第24卷 第2期 CT理论与应用研究 Vol.24, No.2 2015年3月（225-238） CT Theory and Applications Mar., 2015
朱维, 吴何珍. 岩石超声检测信号初至的AIC自动拾取方法[J]. CT理论与应用研究, 2015, 24(2): 225-238. doi:10.15953/j. 1004-4140.2015.24.02.08. Zhu W, Wu HZ. Technique of AIC for automatic onset time picking of ultrasound signals in rock[J]. CT Theory and Applications, 2015, 24(2): 225-238. (in Chinese). doi:10.15953/j.1004-4140.2015.24.02.08.
岩石超声检测信号初至的AIC自动拾取方法
朱维，吴何珍
（中国地震局地球物理研究所地震观测与地球物理成像重点实验室，北京100081）
摘要：岩石超声检测中最重要的一个环节是初至的拾取，然而该项工作往往费时费力，拾取精
度受人为因素影响较大。为提高声波速度检测、声发射定位、以及超声层析成像的应用效率和
精度，本研究将地震学中应用比较广泛的AIC初至自动提取技术引入到岩石超声检测中，并进
行了适当改进。利用改进前后的AIC方法，自动拾取仿真信号和实际信号的初至，并利用长短
时窗比方法（STA/LTA）和手动方法拾取了初至，同时分别与设定的实际初至进行对比。根据实
验结果，对于信噪比较低的信号AIC方法要优于STA/LTA方法；改进前的AIC方法适用于起跳
干脆、幅度变化大的信号，而改进后的AIC方法则适用于起跳较平缓的信号，且拾取到的初至
与手动拾取的初至更加接近。
关键词：岩石超声检测；赤池信息量准则；长短时窗比；初至自动拾取；手动拾取
doi:10.15953/j.1004-4140.2015.24.02.08 中图分类号：P58；P315 文献标志码：A
声学方法是研究岩石性质的最有效工具之一。该方法中基础而又关键的一步就是声波的初至拾取。目前岩石的超声检测和声发射定位过程主要靠人工拾取初至时间，其拾取速度和精度受人为因素影响较大。因此，为提高声波速度检测、声发射定位、以及超声层析成像的应用效率和精度，有必要发展一种稳定且精确的信号初至自动拾取技术。
地震学中，自动拾取地震波初至的方法有很多，如能量法、分形维数法、自回归模型、相关法、偏振
法、频率法、小波变换以及人工神经网络法等[1]。其大致可分为两类：一类对整个信号进行扫描，称为全局法，如能量比法（或Hinkley准则法）；另一类是预先选择一定区域，再确定初至的方法，称为迭代法，如赤池信息量准则（Akaike Information Criterion，AIC）[2]。
王彩霞等[1]按照时间域、频率域、时频域和综合类将自动拾取技术分为四大类进行了综合分析与阐述。Leonard[3]对自回归AIC（Auto Regression-Akaike Information Criterion，AR-AIC)拾取进行了研究，通过与人工拾取的结果对比，他认为该方法十分稳健，只要由长短窗检测拾取到的初至时间作为起始初至时间就足够保证得到准确的结果。Zhang等[4]针对信噪比低、初至不清晰的信号，结合小波变换和AIC拾取法提出了小波AIC（Wavelet-AIC，W-AIC）拾取法，得到了比较好的效果。为了识别强震记录中P波和S波震相，Akazawa[5]结合长短时窗比（Short-Term-Average to Long-Term-Average ratio，STA/LTA）方法与
收稿日期：2015-01-13。
基金项目：国家自然科学基金（41104117）。
CT 理论与应用研究 24卷
226AIC 方法，分9步自动拾取这两个震相的初至。该方法的特点是只需根据最大最小值来界定
探测区间，而不需要对特定台站记录进行阈值设置，从而简化了自动拾取过程。Wong 等[6]
利用修正的能量比法（Modified Energy Ratio，MER），进行了初至自动拾取研究，并与长
短时窗比方法进行对比，认为MER 算法比后者更简单快速。高淑芳等[7]
提出一种对地震信号振幅和频率变化特征十分敏感的特征函数，利用STA/LTA 方法拾取到了具有较高精度的初
至。针对信噪比较高的微震信号，叶根喜等[8]
利用时窗能量特征法拾取到了较高精度的初至，
但对信噪比较低的信号拾取误差较大。为准确拾取低信噪比的微震信号初至，宋维琪等[9]
提出适合该类信号事件初至自动拾取的最优处理流程，得到了可靠的结果。
此外，在其他领域
[2，10]，初至自动拾取技术也得到了一定应用。例如，Kurz 等[2]
根据混凝土中超声波特点，对前述初至自动拾取的方法进行了研究，他认为AIC 方法比长短时窗比法更适合于混凝土超声初至的自动拾取。由于超声波在岩石中的传播与地震波在地球中的传播具有相似性，因此将地震学中的自动拾取技术引入到岩石超声检测是适用的。
目前，STA/LTA 方法及其改进方法在震相拾取中的应用较多，效果也比较好，但其输入参数较多，因而拾取精度的影响因素也更多，即使可以采用不同方法优化参数的选取，却会增加计算量，降低拾取效率，不适合实时监测和实时成像中的应用。而AIC 方法输入参数较少，计算量也相对较小，因而本文将采用该方法拾取信号初至。
本文首先介绍对频率变化和幅度变化反应灵敏的特征函数，给出了AIC 拾取初至的基本步骤，并根据超声信号特征，对AIC 法进行改进；然后又利用改进后的AIC （后文称MAIC）方法，对仿真信号和实际信号的初至进行自动拾取，并与改进前的AIC 方法（后文中仍称AIC）、长短时窗比法以及手动拾取的信号初至进行了比较；另外还在不同检测区间下，对比了上述方法拾取初至的稳定性；还根据这些方法得到的初至，分别计算岩石速度；最后对信噪比较低的信号进行初至拾取。
1 方法与原理
1.1 特征函数
直接对原始信号进行初至拾取，并不能得到很好的效果。特征函数（Characteristic
Function，CF）能够灵敏地反应信号的振幅变化或（和）频率变化，并增强这些变化[11]
。然而，CF 选取的是否合适直接关系到初至拾取的准确性，因此人们针对信号特性，出了不同
的CF。余建华等[11]
总结前人研究，认为目前常用的CF 主要有：
1()C F S i = （1）
鼓芯2
2()C F S i = （2） 3()(1)C F S i S i =-- （3）
2
4()(1)*(1)C F S i S i S i =-+- （4）
其中S (i )为信号在第i 点的值，i =1, 2, 3, …, N ，N 为信号长度。余建华等[11]还将以上CF 对
2期 朱维等：岩石超声检测信号初至的AIC 自动拾取方法
227幅度和频率变化的响应特性列表如下：
表1 CF 响应特性
Table 1 Response of the characteristic function
CF F C1(i ) F C2(i ) F C3(i ) F C4(i ) 幅度变化 有响应 响应灵敏 有响应 响应灵敏 频率变化
无响应
无响应
有响应
响应灵敏
除以上CF 以外，利用希尔伯特变换或小波变换求得的信号包络也可作为初至拾取的特征函数[2]
。虽然F C4对于幅度变化和频率变化都很敏感，但考虑到超声波信号并不像地震信号那样具有多种震相，为保证计算效率，选取F C3作为CF 已经足够。
1.2 AIC 自动拾取技术及改进
1.2.1 AIC 基本原理
AIC 即赤池信息量准则，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的，即指时间序列可以被分为若干个局部平稳部分，且每一个部分都可以模拟为一个自回归过程。初至前后的时间可被假设为两个不同的平稳时间序列；对于固定的阶数的自回归过程，AIC 函数的最小点
可以确定两个时间序列的分界点，从而就能确定初至点，这种方法被称为AR-AIC [2]
。然而，
Zhang 等[4]
总结认为为实现AR-AIC 拾取技术，需要进行反复实验来确定AR 处理的阶数，然后AR 系数才能由Yule-Walker 方程确定。同时，他们也提到了不需要计算AR 系数就能确定AIC 函数的方法，即对于长度为N 的信号x ，其AIC 函数可以表示为：
()()()()()
AIC log var (1,)(1)log var 1,i x i N i x i N =⋅+--⋅+ （5）
其中，var 表示序列的方差函数。这种方法到的是全局最小值，因此在拾取初至时，必须到合适的检测区间才能保证其准确性。 1.2.2 AIC 拾取步骤
AIC 拾取初至的主要步骤为：
（1）选择合适的滤波器对数据进行滤波。
（2）确定用于拾取初至的特征函数并计算，本文选择（3）式所示的F C3作为特征函数。
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（3）确定检测区间，几乎所有的自动拾取方法都需要选取合适的检测区间才能拾取到准确的信号初至，因此本步骤十分重要，本文选择信号起点到其能量变化最大点作为检测区间。
（4）将(5)式中x 替换为F C3计算AIC 函数值。 （5）确定AIC 函数最小点，该点即为初至时间点。
对于信噪比较好的信号，通过以上5步，就能准确确定初至时间，但有时也会遇到如图1所示的情况，即最小值点附近还存在一个或几个极小值点，这是起跳不干脆造成的，此时最小值点所确定的初至时间与实际有较大偏差，为此我们对第（5）步进行了改进：
（6）确定AIC 函数最小点，及其左边附近（不超过一个子脉冲宽度）极小值点，到离最小值最近的极小值点，该点即为初至时间点。
对于起跳干脆、幅度变化大、信噪比高的信号，步骤6可能会造成错判（如图2所示），
CT 理论与应用研究 24卷
胃电图仪
228使用步骤5即可。
注：图中时间为负时，表示信号激发以前超声换能器所记录的信号所对应的时间，后文图中不再说明
图1 起跳不干脆时，AIC 函数最小值
附近出现极小值点
Fig.1 Local minimal occurs around
the minimum of AIC for signal with gentle onset
图2 起跳干脆、幅度变化大的信号，改进
划线引小球前后AIC 拾取到时的对比
Fig.2 The onset time picked by AIC before
and after improvement compared with signal of sharp onset and fast amplitude variation
udiab
（a）
（b）
图3 （a）无噪声信号与（b）含噪声信号
Fig.3 (a) signal without noise (b) signal with noise
2 仿真研究
根据1.2.2中的步骤，对不同信噪比的仿真信号进行初至拾取。为尽可能接近实际信号，仿真研究中所采用参数均与实际超声换能器设置保持一致。图3（a）为无噪声信号，信号长度N =10000，采样率为10MHz，信号起跳时间为110μs，有效信号为中心频率100kHz 的Barker 码正弦调制信号与换能器冲激响应函数卷积后的信号，噪声采用中心频率为50kHz 的正弦信号，图3（b）为含噪声信号。
本研究对10个幅度比（有效信号与噪声信号的最大幅度的比值）不同的信号（图3（b）幅度比为6的含噪声信号），分别利用AIC 和MAIC 方法及长短时窗比方法（STA/LTA 方法，长短时窗长度分别为50和200个采样点，原理参见文献[11]）进行了初至拾取，并与手动拾
2期 朱维等：岩石超声检测信号初至的AIC自动拾取方法229取的结果进行对比（结果见表2）。图4～图6分别显示幅度比为1、5和8时初至的拾取情况。
表2 不同幅度比信号与初至拾取对比
Table 2 The onset picked by different methods compared with the signal changing amplitude ratio
R
A T
M
/μsΔ/％T
A
/μsΔ/％T
MA
/μsΔ/％T
S
/μsΔ/％
1 109.880-0.109 520.800373.455516.000369.091559.300 408.455炒茶机
2 109.910-0.082 117.900 7.182109.800 -0.182559.300 408.455
3 109.890-0.100 117.600 6.909109.800 -0.182559.300 408.455
4 109.920-0.073 117.400 6.727114.500 4.091109.800 -0.182
5 109.920-0.073 117.300 6.636113.900 3.545109.800 -0.182
6 109.910-0.082 113.600 3.273109.800 -0.182109.800 -0.182
7 109.900-0.091 113.300 3.000109.800 -0.182109.800 -0.182
8 109.910-0.082 113.200 2.909109.800 -0.182109.800 -0.182
9 109.900-0.091 113.000 2.727109.800 -0.182109.800 -0.182
10 109.910-0.082 112.900 2.636109.800 -0.182109.800 -0.182
注：表中R A表示幅度比，T M为手动拾取的初至，T A、T M A分别表示改进前后AIC方法拾取的初至，T S表示长短时窗比方法拾取到的结果，Δ表示与设定到时之间的误差
（a） （b）
图4 幅度比为1时，（a）AIC、MAIC，（b）STA/LTA方法拾取初至的对比
Fig.4 Comparison of (a) the onset picked by AIC, MAIC, (b) STA/LTA for signal with amplitude ratio of 1
（a） （b）
图5 幅度比为5时，（a）AIC、MAIC，（b）STA/LTA方法拾取初至的对比 Fig.5 Comparison of (a) the onset picked by AIC, MAIC, and (b) STA/LTA for signal with amplitude ratio of 5
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