各向异性磁阻传感器在地磁探测中的应用

张 嵩 刘得军 李 辉 马中华 杨 帆

(中国石油大学地球物理与信息学院，北京 102249)

0 引言

随着我国经济的不断发展和城市化进程的不断加快，密布于城市各个角落的地下管线错综复杂，在施工过程中经常出现打漏管线情况，进而造成漏水、漏气、停电等事故。因此，开展地下管线的相关探测理论研究具有十分重要的现实意义。

通常情况下，地下埋藏物与周围介质在电性、密度、磁性、阻抗和导热性等方面均存在差异。因此，人们可以利用导电率、导磁率、介电常数和密度等物理参数，选择不同的地球物理方法进行地下管线探测。目前，探测地下管线的方法大致包括电磁法、地震波法、探地雷达法、红外热成像法等［1－4］。但这些方法往往具有探测条件要求较高、抗干扰能力较差以及设备操作不方便等缺点。因此，介绍了一种利用各向异性磁阻传感器来辨别埋藏物质的方法。磁阻传感器是利用薄膜合金遇到磁场会产生磁阻值变化的性质，将薄膜合金以惠斯登电桥的方式连接，当电桥遇到不同强度的磁场时会产生不同的电压输出，将磁性信号转变为电信号。该方法具有操作简便、灵敏度高、受地形地貌影响小、抗干扰能力强、无需向地层主动发射脉冲信号等特点。因此，在工程上得到了广泛的应用。

1 探测原理

1.1 地磁探测基本原理

地球本身是一个巨大的磁体，它在空间产生的磁场即地球磁场是一个矢量场，在地面上平均磁感应强度为0.000 05 T，即0.5 Gs。由于地磁场的作用，含有铁磁性物质的物体会产生感生磁场(扰动磁场)Bi干扰周围空间的地磁场分布，从而产生磁场异常信号Ba。通过测试和处理磁异信号可以得到反映磁性目标的探测信息，这就是基于磁异信号的目标探测技术的物理基础［5－8］。

在物理学中，能够直观反映磁场信号强弱和方向的物理量是磁感应强度，通过研究铁磁性物质产生磁异常信号的磁感应强度就可以得到反映地磁场异常的探测信息。显然，磁异常信号磁感应强度与地磁场和扰动磁场两个场量有关，它们的关系可表示为:

式中:Ba为磁异信号磁感应强度矢量;Bi为扰动场磁感应强度矢量;Be为地磁场磁感应强度矢量。显然，对埋藏于地下的磁异常物的探测，就是通过一定方法将磁异常信号从近似均匀的地磁场背景中辨别提取出来。

1.2 磁阻传感器基本原理

各向异性磁阻传感器由薄膜合金(透磁合金)制成，利用载流磁性材料在外部磁场存在时电阻特性将会改变的基本原理进行磁场变化的测量。当传感器接通以后，假设没有任何外部磁场，薄膜合金会有一个平行于电流方向的内部磁化矢量。如果加一个平行于薄膜合金平面，但又垂直于电流方向的外磁场H，则薄膜合金内部磁化向量会旋转一个角度α。磁场作用效果如图1所示。

图1 磁场作用效果图Fig.1 The effected under magnetic field

最终，薄膜合金的电阻R就会因角度变化而变化，并且与α形成如下函数关系:

式中:R0和ΔR0为材料参数。

由式(2)可以看出，磁畴由于受到H方向磁场作用重新排列，这个过程被称为定向磁化，H方向被称为难磁化轴或敏感轴，与难磁化轴垂直的方向称为易磁化轴或非敏感轴［9］。从这个二次方程中可以很明显地看出，电阻/磁场特性是非线性的，且每一个R并不与唯一的H值成对应关系。

在传感器内部的四条薄膜合金以惠斯登电桥的形式蜿蜒排列，当外加电源供电后，薄膜合金会在外加磁场的作用下产生电阻值的变化，导致电桥的两输出端输出差分电压信号。

1.3 磁阻传感器的翻转特性

磁阻传感器的翻转特性曲线如图2所示。

图2 翻转特性曲线Fig.2 The flip property curves

图2中:Vo为传感器输出电压;Hy为平行于敏感轴方向的磁场强度。当Hy增大时，输出电压也随之增大;当Hy增大到一定程度时，输出电压会逐渐衰减，直至趋于平稳。

薄膜合金内部的磁畴沿非敏感轴(易磁化轴)有正负两个稳定排列方向。在磁阻传感器出厂时，由于受校准磁场的作用，薄膜合金内部磁畴已经按非敏感轴的正稳定方向规律排列，但当使用过程中遇到外部施加与内部磁畴排列方向相反、场强很大的磁场时，外加磁场有可能改变内部薄膜合金磁畴排列方式，即沿负稳定方向排列。因此，传感器性质发生颠倒，传感器的输出曲线由正稳定方向反转到负稳定方向。通常来说，传感器输出特性曲线只会在正、负两个稳定方向之间产生反转。

2 应用实例及分析

2.1 地表裸露金属物探测

地表金属物探测波形如图3所示。

图3 地表金属物探测波形Fig.3 Detection waveforms of metal object on ground surface

由图3可知，经放大镜滤波后，在均匀地磁场作用下的磁阻传感器的输出在－0.007 5 V附近;当靠近螺丝刀后输出电压产生明显变化，输出幅值跳变到0.002 5～0.007 5 V范围内;当传感器远离螺丝刀后输出电压恢复到－0.0075 V附近。

2.2 地下金属埋藏物探测

将同一根螺丝刀埋藏在地面以下25 cm处，具体方位未知。用传感器在某一区域范围内进行探测。探测过程中发现在绝大部分土壤表面传感器的输出电压为－0.012 V，但在某一位置上方传感器电压发生微弱变化，传感器的输出电压由－0.012 V跳变到－0.006～－0.008 V范围内。经检验发现螺丝刀确实埋在该处。与在地表的实验相比，传感器信号输出较为微弱，但通过一定的信号放大滤波处理后仍能准确地判断出金属物位置。地下金属构探测波形如图4所示。

图4 地下金属物探测波形Fig.4 Exploring waveforms of the underground metal object

2.3 地下未知管线探测

利用各向异性磁阻传感器对大庆油田某井场附近疑似存在地下管线，但对管线走向及埋藏深度都未知的区域进行了探测实验。地下未知管线探测波形如图5所示。

图5 地下未知管线探测波形Fig.5 Exploring waveforms of unknown underground pipeline

从图5中可以看出，存在一处磁场强度异常区域，即波形凸起区域，传感器输出电压由均匀土壤区域的－0.01 V升高到 +0.045 V附近，变化幅度达到0.055 V，显然该处存在明显磁异常。因此，可以判定该处存在一根金属管线。经检验，确定地下1.5 m处埋藏有一根直径约1 m的金属管。

2.4 实验结果及分析

经实验分析可知，均匀大地土壤的磁感应强度相差不大，能够使传感器产生约－0.01 V的输出电压。Hmc1001型传感器具有较强的敏感性，能够分辨出螺丝刀等较为细小的铁磁性物质。此外，由于铁磁性物质大小不同会导致传感器的输出有明显差异［12］，较粗较大的铁磁性物质的电压输出很大，很容易被传感器辨别出来。对于埋藏在地表下的铁磁性物质，埋藏深度对探测的影响很大，随着埋藏深度的加大探测信号的强度衰减明显。

实验结果如表1所示。

表1 实验结果Tab.1 Experimental results

3 结束语

以霍尼韦尔Hmc1001为代表的一系列各向异性磁阻传感器不仅具有体积小、灵敏度高、抗干扰能力强和操作简单等特点，还集成有置位/复位电流带、偏置电流带等功能端;可以有效减小剩磁干扰、温度漂移和非线性误差等问题，在现代地磁探测中得到了越来越广泛的应用。由于各向异性磁阻传感器在各种磁异信号的检测中具有灵敏度高、抗干扰能力强等优点，较好地满足了地磁异常检测的要求，因此，各向异性磁阻传感器对地下管线及不明物等的探测是行之有效的。

［1］Labson V F，Becker A.Geophysical exploration with audio frequency natural magnetic fields［J］.Geophysics，1985，50(4):656－664.

［2］刘迎春，叶湘滨.传感器原理设计与应用［M］.长沙:国防科技大学出版社，2002.

［3］赵负图.现代传感器集成电路(图像及磁传感器电路)［M］.北京:人民邮电出版社，2000.

［4］王震，米东，徐章遂.磁阻传感器在弱磁场测量中的应用研究［J］.仪表技术，2006，6(3):70－71.

［5］胡祥超.基于磁异信号的目标探测技术实验研究［D］.武汉:国防科学技术大学，2005.

［6］Alexeev I I，Feldstein Y I.Modeling of geomagnetic field during magnetic storms and comparison with observations［J］.Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics，2001(63):431－440.

［7］Romashets E，Vandas M T.Modification of interplanetary magnetic field by the Earth’s magnetosphere［C］∥Proceedings of the Second Solar Cycle and Space Weather Europe Conference，2002:475－477.

［8］文西芹，宁晓明，张永忠.磁致伸缩传感器技术应用的发展［J］.传感器技术，2003，22(2):1－7.

［9］潘启军，马伟明，赵治华.磁场测量方法的发展及应用［J］.电工技术学报，2005，20(3):7－11.

［10］刘宗香，谢维信.传感器网中基于矢量地图数据的传感器放置模型与算法［J］.系统工程与电子技术，2008，30(5):943－946.

［11］赵志远，曾捷，梁大开，等.一种光纤SPR传感器光谱江噪的新方法［J］.光谱学与光谱分析，2009，29(11):3096－3097.

［12］龚瑞昆，李奇平.改善传感器特性的软件处理方法［J］.自动化仪表，2002，23(6):6－9.