Use of Rayleigh wave dispersion to localize its source

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The possibility of the use of the Rayleigh wave dispersion for the localization of the source of seismo-acoustic emission is investigated. Compensation for the dispersion distortion is at the heart of the well-known methods of wavefront reversal or time reversal methods. The peculiarity of the paper presented is the use of the dispersion dependence, which ismeasured during seismoacoustic signal recording, with subsequent processing of the data obtained. An example of such processing is presented for the data recorded in the field experiment. The results indicate on the prospectivity of developing the proposed method of data interpretation for seismoacoustic remote diagnostics of natural environments, e.g. for the search and localization of different types of inclusions.

全文:

受限制的访问

作者简介

А. Lebedev

A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: swan@ipfran.ru
俄罗斯联邦, Ulyanova 46, Nizhny Novgorod, 603950

S. Manakov

A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

Email: manakovsergej@mail.ru
俄罗斯联邦, Ulyanova 46, Nizhny Novgorod, 603950

D. Dubovoy

A.V. Gaponov-Grekhov Institute of Applied Physics of the Russian Academy of Sciences

Email: manakovsergej@mail.ru
俄罗斯联邦, Ulyanova 46, Nizhny Novgorod, 603950

参考

  1. Fink M. Time reversed acoustics // Phys. Today. 1997. V. 3. P. 34–40.
  2. Зельдович Б.Я., Пилипецкий Н.Ф., Шкунов В.В. Обращение волнового фронта. М.: Наука, 1985. 240 с.
  3. Czenszak S.P., Krolik J.L. Robust wideband matched-field processing with a short vertical array // J. Acoust. Soc. Am. 1997. V. 101. № 2. P. 749–759.
  4. Prada C., Manneville S., Spoliansky D., Fink M. Decomposition of the time reversal operator: Detection and selective focusing on two scatterers // J. Acoust. Soc. Am. 1996. V. 99. № 4. P. 2067–2076.
  5. Mordant N., Prada C., Fink M. Highly resolved detection and selective focusing in a waveguide using the D.O.R.T. method // J. Acoust. Soc. Am. 1999. V. 105. № 5. P. 2634–2642.
  6. Lingevitch J.F., Song H.C., Kuperman W.A. Time reversed reverberation focusing in a waveguide // J. Acoust. Soc. Am. 2002. V. 111. № 6. P. 2609–2614.
  7. Sutin A.M., TenCate J.A., Johnson P.A. Single-channel time reversal in elastic solids // J. Acoust. Soc. Am. 2004. V. 116. № 5. P. 2779–2784.
  8. Зверев В.А. Принцип акустического обращения волн и голография // Акуст. журн. 2004. Т. 50. № 6. С. 792–801.
  9. Зверев В.А. Обращение волн при импульсной локации на просвет // Акуст. журн. 2005. Т. 51. № 4. С. 477–482.
  10. Зверев В.А., Коротин П.И., Стромков А.А. Численное временное обращение волн // Акуст. журн. 2008. Т. 54. № 1. С. 69–76.
  11. Зверев В.А., Коротин П.И., Стромков А.А. Пространственная протяженность области акустического обращения волн // Акуст. журн. 2008. Т. 54. № 5. С. 823–830.
  12. Зверев В.А., Коротин П.И., Стромков А.А. Модовое обращение волн для мелкого моря // Акуст. журн. 2009. Т. 55. № 1. С. 62–73.
  13. Синельников Е.Д., Сутин А.М., Сарвазян А.П. Обращение времени в фокусирующих излучателях и приемниках ультразвука // Акуст. журн. 2010. Т. 56. № 2. С. 206–217.
  14. Еремин А.А., Глушков Е.В., Глушкова Н.В., Ламмеринг Р. Локализация неоднородностей в упругой пластине методом обращения волн // Акуст. журн. 2017. Т. 63. № 5. С. 523–531.
  15. Вировлянский А.Л., Казарова А.Ю., Любавин Л.Я. Фокусировка звуковых импульсов методом обращения времени на стокилометровых трассах в глубоком море // Акуст. журн. 2012. Т. 58. № 6. С. 723–732.
  16. Steiner B., Saenger E.H., Schmalholz S.M. Time reverse modeling of low-frequency microtremors: Application to hydrocarbon reservoir localization // Geophys. Res. Lett. 2008. V. 35. L03307(1–7).
  17. Годин О.А., Кацнельсон Б.Г., Qin J., Brown М.G., Заботин Н.А., Zang X. Использование обращения волнового фронта для пассивного акустического зондирования океана // Акуст. журн. 2017. Т. 63. № 3. С. 283–295.
  18. Бородина Е.Л., Митюгов В.В., Муякшин С.И., Турко А.Н. Обращение волнового фронта в акустическом волноводе // Акуст. журн. 2006. Т. 52. № 4. С. 437–447.
  19. Бредихин В.В., Лебедев А.В. Реконструкция функции Грина в задачах резонансной акустической спектроскопии // Акуст. журн. 2009. Т. 55. № 3. С. 283–291.
  20. Kazakov V.V., Sutin A.M., Johnson P.A. Sensitive imaging of an elastic nonlinear wave-scattering source in a solid // Appl. Phys. Lett. 2002. V. 81. P. 646–648.
  21. Van Den Abeele K., Johnson P.A., Sutin A.M. Non-linear Elastic Wave Spectroscopy (NEWS) techniques to discern material damage. Part I: Non-linear Wave Modulation Spectroscopy // Res. Nondestr. Eval. 2000. V. 12. № 1. P. 17–30.
  22. Van Den Abeele K., Sutin A.M., Carmeliet J., Johnson P.A. Micro-damage diagnostics using nonlinear elastic wave spectroscopy (NEWS) // NDT&E International. 2001. V. 34. P. 239–248.
  23. Лебедев А.В., Островский Л.А., Сутин А.М. Нелинейная акустическая спектроскопия локальных дефектов в геоматериалах // Акуст. журн. 2005. Т. 51. Приложение. С. 103–117.
  24. Azimi-Sadjadi M.R., Srinivasan S.K., Ahmadinia S. Acoustic localization of vehicular sources using distributed sensors // J. Acoust. Soc. Am. 2019. V. 146. № 6. P. 4913–4925.
  25. Dubrovinskaya E., Casari P., Diamant R. Bathymetry-aided underwater acoustic localization using a single passive receiver // J. Acoust. Soc. Am. 2019. V. 146. № 6. P. 4774–4789.
  26. Dagallier A., Cheinet S., Cosnefroy M., Rickert W., Weßling T., Wey P., Juve D. Long-range acoustic localization of artillery shots using distributed synchronous acoustic sensors // J. Acoust. Soc. Am. 2019. V. 146. № 6. P. 4860–4872.
  27. Ferguson B.G. Defense applications of acoustic signal processing // Acoustics Today. 2019. Spring. P. 10–18.
  28. Ferguson E.L., Williams S.B., Jin C.T. Convolutional neural network for single-sensor acoustic localization of a transiting broadband source in very shallow water // J. Acoust. Soc. Am. 2019. V. 146. 6. P. 4687–4698.
  29. Yangzhou J., Ma Z., Huang X. A deep neural network approach to acoustic source localization in a shallow water tank experiment // J. Acoust. Soc. Am. 2019. V. 146. № 6. P. 4802–4811.
  30. Yang T.C. Source localization in range-dependent and time-varying shallow water: The Shallow Water 2006 experimental results // J. Acoust. Soc. Am. 2019. V. 146. № 6. P. 4740–4753.
  31. Yariv A., Fekete D., Pepper D.M. Compensation for channel dispersion by nonlinear optical phase conjugation // Opt. Lett. 1979. V. 4. № 2. P. 52–54.
  32. Кустов Л.М., Назаров В.Е., Сутин А.М. Обращение волнового фронта акустической волны на пузырьковом слое // Акуст. журн. 1985. Т. 31. № 6. С. 837–839.
  33. Nazarian S., Stokoe K.H., Hudson W.R. Use of spectral analysis of surface waves method for determination of moduli and thicknesses of pavement systems // Transp. Res. Rec. 1983. V. 930. P. 38–45.
  34. Miller R., Xia J., Park C.B., Ivanov J.M. The history of MASW // The Leading Edge. 2008. April. P. 568.
  35. Лебедев А.В., Манаков С.А. Точность оценки параметров слоистой среды при использовании когерентного векторного приема поверхностной волны Рэлея // Акуст. журн. 2022. Т. 68. № 1. С. 68–82.
  36. Miller G.F., Pursey H. The field and radiation impedance of mechanical radiators on the free surface of a semi-infinite isotropic solid // Proc. of the Royal Soc. (London). 1954. V. A223. P. 521–541.
  37. Авербах В.С., Лебедев А.В., Манаков С.А., Таланов В.И. Фазовый метод межскважинного профилирования на когерентных SH-волнах // Акуст. журн. 2012. Т. 58. № 5. С. 649–655.
  38. Лебедев А.В. Анализ поверхностных волн в упругой среде с пористым насыщенным слоем // Изв. ВУЗов. Радиофизика. 2019. Т. 62. № 6. С. 469–489.
  39. Хаттон Л., Уэрдингтон М., Мейкин Дж. Обработка сейсмических данных, теория и практика. М.: Мир, 1989. 216 с.
  40. Турчин В.И. Введение в современную теорию оценки параметров сигналов. Нижний Новгород: Институт прикладной физики РАН, 2005. 116 с.
  41. Лебедев А.В., Манаков С.А., Дубовой Д.В. Рассеяние волны Рэлея на приповерхностном включении в упругом полупространстве // Изв. ВУЗов. Радиофизика. 2023. Т. 69. № 5-6. С. 483–504.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Rayleigh wave phase velocity dispersion for the considered model problem.

下载 (162KB)
3. Fig. 2. Illustration of dispersion blurring of Rayleigh wave impulse response in the model medium.

下载 (111KB)
4. Fig. 3. Dependence of the envelope duration of the impulse response on the trial distance value. The dashed line shows the value corresponding to the emitted frequency band.

下载 (72KB)
5. Fig. 4. Scheme of seismic receivers arrangement relative to the impulse source in the experiment of 2011.

下载 (41KB)
6. Fig. 5. Measured Rayleigh wave velocity dispersion. The dashed line corresponds to the model dependence (Fig. 1)

下载 (73KB)
7. Fig. 6. Result of function calculation by formula (8). The symbol on the graph shows the true location of the source.

下载 (102KB)

版权所有 © The Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».