GPR 해상도 및 대상 감지 이해
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GPR 해상도 및 대상 감지 이해

GPR 해상도는 종종 잘못 이해되지만 GPR 응용 프로그램에 중요할 수 있습니다. 이 TIPS 문서에서 GPR 해상도에 대해 자세히 알아보세요.
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해결책은 GPR 대화에서 자주 사용되는 용어이지만 매우 자주 잘못 해석될 수 있습니다. 컴퓨터 화면이나 TV를 말할 때 픽셀 수를 말하지만 GPR 해상도는 다릅니다. GPR 해상도는 두 개의 밀접하게 떨어져 있는 대상을 별개의 개체로 분리하는 기능을 나타냅니다. 즉, 별도의 대상으로 해결하는 기능입니다.

의 이미지 그림 1 지상의 GPR 시스템의 GPR 송신기(T)와 GPR 수신기(R)를 보여줍니다. 그 아래 왼쪽에는 두 개의 물체(1 & 2)가 있으며, 서로 바로 위에 있으며, Δr만큼 떨어져 있습니다(물체 1은 깊이 r에 묻혀 있음). 오른쪽에는 두 개의 물체(1 & 2)가 나란히 있는데, 둘 다 깊이 r에 묻혀 있고 일정 거리(ΔƖ)만큼 떨어져 있습니다.

그림 1
수직(왼쪽) 및 수평(오른쪽) GPR 해상도 정의.

소위 수직 및 측면 분해능인 Δr 및 ΔƖ를 각각 계산하려면 GPR 신호의 파장 λ를 고려해야 합니다.c 어느입니다 :

여기서, v는 매체에서 GPR 파의 속도이고 fc 사용된 GPR 시스템의 중심 주파수입니다.

GPR 수신기가 두 개의 별개의 물체를 보려면 GPR 수신기가 두 개의 별개의 반사를 볼 수 있도록 두 번째 반사가 첫 번째 반사와 시간상 충분히 분리되어야 합니다. 공간을 고려하여 파생을 건너뛰고 결과 방정식을 다음과 같이 표시합니다.

수직 해상도는 다음과 같이 계산됩니다.

수평 해상도는 다음과 같이 계산됩니다.

결과 Δr 및 Δl 값은 개체가 구별되는 것으로 확인되는 데 필요한 최소 분리입니다. 수직 분해능은 파장에만 의존하지만 수평(측면) 분해능은 대상의 파장과 깊이에 의존합니다. 기본적으로 깊이가 깊어질수록 수평 해상도가 나빠집니다.

일부 GPR 안테나 중심 주파수에 대한 수평 및 수직 분해능 표는 아래와 같이 계산됩니다.

예를 들어 측면 분해능 방정식을 사용하여 1000MHz 중심 주파수 GPR 시스템으로 측량할 때 철근을 분해하는 데 필요한 최소 수평 간격을 계산할 수 있습니다. GPR 파동 속도가 0.1m/ns라고 가정하면 Δl은 0.07m로 계산됩니다. 그림 2는 다양한 간격의 철근에 대한 1000MHz 데이터를 보여줍니다. 이 그림에서 15cm와 10cm 간격의 철근은 분명히 분해 가능하고 7cm 간격의 철근은 분해 가능하며(측면 분해능 방정식 예측) 3cm 간격의 철근은 별도의 개체로 분해할 수 없습니다.

그림 2
4개의 다른 수평 분리에 있는 7개의 보강 철근. 이론적 계산에 따르면 XNUMXcm 미만으로 분리된 철근은 별도의 객체로 분해될 수 없으며 이 예에서 볼 수 있습니다.

또한 범위 분해능 방정식을 사용하여 특정 GPR 안테나 주파수에 대해 분해할 수 있는 가장 얇은 레이어를 계산할 수 있습니다. 그림 3 두 개의 다른 안테나를 사용하여 동일한 사이트에서 수집된 GPR 단면을 보여줍니다. 더 높은 주파수의 200MHz 안테나는 더 낮은 주파수의 50MHz 안테나보다 더 많은 경계와 더 얇은 레이어를 분해합니다.

그림 3
더 높은 중심 주파수 GPR 안테나(200MHz, 오른쪽)는 더 얇은 레이어의 상단과 하단을 감지할 때 더 낮은 중심 주파수 GPR 안테나(50MHz, 왼쪽)보다 더 높은 분해능을 갖습니다. 확인하려면 빨간색 직사각형에 있는 고유한 반사기의 수를 세십시오.

얇은 층을 측정하기 위해 고해상도가 필요한 일반적인 응용 분야는 콘크리트 또는 아스팔트의 층 두께를 측정하는 것입니다. 아스팔트의 경우 층은 일반적으로 두께가 몇 센티미터에 불과하므로 층의 상단과 하단에서 반사를 확인하여 두께를 측정하려면 높은 중심 주파수 GPR 시스템이 필요합니다.

또 다른 관련 응용 프로그램은 비금속 파이프의 바닥을 보는 기능입니다. 상단과 하단의 반사가 충분한 시간만큼 분리되어 있으면 파이프의 하단을 별개의 반사로 볼 수 있으므로 파이프 직경을 추정할 수 있습니다(파이프 내용을 알고 있는 경우에만). 측정 파이프 직경은 2020년 XNUMX월 뉴스레터.

이러한 계산된 값은 이론적인 값이라는 점에 유의하십시오. 현실은 밀접하게 간격을 둔 쌍곡선 또는 레이어 경계 반사를 식별하는 것을 조금 더 어렵게 만들 수 있는 데이터의 배경 잡음 및 클러터와 같은 다른 요소가 관련되어 있다는 것입니다. 따라서 이 방정식을 사용하여 현장에서 예상되는 결과를 대략적으로 구하십시오.

최상의 데이터를 제공하려면 애플리케이션에 적절한 시스템 중심 주파수를 선택하는 것이 중요합니다. 밀접하게 배치된 대상을 찾고 있는 경우 해상도의 한계를 이해하는 것도 마찬가지로 중요합니다.

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