、本発明によるＡＥ波形の自動初動検出処理の流れを説明するフローチャートである。この処理は、前述したシステム構成におけるデータ処理装置において実行される。この処理では、前処理として、複数の観測点における多成分ＡＥセンサにより検出したＡＥ信号を取得し、取得したＡＥ信号の信号波形の波形記録を行うと共に、検出した信号波形における信号対雑音比をチャンネルごとに判定して、信号対雑音比が高いチャンネルを選択する。そして、選択したチャンネルからＡＥ信号の信号波形のエネルギー変化の解析により、Ｐ波とＳ波の検出対象時間範囲をそれぞれ設定する。これらの処理は、各観測点毎のＡＥ信号について行う。
【００３１】
このため、初動検出処理を自動化して処理する場合は、処理の流れの制御として、各観測点毎のＡＥ信号について行うため、未処理イベントがあるか否かを判定する（ステップ１００）。そして、未処理イベントがある場合に、検出対象範囲決定の処理を行う（ステップ１０１）。次に、Ｐ波未検出の観測点があるか否かを判定し、前記検出対象時間範囲においてＰ波未検出の観測点がある場合にＰ波初動検出処理を行い（ステップ１０２，１０３）、次に、Ｓ波未検出の観測点があるか否かを判定し、前記検出対象時間範囲においてＳ波未検出の観測点がある場合にＳ波初動検出処理を行う（ステップ１０４，１０５）。そして、Ｐ波初動検出処理およびＳ波初動検出処理に基づき、Ｐ波初動読み取りポイントの観測点の間の相互関係から矛盾がないようにＳ波読み取りポイントの不整合除去を行う（ステップ１０６）、最終表示を行って、次の観測点における処理を行うために、ステップ１００に戻り、処理を続行する。
【００３２】
なお、このＳ波読み取りポイントの不整合除去を行う場合には、各観測点におけるＳ波読み取りポイントの観測点間の大小関係が、各観測点におけるＰ波読み取りポイントにおける観測点間の大小関係と矛盾がないことを条件に、Ｓ波読み取りポイントから読み取り異常のものを削除する。
【００３３】
図２は、検出対象範囲決定処理を説明するフローチャートである。検出対象範囲の決定の処理では、各観測点から伝送されて記録されているＡＥ波形の記録から基本波形記録の選択を行い、例えば、観測している波形記録のうち最大ＳＮ比の波形トレースを選択し（ステップ２０１）、波形エネルギー変化解析を行って（ステップ２０２）、検出対象範囲を決定する（ステップ２０３）。この検出対象範囲の決定では、基準点として、Ｐ波初動解析のための基準点ｂａｓｅＰ、Ｓ波初動解析のための基準点ｂａｓｅＳを決定して、また、検出範囲幅を設定する（ステップ２０３）。
【００３４】
図３は、Ｐ波初動検出処理を説明するフローチャートである。多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、まず、Ｐ波初動検出処理が、各観測点について行われる。図３に示すように、未処理観測点があるか否かを判定し、未処理観測点がある場合に処理を行う（ステップ３００）。１つの観測点について、波形エネルギー変化解析の処理を行い、検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、波形のエネルギー変化が顕著である点と局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点とを算出して１次Ｐ波到来ポイント候補点とする（ステップ３０１）。次に、局所定常ＡＲモデル解析を行い（ステップ３０２）、前記波形のエネルギー変化が顕著である点および前記変化点での波形エネルギーの変化率を計算し、変化が大なものを２次Ｐ波到来ポイント候補点とする。そして、２次候補点の選択の処理（ステップ３０３）を行い、２次Ｐ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出し、前記２次Ｐ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｐ波到来ポイント候補点とする（ステップ３０４）。最終Ｐ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｐ波到来ポイント候補点をＰ波読み取りポイントとする（ステップ３０５）。そして、これらの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＰ波読み取りポイントを得る。
【００３５】
図４は、Ｓ波初動検出処理を説明するフローチャートである。Ｓ波初動検出処理についても各観測点について行われる。図４に示すように、未処理観測点があるか否かを判定し、未処理観測点がある場合に処理を行う（ステップ４００）。１つの観測点について検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、前記Ｐ波読み取りポイント付近で、時間−周波数領域での振動方向解析を行い、Ｐ波到来方向を抽出する（ステップ４０１）。次に、抽出したＰ波到来方向がＰ軸に一致するように、ＡＥ波形の３成分波形をＰ−ＳＶ−ＳＨ系に座標変換する（ステップ４０２）。次に、波形エネルギー変化解析の処理、局所定常ＡＲモデル解析の処理を行い（ステップ４０３、４０４）、波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、さらに時間−周波数領域での振動方向解析によりＰ波到来方向と振動方向の直交度が最大になる直交度最大点を、１次Ｓ波到来ポイント候補点として算出すると共に、Ｓ波エネルギーの最大点を算出する（ステップ４０５、４０６）。そして、直交度最大点との差が所定のしきい値以下のとき、波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、直交度最大点、Ｓ波エネルギーの最大点の前後での波形エネルギーの変化率をそれぞれ計算し、変化が最大なものを２次Ｓ波到来ポイント候補点とする（ステップ４０７、４０８）。次に、２次Ｓ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出すると共に、２次Ｓ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｓ波到来ポイント候補点として（ステップ４０９）、最終Ｓ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｓ波到来ポイント候補点をＳ波読み取りポイントとする（ステップ４１０）。これらの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＳ波読み取りポイントを得る。
【００３６】
次に、前述した各処理において用いられるウェーブレット変換による不連続点検出について説明する。ウェーブレット変換は積分変換の一種であり、連続ウェーブレット変換は
【数１】
で与えられる。ａ，ｂは拡大倍率と時刻に関する位置を表すパラメータでスケールとシフトと呼ばれる。ｈ（ｔ）はアナライジングウェーブレットと呼ばれる関数で、＊は複素共益を示す。アナライジングウェーブレットとして、時間と周波数に関する不確定性が最小であるガボール関数を用いる。ガボール関数は、
【数２】
で与えられる。ウェーブレット変換を用いて波の不連続点を検出するため、位相指標を用いる。これはウェーブレット係数の位相を積分したもので、以下の関数の実部で表される。
【数３】
ｗ（ａ）は正規化のための関数であり、次式で表される。
【数４】
ウェーブレット変換の特徴の一つとしては、「シフト−スケール（時間−周波数）平面上でウェーブレット係数の位相を表示したとき等位相線が不連続点の存在する時刻に向かって収束する」ということがあり、このため、不連続点近傍で位相指標は高い値を示し、それ以外では、位相が一定でないために小さい値を示す。しきい値を与えて位相指標を評価することにより、波の不連続点の検出が可能である。
【００３７】
次に、時間−周波数領域での振動方向解析について説明する。連続ウェーブレット変換の定義式において、以下のようなMayer’s waveletと呼ばれるアナライジングウェーブレットを用いることにより、正規直交基底を有するウェーブレット変換を行う。メイヤーズウェーブレット（Mayer's wavelet）は、次のように定義される。
【数５】
【００３８】
正規直交基底を有するため、３成分信号にウェーブレット変換を適用した場合、成分間のエネルギーの相互関係は完全に保持されるので正確な３次元粒子運動の解析に応用可能である。一方、ウェーブレット変換は信号の時間−周波数表現の一種であるとみなせるので、これを用いてパワースペクトルおよびクロススペクトルを算出し、時間−周波数領域での分散共分散行列すなわちスペクトル行列が、以下のように定義できる。
【数６】
この行列は、ウェーブレット変換で言うところのスケールとシフトの関数であるが、これらはそれぞれ周波数と時刻に相当するため、完全に時間−周波数領域の情報として取り扱うことができ、振動方向の時間−周波数領域での解析は、行列の第一固有値と第一固有ベクトルを用いて行う。固有値、固有ベクトルは、通常の共分散行列と同様に導出できる。
【００３９】
Ｐ波到来方向はＰ波初動時刻付近の第一固有ベクトル方向Ｄｉｒ（Ｐｐ，ｆ）から求められる。これは周波数の関数であるが、通常ノイズの周波数を避けるとともに、３次元粒子運動がもっとも直線的になる周波数の値を用いる。３次元粒子運動の直線性は例えば第一主成分寄与率から評価できる。
【００４０】
また、Ｓ波の受信状態は、Ｐ波到来方向Ｄｉｒ（Ｐｐ，ｆ）と時々刻々と変化する波の振動方向（第一固有ベクトル方向）Ｄｉｒ（ｔ，ｆ）が成す角Ａｎｇ（ｔ，ｆ）を算出することにより評価される。ここでは、評価対象の時間範囲内で、Ａｎｇ（ｔ，ｆ）が最大（＜９０°）となる時刻ｔを、Ｓ波が最も優勢に受信されている時刻としている。
【００４１】
【実施例】
本発明によるＡＥ波形の初動検出方法を評価するため、具体的に、２０００年にソルツ高温岩体テストサイト（フランス）で記録された１１チャンネル（３成分×３観測点、１成分×２観測点）波形データを用いて、本発明による初動検出方法によるデータ処理についての検討を行った。これについて説明する。
【００４２】
図６は、ウェーブレット変換による不連続点検出結果を説明する図である。図６においては、上部側に２つの正弦波（２５ｋＨｚおよび５０ｋＨｚ）の重ね合わせによるシミュレーション波形を示し、下部側に位相指標による不連続点検出結果を示している。上部側の図において点線部分が不連続点である。下部側の図において色の濃い部分が、推定された不連続を表している。このように、ウェーブレット変換による不連続点検出のシミュレーション例のように、微妙な波の不連続点を抽出することが可能である。
【００４３】
図７は、ウェーブレット変換を用いた時間−周波数領域での振動方向解析の例を説明する図である。図７においては、Ｐ波到来方向と波が成す角度を時間−周波数領域で表示しており、Ｓ波到来付近ではその角度が大きくなっていることが分かる。図７の上部側の図は、ソルツ２０００年の観測波形例を示しており、下部側の図において、Ｐ波振動方向に対する各時刻の波の振動方向が成す角の時間−周波数領域での変化の例を示している。図中の点線で囲んだ付近がＳ波の到来に対応しているものである。
【００４４】
図８は、Ｐ波の自動読み取り結果と目視および従来法（ＡＲモデル）との比較を説明するための図であり、図９は、Ｓ波の自動読み取り結果と目視および従来法（ＡＲモデル）との比較を説明するための図である。従来法では、波の不連続点と無関係な、やや後ろの点が読まれているが、本方法では目視と同じ点を検出している。本方法では振動方向の情報を利用しているため、目視に近い点が検出されている。
【００４５】
図８および図９に示すように、ソルツ地域の観測波形について、本発明による初動検出方法により、自動処理によってＰ波およびＳ波の初動の読み取りを行った例では、Ｓ波を含めて、高精度に初動の自動での読み取りが行えていることが分かる。比較のために、一般的な局所定常ＡＲモデルのみを用いた読み取り結果を同時に示している。このように、本発明による初動検出方法によると、従来法に比べて目視作業に近い読み取りが自動で行えている。
【００４６】
このように、Ｐ波の読み取りが目視と同様に不連続点に一致するようになり、また、Ｓ波の目視とのズレも改善される傾向となっている。従来法でも地震観測に対しては十分な精度であったと思われるが、読み取りポイントが波の不連続点に一致するなど、本発明による初動検出方法では、岩盤破砕時のＡＥの超解像マッピングに求められる、目視作業と遜色が無い正確さが達成できている。
【００４７】
図１０は、目視によるＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動検出値により計算されたＡＥ源分布（左：３４７２点）を示す図であり、図１１は、自動読み取りにより計算されたＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動検出値によるＡＥ源分布（右：３３２２点）を示す図である。図１０および図１１を比較して参照すると、自動処理においても、地下構造の解釈に繋がるＡＥ源分布の主要構造は、目視による結果とほぼ一致している。
【００４８】
初動読み取りの処理効率は、目視作業に比べて大幅に改善され、約１０倍の処理速度の改善が見られている。図１２に示している表は、作業効率の改善について示している。この表により理解されることは、慎重な目視作業による初動の読み取り結果が、現場でのデータ取得後数ヵ月後に公表されたが、本発明による初動検出方法により、それを類似した正確さで数日間で達成することが可能になることが分かる。また、前述したように、これを元にするＡＥ源分布（図１０および図１１）についても、目視作業によるものとほとんど変わらない正確さのものが、ＡＥの観測期間内に導出できることが分かる。
【００４９】
このように、本発明の初動検出方法によると、岩盤破砕時に観測される３成分ＡＥ波形を対象とする複数の信号処理手法を組み合わせた人間による目視作業の流れを模擬した高精度なＰ波およびＳ波初動の自動読み取り法が提供され、時間−周波数領域の振動方向解析を用いたＰ波振動方向との直交性評価によるＳ波受信状態の評価法に用いることができ、また、ウェーブレット変換による不連続点検出を利用した初動時刻の正確な決定法が提供される。
【００５０】
【発明の効果】
本発明の初動検出方法によると、従来法の適用が困難であった岩盤破砕時の多成分ＡＥ波形に対して、Ｐ波およびＳ波の自動初動読み取りが適用可能になる。従来法では、Ｓ波の正常な読み取りが困難であったり、波の不連続点と無関係な点を読み取ってしまったりしていたが、本発明の方法によって、目視作業と同等の正確さで自動読み取りが可能になる。目視作業に対して１０倍程度改善される処理効率についても、正確さを考慮すれば、再読み取り作業が不要になるので、十分有用なレベルである。
【００５１】
また、本発明の初動検出方法により、岩盤破砕が発生しているその場での、ＡＥ源発生位置推定が実施できるようになり、地熱開発だけでなく、ＣＯ２地中貯留などの際の安全監視的な用途にも利用可能である。また、本発明によって、複雑な多成分ＡＥ解析技術も現場で直ちに利用できることが想定でき、幅広い分野に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるＡＥ波形の自動初動検出処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２】自動初動検出処理における検出対象範囲決定処理を説明するフローチャートである。
【図３】自動初動検出処理のＰ波初動検出処理を説明するフローチャートである。
【図４】自動初動検出処理のＳ波初動検出処理を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の多成分ＡＥ波形の初動検出方法を一形態で実施する場合のシステムの構成の概略を説明する図である。
【図６】ウェーブレット変換による不連続点検出結果を説明する図である。
【図７】ウェーブレット変換を用いた時間−周波数領域での振動方向解析の例を説明する図である。
【図８】Ｐ波の自動読み取り結果と目視および従来法（ＡＲモデル）との比較を説明するための図である。
【図９】Ｓ波の自動読み取り結果と目視および従来法（ＡＲモデル）との比較を説明するための図である。
【図１０】目視によるＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動検出値により計算されたＡＥ源分布（左：３４７２点）を示す図である。
【図１１】自動読み取りにより計算されたＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動検出値によるＡＥ源分布（右：３３２２点）を示す図である。
【図１２】自動処理による作業効率を説明する図である。
【符号の説明】
１０…ＡＥ信号伝送のためのネットワーク、
１１〜１３…各観測点の多成分ＡＥセンサ、
２０…データ処理装置、
２１…ＡＥ信号波形記録装置、
２２…波形解析処理装置。
【発明の属する技術分野】
本発明は、多成分ＡＥ（アコースティックエミッション）波形の初動検出方法に関するものであり、微小地震の波形、また、例えば、地熱貯留層水圧破砕時などに発生する多成分ＡＥ波形の初動を効率的に検出するための方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
地震観測を中心に、観測波形から地震波のＰ波およびＳ波の自動読み取り法が開発されている。しかしながら、より複雑な岩盤破砕に伴う多成分ＡＥ波形を対象にしたものは少なく、アルゴリズムも人間の目視作業の流れに則ったものは存在しなかった。
【０００３】
地震観測の技術分野において、これまでに、発表されている論文としては、例えば、次に説明する非特許文献１、非特許文献２のようなものがある。
【０００４】
非特許文献１において、発表されている内容は、現在も広く地震観測の分野で用いられている局所定常ＡＲ（Autoregressive）モデルを用いた手法に関するものであり、この論文においては、何種類かのモデルの用い方が検討されて、Ｐ波およびＳ波は共に基本的に一つのアルゴリズムに基づいて自動読み取りを行っているものが示されている。この手法では、Ｓ波について振動状態の利用は無く、岩盤破砕時の多成分ＡＥ波形への適用は行われていない。
【０００５】
また、非特許文献２に示されるように、岩盤破砕に伴う多成分（３成分）ＡＥ波形を対象にして１観測点でのＡＥ源位置標定法・３軸ホドグラム法を前提にした自動読み取り法が検討されているが、ここにおいても、基本的に、Ｓ波振動状態に関する情報は利用せずに、振幅情報にのみ立脚した信号処理を行う方法が取られている。従来においても、地震波のＰ波およびＳ波の両方を対象に検討が行われたが、現在では、このような論文の内容が、多成分ＡＥ波形の現場解析で利用されることは無い。
【非特許文献１】
横田 崇・周 勝奎・溝上 恵・中村 功（1981）：地震波データの自動検測方式とオンライン処理システムにおける稼動実験, Bull. Earthq. Res. Inst., 55, 449-484.
【非特許文献２】
Nagano, K., Niitsuma, H., and Chubachi, N., 1989, Automatic algorithm for triaxial hodogram source location in downhole acoustic emission measurement. Geophysics, 54, No. 4, p. 508-513.
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
地熱開発などにおいて利用される岩盤破砕時に発生するアコースティックエミッション（ＡＥ、ここでは微小地震とも呼ばれるもの）波形は、地震波に比べて波形が複雑であることが多いうえ、大量に連続的に発生する。微弱なＡＥ波形の観測手法としては、少数観測点においてＡＥセンサとして坑井内多成分弾性波検出器を設置して観測する方法が想定されるが、その場合には、より複雑なＳ波の読み取りも一般に必要である。
【０００７】
また、従来において、地震観測などで開発された単純あるいは単一の手法に依存するＰ波およびＳ波の初動の自動読み取り法は、これまで、実際のＡＥ波形の読み取り方法として適用されることはほとんど無かった。このため、結果的に、目視による波形観察と３次元粒子運動軌跡観察により、手作業でＰ波およびＳ波の初動読み取りが行われることが、一般的であった。
【０００８】
例えば、発明者らも参加した２０００年ソルツ高温岩体テストサイト（フランス）で行われた水圧破砕時のＡＥ（微小地震）観測では、現場でのＡＥ発生位置の速報を２人交代２４時間体制の目視作業で行うことが試みられた。しかしながら、ＡＥ発生総数が膨大であるため、多大なる労力に比して、全記録数の僅か２％程度しか解析結果を得ることができなかった。
【０００９】
このように、これまでのＡＥ波形の読み取り方法において、Ｓ波の読み取り方法としては、Ｐ波読み取りと同様に振幅変化や統計モデルを利用した手法が試みられているが、Ｓ波の性状とは無関係である手法に基づいており、誤差の原因となっていた。特に、Ｓ波の振動方向に関する情報は、目視作業では頻繁に用いられていたが、自動読み取りには適用されてこなかった。
【００１０】
また、これまでのほとんどのＡＥ波形の自動読み取りの場合、計算処理の時間短縮を重視して、ひとつの信号処理法が支配的であることが多く、複雑な多成分ＡＥ波形を読みとる場合に対する適用性は高くは無かった。
【００１１】
一方、近年の超解像ＡＥマッピング法の開発や、そのＡＥを用いる解析手法の応用分野の広がり、適用事例の広がりに伴い、対象分野においては初動読み取り誤差を極力少なくすることが求められている。初動読み取り結果は、後々の解析手法に影響を与えることから、数ポイント程度のズレを問題にすることも頻繁に起こってきている。このため、地震観測で広く実用的に用いられている局所定常ＡＲモデルを用いる手法も、波の不連続点に読み取りポイントが必ずしも一致しないという面が問題になっている。
【００１２】
本発明は、上記のような問題点を解決するためになさたれものであり、本発明の目的は、多成分ＡＥ波形の初動検出方法を提供することにある。具体的に、本発明の目的は、第１に、複雑な多成分ＡＥ波形を対象にした目視作業と遜色無い実用的な自動読み取り手法を提供することができ、また、第２に、Ｓ波性状を反映した初動の読み取り方法を提供することができ、第３に、より高度な解析手法に適用可能である不連続点を初動到来点として正確に読み取る手法を提供することができる多成分ＡＥ波形の初動検出方法を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記のような目的を達成するため、本発明による多成分ＡＥ波形の初動検出方法は、基本原理として、波形振幅変化や局所定常ＡＲモデルを用いる手法に加えて、Ｓ波振動方向の評価と波の不連続点検出を行い、複数の要素を組み合わせて目視作業による解析の流れに則った方法で、高精度に多成分ＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動の自動検出を行う。
【００１４】
具体的には、本発明による多成分ＡＥ波形の初動検出方法は、複数の観測点における多成分ＡＥセンサにより検出したＡＥ信号を取得し、取得したＡＥ信号の信号波形の波形記録を行うと共に、検出した信号波形における信号対雑音比をチャンネルごとに判定して、信号対雑音比が高いチャンネルを選択し、選択したチャンネルからＡＥ信号の信号波形のエネルギー変化の解析により、多成分ＡＥ波形から初動を検出する方法であって、Ｐ波とＳ波の検出対象時間範囲をそれぞれ設定するステップと、前記検出対象時間範囲においてＰ波初動検出処理を行うステップと、前記検出対象時間範囲においてＳ波初動検出処理を行うステップと、前記Ｐ波初動検出処理およびＳ波初動検出処理に基づき、Ｐ波初動読み取りポイントの観測点の間の相互関係から矛盾がないようにＳ波読み取りポイントの不整合除去を行うステップとを備える。
【００１５】
また、この多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、Ｐ波初動検出処理を行うステップは、１つの観測点について、検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、波形のエネルギー変化が顕著である点と局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点とを算出して１次Ｐ波到来ポイント候補点とする第１ステップと、前記波形のエネルギー変化が顕著である点および前記変化点の前後で波形エネルギーの変化率を計算し、変化が大なものを２次Ｐ波到来ポイント候補点とする第２ステップと、前記２次Ｐ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出し、前記２次Ｐ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｐ波到来ポイント候補点とする第３ステップと、前記最終Ｐ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｐ波到来ポイント候補点をＰ波読み取りポイントとする第４ステップと、前記第１ステップ〜第４ステップの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＰ波読み取りポイントを得る第５ステップとを備えることを特徴とするものである。
【００１６】
また、この多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、Ｓ波初動検出処理を行うステップは、１つの観測点について、検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、前記Ｐ波読み取りポイント付近で、時間−周波数領域での振動方向解析を行い、Ｐ波到来方向を抽出する第６ステップと、前記抽出したＰ波到来方向がＰ軸に一致するように、ＡＥ波形の３成分波形をＰ−ＳＶ−ＳＨ系に座標変換する第７ステップと、波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、さらに時間−周波数領域での振動方向解析によりＰ波到来方向と振動方向の直交度が最大になる直交度最大点を、１次Ｓ波到来ポイント候補点として算出すると共に、Ｓ波エネルギーの最大点を算出する第８ステップと、直交度最大点との差が所定のしきい値以下のとき、波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、直交度最大点、Ｓ波エネルギーの最大点の前後での波形エネルギーの変化率をそれぞれ計算し、変化が最大なものを２次Ｓ波到来ポイント候補点とする第９ステップと、２次Ｓ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出すると共に、２次Ｓ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｓ波到来ポイント候補点とする第１０ステップと、最終Ｓ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｓ波到来ポイント候補点をＳ波読み取りポイントとする第１１ステップと、前記第６ステップ〜第１１ステップの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＳ波読み取りポイントを得る第１２ステップとを備えることを特徴とするものである。
【００１７】
また、この多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、Ｓ波読み取りポイントの不整合除去を行うステップは、各観測点におけるＳ波読み取りポイントの観測点間の大小関係が、各観測点におけるＰ波読み取りポイントにおける観測点間の大小関係と矛盾がないことを条件に、Ｓ波読み取りポイントから読み取り異常のものを削除することを特徴とするものである。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施する場合の形態について、図面を参照して具体的に説明する。図５は、本発明の多成分ＡＥ波形の初動検出方法を一形態で実施する場合のシステムの構成の概略を説明する図である。図において、１０はＡＥ信号伝送のためのネットワーク、１１〜１３は複数の各観測点の多成分ＡＥセンサ、２０はデータ処理装置、２１はＡＥ信号波形記録装置、２２は波形解析処理装置である。
【００１９】
複数の各観測点に設けられて、ＡＥ信号を検出する多成分ＡＥセンサ１１〜１３は、ＡＥ信号伝送のためのネットワーク１０を介して、ＡＥ信号波形に対するデータ処理を行うデータ処理装置２０に接続されている。データ処理装置２０には、データ処理を行ったデータを記憶する共に、多成分ＡＥセンサ１１〜１３からのＡＥ信号波形を記録するためのＡＥ信号波形記録装置２１、ＡＥ波形に対する波形解析などの特別なデータ処理を行うための波形解析処理装置２２が接続されている。なお、この波形解析処理装置２２が行うデータ処理を、データ処理装置２０において行われるようにシステムを構成しても良い。また、図示されないが、データ処理装置２０には、ＡＥ波形解析のデータ処理のためのコマンドを入力する入力装置、データ処理した結果を所望の表示形態で画面表示するための表示装置や、ＡＥ波形などを印刷文書データとして出力するための印刷装置が接続されている。
【００２０】
多成分ＡＥセンサ１１〜１３は、地熱開発、石油開発、炭酸ガスの地中貯留などでの地下計測を行う場合には、ＡＥ信号を３成分以上の多成分で検出するための坑井内弾性波検出器が用いられる。また、多成分ＡＥセンサ１１〜１３からの信号は直接にデータ処理装置２０に入力されるようにしても良い。
【００２１】
本発明による多成分ＡＥ波形の初動検出方法の理解を容易とするため、目視作業によるＡＥ波形の初動の判定方法について、作業工程順に説明する。
【００２２】
《目視作業での流れ》
工程１：観測波形全体を眺め、大雑把にＰ波およびＳ波の受信されている範囲を定める。
工程２：大雑把なＰ波付近をチャンネル毎に拡大表示させて、エネルギーの変化、受信状態（周波数や信号分散）の変化に注目し、さらに詳しくＰ波到来候補点を決める。
工程３：Ｐ波到来候補点付近を極端に拡大し、波形記録に不連続が生じているポイントにＰ波到来候補点を一致させて、Ｐ波初動読み取り点とする。
工程４：Ｐ波読み取り点付近の３次元粒子運動軌跡を表示し、Ｐ波到来方向を表示する。
工程５：大雑把に定めたＳ波受信範囲において、エネルギー変化、受信状態（周波数や信号分散）の変化からＳ波到来候補点を定める。
工程６：Ｓ波到来候補点付近で３次元粒子運動軌跡を観察し、Ｐ波到来方向との直交度が急増するポイントを見つける。
工程７：直交度の急増ポイントの前で、波形記録に不連続が生じているポイントをみつけて、Ｓ波初動の読み取り点とする。
工程８：工程２〜工程７を使用する観測点のすべてについて行い、最後に観測点間相互関係についてＰ波初動とＳ波初動で矛盾の生じているものをＰ波を優先して削除する。
【００２３】
このような目視作業によるＡＥ波形の初動の判定方法に対応して、本発明による多成分ＡＥ波形の初動検出方法においては、その各作業工程を自動化して、機械的に処理するため、前述したようなシステム構成を用いて、データ処理を行って、多成分ＡＥ波形の初動検出を行う。次に、自動化して機械的に処理するための多成分ＡＥ波形の初動検出方法について説明する。この場合についても、理解を容易とするため、上述した目視作業によるＡＥ波形の初動の判定方法に対応して説明する。
【００２４】
《自動初動検出の流れ》
＜前処理＞
工程１：波形記録（例：３成分×３観測点＋１成分×２観測点＝１１チャンネルなど）のうち、チャンネル毎にＳＮ比を評価し、最も良好のものを選択する。この波形のエネルギー変化の解析により、大雑把なＰ波とＳ波の検出対象時間範囲（Ｐ波初動解析のための基準点をｂａｓｅＰ、Ｓ波初動解析のための基準点をｂａｓｅＳとする）をそれぞれ設定する。
【００２５】
＜Ｐ波検出部分の処理＞
工程２：１つの観測点Ａについて、基準点basePの周辺において、波形のエネルギー変化が顕著である点（Pc1a）、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点（Pc1b）を１次Ｐ波到来ポイント候補点として算出する。
工程３：点（Pc1a）および変化点（Pc1b）の前後での波形エネルギーの変化率を計算し、変化が大なものを２次Ｐ波到来ポイント候補点（Pc2）とする。
工程４：２次Ｐ波到来ポイント候補点（Pc2）の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出する（１）。２次Ｐ波到来ポイント候補点（Pc2）に最も近い不連続点を、最終Ｐ波到来ポイント候補点（Pc）とする。
工程５：最終Ｐ波到来ポイント候補点（Pc）の前後において有意なエネルギー変化が確認されたなら、最終Ｐ波到来ポイント候補点（Pc）をＰ波読み取りポイント（Pc-A）として採用する。
工程６：工程２〜工程５を全観測点に適用して処理を行い、各観測点Ａ〜ＥにおけるＰ波読み取りポイント（Pc-A）〜（Pc-E）を得る。
【００２６】
＜Ｓ波検出部分の処理＞
工程７：１つの観測点Ａについて、基準点baseSの周辺において、Ｐ波の読み取りポイント（Pc-A）付近で、時間−周波数領域での振動方向解析（２）を行って、Ｐ波到来方向（θA）を抽出する。
工程８：Ｐ波到来方向（θA）の方向がP軸に一致するように、３成分波形（Ｘ−Ｙ−Ｚ）をＰ−ＳＶ−ＳＨ系に座標変換する。
工程９：波形のエネルギー変化が顕著である点（Sc1a）、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点（Sc1b）、時間−周波数領域での振動方向解析（２）によりＰ波到来方向（θA）の方向と振動方向の直交度が最大になる直交度最大点（Sc1c）を１次Ｓ波到来ポイント候補点として算出すると共に、Ｓ波エネルギーの最大点を求めて（Sc-max）とする。
工程１０：直交度最大点（Sc1c）との差が所定のしきい置Ｔ１以下のとき、先に算出した波形のエネルギー変化が顕著である点（Sc1a）、変化点（Sc1b）、直交度最大点（Sc1c）、Ｓ波エネルギーの最大点（Sc-max）の前後での波形エネルギーの変化率をそれぞれ計算し、変化が最大なものを２次Ｓ波到来ポイント候補点（Sc2）とする。
工程１１：２次Ｓ波到来ポイント候補点（Sc2）の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出する。２次Ｓ波到来ポイント候補点（Sc2）に最も近い不連続点を、最終Ｓ波到来ポイント候補点（Sc）とする。
工程１２：最終Ｓ波到来ポイント候補点（Sc）の前後で有意なエネルギー変化が確認されたなら、最終Ｓ波到来ポイント候補点（Sc）をＳ波読み取りポイント（Sc-A）として採用する。
工程１３：工程７〜工程１２を全観測点に適用し、各観測点Ａ〜ＥにおけるＳ波読み取りポイント（Sc-A）〜（Sc-E）を得る。
工程１４：各観測点Ａ〜ＥにおけるＳ波読み取りポイント（Sc-A）〜（Sc-E）の観測点間の大小関係が各観測点Ａ〜ＥにおけるＰ波読み取りポイント（Pc-A）〜（Pc-E）における観測点間の大小関係と矛盾がないことを条件に、各観測点Ａ〜ＥにおけるＳ波読み取りポイント（Sc-A）〜（Sc-E）から読み取り異常のものを削除する。
【００２７】
＜最終表示の処理＞
工程１５：以上の操作を全対象波形データについて実施し、ＰおよびＳ波の初動の自動読み取りが完了する。
工程１６：読み取りポイントを元にして、ＡＥ源位置標定などの解析を行い、所望の表示形態で表示出力する。
【００２８】
以上のような各工程のデータ処理を行うことにより、目視作業による詳細解析の流れを完全に踏襲しながら、自動で多成分ＡＥ波形からのＰ波およびＳ波の初動の検出が可能となる。
【００２９】
これらの処理においては、一部において、グラフィックユーザインタフェース処理を介しての操作者によるコマンド入力を受け付けながらデータ処理装置による処理によって実行されるが、各観測点からＡＥ信号を取り込みながらＡＥ波形に対するデータ処理が自動化されるようにシステム構成されても良い。
【００３０】
図１は、本発明によるＡＥ波形の自動初動検出処理の流れを説明するフローチャートである。この処理は、前述したシステム構成におけるデータ処理装置において実行される。この処理では、前処理として、複数の観測点における多成分ＡＥセンサにより検出したＡＥ信号を取得し、取得したＡＥ信号の信号波形の波形記録を行うと共に、検出した信号波形における信号対雑音比をチャンネルごとに判定して、信号対雑音比が高いチャンネルを選択する。そして、選択したチャンネルからＡＥ信号の信号波形のエネルギー変化の解析により、Ｐ波とＳ波の検出対象時間範囲をそれぞれ設定する。これらの処理は、各観測点毎のＡＥ信号について行う。
【００３１】
このため、初動検出処理を自動化して処理する場合は、処理の流れの制御として、各観測点毎のＡＥ信号について行うため、未処理イベントがあるか否かを判定する（ステップ１００）。そして、未処理イベントがある場合に、検出対象範囲決定の処理を行う（ステップ１０１）。次に、Ｐ波未検出の観測点があるか否かを判定し、前記検出対象時間範囲においてＰ波未検出の観測点がある場合にＰ波初動検出処理を行い（ステップ１０２，１０３）、次に、Ｓ波未検出の観測点があるか否かを判定し、前記検出対象時間範囲においてＳ波未検出の観測点がある場合にＳ波初動検出処理を行う（ステップ１０４，１０５）。そして、Ｐ波初動検出処理およびＳ波初動検出処理に基づき、Ｐ波初動読み取りポイントの観測点の間の相互関係から矛盾がないようにＳ波読み取りポイントの不整合除去を行う（ステップ１０６）、最終表示を行って、次の観測点における処理を行うために、ステップ１００に戻り、処理を続行する。
【００３２】
なお、このＳ波読み取りポイントの不整合除去を行う場合には、各観測点におけるＳ波読み取りポイントの観測点間の大小関係が、各観測点におけるＰ波読み取りポイントにおける観測点間の大小関係と矛盾がないことを条件に、Ｓ波読み取りポイントから読み取り異常のものを削除する。
【００３３】
図２は、検出対象範囲決定処理を説明するフローチャートである。検出対象範囲の決定の処理では、各観測点から伝送されて記録されているＡＥ波形の記録から基本波形記録の選択を行い、例えば、観測している波形記録のうち最大ＳＮ比の波形トレースを選択し（ステップ２０１）、波形エネルギー変化解析を行って（ステップ２０２）、検出対象範囲を決定する（ステップ２０３）。この検出対象範囲の決定では、基準点として、Ｐ波初動解析のための基準点ｂａｓｅＰ、Ｓ波初動解析のための基準点ｂａｓｅＳを決定して、また、検出範囲幅を設定する（ステップ２０３）。
【００３４】
図３は、Ｐ波初動検出処理を説明するフローチャートである。多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、まず、Ｐ波初動検出処理が、各観測点について行われる。図３に示すように、未処理観測点があるか否かを判定し、未処理観測点がある場合に処理を行う（ステップ３００）。１つの観測点について、波形エネルギー変化解析の処理を行い、検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、波形のエネルギー変化が顕著である点と局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点とを算出して１次Ｐ波到来ポイント候補点とする（ステップ３０１）。次に、局所定常ＡＲモデル解析を行い（ステップ３０２）、前記波形のエネルギー変化が顕著である点および前記変化点での波形エネルギーの変化率を計算し、変化が大なものを２次Ｐ波到来ポイント候補点とする。そして、２次候補点の選択の処理（ステップ３０３）を行い、２次Ｐ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出し、前記２次Ｐ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｐ波到来ポイント候補点とする（ステップ３０４）。最終Ｐ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｐ波到来ポイント候補点をＰ波読み取りポイントとする（ステップ３０５）。そして、これらの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＰ波読み取りポイントを得る。
【００３５】
図４は、Ｓ波初動検出処理を説明するフローチャートである。Ｓ波初動検出処理についても各観測点について行われる。図４に示すように、未処理観測点があるか否かを判定し、未処理観測点がある場合に処理を行う（ステップ４００）。１つの観測点について検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、前記Ｐ波読み取りポイント付近で、時間−周波数領域での振動方向解析を行い、Ｐ波到来方向を抽出する（ステップ４０１）。次に、抽出したＰ波到来方向がＰ軸に一致するように、ＡＥ波形の３成分波形をＰ−ＳＶ−ＳＨ系に座標変換する（ステップ４０２）。次に、波形エネルギー変化解析の処理、局所定常ＡＲモデル解析の処理を行い（ステップ４０３、４０４）、波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、さらに時間−周波数領域での振動方向解析によりＰ波到来方向と振動方向の直交度が最大になる直交度最大点を、１次Ｓ波到来ポイント候補点として算出すると共に、Ｓ波エネルギーの最大点を算出する（ステップ４０５、４０６）。そして、直交度最大点との差が所定のしきい値以下のとき、波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、直交度最大点、Ｓ波エネルギーの最大点の前後での波形エネルギーの変化率をそれぞれ計算し、変化が最大なものを２次Ｓ波到来ポイント候補点とする（ステップ４０７、４０８）。次に、２次Ｓ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出すると共に、２次Ｓ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｓ波到来ポイント候補点として（ステップ４０９）、最終Ｓ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｓ波到来ポイント候補点をＳ波読み取りポイントとする（ステップ４１０）。これらの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＳ波読み取りポイントを得る。
【００３６】
次に、前述した各処理において用いられるウェーブレット変換による不連続点検出について説明する。ウェーブレット変換は積分変換の一種であり、連続ウェーブレット変換は
【数１】
【数２】
【数３】
【数４】
【００３７】
次に、時間−周波数領域での振動方向解析について説明する。連続ウェーブレット変換の定義式において、以下のようなMayer’s waveletと呼ばれるアナライジングウェーブレットを用いることにより、正規直交基底を有するウェーブレット変換を行う。メイヤーズウェーブレット（Mayer's wavelet）は、次のように定義される。
【数５】
正規直交基底を有するため、３成分信号にウェーブレット変換を適用した場合、成分間のエネルギーの相互関係は完全に保持されるので正確な３次元粒子運動の解析に応用可能である。一方、ウェーブレット変換は信号の時間−周波数表現の一種であるとみなせるので、これを用いてパワースペクトルおよびクロススペクトルを算出し、時間−周波数領域での分散共分散行列すなわちスペクトル行列が、以下のように定義できる。
【数６】
【００３９】
Ｐ波到来方向はＰ波初動時刻付近の第一固有ベクトル方向Ｄｉｒ（Ｐｐ，ｆ）から求められる。これは周波数の関数であるが、通常ノイズの周波数を避けるとともに、３次元粒子運動がもっとも直線的になる周波数の値を用いる。３次元粒子運動の直線性は例えば第一主成分寄与率から評価できる。
【００４０】
また、Ｓ波の受信状態は、Ｐ波到来方向Ｄｉｒ（Ｐｐ，ｆ）と時々刻々と変化する波の振動方向（第一固有ベクトル方向）Ｄｉｒ（ｔ，ｆ）が成す角Ａｎｇ（ｔ，ｆ）を算出することにより評価される。ここでは、評価対象の時間範囲内で、Ａｎｇ（ｔ，ｆ）が最大（＜９０°）となる時刻ｔを、Ｓ波が最も優勢に受信されている時刻としている。
【００４１】
【実施例】
本発明によるＡＥ波形の初動検出方法を評価するため、具体的に、２０００年にソルツ高温岩体テストサイト（フランス）で記録された１１チャンネル（３成分×３観測点、１成分×２観測点）波形データを用いて、本発明による初動検出方法によるデータ処理についての検討を行った。これについて説明する。
【００４２】
図６は、ウェーブレット変換による不連続点検出結果を説明する図である。図６においては、上部側に２つの正弦波（２５ｋＨｚおよび５０ｋＨｚ）の重ね合わせによるシミュレーション波形を示し、下部側に位相指標による不連続点検出結果を示している。上部側の図において点線部分が不連続点である。下部側の図において色の濃い部分が、推定された不連続を表している。このように、ウェーブレット変換による不連続点検出のシミュレーション例のように、微妙な波の不連続点を抽出することが可能である。
【００４３】
図７は、ウェーブレット変換を用いた時間−周波数領域での振動方向解析の例を説明する図である。図７においては、Ｐ波到来方向と波が成す角度を時間−周波数領域で表示しており、Ｓ波到来付近ではその角度が大きくなっていることが分かる。図７の上部側の図は、ソルツ２０００年の観測波形例を示しており、下部側の図において、Ｐ波振動方向に対する各時刻の波の振動方向が成す角の時間−周波数領域での変化の例を示している。図中の点線で囲んだ付近がＳ波の到来に対応しているものである。
【００４４】
図８は、Ｐ波の自動読み取り結果と目視および従来法（ＡＲモデル）との比較を説明するための図であり、図９は、Ｓ波の自動読み取り結果と目視および従来法（ＡＲモデル）との比較を説明するための図である。従来法では、波の不連続点と無関係な、やや後ろの点が読まれているが、本方法では目視と同じ点を検出している。本方法では振動方向の情報を利用しているため、目視に近い点が検出されている。
【００４５】
図８および図９に示すように、ソルツ地域の観測波形について、本発明による初動検出方法により、自動処理によってＰ波およびＳ波の初動の読み取りを行った例では、Ｓ波を含めて、高精度に初動の自動での読み取りが行えていることが分かる。比較のために、一般的な局所定常ＡＲモデルのみを用いた読み取り結果を同時に示している。このように、本発明による初動検出方法によると、従来法に比べて目視作業に近い読み取りが自動で行えている。
【００４６】
このように、Ｐ波の読み取りが目視と同様に不連続点に一致するようになり、また、Ｓ波の目視とのズレも改善される傾向となっている。従来法でも地震観測に対しては十分な精度であったと思われるが、読み取りポイントが波の不連続点に一致するなど、本発明による初動検出方法では、岩盤破砕時のＡＥの超解像マッピングに求められる、目視作業と遜色が無い正確さが達成できている。
【００４７】
図１０は、目視によるＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動検出値により計算されたＡＥ源分布（左：３４７２点）を示す図であり、図１１は、自動読み取りにより計算されたＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動検出値によるＡＥ源分布（右：３３２２点）を示す図である。図１０および図１１を比較して参照すると、自動処理においても、地下構造の解釈に繋がるＡＥ源分布の主要構造は、目視による結果とほぼ一致している。
【００４８】
初動読み取りの処理効率は、目視作業に比べて大幅に改善され、約１０倍の処理速度の改善が見られている。図１２に示している表は、作業効率の改善について示している。この表により理解されることは、慎重な目視作業による初動の読み取り結果が、現場でのデータ取得後数ヵ月後に公表されたが、本発明による初動検出方法により、それを類似した正確さで数日間で達成することが可能になることが分かる。また、前述したように、これを元にするＡＥ源分布（図１０および図１１）についても、目視作業によるものとほとんど変わらない正確さのものが、ＡＥの観測期間内に導出できることが分かる。
【００４９】
このように、本発明の初動検出方法によると、岩盤破砕時に観測される３成分ＡＥ波形を対象とする複数の信号処理手法を組み合わせた人間による目視作業の流れを模擬した高精度なＰ波およびＳ波初動の自動読み取り法が提供され、時間−周波数領域の振動方向解析を用いたＰ波振動方向との直交性評価によるＳ波受信状態の評価法に用いることができ、また、ウェーブレット変換による不連続点検出を利用した初動時刻の正確な決定法が提供される。
【００５０】
【発明の効果】
本発明の初動検出方法によると、従来法の適用が困難であった岩盤破砕時の多成分ＡＥ波形に対して、Ｐ波およびＳ波の自動初動読み取りが適用可能になる。従来法では、Ｓ波の正常な読み取りが困難であったり、波の不連続点と無関係な点を読み取ってしまったりしていたが、本発明の方法によって、目視作業と同等の正確さで自動読み取りが可能になる。目視作業に対して１０倍程度改善される処理効率についても、正確さを考慮すれば、再読み取り作業が不要になるので、十分有用なレベルである。
【００５１】
また、本発明の初動検出方法により、岩盤破砕が発生しているその場での、ＡＥ源発生位置推定が実施できるようになり、地熱開発だけでなく、ＣＯ２地中貯留などの際の安全監視的な用途にも利用可能である。また、本発明によって、複雑な多成分ＡＥ解析技術も現場で直ちに利用できることが想定でき、幅広い分野に適用できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明によるＡＥ波形の自動初動検出処理の流れを説明するフローチャートである。
【図２】自動初動検出処理における検出対象範囲決定処理を説明するフローチャートである。
【図３】自動初動検出処理のＰ波初動検出処理を説明するフローチャートである。
【図４】自動初動検出処理のＳ波初動検出処理を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の多成分ＡＥ波形の初動検出方法を一形態で実施する場合のシステムの構成の概略を説明する図である。
【図６】ウェーブレット変換による不連続点検出結果を説明する図である。
【図７】ウェーブレット変換を用いた時間−周波数領域での振動方向解析の例を説明する図である。
【図８】Ｐ波の自動読み取り結果と目視および従来法（ＡＲモデル）との比較を説明するための図である。
【図９】Ｓ波の自動読み取り結果と目視および従来法（ＡＲモデル）との比較を説明するための図である。
【図１０】目視によるＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動検出値により計算されたＡＥ源分布（左：３４７２点）を示す図である。
【図１１】自動読み取りにより計算されたＡＥ波形のＰ波およびＳ波の初動検出値によるＡＥ源分布（右：３３２２点）を示す図である。
【図１２】自動処理による作業効率を説明する図である。
【符号の説明】
１０…ＡＥ信号伝送のためのネットワーク、
１１〜１３…各観測点の多成分ＡＥセンサ、
２０…データ処理装置、
２１…ＡＥ信号波形記録装置、
２２…波形解析処理装置。
Claims (3)
- 複数の観測点における多成分ＡＥセンサにより検出したＡＥ信号を取得し、取得したＡＥ信号の信号波形の波形記録を行うと共に、検出した信号波形における信号対雑音比をチャンネルごとに判定して、信号対雑音比が高いチャンネルを選択し、選択したチャンネルからＡＥ信号の信号波形のエネルギー変化の解析により、多成分ＡＥ波形から初動を検出する方法であって、
Ｐ波とＳ波の検出対象時間範囲をそれぞれ設定するステップと、
前記検出対象時間範囲においてＰ波初動検出処理を行うステップと、
前記検出対象時間範囲においてＳ波初動検出処理を行うステップと、
前記Ｐ波初動検出処理およびＳ波初動検出処理に基づき、Ｐ波初動読み取りポイントの観測点の間の相互関係から矛盾がないようにＳ波読み取りポイントの不整合除去を行うステップと、
を備える多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、
Ｐ波初動検出処理を行うステップは、
１つの観測点について、検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、波形のエネルギー変化が顕著である点と局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点とを算出して１次Ｐ波到来ポイント候補点とする第１ステップと、
前記波形のエネルギー変化が顕著である点および前記変化点の前後での波形エネルギーの変化率を計算し、変化が大なものを２次Ｐ波到来ポイント候補点とする第２ステップと、
前記２次Ｐ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出し、前記２次Ｐ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｐ波到来ポイント候補点とする第３ステップと、
前記最終Ｐ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｐ波到来ポイント候補点をＰ波読み取りポイントとする第４ステップと、
前記第１ステップ〜第４ステップの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＰ波読み取りポイントを得る第５ステップと
を備えることを特徴とする多成分ＡＥ波形の初動検出方法。 - 前記請求項１に記載の多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、
Ｓ波初動検出処理を行うステップは、
１つの観測点について、検出対象時間範囲における所定の基準点の周辺において、前記Ｐ波読み取りポイント付近で、時間−周波数領域での振動方向解析を行い、Ｐ波到来方向を抽出する第６ステップと、
前記抽出したＰ波到来方向がＰ軸に一致するように、ＡＥ波形の３成分波形をＰ−ＳＶ−ＳＨ系に座標変換する第７ステップと、
波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、さらに時間−周波数領域での振動方向解析によりＰ波到来方向と振動方向の直交度が最大になる直交度最大点を、１次Ｓ波到来ポイント候補点として算出すると共に、Ｓ波エネルギーの最大点を算出する第８ステップと、
直交度最大点との差が所定のしきい値以下のとき、波形のエネルギー変化が顕著である点、局所定常ＡＲモデルにより決定される変化点、直交度最大点、Ｓ波エネルギーの最大点の前後での波形エネルギーの変化率をそれぞれ計算し、変化が最大なものを２次Ｓ波到来ポイント候補点とする第９ステップと、
２次Ｓ波到来ポイント候補点の周辺で、ガボール関数によるウェーブレット変換を計算し、位相指標から不連続点を算出すると共に、２次Ｓ波到来ポイント候補点に最も近い不連続点を、最終Ｓ波到来ポイント候補点とする第１０ステップと、
最終Ｓ波到来ポイント候補点の前後で有意なエネルギー変化が確認された場合に、当該最終Ｓ波到来ポイント候補点をＳ波読み取りポイントとする第１１ステップと、
前記第６ステップ〜第１１ステップの処理を全観測点に対して行い、各観測点におけるＳ波読み取りポイントを得る第１２ステップと
を備えることを特徴とする多成分ＡＥ波形の初動検出方法。 - 前記請求項２に記載の多成分ＡＥ波形の初動検出方法において、
Ｓ波読み取りポイントの不整合除去を行うステップは、
各観測点におけるＳ波読み取りポイントの観測点間の大小関係が、各観測点におけるＰ波読み取りポイントにおける観測点間の大小関係と矛盾がないことを条件に、Ｓ波読み取りポイントから読み取り異常のものを削除する
ことを特徴とする多成分ＡＥ波形の初動検出方法。
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