KR20220025008A - 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 방법, 장치, 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

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카를로스 라모스 코르도바
베네딕트 프로이
니콜라스 슈탕에
한노 케일
폴크하드 슈피쓰
스테판 베나우
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프라운호퍼 게젤샤프트 쭈르 푀르데룽 데어 안겐반텐 포르슝 에. 베.
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Abstract

실시예들은 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 방법, 컴퓨터 프로그램, 그리고 장치도 다룬다. 상기 방법은 수신기 신호를 획득하는 단계를 포함한다. 상기 수신기 신호는 해저에 있는 상기 하나 이상의 물체에서의 여러 음향 신호들의 산란에 기초한다. 상기 수신기 신호는 다수의 수신기들에 의해 생성된다. 상기 방법은 상기 수신기 신호의 성분들을 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑하는 단계를 더 포함한다. 상기 탐지 그리드는 상기 하나 이상의 물체의 위치로 파악되는 포인트들의 그리드를 나타낸다. 상기 방법은 상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 수신기 신호의 성분들의 이동 시간 보정을 수행하는 단계를 더 포함한다. 상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들을 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 결합하는 단계를 더 포함한다. 상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 상기 하나 이상의 물체를 탐지하는 단계를 더 포함한다. 상기 하나 이상의 물체의 탐지는 상기 하나 이상의 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란에 기초한다.

Description

해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 방법, 장치, 및 컴퓨터 프로그램
실시예들은 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 방법, 컴퓨터 프로그램, 그리고 장치에 관한 것이며, 더욱 구체적으로는, 하나 이상의 물체에서의 음향 신호 산란에 기초하여 상기 물체를 탐지하는 것에 관한 것이나 이것으로 제한되지는 않는다.
해양 퇴적물에 있는 다양한 크기의 물체의 위치를 파악하는 것은, 많은 경우에 있어, 풍력 터빈, 파이프라인, 플랫폼, 케이블 경로, 드릴링과 같이 해저의 경제적 이용은 물론이고 해양 기반시설 건설을 위한 전제 조건이다. 이러한 물체는, 가장 위쪽의 퇴적층에 있는, 빙하 표석(glacial erratics) 또는 그 밖의 지질학적 이질물(geological inhomogeneities)일 수 있음은 물론이고 불발탄(UneXploded Ordnance: UXO)일 수도 있다. 빙하 표석은, 예를 들어, 북해와 발트해의 제4기층에서 그리고 일반적으로 온대 및 고위도의 얕은 바다 지역에서 근해 기반시설(offshore infrastructure) 설치와 관련하여 문제를 야기하는 반면, UXO는, 예를 들어, 북해와 발트해에서 발견되며, 근해 기반시설 건설에 앞서 광범위한 탐지 및 제거가 필요할 수 있다. 2D/3D 반사 지진학(seismology), 고해상도 음향학(high resolution acoustics) 및 자기학(magnetics)과 같은 지하 탐사를 위한 기존의 방법들은 퇴적물에서의 물체 탐지에 대해 서로 다른 한계들을 나타낸다.
해양 퇴적물에 있는 물체의 위치 파악은, 근해 기반시설 개발에 있어서는 물론이고 드릴링 또는 예를 들어 플랫폼 또는 풍력 에너지 터빈의 설치에 있어서, 기존 방법들을 사용해서는 불충분한 정도로밖에 해결될 수 없는 것이 보통인 작업이다.
본 발명은 해저에 있는 하나 이상의 물체의 탐지에 관한 것인데, 이러한 탐지는 상기 하나 이상의 물체에서의 여러 음향 신호들(multiple acoustic signals)의 산란(회절)을 매핑(mapping)하는 수신기 신호(receiver signal)로부터의 데이터를 처리함으로써 가능하게 된다.
본 발명은 하나 이상의 물체를 탐지하기 위하여 상기 하나 이상의 물체에서의 여러 음향 신호들의 산란을 이용하는 것에 기초한다. 상기 산란을 평가할 수 있도록, 본 개시는 상이한 수신기들로부터 및/또는 상이한 시점들로부터 비롯되는 상기 수신기 신호의 성분들을 탐지 그리드(detection grid)의 포인트들에 할당한다. 이들 성분들은 다수의 수신기들로부터 및/또는 다수의 시점들로부터 비롯된 것이기 때문에, 예를 들어 상기 수신기들 사이의 오프셋 및 상기 수신기들과 소스(source) 사이의 오프셋을 보상하기 위해, 상기 성분들에 대해 이동 시간 보정(travel time correction)을 조정한다. 이어서, 이동 시간이 보정된 성분들이 공통 신호(common signal)로 결합되는데["스택킹되는데(stacked)"], 이것은 회절을 이용하여 탐지될 수 있는 특정 깊이(상기 탐지 그리드의 포인트의)에 물체가 존재하는 지의 여부를 파악하는데 사용될 수 있다.
실시예들은 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하는 방법을 창출한다. 상기 방법은 수신기 신호를 획득하는 단계를 포함한다. 상기 수신기 신호는 해저에 있는 상기 하나 이상의 물체에서의 여러 음성 신호들의 산란에 기초한 것이다. 상기 수신기 신호는 다수의 수신기들에 의해 생성된다. 상기 방법은 상기 수신기 신호의 성분들을 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑(grouping)하는 단계를 더 포함한다. 상기 탐지 그리드는 상기 하나 이상의 물체의 위치로 파악되는 포인트들의 그리드를 나타낸다. 상기 방법은 상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 수신기 신호의 성분들의 이동 시간 보정을 수행하는 단계를 더 포함한다. 상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들을 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 결합하는 단계를 더 포함한다. 상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 상기 하나 이상의 물체를 탐지하는 단계를 더 포함한다. 상기 하나 이상의 물체의 탐지는 상기 하나 이상의 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란에 기초한다.
수신기 신호의 성분들을 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑하고, 이동 시간 보정을 수행하고, 이어서 상기 성분들을 결합함으로써, 대형 수신기 어레이에 의해 픽업된 음향 신호의 산란에 기초한 상기 하나 이상의 물체의 탐지가 가능하게 되거나 향상될 수 있다.
예를 들어, 상기 여러 음향 신호들의 파장은 상기 하나 이상의 물체의 예상 크기에 매칭될 수 있다. 이를 통해, 상기 하나 이상의 물체에서의 상기 음향 신호의 산란을 감지할 수 있게 된다. 예를 들어, 상기 다수의 수신기들의 인접 수신기들 사이의 거리는 기껏해야 상기 여러 음향 신호들의 파장의 절반일 수 있다. 이렇게 하면 상기 하나 이상의 물체를 탐지할 때 에일리어싱(aliasing)이 방지된다.
예를 들어, 상기 하나 이상의 물체는 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭에 기초하여 탐지될 수 있다. 예를 들어, 상기 진폭은 탐지 그리드의 포인트에서 물체의 존재를 인지하기 위해 평가 및 시각화하기 용이한 하나의 가능성(possibility)일 수 있다.
일부 실시예들에서, 상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭의 포락선(envelope)을 계산하는 단계를 더 포함한다. 상기 하나 이상의 물체는 상기 포락선에 기초해 탐지될 수 있다. 이를 통해 상기 탐지에 대한 도해 및 해석이 향상될 수 있다.
상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 코히어런스 함수(coherence function)를 계산하는 단계를 더 포함할 수 있다. 상기 코히어런스 함수는 상기 수신기 신호의 시간적으로 연속적인 성분들 사이의 유사성에 기초할 수 있다. 상기 하나 이상의 물체는 상기 코히어런스 함수에 기초해 탐지될 수 있다. 상기 코히어런스 함수는, 예를 들어 후속 단계에서 "이상치(outliers)"를 나타내는 값들에 더 적은 가중치를 부여하기 위하여, 예를 들어 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에서 인접 값들이 얼마나 유사한지를 매핑할 수 있다(즉, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에서 이상치들은 상기 코히어런스 함수에 의해 억제될 수 있다).
일부 실시예들에서, 상기 방법은 상기 포락선에 기초하고 상기 코히어런스 함수에 기초하여 가중 포락선(weighted envelope)을 계산하는 단계를 포함한다. 상기 가중 포락선은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합보다 향상된 해석 가능성과 유익한 가치를 제공한다.
예를 들어, 상기 코히어런스 함수는 유사성 분석(semblance analysis)에 기초할 수 있다. 유사성 분석을 사용하면 상기 수신기 신호에 배경 잡음(background noise)이 존재하더라도 탄성파 데이터(seismic data)의 해상도를 향상시킬 수 있다.
상기 방법은, 상기 하나 이상의 물체 중 더 먼 물체에서의 여러 음향 신호들의 산란에 기초하여 신호 성분들의 신호 증폭을 달성하기 위해, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합을 조정하는 단계를 더 포함할 수 있다. 이것은, 상기 수신기들로부터 더 멀리 떨어져서 발생하는 회절의 진폭의 상대적 근사치를 허용한다.
일부 실시예들에서, 상기 방법은 상기 하나 이상의 물체에서의 음향 신호의 산란의 반사를 확인하는 단계를 더 포함한다. 상기 하나 이상의 물체에서의 음향 신호의 산란의 반사는 상기 하나 이상의 물체의 탐지에 있어서 무시될 수 있다. 예를 들어, 상기 회절의 다른 물체에서의 에코(echoes)는 걸러 내질 수 있다.
일부 실시예들에서, 상기 이동 시간 보정을 위해 일정한 탄성파 속도(constant seismic velocity)를 가정할 수 있다. 이렇게 하면 정확도가 떨어질 수는 있으나 이동 시간 보정의 계산이 단순화될 수 있다.
일부 실시예들에서, 상기 이동 시간 보정은 가능한 탄성파 속도들(possible seismic velocities)의 범위에 대해 수행될 수 있다[소위, 라돈 변환(Radon transform)]. 상기 가능한 탄성파 속도들의 범위로부터 하나의 탄성파 속도가 이동 시간 보정을 위해 선택될 수 있는데, 상기 선택은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 대응하는 결합에서의 국부적 최대치(local maximum)의 크기에 기초한다. 상기 국부적 최대치의 크기는 선택된 평균 속도가 충분히 정확하다는 지표로 사용될 수 있다.
대안적으로, 상기 다수의 수신기들과 상기 탐지 그리드의 포인트들 사이의 상이한 물질층들에 매칭되는 탄성파 속도가 상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 이동 시간 보정을 위해 사용될 수 있다. 이를 통해, 이동 시간 보정의 기초가 되는 탄성파 속도가 가능한 한 정확하게 정의될 수 있다.
적어도 일부 실시예들에서, 상기 다수의 수신기들의 수신기들로부터 그리고 적어도 하나의 상기 음향 신호의 신호 소스로부터 상기 탐지 그리드의 포인트들까지의 거리에 기초하여 상기 수신기 신호의 성분들이 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑된다. 이것은, 예를 들어, 상기 수신기 신호의 어느 성분들이 상기 탐지 그리드 상의 어느 포인트에 대해 고려될 지를 결정하기 위한 기초로 사용될 수 있다.
예를 들어, 상기 수신기 신호의 성분들은 각각의 음향 신호 별로 따로따로 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑될 수 있다[소위, 실제 개구 프로세싱(Real Aperture Processing)].
대안적으로, 상기 수신기 신호의 성분들은 소정의 시간 순서로 결합된 소정 개수의 시점들에 대해 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑될 수 있다[소위, 합성 개구 프로세싱(Synthetic Aperture Processing)]. 이를 통해, 이동 방향으로 해상도를 증가시킬 수 있다.
일부 실시예들에서, 상기 다수의 수신기들의 수신기들로부터 그리고 적어도 하나의 신호 소스로부터 상기 탐지 그리드의 포인트들까지의 소정 거리에 대해 상기 수신기 신호의 성분들이 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑될 수 있다. 이를 통해, 상기 탐지기 그리드의 포인트에 관련될 가능성이 있는 상기 수신기 신호의 성분들을 처리할 수 있다.
적어도 일부 실시예들에서, 상기 수신기 신호는 상기 하나 이상의 물체에서의 여러 음향 신호들의 산란에 기초한 제1 신호 성분을 포함한다. 상기 수신기 신호는 상기 여러 음향 신호들의 반사에 기초한 제2 신호 성분을 더 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 제1 신호 성분에 비해 상대적으로 상기 제2 신호 성분을 억제하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 수신기 신호의 성분들의 그룹핑, 이동 시간 보정의 수행, 이동 시간이 보정된 성분들의 결합, 및/또는 하나 이상의 물체의 탐지는 상기 제1 신호 성분에 (배타적으로 또는 거의 대부분) 기초할 수 있다. 이것은, 회절에 기초한 하나 이상의 물체의 탐지를 용이하게 하거나 향상시키기 위해 상기 수신기 신호로부터 상기 음향 신호들의 반사를 억제 또는 제거하는 것을 가능하게 한다. 다시 말해, 상기 방법은 상기 수신기 신호에서 상기 여러 음향 신호들의 반사를 억제하는 단계를 포함한다.
일부 실시예들에서, 상기 제2 신호 성분을 억제하는 단계, 즉 상기 여러 음향 신호들의 반사를 억제하는 단계는 이동 시간이 보정된 버전(version)의 상기 수신기 신호의 고유값 분해(eigenvalue decomposition)에 기초한다. 이것은 상기 제2 신호 성분에 대한 효율적 억제를 가능하게 한다.
실시예들에서, 상기 적어도 하나의 신호 소스 및 다수의 수신기들은 해저 위의 수면을 따라 선박에 의해 예인될 것이다. 상기 탐지 그리드는, 예를 들어, 2차원 탐지 그리드일 수 있다. 상기 2차원 탐지 그리드는 상기 선박의 이동 방향을 따라 그리고 상기 적어도 하나의 신호 소스 및/또는 다수의 수신기들과 해저 사이의 깊이 축(depth axis)을 따라 확장될 수 있다. 이를 통해, 해저에 있는 물체를 체계적으로 탐지할 수 있다.
또한, 실시예들은 컴퓨터, 프로세서, 컨트롤러 모듈 또는 프로그램 가능한 하드웨어 부품에서 실행될 경우 상기 방법이 실행되도록 하는 프로그램 코드를 갖는 프로그램을 창출한다.
또한, 실시예들은 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 장치를 창출한다. 상기 장치는 수신기 신호를 획득하기 위한 인터페이스를 포함한다. 상기 수신기 신호는 해저에 있는 상기 하나 이상의 물체에서의 여러 음향 신호들의 산란에 기초한다. 상기 수신기 신호는 다수의 수신기들에 의해 생성된다. 상기 장치는 상기 수신기 신호의 성분들을 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑할 수 있도록 구성된 프로세싱 모듈을 더 포함한다. 상기 탐지 그리드는 상기 하나 이상의 물체의 위치로 파악되는 포인트들의 그리드를 나타낸다. 상기 프로세싱 모듈은, 추가적으로, 상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 수신기 신호의 성분들의 이동 시간 보정을 수행할 수 있도록 구성된다. 상기 프로세싱 모듈은, 추가적으로, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들을 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 결합할 수 있도록 구성된다. 상기 프로세싱 모듈은, 추가적으로, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 상기 하나 이상의 물체를 탐지할 수 있도록 구성된다. 상기 하나 이상의 물체의 탐지는 상기 하나 이상의 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란에 기초한다.
이하에서는 장치 및/또는 방법의 일부 예들이 오직 예시적으로만 첨부의 도면들을 참조하여 설명될 것인데, 상기 도면들에서:
도 1a 및 1b는 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 방법의 실시예들의 순서도들을 보여주고;
도 1c는 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 장치의 일 실시예의 블록도를 보여주고;
도 2는 공통-중간-포인트(common-mid-point) 및 공통-단층-포인트(common-fault-point) 분류 원리의 개략도를 보여주며;
도 3a 내지 도 3h는 합성 데이터를 이용한 처리 단계들의 도해(illustration)를 보여준다.
일부 예들이 예시되어 있는 첨부의 도면들을 참조하여 다양한 예들이 이제 더 구체적으로 설명될 것이다. 도면들에서 선, 층 및/또는 영역의 두께는 명확성을 위해 과장되어 있을 수도 있다.
따라서, 다양한 변형들 및 대안적 형태들에 추가 예들이 있을 수 있지만, 이들 중 몇몇 특정 예들이 도면에 도시되고 이하에서 구체적으로 설명될 것이다. 그러나, 이러한 자세한 설명은 추가 예들을 설명된 특정 형태로 제한하지는 않는다. 추가 예들은 본 개시의 범위 내에 드는 모든 변형들, 균등물들, 및 대안 형태들을 모두 커버할 수 있다. 동일 또는 같은 부호는 동일 또는 유사한 구성요소들을 가리키는데, 상기 동일 또는 유사한 구성요소들은 동일 또는 유사한 기능을 제공하면서 서로 간에 동일 또는 변형된 형태로 구현될 수 있다.
한 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어 있다(connected)" 또는 "접속되어 있다(coupled)"고 언급될 경우, 상기 구성요소들은 직접적으로 또는 하나 이상의 중개 구성요소를 통해 연결 또는 접속될 수 있는 것으로 이해될 것이다. 두 개의 구성요소들 A와 B가 "또는(or)"으로 결합되는 경우, 명시적 또는 암시적으로 달리 정의되어 있지 않다면, 모든 가능한 조합들(즉, A 단독, B 단독, 그리고 A와 B)을 나타내는 것으로 이해되어야 한다. 이와 동일한 조합들을 위한 대안적 표현은 "A와 B 중 적어도 하나" 또는 "A 및/또는 B"이다. 이것은 2개를 초과하는 구성요소들의 조합에 대해서도 준용된다.
여기서 특정 예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되는 용어들은 또 다른 예들에 대한 제한으로 작용하여서는 안 된다. "a," "an" 및 "the"와 같은 단수 형태가 사용되면서 단 하나의 구성요소만 반드시 사용되어야 한다고 명시적으로는 물론이고 암시적으로도 규정되어 있지 않는 모든 경우들에 있어서, 추가 예들은 동일한 기능을 구현하기 위해 복수개의 구성요소들을 사용할 수도 있다. 아래에서 어떤 기능이 다수의 구성요소들을 이용하여 구현되는 것으로 설명되는 경우에는, 추가 예들은 그와 동일한 기능을 하나의 구성요소 또는 하나의 처리부(processing entity)를 사용하여 구현할 수 있다. "포함한다(comprises)," "포함하는(comprising)," "포함한다(includes)" 및/또는 "포함하는(including)"의 용어들이 사용되는 경우에는 언급된 특징들(features), 정수들(integers), 단계들(steps), 동작들(operations), 프로세스들(processes), 구성요소들(elements), 부품들(components) 및/또는 이들의 임의의 그룹의 존재를 명시하지만 하나 이상의 다른 특징들, 정수들, 단계들, 동작들, 프로세스들, 구성요소들, 부품들 및/또는 이들의 임의의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다는 것도 또한 이해될 것이다.
달리 정의되지 않는 한, 여기서 사용되는 모든 용어들(기술적 및 과학적 용어들을 포함)은 실시예들이 속하는 기술분야에서의 이들의 통상의 의미로 사용된다.
본 개시의 적어도 일부 실시예들은 포인트 회절기(point diffractors) 처리를 이용한 물체 해저 특성화(object subsurface characterization)를 다룬다. 예를 들어, 음향 소스와 수신기들이 분리되어 있는 배열이 해저 특성화에 사용될 수 있다. 실시예들은 해양 퇴적물에서 포인트 회절기를 탐지하기 위해 탄성파/음향 데이터를 처리하는 것을 포함한다. 데이터 처리는 일련의 데이터 처리 단계들로 나타난다. 이 단계들은 특수 레코딩 기하학적 요구(special recording geometry requirements)를 갖는 탄성파/음향 데이터(즉, 본 명세서에 설명되는 상기 단계들에 의한 처리를 위한 전제조건을 만족하는 데이터)에 최적화되어 있다. 설명되는 상기 데이터 처리는 특수 획득부(specialized acquisition unit)로 획득되는 데이터에 적용되도록 최적화되어 있지만, 상기 처리 단계들은 그 밖의 음향/탄성파 데이터에도 역시 적용될 수 있다. 탄성파 데이터와 음향 데이터라는 용어들은 본 출원에 있어 동의어로 이해되어야 하는데, 상기 데이터의 주파수 성분이 탄성파와 음향 사이의 일반적으로 여겨지는 경계선 범위(약 100-1000 Hz) 상에 있기 때문이다. 그러나, 설명되는 데이터 처리 원리는 이 주파수 범위 밖의 탄성파/음향 데이터에 대해서도 수행될 수 있다.
본 개념의 적어도 일부 실시예들을 위한 전제조건은 (수신기 신호에서) 파동장(wave field)을 시계열로 레코딩하는 것인데, 레코딩 장치와 신호 소스의 위치는 알려져 있고, 상기 소스와 레코딩은 시간적으로 동기화된다. 아래에서 더 구체적으로 설명되는 상기 단계들에 의해, 트랙 그룹들(track groups)의 통계적 평가를 통해 해저 모델(subsurface model)이 얻어진다. 데이터 처리 결과는 탐사 지역의 탄성파/음향 데이터 볼륨인데, 상기 탐사 지역에서 각각의 공간적 위치에 있는 포인트 회절기들은 이들의 진폭(즉, 신호 강도)에 의해 주변환경과 구별될 수 있다. 이 데이터 볼륨은 이후 상기 탐사 지역에 있는 포인트 회절기들의 매핑을 가능하게 한다.
회절파가 중요한 정보를 전달함에도 불구하고, 탄성파 파동장의 이 성분을 해저 조사에서 사용 가능하도록 하는 탐사 지구 물리학 분야에서의 확립된 기술은 거의 없다(Landa and Keydar, 1998: "Seismic monitoring of diffraction images for detection of local heterogeneities"; Moser and Howard, 2008: "Diffraction imaging in depth"). 이러한 회절의 시작 포인트는, 가장 위쪽의 퇴적층에 있는, 빙하 표석 또는 그 밖의 지질학적 이질물일 수 있음은 물론이고 불발탄(UneXploed Ordnace: UXO)일 수도 있다. 이러한 물체 및/또는 이질물은 만약 주변 환경과 물리적 특성 면에서 상이하고 적절한 크기를 가질 경우 포인트 회절을 발생시킨다(즉, 제2 소스로서 파동장을 구형으로 산란시킨다)(Wu and Aki, 1985: "Elastic wave scattering by a random medium and the small-scale inhomogeneities in the lithosphere", 1988: "Introduction: Seismic Wave Scattering in Three-dimensionally Heterogeneous Earth, in: Scattering and Attenuations of Seismic Waves, Part I"). 가장 중요한 물리적 특성은, 일반적으로, 상기 물체 내에서 및/또는 주변 해저에서 탄성파의 전파 속도 및 밀도이다. 탄성파의 파장이 물체를 방사형 공진(radial resonance)으로 여기시키면 적절한 물체 크기가 존재하는 것이다. 이를 위해, 물체의 반경은 상기 파장의 ~20% 내지 ~200%의 크기 범위 내일 수 있다. 매핑될 물체와 매칭되는 획득 파라미터를 갖는 매우 정확하게 레코딩된 파동장에 기초하여, 여기서 설명되는 본 개시는 해양 퇴적물에 있는 다양한 크기의 물체 및 이질물을 매핑하고 특성화할 수 있다.
일반적으로, 해저 아래에 있는 물체의 위치를 파악하는 다수의 방법들이 존재하며, 이들은 각각 특유의 장단점을 갖는다. 요약하면, 현재까지 확립된 탄성파/음향 방법들 모두는 물체(0.5-5 m)를 신뢰성 있게 매핑하기 위한 공간 해상도(spatial resolution)가 부족하거나 퇴적물로의 신호 침투가 지나치게 적다. UXO 탐지를 위한 자성 방법(magnetic methods)은 신뢰도가 낮고 오탐지 가능성이 높다. 이하에서는, 중복을 피하기 위해, 물체 탐지를 위한 탄성파/음향 데이터에 대한 대안적 데이터 처리 옵션들만 설명한다.
일반적으로, 탄성파/음향 데이터에 기초하여 포인트 회절을 매핑하는 두 가지 접근 방식들이 구별될 수 있다: 데이터 마이그레이션 중에 필터가 적용되거나, 또는 파동장의 일부가 원시 데이터 세트로부터 추출된다(Moser and Howard, 2008; Sturzu et al. 2014: "Diffraction imaging using specularity gathers"). 마이그레이션 알고리즘은 회절을 매핑하는 하나의 가능한 방법이다. 탄성파 데이터 분석에 있어서 기울어진 반사체들을 이들의 해저 내 실제 위치로 시프트하고 회절을 이들의 원점(origin)으로 다시 투영하는 단계를 마이그레이션이라고 한다(Yilmaz, 1991: "Seismic data processing. Society of Exploration Geophysicists"). 이 단계는 파동장의 이미지로부터 해저 모형을 생성하는데 사용된다. 마이그레이션 필터로 회절을 매핑하기 위해, 반사(reflections)가 표준 마이그래이션(standard migration) 후 국부적으로 평면으로 근사화될 수 있다는 원리가 이용될 수 있다. 이러한 근사화를 통해, 필터는 반사를 억제하도록 결정될 수 있으며, 두 번째 마이그레이션 단계에서는 원점에서의 회절만이 필터 적용 후 매핑된다(Sturzu et al., 2014). 또한, 마이그레이션을 수행하기 위해서는 전체 데이터 세트가 항상 이용 가능하여야 하기 때문에, 마이그레이션 알고리즘에서는 일반적으로 실시간 처리가 불가능하다. 또한, 마이그레이션 알고리즘은 사용된 정확한 방법론에 따라 상대적으로 높은 계산 노력을 필요로 한다.
파동장으로부터 회절을 추출하기 위해 일반적으로 여러 데이터 처리 단계들이 결합된다. 회절은 반사보다 훨씬 약하기 때문에, 이러한 기술은 일반적으로 반사에 대한 선별적 억제를 목표로 함으로써 이러한 억제 후에 회절과 노이즈만이 데이터 세트에 남도록 한다. 반사 억제는 일반적으로 완벽하지 않으므로 감쇠된 반사가 부분적으로 데이터에 여전히 남아 있다.
회절 매핑의 또 다른 측면은 데이터 분류이다. 분류의 목적은, 특정 회절을 포함하고 수신기에 레코딩된 모든 시계열(all time series)을 하나의 그룹으로 묶는 것이다. 반사 탄성파의 경우, 송신기와 수신기 사이의 중심 포인트들이 서로 가까운 트랙들이 묶인다. 이 중심 포인트는 대략 반사 포인트라고 가정할 수 있다. 이러한 유형의 분류는 회절 매핑에도 종종 사용된다. 그러나, 이 접근 방식은 통계적 관점에서 거의 의미가 없다. 회절은 새로운 2차 소스를 나타내기 때문에, 적어도 일부 실시예들에서, 회절 원점으로부터 특정 거리 내에 있는 모든 시계열이 묶일 수 있다. 이 거리는, 예를 들어, 탄성파 소스가 상기 포인트를 비추는 지의 여부, 거리 증가에 따른 신호 감쇠에도 불구하고 신호 대 잡음 비가 충분히 높은 지의 여부, 및 수신기의 레코딩 시간이 충분한 지의 여부에 따라 결정된다. 트랙은 여러 회절들을 포함할 수 있고, 따라서 서로 다른 그룹들에 할당될 수 있다.
여기에 설명되는 접근 방식은 해저에 있는 특정 물체들이 예를 들어 구면파(spherical waves) 형태로 탄성파를 후방 산란(backscatter)시킨다는 사실에 기반한다. 상기 탄성파가 제어된 방법으로 생성 및 레코딩된다면, 이 물체들이 발견될 수 있는 위치들이 이동 시간 보정 및 통계적 평가를 통해 탐사 방법에서 결정될 수 있다.
도 1a 및 1b는 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 방법의 실시예들의 순서도들을 보여준다. 상기 방법은 수신기 신호를 획득하는 단계(110)를 포함한다. 상기 수신기 신호는 해저에 있는 하나 이상의 물체에서의 여러 음향 신호들의 산란에 기초한 것이다. 상기 수신기 신호는 다수의 수신기들에 의해 생성된다. 상기 방법은 상기 수신기 신호의 성분들을 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑하는 단계(120)를 더 포함한다. 상기 탐지 그리드는 하나 이상의 물체의 위치로 파악되는 포인트들의 그리드를 나타낸다. 상기 방법은 상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 수신기 신호의 성분들의 이동 시간 보정을 수행하는 단계(130)를 더 포함한다. 상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들을 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 결합하는 단계(140)를 더 포함한다. 상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 하나 이상의 물체를 탐지하는 단계(190)를 더 포함한다. 상기 하나 이상의 탐지는 상기 하나 이상의 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란에 기초한다.
도 1c는 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 대응 장치(10)의 일 실시예의 블록도를 보여준다. 상기 장치(10)는 수신기 신호를 획득하기 위한 인터페이스(12)를 포함한다. 상기 장치(10)는 상기 인터페이스(12)에 연결된 프로세싱 모듈(14)을 더 포함한다. 상기 프로세싱 모듈은 도 1a 및/또는 1b의 방법을 수행할 수 있도록 구성된다. 예를 들어, 상기 프로세싱 모듈은 상기 수신기 신호의 성분들을 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑할 수 있도록 구성된다. 또한, 상기 프로세싱 모듈은 상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 수신기 신호의 성분들의 이동 시간 보정을 수행할 수 있도록 구성된다. 또한, 상기 프로세싱 모듈은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들을 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 결합할 수 있도록 구성된다. 또한, 상기 프로세싱 모듈은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 상기 하나 이상의 물체를 탐지할 수 있도록 구성된다.
아래의 설명은 도 1a 및/또는 1b의 방법과 도 1c의 대응 장치(10) 모두를 참조한다.
본 개시의 실시예들은 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 방법과 장치는 물론이고 컴퓨터 프로그램도 다룬다. 용어 "해저"는 본 개시의 맥락에서 제한적으로 해석되어서는 안되며, 실시예들은 강바닥에 있는 물체를 탐지하거나 호수 또는 그 밖의 수역(body of water)의 맨 아래 부분에 있는 물체를 탐지하는데 있어서도 동일하게 적용될 수 있다. 따라서, 본 출원에 비추어 볼 때, 용어 '해저'는 일반적으로 수역의 맨 아래 부분을 포함한다(즉, '강바닥', '호수의 맨 아래 부분' 또는 '호수 바닥'도 포함한다).
예를 들어, 여기서 시스템은 해저 또는 강바닥 밑의 물체(예를 들어, 해저의 퇴적물에 위치한 물체)를 탐지하기 위한 것이다. 예를 들어, 상기 시스템은 해저 밑 10m 이내(또는 15m 이내, 또는 20m 이내)에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하도록 설계될 수 있다. 예를 들어, 상기 시스템의 탐지 깊이는 해저 내로 10m 이상(또는 15m 이상, 또는 20m 이상) 들어갈 수 있다. 상기 하나 이상의 물체는, 예를 들어, 빙하 표석과 같은 해저에 있는 (크고 고립된) 바위 덩어리일 수 있다. 다른 실시예들에서, 상기 하나 이상의 물체는, 예를 들어, 소위 불발탄(UXO)으로 불리는 폭발되지 않은 탄약일 수 있다. 이러한 물체들은 예를 들어 해저 내로 파고 들어가는 기초 위에 풍력 터빈 또는 시추선과 같은 구조물이 해저에 건설될 경우 위험을 초래할 수 있다. 이러한 물체들을 탐지하기 위해, 다른 접근 방식들과는 달리, 실시예들은 신호 소스에 의한 상기 물체들 상에서의 반사를 이용하지 않고 각 물체에서의 음향 신호의 산란을 이용한다. 이러한 산란 효과를 이용하기 위해, 탐지에 사용되는 음향 신호의 파장은 탐지될 물체의 크기에 매칭된다. 탐지의 기반이 될 수 있는 광각 산란을 얻기 위해, 상기 음향 신호의 파장은 상기 물체 자체의 크기와 동일한 크기일 수 있다.
상기 방법은 상기 수신기 신호를 획득하는 단계(110)를 포함한다. 실시예들에서, 상기 수신기 신호는 다수의 수신기들에 의해 생성된다. 상기 다수의 수신기들의 수신기들은, 예를 들어, 수중 소리(underwater sound)를 레코딩하거나 듣기 위해 수중에서 사용될 수 있는 마이크폰인 하이드로폰(hydrophone)일 수 있다. 상기 다수의 수신기들은, 예를 들어, 하나 이상의 물체에서의(그리고, 선택적으로, 해저에서의) 여러 음향 신호들의 산란(그리고, 선택적으로, 반사)에 의해 형성되는 파면(wavefront)을 캡처하고 이 캡처된 파면에 기초하여 상기 수신기 신호를 생성할 수 있도록 구성될 수 있다. 따라서, 상기 다수의 수신기들은 하나 이상의 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란을 적어도 기반으로 하여 상기 수신기 신호를 생성하도록 구성된다.
수신기는 종종 음향 신호의 산란과 반사 모두를 캡처한다. 이 경우, 산란에 기초한 성분과 반사에 기초한 성분이 상기 프로세싱 모듈에 의해 분리될 수 있다. 다시 말해, 상기 수신기 신호는 상기 하나 이상의 물체에서의 음향 여러 신호들의 산란에 기초한 제1 신호 성분을 포함할 수 있다. 상기 수신기 신호는 상기 여러 음향 신호들의 반사에 기초한 제2 신호 성분을 포함할 수 있다. 상기 방법은 상기 제1 신호 성분에 비해 상대적으로 상기 제2 신호 성분을 억제하는 단계(115)를 포함할 수 있다. 상기 수신기 신호의 성분들의 그룹핑, 이동 시간 보정의 수행, 이동 시간이 보정된 성분들의 결합, 및/또는 하나 이상의 물체의 탐지와 같은 후속 처리 단계들은, 예를 들어, 상기 제1 신호 성분에 (배타적으로 또는 거의 대부분) 기초할 수 있다. 다시 말해, 상기 방법은 상기 수신기 신호에서 상기 여러 음향 신호들의 반사(예를 들어, 해저에서의 반사)를 억제하는(예를 들어, 수신된 신호전력을 50% 이상 감쇠시키는) 단계(115)를 포함할 수 있다. 반사에 대한 이동 시간 보정 후에 특이값 분해(SVD)를 기반으로 한 방법론(Bansal and Imhof, 2016: "Diffraction enhancement in prestack seismic data")으로 양호한 결과를 얻을 수 있다. 상기 고유값 분해 후에, 이동 시간 보정이 다시 계산됨으로써 원래의 트랙들이 반사 없이 복원된다. 반사 억제에 대한 그 밖의 접근방식들이 고려될 수 있으며 본 발명에 영향을 주지 않는다. 다시 말해, 상기 제2 신호 성분 또는 상기 반사를 억제하는 단계는 이동 시간이 보정된 버전의 상기 수신기 신호의 고유값 분해에 기초할 수 있다.
일부 실시예들에서, 후방 산란된 파동장이 충분히 밀하게(densely) 샘플링되는 것이 여기서 제시되는 예시적 해결 경로(solution path)에 있어 유리하다. 따라서, 이하에서는, 탄성파가 인공적으로 생성되는 위치[샷 위치(shot locations)] 및 레코딩되는 위치(수신기 위치)가 공간적으로 매우 정밀하게 알려져 있다고 예를 들어 가정한다. 또한, 파(waves)의 발생 시점들이 각 레코딩의 시작과 동기화될 수 있다. 예를 들어, 공간적 및 시간적으로 에일리어싱(aliasing)이 발생하지 않으면, 즉 각각의 파장이 공간적 및 시간적으로 두 번 이상 샘플링되면, 파동장은 충분히 밀하게 샘플링되는 것이다.
적어도 일부 실시예들에서, 상기 음향 신호의 파장은 상기 하나 이상의 물체의 예상 크기에 매칭된다. 예를 들어, 상기 하나 이상의 물체의 예상 크기는 탐지 타겟에 의해 특정되는 값일 수 있다. 예를 들어, 빙하 표석을 발견하여야 하는 경우에는, 탄약 또는 예를 들어 침몰선을 발견하야 하는 경우와는 다른 파장이 사용될 수 있다. 따라서, 상기 여러 음향(또는, 탄성파) 신호들의 파장은 상기 하나 이상의 물체 자체의 예상 크기와 동일한 범위 내일 수 있다. 상기 여러 음향 신호들의 파장은 상기 하나 이상의 물체의 예상 크기의 10% 이상(또는 20% 이상, 30% 이상, 50% 이상)에 해당할 수 있다. 상기 음향 신호들의 파장은, 예를 들어, 상기 하나 이상의 물체의 예상 크기의 최대 1000%(또는 최대 800%, 최대 500%)에 해당할 수 있다. 본 시스템 및 방법은 많은 경우에 있어 빙하 표석 또는 불발탄과 같은 다소 큰 물체를 탐지하기 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 상기 여러 음향 신호들의 파장은 약 50cm 이상(또는 80cm 이상, 100cm 이상, 150cm 이상)일 수 있다. 예를 들어, 상기 여러 음향 신호들의 파장들은 실질적으로 동일(즉, 파장의 5% 미만으로만 상이)할 수 있다. 또한, 상기 다수의 수신기들 중에서 서로 인접하는 수신기들 사이의 거리는, 예를 들어 에일리어싱 방지를 위해, 상기 파장에 따라 결정될 수 있다. 예를 들어, 상기 다수의 수신기들 중에서 서로 인접하는 수신기들 사이의 거리는 기껏해야 상기 여러 음향 신호들의 파장의 절반일 수 있다.
탐사 방법에 있어서, 인공적으로 생성된 탄성파가 도달하는 모든 지점에서, 상술한 특성을 갖는 물체가 이 지점에 위치하는 지의 여부를 이어서 체크할 수 있다. 제한 요소로는 이동 시간의 증가에 따른 탄성파 신호의 감쇠 및 상기 물체의 빔 패턴(beam pattern)이 있다. 탐사 지역에서 포인트 회절기들(point diffractors)의 모드 가능한 위치들을 테스트하기 위해, 음향 데이터에 대해 계산이 수행되는 그리드 형태(예를 들어, 탐지 그리드)가 생성될 수 있다. 일반적 관례를 따라, 개개의 그리드 포인트(상기 탐지 그리드의 포인트)를 CFP로 지칭한다.
도 2는 공통-중간-포인트(common-mid-point)(CMP) 및 공통-단층-포인트(common-fault-point)(CFP) 분류 원리의 개략도를 보여준다. CMP(210)는 소스(214)와 수신기(212) 사이에서 중간 포인트들(216)이 일치하는 수신기들(212)의 시계열을 결합하는 반면, CFP(220)는 포인트 회절 소스(222)로부터 발생하는 2차 구면파(secondary spherical wave)를 포함하는 모든 시계열을 결합한다(도면부호 224는 음향 소스를 나타내고, 도면부호 226은 수신기를 나타냄).
다음 단계에서, CFP들을 체계적으로 체크한다. 이와 관련하여, 상기 CFP들은 상기 탐지 그리드의 포인트들이다. 상기 탐지 그리드의 각 포인트별로 후속 단계들이 수행된다. 예를 들어, 각각의 CFP에서, 도3a-3h에 도시된 그리고 아래에서 구체적으로 설명되는 단계들의 적어도 일부가 동일 순서로 반복된다. 다시 말해, 120-190의 단계들이 상기 탐지 그리드의 각 포인트에 대해 수행될 수 있다. 예를 들어, 상기 수신기 신호의 성분들을 그룹핑하는 단계(120), 이동 시간 보정을 수행하는 단계, 이동 시간이 보정된 성분들을 결합하는 단계, 및 하나 이상의 물체를 탐지하는 단계가 (아래에서 선택적 단계로 설명되는 단계들 역시도) 상기 탐지 그리드의 각 포인트 별로 (따로따로) 수행될 수 있다. 이 접근방식은 상기 해결 경로(solution path)를 하나의 탐사 방법으로 만든다. 테스트 위치에 물체가 있는 경우, 음향 레코딩의 이동 시간 보정에 의해 코히어런트 신호(coherent signal)가 생성된다. 이러한 보정된 코히어런트 신호의 도움으로 상기 하나 이상의 물체가 탐지된다. 해당 위치에 물체가 없으면 코히어런트 신호가 이동 시간 보정에 의해 생성되지 않고, 따라서 탐지가 일어나질 않는다.
개략적 도해들을 이용하여 개개의 처리 단계들이 아래에서 설명된다. 도 3a 내지 도 3h는 합성 데이터를 이용한 처리 단계들의 도해를 보여준다. 소스-수신기 오프셋은 소스로부터 수신기까지의 거리를 나타내는 반면, CFP까지의 거리는 수신기로부터 공통 단층 포인트(Common Fault Point)까지의 거리를 나타낸다; 공통 단층 포인트들(즉, 상기 탐지 그리드의 포인트들)은 산란 소스(source of scattering)의 잠재적 위치들이다.
시리즈의 첫 번째 도해인 도 3a에서, 회절 외에 반사도 포함하는 수신기 신호가 예시되어 있다. 도 3a는 반사가 쌍곡선 분기들(hyperbolic branches)로 보일 수 있는 원시 샷 수집(raw shot gather)의 합성 예를 보여준다. 도 3a는 모델 아티팩트(model artifacts)(302), 해저에 의해 야기된 반사(304), 및 또 다른 그룹의 반사 및 회절(306)을 보여준다. 일반적으로, "해저"로 표시된 해저 반사와 같은 반사는 해양 탄성파 데이터 세트에서 가장 또렷하게 보인다. 샷에 대해 레코딩된 모든 신호들의 원시 데이터 도해에서, 반사는 쌍곡선 분기들처럼 나타난다. 회절은 상기 데이터에 포함되어 있지만 약한 진폭과 반사와는 다른 이동 경로로 인해 이 도해에서는 확인하기 어렵거나 불가능하다. 도 3a 및 도 3b의 x-축은 소스-수신기 오프셋(m 단위)을 나타내는 반면, 도 3a 내지 도 3h의 y-축에는 TWT(양 방향 이동시간: Two-Way-Traveltime)가 ms 단위로 표시된다.
도 3b는 음향 신호 캡처["샷 수집(shot gather)"]에서 회절의 상대적 신호 증폭을 예시한다. 이 신호 증폭은, 예를 들어, 수신기 신호에서 반사를 억제하는 단계(115)에 의해 달성될 수 있다. 이 단계의 목적은 반사에 비해 약한 회절을 증폭시키기 위한 것이다. 이를 위해, 상기 반사는 예를 들어 목표 방식으로 감쇠된다. 이것은 회절과 반사의 이동 시간 곡선들이 상이하기 때문에 가능하다. 도 3b에서, 반사의 감쇠로 인해, 소스-수신기 오프셋에 대해 표시될 때 무질서하게 보이는, 노이즈 그리고 특히 회절(312)이 더 잘 구별될 수 있다. 도시된 바와 같이, 심지어 반사를 억제한 후에도, 샷에 대한 모든 레코딩의 도해에서 회절은 여전히 명확하게 인식될 수 없다. 강한 회절의 경우, 이 단계는 건너뛸 수도 있다. 도 3b에서 모델 아티팩트(314)를 다시 볼 수 있다.
이어서, 상기 수신기 신호의 성분들이 상기 탐지 그리드의 포인트들에 할당된다. 이하에서는, 상기 탐지 그리드의 포인트들 역시도 CFP(공통-단층-포인트)로 지칭한다. 도 3c는, 예를 들어 Kanasewich 및 Phadke에 의해 1988년 "Imaging discontinuities on seismic sections"에서 수행된 바와 같이, 사용되고 있는 탄성파 데이터(상기 수신기 신호의 성분들)를 공통 단층 포인트들로 분류하는 것(상기 수신기 신호의 성분들을 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑하는 것)을 예시한다. CFP로부터 수신기까지의 거리(x-축, 도 3d에서도)에 대한 신호의 도해인 도 3c에서, 회절(322)이 비로소 쌍곡선 분기들로서 확인될 수 있다. 모델 아티팩트(324)는 도 3c에서도 볼 수 있다. 도 3c는 CFP 캡처("CFP 수집")에서 회절을 보여준다.
예를 들어, 통계적 평가를 가능하게 하고 더 나은 도해가 작성될 수 있도록 하기 위하여, 해당 위치에서 물체의 회절을 포함하게 될 모든 샷들과 수신기들이 하나의 CFP로 결합된다. 다시 말해, 상기 수신기 신호는 다수의 수신기들의 성분들과 다수의 샷들(음향 신호들)의 성분들을 포함할 수 있다. 이제 이 성분들이 상기 그리드의 포인트들에 할당된다.
상기 음향 레코딩을 CFP에 할당하는 최소 3가지 선택 가능한 방법들이 있다. CFP 결합(combination)에서 상기 레코딩의 분류 및/또는 도해는 상기 레코딩의 관련 수신기로부터 CFP까지의 거리에 기초하여 일어난다. 다시 말해, 상기 수신기의 성분들이 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑됨에 있어, 상기 다수의 수신기들의 수신기들로부터 그리고 상기 여러 음향 신호들의 하나 이상의 신호 소스로부터 상기 탐지 그리드의 포인트들까지의 거리에 기초하여 그룹핑될 수 있다.
첫 번째 선택 가능한 방법은 소위 실제 개구 프로세싱(Real Aperture Processing)이다. 이 방식에서는, 각각의 샷이 개별적으로 처리된다(즉, 상기 수신기 신호의 성분들이 각각의 음향 신호 별로 따로따로 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑된다). 이를 위하여, 상기 수신기들과 상기 소스의 위치들로부터 시작하여, 상기 탐지 그리드(그리드 형태로 구성될 있음)는 사용된 상기 소스의 특성[예를 들어, 개구 각(aperture angle)]에 따라 결정되는 상기 소스로부터의 최대 거리까지 CFP들에 의해 확장된다. 처리될 샷의 트랙들(즉, 상기 소스의 한 샷에 대한 모든 수신기들의 레코딩)은 상기 탐지 그리드의 각 CFP/포인트로 할당된다.
대안적으로, 예를 들어 합성 개구 프로세싱(Synthetic Aperture Processing), 즉 합성 개구를 이용한 처리가 이용될 수 있다. 합성 개구를 이용할 경우, 여러 음향 신호들을 방출하여 이동 방향의 수신기 개수를 종합적으로 늘릴 수 있다. 결과적으로, 이 접근 방식에서는, 고정 개수의 연속 샷들이 결합된다. 다시 말해, 상기 수신기 신호의 성분들은 소정 시간 순서로 결합된 소정 개수의 시점들에 대해 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑된다. 수신기들과 샷 지점들의 위치를 시작으로 CFP 그리드(탐지 그리드)가 확장된다. 결합된 샷들의 트랙들이 각각의 개별 CFP에 할당된다.
대안적으로, 상기 수신기 신호의 성분들은 순전히 상기 탐지 그리드의 포인트들로부터의 거리에 기초하여 할당될 수 있다(즉, CFP로부터 특정 거리 내에 있는 모든 트랙들이 해당 CFP에 할당된다). 다시 말해, 상기 수신기 신호의 성분들은 상기 다수의 수신기들의 수신기들로부터 그리고 상기 하나 이상의 신호 소스로부터 상기 탐지 그리드의 포인트들까지의 소정 거리에 대해 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑될 수 있다. 상기 거리는 예상되는 회절 쌍곡면(diffraction hyperboloid)의 대부분을 포함할 만큼 충분히 커야 한다. 이 거리를 지나치게 크게 선택하면 신호 품질이 저하된다. 사용 가능한 거리는 원시 데이터로부터 추산되고/추산되거나, 회절의 신호 증폭 후에 포함된 회절 쌍곡면의 크기를 측정함으로써 추산될 수 있다.
이어서, 상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 수신기 신호의 상기 할당된 성분들의 이동 시간 보정이 수행된다. 즉, 상기 수신기들 사이의 그리고 수신기로부터 각각의 포인트까지의 상이한 거리들이 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에서 보상될 수 있도록 하기 위하여, 상기 수신기들과 상기 신호 소스를 상기 탐지 그리드의 포인트로 포지셔닝하는 것이 포함된다. 도 3d는 상기 수신기 신호의 이동 시간 보정을 예시한다. 적절한 이동 시간 보정을 통해, 도 3d에 나타난 바와 같이, 상기 회절이 코히어런트 탄성파 이벤트(coherent seismic event)가 된다. 이동 시간 보정의 목적은 CFP 위치에서 물체의 회절 신호를 보정함으로써 이것이 모든 트랙들에서 동시에 발생하도록 하는 것이다.
여기서, 도면부호 332는 이동 시간이 보정된 회절을 나타내고, 도면부호 334는 회절의 배수(a multiple of the diffraction)를 나타내며, 도면부호 336은 모델 아티팩트(model artifacts)를 나타낸다. 도 3d는 CFP 캡처["CFP 수집, 회절 무브 아웃(Diffraction Move Out)(DiffMO)"]에서 이동 시간이 보정된 회절들을 보여준다.
상이한 이동 시간 보정 방식들을 따를 수 있다. 예를 들어, 이동 시간 보정은 일정한 속도에서 사용될 수 있다. 즉, 상기 이동 시간 보정을 위해 일정한 탄성파 속도(constant seismic velocity)가 가정될 수 있다. 이것은, 일정한 속도가 가정될 때 향상된 2차 이동 시간 보정 식을 가능하게 한다:
여기에서 설명되는 일정한 속도에서의 이동 시간 보정은 포인트 회절에 대한 2차 이동 시간 계산을 기초로 한다(예를 들어, Yilmaz 1991: "Seismic data processing"; Sheriff and Geldart 1995; Clearbout 2010). 상기 보정은, 회절 소스의 공간적 위치 D = (x d , y d , z d ), 수신기의 공간적 위치 R = (x r , y r , z r ), 소스의 공간적 위치 S = (x s , y s , z s ) 및 속도의 제곱 평균 제곱근 v rms 에 의해 결정된다:
식 5:
Figure pct00001
식 5는 상기 소스와 상기 수신기가 해수면에 위치한다는 가정에 기초하여 단순화될 수 있다. 이렇게 하면 z r 및 z s 모두를 0으로 설정할 수 있다. 또한, 상기 소스와 상기 수신기의 위치가 CFP로부터 이들까지의 거리로 축소된다.
식 6:
Figure pct00002
그 결과, 아래의 단순화된 이동 시간 식이 생성된다:
식 7:
Figure pct00003
식 7에서, 수직 이동 시간이 다음의 형태로 포함된다:
식 8:
Figure pct00004
이 수직 이동 시간은 CFP에 있는 포인트 회절기에 대해 일정하므로, DiffMO 보정이 식 7로부터 유도될 수 있다:
식 9:
Figure pct00005
도 3d에서 볼 수 있듯이, 이 식은 CFP에서의 회절을 수평의 코히어런트 이벤트로 보정한다.
대안적으로, 알려지지 않은 속도에 대해서는 예를 들어 라돈 변환(Radon transform)이 이용될 수 있다. 앞서 설명한 이동 시간 보정에 있어 가장 중요한 변수 중 하나는 상기 가정된 탄성파 속도이다. 이것을 알 수 없는 경우, 대안적으로, 이동 시간 보정은 가능한 속도들의 범위에 대해 수행될 수 있다. 다시 말해, 이동 시간 보정은 가능한 탄성파 속도들의 범위에 대해 수행될 수 있다.
처리된 CFP의 데이터에 회절이 포함된 경우, 스택킹된 신호(stacked signal)는 그 위치에서 최대치를 나타내고 가장 적절한 평균 속도를 갖게 될 것이다. 예를 들어, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 대응하는 결합에서의 국부적 최대치의 크기에 기초하여, 상기 가능한 탄성파 속도들의 범위 중에서 하나의 탄성파 속도가 선택될 수 있다. 이러한 방식으로 통해, 산란체(scattering bodies)의 위치 및 평균 속도가 결정될 수 있다. 이 방법론은 신호 데이터 공간으로부터 속도 데이터 공간으로의 변환이 일어난다는 점에서 라돈 변환에 해당한다.
대안적으로, 이동 시간 보정은 알려지지 않은 속도에서 이용될 수 있다. 대부분의 경우, 탄성파 속도 v rms 는, 예를 들어 증가된 탄성파 속도를 갖는 압축 퇴적물 때문에, 이동 시간 증가해도 일정하게 유지된다고 가정할 수 없다. 오히려, 이 속도는 이동 시간의 함수 v rms (TWT)로 가정할 수 있다. 위에서 설명한 명명법에 따라, Guign
Figure pct00006
et al. (2014)에 의하면, 회절에 대한 이동 시간 곡선은 다음의 식을 이용하여 설명될 수도 있다:
식 10:
Figure pct00007
Figure pct00008
및/또는
Figure pct00009
항들은 상기 소스로부터 그리고 상기 수신기들로부터 처리될 각각의 CFP까지의 이동 시간들을 각기 나타낸다. 이 이동 시간 식들은 v rms (TWT)에 따른 식으로 만들어질 수 있다(예를 들면, Yilmaz, 1991 참조). 결과적으로, 상기 다수의 수신기들과 상기 탐지 그리드의 포인트들 사이의 상이한 물질층에 매칭되는 탄성파 속도가 상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 이동 시간 보정을 위해 사용될 수 있다.
이동 시간 보정 후, CFP들 내의 트랙들이(즉, 상기 탐지 그리드의 각각의 포인트 별로 따로따로 트랙들이) 합쳐지고(결합되고), 예를 들어 트랙 개수가 나누어진다. 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 해당할 수 있는 단일 합 트랙(single sum track)이 생성되는데, 여기에서는 진폭이 이동 시간에 대해 표시된다. 이동 시간이 보정된 트랙들이 이제 스택킹되면, 도 3e에 도시된 바와 같이, 명확히 인식 가능한 신호 증폭이 코히어런트 이벤트 시점에 (스택킹된 회절로서, 도면부호 342) 나타난다. 결과적으로, 하나 이상의 물체의 탐지가 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 대해 벌써 수행될 수 있다(즉, 추가적 방법 단계들의 포함 없이). 즉, 상기 하나 이상의 물체는 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭에 기초해 탐지될 수 있다. 도 3e-3h에 표시된 이동 시간(TWT)은 수직 이동 시간에 해당하므로, 속도 모델(velocity model)이 존재한다면 깊이로 변환할 수 있다. 이 단계는 첫 번째 통계적 평가에 해당하며, 예를 들어 노이즈 억제 및 신호 증폭의 목적을 갖는다. 여기서, 회절이 아닌 신호들 모두를 노이즈라고 부른다. 신호의 공간 전파로 인한 에너지 손실을 보상하기 위해 개개의 트랙들은 추가적으로 조정될 수 있다[구형 발산 보정(Spherical Divergence Correction)]. 다시 말해, 도 1b에 나타난 바와 같이, 상기 하나 이상의 물체 중 더 먼 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란에 기초하여 신호 성분들의 신호 증폭을 달성하기 위해 상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합을 조정(예를 들어, 상기 구형 발산 보정을 이용하여)하는 단계(145)를 포함할 수 있다. 도면부호 344는 회절의 배수(a multiple of diffraction)를 나타내는데, 이것은 예를 들어 회절의 반사에 의해 야기될 수 있다. 도 3e에서, 스택킹된 신호의 진폭이, -4 x 10-9에서 +4 x 10-9까지, x-축에 표시된다.
이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 해석 가능성을 향상시키기 위해, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 소위 포락선(envelope)이 계산될 수 있다. 다시 말해, 상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭의 포락선을 계산하는 단계(150)를 선택적으로(optionally) 포함할 수 있다. 상기 하나 이상의 물체는 상기 포락선에 기초해 탐지될 수 있다. 도 3f는 스택킹된 신호의 포락선의 선택적(optional) 계산을 예시한다. 도 3f에 나타난 바와 같이, 스택 포락선의 선택적 계산은 스택의 진폭의 도해를 단일 최대치(352)로 단순화한다. 위상 정보를 이용한 신호 평가가 가능하며, 예시된 포인트 회절기에 대한 추가 정보도 포함할 수 있다. 회절의 배수(354)는 도 3f에서도 볼 수 있다. 도 3f에서, 상기 포락선은 x-축에 0부터 약 4.5 x 10-9까지의 스케일로 표시된다.
또한, 소위 유사성(semblance)과 같은 코히어런스 함수가 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합을 통해 선택적으로 계산(160)될 수 있다. 도 3g에서, 유사성/일관성(유사의 정도 또는 일관된 정도)이 도 3d(이동 시간이 보정된 신호들)로부터 일관성 정도로서 선택적으로 계산된다. 유사성, 즉 정의된 시간대에서의 CFP 내 트랙들의 유사성은 이동 시간이 보정된 상기 신호들의 일관성 정도이다. 다시 말해, 상기 코히어런스 함수는 상기 수신기 신호의 시간적으로 연속적인 성분들 사이의 유사성에 기초할 수 있다. 예를 들어, 상기 코히어런스 함수는 유사성 분석을 기반으로 할 수 있다. 상관 계수와 같은 다른 계수들의 사용이 가능하며 일반적인 해결 경로를 변경하지 않는다. 상기 하나 이상의 물체는 상기 코히어런스 함수에 기초해 탐지될 수 있다. 도면부호 362는 회절에서 음향 신호 중 하나를 나타내고, 도면부호 364는 회절의 배수를 나타낸다. 도 3g에서, 유사성은 x-축에 표시된다(0부터 0.4까지).
선택된 일관성 정도(예를 들어, 유사성)에 스택의 포락선을 (선택적으로) 곱하면[소위, 신호 가중(weighting of the signal)], 도 3h에 나타난 바와 같이, 아티팩트가 감쇠되고 해상도가 증가하며, 회절(도면부호 372)이 이제 쉽게 식별될 수 있고 회절의 배수(374)로부터 쉽게 구별될 수 있다. 다시 말해, 상기 방법은, 상기 포락선과 상기 코히어런스 함수를 곱하는 것과 같이, 상기 포락선에 기초하고 상기 코히어런스 함수에 기초하여 가중 포락선(weighted envelope)을 계산하는 단계(170)를 포함할 수 있다. 상기 가중(weighting)을 통해 해상도와 정보 값이 향상된다. 예를 들어, 상기 하나 이상의 물체의 탐지는 상기 가중 포락선에 기초할 수 있다. 그러나, 이 단계가 해결 경로에 꼭 필요한 것은 아니다.
일부 실시예들에서, 상기 방법은 하나 이상의 물체에서의 음향 신호의 산란의 반사를 확인하는 단계(180)(예를 들어, 메인 최대치 외의 모든 다른 최대치들을 제거함으로써)를 더 포함할 수 있다. 하나 이상의 물체에서의 음향 신호의 산란의 반사는 상기 하나 이상의 물체의 탐지에서 무시될 수 있는데, 탐지 자체에서 무시되거나, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합을 조정함으로써 무시될 수 있다.
상기 방법은 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 하나 이상의 물체를 탐지하는 단계(190)를 더 포함한다. 예를 들어, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭의 포락선, 또는 상기 가중 포락선이 임계치를 초과할 경우, 예를 들어 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭의 최대치, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭의 포락선의 최대치, 또는 상기 가중 포락선의 최대치가 상기 탐지 그리드의 포인트 위치와 매칭되고/매칭되거나 코히어런트 신호를 나타낸다면, 상기 하나 이상의 물체들의 물체가 탐지될 수 있다. 예를 들어, 상기 방법은 상기 탐지된 하나 이상의 물체를 기초로 해저 모델(subsurface model)을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 하나 이상의 물체의 탐지는 상기 하나 이상의 물체에서의 여러 음향 신호들의 산란에 (배타적으로) 기초한다. 즉, 상기 음향 신호의 반사는, 예를 들어, 상기 하나 이상의 물체를 탐지할 때 간과되거나 무시될 수 있다.
기술된 상기 데이터 처리 방법은, 이 방법에 의해 부분적으로 매우 우수한 해상도를 갖는 포인트 회절만이 이미지화될 수 있고 실시간 데이터 처리가 가능하다는 큰 이점을 갖는다.
점 회절을 제외한 파동장의 모든 성분들은 일부 실시예들에서 노이즈로 간주되고 최대한 억제된다. 위에서 설명한 회절의 상대적 신호 증폭은 파동장의 지배적 부분을 형성하는 반사가 초기에 강하게 억제되도록 한다. 일부 실시예들에서, 후속의 이동 시간 보정은 포인트 회절(만)을 코히어런트 이벤트로 보정한다. 결과적으로, 포인트 회절(만)이 후속의 스택킹에 의해 증폭된다. 유사성을 이용한 스택킹된 데이터의 선택적 가중(optional weighting)은 노이즈의 추가적 억제에 해당하며 결과 해석을 향상시킬 수 있다. 탐사 영역에 걸쳐 있는 CFP들 상의 그리드 형태는 포인트 회절이 발견된 위치 및 깊이에서(만) 상대적 최대치를 나타낸다. 이를 통해, 사용되고 있는 다양한 포인트 회절기들의 공간적 위치가 결정될 수 있다. 각 CFP에서의 많은 수의 데이터 트랙들이 평가에 사용되기 때문에 통계적으로 의미 있는 설명이 이루어질 수 있다.
일부 실시예들에서는, CFP들 주변의 넓은 범위로부터의 트랙들이 분류(sorting) 중에 이용되기 때문에 매우 미세한 해상도가 달성된다. 여기서, 탐사 영역의 최상의 가능 범위가 데이터의 앞선 레코딩에서 보장될 수 있고, 공간에서 데이터의 에일리어싱(aliasing)이 방지될 수 있다. 데이터 수집 동안의 소스 및 수신기의 공간적 확장은 달성 가능한 공간적 해상도의 미세 정도를 정의할 수 있다. 더 크게 확장될수록, 서로 가까운 두 개의 포인트 회절들을 구별할 수 있는 거리가 작아진다.
적어도 일부 실시예들에서는, 상기 반사 억제가 개개의 샷에 적용되고 합성 개구 프로세싱이 연속적으로 레코딩되는 샷들에 적용되기 때문에, 실시간 데이터 처리가 가능하다. 따라서, 이러한 경우, 이 방법은 평가에 사용될 수 있는 결과를 데이터 레코딩 중에 이미 제공할 수 있다.
마이그레이션을 기반으로 하는 기술과 달리, 여기에 설명되는 본 개시는 가정된 속도장(assumed velocity field)에서의 오류에 매우 민감하지 않다. 반사를 억제할 때 반사에 대한 이동 시간 보정이 정방향 또는 역방향으로 적용됨으로써 여기에서 가정된 속도장이 트랙을 왜곡하지 않게 된다. 테스트 결과, 회절에 대한 이동 시간 보정이 속도장에서의 오류에 매우 민감하지 않은 것으로 나타났다. 잘못된 속도장으로 인한 오류는 물체 위치 파악의 정확도에는 나타나지만 상기 방법의 포인트 회절기 탐지 능력은 크게 영향을 받지 않는다. 또한, 마이그레이션 알고리즘은 상대적으로 훨씬 더 계산 집약적이다.
실시예들은 포인트 회절기들의 위치 파악을 위해 CFP 분류와 합성 개구 프로세싱을 결합하는 것을 창출하는데, 이것은 아직 이러한 방식으로 알려져 있지 않은 것이다. 해양 퇴적물에 있는 포인트 회절기들은 상이한 타입의 물체들, 예를 들어 빙하 표석, 그 밖의 지질학적 이질물, 또는 UXO일 수 있다.
이 기술은 지구과학 연구에 있어서도 흥미로운 것이다. 여기에서 설명된 방법론을 이용하여, 예를 들어, 유체의 출현 지점, 지하의 단층 표면, 및 결핵체(concretions)가 매핑되고 분석될 수 있다.
예를 들어, 실시예들은 신호 소스와 다수의 수신기들의 특정 시스템과 함께 사용될 수 있다. 예를 들어, 상기 다수의 수신기들은 일 영역에 걸쳐 분포될 수 있다. 이 영역은 상기 다수의 수신기들의 개구(aperture)를 형성한다. 즉, 상기 영역이 클수록, 상기 다수의 수신기들의 개구도 커진다. 따라서, 상기 다수의 수신기들의 수신기들은 상기 다수의 수신기들의 개구를 형성하는 규칙적 또는 불규칙적 그리드로 배열될 수 있다. 상기 방법(및/또는 상기 프로세싱 모듈)은, 하나 이상의 물체에서의 음향 신호의 산란에 기초하여, 상기 그리드(상기 영역, 상기 개구)의 아래에 있으며 상기 그리드로부터 예를 들어 10° 이상(또는 20° 이상, 30° 이상, 45° 이상) 어긋나 있는 상기 하나 이상의 물체를 탐지할 수 있다. 개구가 큰 경우에는, 상기 각도가 45°를 초과할 수 있다.
예를 들어, 음향 신호는 하나 이상의 신호 소스에 의해 생성될 수 있다. 상기 하나 이상의 신호 소스는 서로 다른 위치에 배치될 수 있는데, 예를 들어 상기 다수의 수신기들이 배치되어 있는 영역의 내부 또는 외부에 배치될 수 있다. 이 점에 있어서, 상기 하나 이상의 신호 소스는 음향 및/또는 탄성파 신호 소스일 수 있는데, 예를 들어 GI 건(GI gun)(제너레이터-인젝터 건), 스파커(sparker)(전기방전을 갖는 음원), 또는 부머(boomer)(에너지를 커패시터에 저장하고 이것을 플랫 나선형 코일을 통해 전달함으로써 물이 인접하게 배치된 동판에 의해 대체되도록 하는 음원)일 수 있다. 여기서 음향과 탄성파라는 용어들은 서로 바꿔 사용될 수 있는데, 이것은 본 방식이 음향 신호와 탄성파 신호 모두에 할당될 수 있는 파장을 사용하기 때문이다.
상기 하나 이상의 신호 소스 및 상기 다수의 수신기들은 해저 위의 수면을 따라 선박에 의해 예인되도록 할 수 있다. 상기 탐지 그리드는, 예를 들어, 2차원 탐지 그리드일 수 있다. 상기 2차원 탐지 그리드는 상기 선박의 이동 방향을 따라 그리고 상기 하나 이상의 신호 소스 및/또는 상기 다수의 수신기들과 상기 해저 사이의 깊이 축(depth axis)을 따라 확장될 수 있다. 대안적으로, 상기 탐지 그리드는, 상기 선박의 이동 방향을 따라, 상기 선박의 이동 방향에 대해 수직 방향으로, 그리고 상기 하나 이상의 신호 소스 및/또는 상기 다수의 수신기들과 상기 해저 사이의 깊이 축을 따라 연장된 3차원 탐지 그리드일 수 있다.
상기 인터페이스(12)는, 예를 들어, 하나 이상의 입력부 및/또는 하나 이상의 출력부에 해당할 수 있는데, 이들은 모듈 내에서, 모듈들 간에, 또는 서로 다른 주체들의 모듈들 간에 정보를 예를 들어 코드에 기초한 디지털 비트 값들로 수신 및/또는 전송하기 위한 것들이다.
실시예들에서, 상기 프로세싱 모듈(14)은 임의의 컨트롤러 또는 프로세서 또는 프로그램 가능한 하드웨어 부품에 해당할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세싱 모듈(14)은 대응 하드웨어 부품을 위해 프로그래밍된 소프트웨어로서 실현될 수도 있다. 따라서, 상기 프로세싱 모듈(14)은 그에 맞춰진 소프트웨어를 갖는 프로그램 가능한 하드웨어로서 구현될 수 있다. 여기서, 디지털 신호 프로세서(DSP)와 같은 임의의 프로세서가 사용될 수 있다. 이러한 맥락에서, 실시예들은 특정 타입의 프로세서로 제한되지 않는다. 상기 프로세싱 모듈(14)을 구현하기 위하여, 임의의 프로세서의 사용 또는 다수의 프로세서들의 사용이 가능하다.
하나 이상의 전술한 구체적 실시예들 및 도면들과 함께 설명된 관점들 및 특징들이 하나 이상의 다른 실시예와 결합됨으로써, 상기 다른 실시예의 유사한 특징을 대체하거나 상기 다른 실시예에 상기 특징을 추가적으로 부여할 수도 있다.
또한, 실시예들은, 상기 방법들 중 하나 이상을 수행하기 위한 프로그램 코드를 갖는 컴퓨터 프로그램이거나 그에 관한 것일 수 있는데, 상기 컴퓨터 프로그램이 컴퓨터 또는 프로세서 상에서 실행될 때 상기 방법이 수행된다. 전술한 다양한 방법들의 행위들, 동작들 또는 프로세스들은 프로그래밍된 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 실시예들은 또한 디지털 저장 매체와 같은 프로그램 저장 장치도 커버할 수 있는데, 이것은 기계, 프로세서 또는 컴퓨터에 의해 판독 가능하고, 기계, 프로세서 또는 컴퓨터에 의해 실행 가능한 명령어들의 프로그램이 부호화되어 있다. 상기 명령어들은 전술한 방법의 단계들의 일부 또는 전부를 수행하거나 수행하도록 한다. 상기 프로그램 저장 장치는 예를 들어 디지털 메모리, 자기 디스크와 자기 테이프 같은 자기 저장 매체, 하드 드라이브, 또는 광학적으로 판독 가능한 디지털 데이터 저장 매체이거나 이를 포함할 수 있다. 추가의 실시예들은 전술한 방법들의 단계들을 수행하도록 프로그래밍된 컴퓨터, 프로세서 또는 제어부, 또는 전술한 방법들의 단계들을 수행하도록 프로그래밍된 (필드) 프로그램 가능 논리 어레이들((F)PLAs) 또는 (필드) 프로그램 가능 게이트 어레이들((F)PGAs)을 커버할 수도 있다.
상기 설명 및 도면들은 개시된 내용의 원리를 그저 예시할 뿐이다. 또한, 여기에 나열된 모든 실시예들은, 주로 그리고 명시적으로, 개시된 내용의 원리 및 본 기술분야의 진보에 본 발명자(들)이 기여한 개념을 독자가 이해하는데 도움을 주기 위한 예시적 목적만을 위한 것으로 의도된 것이다. 개시된 내용은 원리들, 관점들, 및 예들을 나열하는 여기의 모든 서술들은 물론이고 이들의 구체적 예들도 역시 그들의 균등물들을 포함한다.
특정 기능을 수행하는 "... 위한 수단"으로 나타내진 기능 블록(functional block)은 특정 기능을 수행할 수 있도록 구성된 회로를 지칭할 수 있다. 그러므로, "어떤 것을 위한 수단"은 각 과제를 수행하도록 구성된 또는 그 과제에 적합한 장치 또는 회로와 같이 "어떤 것을 수행하도록 구성된 또는 어떤 것을 수행하기에 적합한 수단"으로서 구현될 수 있다.
"수단", "신호 제공 수단", "신호 발생 수단" 등으로 표시된 임의의 기능 블록들을 포함하는 도면에 도시된 다양한 요소들의 기능들은 "신호 공급부", "신호 처리부", "프로세서", "컨트롤러" 등과 같은 전용 하드웨어의 형태는 물론이고 적절한 소프트웨어와 결부되어 소프트웨어를 실행할 수 있는 하드웨어의 형태로 구현될 수 있다. 상기 기능이 프로세서에 의해 제공될 경우에는, 하나의 전용 프로세서, 하나의 공용 프로세서, 또는 일부 또는 전부가 공용일 수 있는 다수의 개별 프로세서들에 의해 제공될 수 있다. 그러나, 용어 "프로세서" 또는 "컨트롤러"는 소프트웨어 실행만을 수 있는 하드웨어로 제한되는 것은 단연코 아니며, 디지털 신호 프로세서(DSP) 하드웨어, 네트워크 프로세서, 주문형 집적회로(ASIC), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 소프트웨어 저장용 읽기 전용 메모리(ROM), 랜덤 액세스 메모리(RAM), 및 비휘발성 저장장치를 포함할 수 있다. 통상의 및/또는 주문제작의 다른 하드웨어 역시도 포함될 수 있다.
블록 다이어그램은, 예를 들어, 개시된 내용의 원리를 구현하는 개략적 회로도를 예시하는 것일 수 있다. 유사하게, 순서도(flow chart), 흐름도(flow diagram), 상태 천이도(state transition diagram), 유사 코드(pseudo code) 등은 다양한 프로세스들, 동작들, 또는 행위들을 나타낼 수 있는데, 이들은 예를 들어 컴퓨터 판독 가능 매체에 주로 나타내어져서 컴퓨터 또는 프로세서에 의해 실행될 수 있다(이러한 컴퓨터 또는 프로세서가 명시적으로 제시되든 제시되지 않든 간에). 명세서 또는 청구항들에 개시된 방법들은 그 방법들의 각 행위들 각각을 수행하기 위한 수단을 갖는 장치에 의해 구현될 수 있다.
명세서 또는 청구항들에 개시된 다수의 행위들, 프로세스들, 동작들, 단계들 또는 기능들에 대한 설명은, 특정 순서를 갖는 것으로(예를 들어, 기술적 이유로 인해) 명시적 또는 암시적으로 설명되어 있지 않은 이상, 특정 순서를 갖는 것으로 해석될 수 없음을 이해하여야 한다. 따라서, 다수의 행위들 또는 기능들에 대한 설명은, 이러한 행위들 또는 기능들이 기술적 이유로 인해 서로 교환될 수 없지 않는 이상, 이들을 특정 순서로 제한하지는 않을 것이다. 또한, 몇몇 예들에서는, 단일 행위, 기능, 프로세스, 동작, 또는 단계가 각각 다수의 서브-행위들, 서브-기능들, 서브-프로세스들, 서브-동작들 또는 서브-단계들을 포함하거나 이들로 분할될 수 있다. 이러한 서브-행위들은, 명시적으로 배제되지 않는 이상, 그 단일 행위의 설명에 포함되어 그 일부가 될 수 있다.
또한, 이하의 청구항들은 상기 구체적 설명에 병합되며, 각 청구항은 그 자신이 독립적으로 별개의 예를 구성할 수 있다. 각 청구항이 독립적으로 별개의 예를 구성할 수는 있지만, - 종속항이 청구항 내에서 하나 이상의 다른 청구항들과의 특정 결합을 언급할 수 있음에도 불구하고 - 다른 예들이 그 종속항을 서로 종속적인 또는 독립적인 청구항의 대상 발명과 결합한 것을 포함할 수도 있음을 명심하여야 한다. 특정 결합은 의도되지 않는다고 설명되어 있지 않는 한, 본 명세서에서 상기 결합들이 명시적으로 제안된다. 또한, 어느 한 청구항이 어느 다른 독립항을 직접적으로 인용하는 종속항이 아니라고 하더라도, 그 청구항의 특징을 상기 독립항에 포함시키는 것도 의도되고 있다.

Claims (20)

  1. 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 방법에 있어서,
    해저에 있는 상기 하나 이상의 물체에서의 여러 음향 신호들(multiple acoustic signals)의 산란에 기초한 수신기 신호(receiver signal)를 획득하는 단계(110) - 상기 수신기 신호는 다수의 수신기들에 의해 생성됨 -;
    상기 수신기 신호의 성분들을 탐지 그리드(detection grid)의 포인트들로 그룹핑하는 단계(120) - 상기 탐지 그리드는 상기 하나 이상의 물체의 위치로 파악되는 포인트들의 그리드를 나타냄 -;
    상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 수신기 신호의 성분들의 이동 시간 보정(travel time correction)을 수행하는 단계(130);
    이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들을 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 결합하는(combine) 단계(140); 및
    이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 상기 하나 이상의 물체를 탐지하는 단계(190) - 상기 하나 이상의 물체의 탐지는 상기 하나 이상의 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란에 기초함 -
    을 포함하는,
    방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 물체는 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭(amplitude)에 기초하여 탐지되는,
    방법.
  3. 제2항에 있어서,
    이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합의 진폭의 포락선(envelope)을 계산하는 단계(150)를 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 물체는 상기 포락선에 기초하여 탐지되는,
    방법.
  4. 제2항 또는 제3항에 있어서,
    이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 코히어런스 함수(coherence function)를 계산하는 단계(160)를 더 포함하되,
    상기 코히어런스 함수는 상기 수신기 신호의 시간적으로 연속적인 성분들 사이의 유사성(similarity)에 기초하고,
    상기 하나 이상의 물체는 상기 코히어런스 함수에 기초하여 탐지되는,
    방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 포락선에 기초하고 상기 코히어런스 함수에 기초하여 가중 포락선(weighted envelope)을 계산하는 단계(170)를 더 포함하는,
    방법.
  6. 제4항 또는 제5항에 있어서,
    상기 코히어런스 함수는 유사성 분석(semblance analysis)에 기초한,
    방법.
  7. 제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 물체 중 더 먼 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란에 기초하여 신호 성분들의 신호 증폭을 달성하기 위해, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합을 조정하는 단계(145)를 더 포함하는,
    방법.
  8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 물체에서의 음향 신호의 산란의 반사를 확인하는 단계(180)를 더 포함하고,
    상기 하나 이상의 물체에서의 음향 신호의 산란의 반사는 상기 하나 이상의 물체의 탐지에서 무시되는,
    방법.
  9. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이동 시간 보정을 위해 일정한 탄성파 속도(constant seismic velocity)가 가정되는(assumed),
    방법.
  10. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 이동 시간 보정은 가능한 탄성파 속도들(possible seismic velocities)의 범위에 대해 수행되고,
    상기 가능한 탄성파 속도들의 범위로부터 하나의 탄성파 속도가 상기 이동 시간 보정을 위해 선택되되, 이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 대응하는 결합에서의 국부적 최대치(local maximum)의 크기에 기초하여 선택되는,
    방법.
  11. 제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다수의 수신기들과 상기 탐지 그리드의 포인트들 사이의 상이한 물질층에 매칭되는 탄성파 속도가 상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 이동 시간 보정을 위해 사용되는,
    방법.
  12. 제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 다수의 수신기들의 수신기들로부터 그리고 상기 여러 음향 신호들의 적어도 하나의 신호 소스(signal source)로부터 상기 탐지 그리드의 포인트들까지의 거리에 기초하여 상기 수신기 신호의 성분들이 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑되는,
    방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 수신기 신호의 성분들은 각각의 음향 신호 별로 따로따로 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑되는,
    방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 수신기 신호의 성분들은 소정의 시간 순서로 결합된 소정 개수의 시점들에 대해 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑되는,
    방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 다수의 수신기들의 수신기들로부터 그리고 적어도 하나의 신호 소스로부터 상기 탐지 그리드의 포인트들까지의 소정 거리에 대해 상기 수신기 신호의 성분들이 상기 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑되는,
    방법.
  16. 제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수신기 신호는 상기 하나 이상의 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란에 기초한 제1 신호 성분을 포함하고,
    상기 수신기 신호는 상기 여러 음향 신호들의 반사에 기초한 제2 신호 성분을 포함하고,
    상기 방법은 상기 제1 신호 성분에 비해 상대적으로 상기 제2 신호 성분을 억제하는(suppressing) 단계를 포함하며,
    상기 수신기 신호의 성분들의 그룹핑, 상기 이동 시간 보정의 수행, 상기 이동 시간이 보정된 성분들의 결합, 및/또는 상기 하나 이상의 물체의 탐지는 상기 제1 신호 성분에 기초하는,
    방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 제2 신호 성분을 억제하는 단계는 이동 시간이 보정된 버전(version)의 상기 수신기 신호의 고유값 분해(eigenvalue decomposition)에 기초하는,
    방법.
  18. 제1항 내지 제17항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 수신기 신호에서 상기 여러 음향 신호들의 반사를 억제하는 단계(115)를 포함하는,
    방법.
  19. 컴퓨터, 프로세서, 컨트롤러 모듈, 또는 프로그램 가능한 하드웨어 부품에서 실행될 경우 선행하는 청구항들 중 어느 한 항의 방법이 실행되도록 하는 프로그램 코드를 갖는 프로그램.
  20. 해저에 있는 하나 이상의 물체를 탐지하기 위한 장치(10)에 있어서,
    해저에 있는 하나 이상의 물체에서의 여러 음향 신호들의 산란에 기초한 수신기 신호를 획득하기 위한 인터페이스(12) - 상기 수신기 신호는 다수의 수신기들에 의해 생성됨 -; 및
    프로세싱 모듈(14)
    을 포함하되,
    상기 프로세싱 모듈(14)은:
    상기 수신기 신호의 성분들을 탐지 그리드의 포인트들로 그룹핑할 수 있도록 구성되고 - 상기 탐지 그리드는 상기 하나 이상의 물체의 위치로 파악되는 포인트들의 그리드를 나타냄 -,
    상기 탐지 그리드의 포인트들에 대한 상기 수신기 신호의 성분들의 이동 시간 보정을 수행할 수 있도록 구성되고,
    이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들을 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 결합할 수 있도록 구성되며,
    이동 시간이 보정된 상기 수신기 신호의 성분들의 결합에 기초하여 상기 탐지 그리드의 포인트들에서 상기 하나 이상의 물체를 탐지할 수 있도록 구성된 - 상기 하나 이상의 물체의 탐지는 상기 하나 이상의 물체에서의 상기 여러 음향 신호들의 산란에 기초함 -,
    장치.
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