大洋富钴结壳的超声测厚

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(1.青岛科技大学 自动化与电子工程学院，青岛 266100；2.国家深海基地管理中心，青岛 266200)

深海富钴结壳是继大洋多金属结核之后发现的另一种重要的矿产资源。富钴结壳是生长在水深为400～4 000 m的平顶海山、海台顶部或坡上的壳状物[1],其中富含钴、镍、锌、铅、铈、铂等金属，其厚度范围为2～8 cm[2]，是多金属结核中钴含量的4倍。

目前,日本东京大学搭配BOSS-A型ROV(水下机器人)研究了一款测量富钴结壳厚度的装置，实现了ROV水下工作时对富钴结壳的原位探测。国内何清华[3]等对使用声波检测富钴结壳厚度进行过初步探讨，但受限于国内载人潜水器技术的发展，一直未能得到实现。笔者针对“蛟龙”载人潜水器水下作业时需对富钴结壳厚度实时测量的问题，对搭载载人潜水器的测厚系统进行了研究。

1 超声测厚原理与富钴结壳特性分析

声波在传播过程中，会在传播介质的声阻抗发生改变时，即在两种不同介质的边缘处产生反射现象。因此，假设已知某种被测物体的声波速度，只要被测物体与底部介质之间存在不同的声阻抗，就有可能通过测量从被测物体表面至被测物体底部的渡越时间来计算出该被测物体的厚度，也就是文中采用的测厚方法。

富钴结壳的生长环境十分复杂，基岩种类在不同的海山区会有不同的类别；同时由于受到长期的腐蚀，即使是同类别的基岩，其声阻抗也会存在差异。当富钴结壳与其下伏基岩的声阻抗相差很小时，声波的反射波会变得非常微弱以至于无法通过技术手段对其进行检测，从而导致使用渡越时间无法得到富钴结壳的厚度信息。

事实上，富钴结壳的声阻抗大约为5.64×106kg·m-2·s-1[4]，这意味着富钴结壳下伏基岩的声阻抗小于5.64×106kg·m-2·s-1时，声波将不会在边缘处发生反射。新鲜的玄武岩、磷灰岩以及某类型的角砾岩等都与富钴结壳存在较大的声阻抗对比，因此使得测厚工作成为可能。但即使在上述情况下，实际测量时仍然有许多困难，因此笔者设计出了针对富钴结壳特点的测厚算法。

目前，海底声波的检测中，大多采用低频声波信号，通过分析声波信号来反演地质结构。但如果使用低频声波信号，则没有足够的分辨率去分析只有几厘米厚的海底表层。而对于富钴结壳来说，其表面粗糙度情况将更为复杂。在这种情况下，表面的高能量声波反射将会掩盖来自富钴结壳与下伏基岩交界面处反射的声波，使其无法解调，因此低频信号不具有必要的空间与时间分辨率来解决富钴结壳的厚度测量问题。综上所述，研究采用2.25 MHz的高频换能器来解决上述问题。

2 测厚系统设计

采用收发一体的超声波探头，测厚系统由两部分组成，分别为超声波发射接收部分与ARM(Advanced RISC Machine)处理器部分。

该系统拟采用ARM芯片处理器，主要由最小系统模块、LCD(液晶显示器)模块、键盘模块、RS485通信模块等组成，其中RS485用于实现下位机与载人潜水器控制系统间的通信，其系统组成如图1所示。

图1 测厚系统组成示意

2.1 发射电路设计

上述总体设计中，由ARM芯片发射PWM(脉冲宽度调制)方波信号进入发射电路，通过发射电路中的功率放大功能，产生能够驱动超声波探头的激励电压，激励超声波换能器发射声波。ARM芯片发射PWM方波信号，该信号经过三极管放大后，再经过一定匝数比的变压器升压，从而获得足够的功率以驱动超声波换能器，变压器主要用于升高脉冲电压，并且使输出阻抗与超声波换能器的阻抗相匹配。超声波发射电路设计示意如图2所示(T1为变压器元件；PNP为二极管；GND为电线接地端)。

图2 超声波发射电路设计示意

2.2 接收电路设计

超声波接收电路组成示意如图3所示。由于换能器接收到的原始信号强度太小且不稳定，为了实现高精度测量，必须要对原始信号进行处理。该模块主要包括信号放大电路、滤波电路、AD(数字模拟)采集电路等部分。

图3 超声波接收电路组成示意

当超声波换能器接收到返回的声波信号后，先经过放大电路对微弱信号进行放大；同时原始信号中的噪声信号也必然会被放大，因此需要对信号进行滤波处理，使用电感和电容，并选择合适的参数组成LC(谐振电路)滤波器对信号进行滤波处理。

将处理好的信号用高速AD芯片进行采集，完成模拟信号到数字信号的转换。由于探头的频率为2.25 MHz，因此采样频率需要大于4.5 MHz。

3 检测算法的设计

由于富钴结壳内部结构的复杂性，简单地通过计算第一次接收回波信号的方法并不能够准确地计算出富钴结壳的真实厚度。因此，设计了一种峰值检测算法来自动测量富钴结壳的厚度。峰值检测算法框图如图4所示(SNR为信噪比)。

图4 峰值检测算法框图

假设已接收到的反射信号为G(t)，G(t)为某次激励换能器后在固定周期内产生反射回波的一组离散数据点。首先G(t)信号通过带通滤波器，得到在探头频率范围内的信号Gf(t)，将信号通过Hilbert(希尔伯特)变换得到其包络信号H[Gf(t)]。

对该Hilbert信号的信噪比进行检测，以判断是否能够作为峰值检测的信号。

(1)

式中：qS/N是一个小于1的常量。

若满足式(1)，则信号进入顶部峰值判断的窗口函数中，窗口函数通过阈值检测的方法得到峰值，且阈值大小会根据信号的最大幅值进行自适应调整；若不满足式(1)则返回等待下一时刻的信号。其中被测物顶部与底部的阈值大小分别通过式(2)，(3)来确定。

∂top=qtopmaxH[Gf(t)]

(2)

∂bot=qbotmaxH[Gf(t)]

(3)

式中：qtop和qbot为值小于1的常量;∂top为顶部阈值;∂bot为底部阈值。

在确定阈值后利用式(4)，(5)，对顶部峰值位置进行检测。

maxH[Gf(ti,…,ti+n)]>∂top

(4)

H[Gf(ti)]>H[Gf(ti+1)]+δ

(5)

式中：n为检测窗口函数的宽度；δ为相对于其临近峰值的最小高度的阈值。

如果满足式(4)，(5)，满足条件的峰值将会被标记为被测物顶部表面的反射峰值，其时间被标记为ttop及ti=tbot。若不满足，检测窗口将移动半个宽度，即令ti=ti+n/2(i=0，1,…)，并重复验证式(4)与式(5)。

在确定ttop后，算法下一步将根据式(6)对被测物底部进行检测。

maxH[Gf(ttop+tmin…+ttop+tmax)]>∂bot

(6)

式中：tmin与tmax分别为可测富钴结壳的最小厚度与最大厚度的渡越时间。

若上述条件满足，其时间被标记为tbot及tbot=ttop+Δt(tmin≤Δt≤tmax)，就可以通过测量超声波在富钴结壳介质内的渡越时间来估算出其厚度。时间间隔为Δt,富钴结壳的P波速度为cP,可根据式(7)推算出厚度。

(7)

式中：d为富钴结壳的厚度;cP设定为一个恒定的声速。

使用该峰值检测算法能够对顶部峰值与底部峰值进行有效识别，提高了检测精度。由于对富钴结壳测厚的目的是开发一套矿量估算系统，该系统可以对某海区下富钴结壳进行持续的厚度测量，以便估算该海区的结壳矿量，故需要对大量数据进行检测处理。而上述峰值检测算法能够实时完成大量数据的处理。另外，使用以上检测算法有利于节约成本。

4 试验过程

4.1 试验材料与设备

图5 测试中使用的富钴结壳样品外观

选择4块结构层次明显的富钴结壳进行试验，测试中使用的富钴结壳样品外观如图5所示，试验样品尺寸及结构特征如表1所示，试验原理示意如图6所示，试验装置外观如图7所示。

图6 试验原理示意

图7 试验装置外观

4.2 试验结果

将设计的检测算法应用于试验获取的数据上，图8为4块富钴结壳样品的反射波形与包络分析，图中标记了通过算法找到的被测物的顶部信号与底部信号，可通过对应的时间间隔计算得到厚度。

表1 试验样品尺寸及结构特征

试验中cP设定为2 750 m/s，通过图8中的算法处理后得到时间，再计算得到对应的厚度，其测量值与实际厚度如表2所示。

表2 4种样品的测厚结果

图8 4块富钴结壳样品的反射波形与包络分析

根据得到的测量结果可知，测量值与真实值之间存在误差，分析认为这主要是由于对真实值标定时的测量误差导致。事实上，在计算过程中考虑到外界压力等因素的变化还应当对时间进行补偿，但试验中暂不对压力进行讨论。结果表明，利用该检测算法能够有效地对厚度进行检测，且检测误差在毫米级，对于海底环境的测量，误差在可接受范围内。

5 结语

文章针对载人潜水器的超声测厚系统进行了研究，分析了富钴结壳的特性，并对硬件系统进行了设计。设计了一种用于富钴结壳测厚的峰值检测算法，并将试验中从数字示波器得到的数据进行了处理，对厚度检测结果与真实样品厚度进行了对比，厚度检测结果的精度较高。