Ứng dụng sai phân năng lượng của sóng điện từ tần số cao trong phát hiện dị vật ngầm tại thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam

n một mặt cắt sai
 sóng v trong môi trường (Hình 1) thỏa mãn phương
 phân (đã chuyển đổi) được thực hiện. Sự phát hiện
 trình hyperbol 14,18:
 tự động giá trị lớn nhất theo biên độ dạng điểm ảnh
 t2 4(x − x )2 liên quan đến hiện tượng tán xạ dựa trên sự sai khác
 − 0 = 1
 2 2 2 ít nhất một đơn vị điểm ảnh (pixel).
 t0 v t0
 Như vậy, vị trí không gian và thời gian của dị vật được
 Như vậy, hình ảnh dị vật trong dữ liệu ban đầu được xác định trong mặt cắt sai phân năng lượng, đồng thời
 biểu diễn bởi các đường cong dạng hyperbol do các vận tốc ứng với vị trí đó được trích xuất từ biểu đồ
 tín hiệu của sóng GPR tán xạ trên bề mặt dị vật gây chênh lệch các mức năng lượng. Giả thuyết này càng
 ra (Hình 1). Từ dữ liệu ban đầu, kích thước và độ sâu bị hạn chế khi dị vật có kích thước càng lớn thì vận
 của dị vật là chưa biết. Do đó, chúng tôi áp dụng kỹ tốc không chính xác.
 thuật dịch chuyển Kirchhoff đối với những hyperbol Để khắc phục hạn chế trên, tại bước thứ hai, chúng tôi
 có dạng đối xứng để tính toán vận tốc môi trường. Với xác định vận tốc dựa trên độ phẳng của xung wavelet
 vận tốc đúng, các đường cong hyperbol chuyển thành đầu tiên và có độ đơn giản của wavelet kế cận của tín
 các vùng năng lượng hội tụ, kết quả này chính xác hơn hiệu tán xạ sau dịch chuyển. Có ba trường hợp phù
 đối với trường hợp dị vật có kích thước nhỏ so với dị hợp cho kích thước dị vật lớn. Khi vận tốc lớn thì hình
 vật kích thước lớn. ảnh “mỉm cười” xuất hiện (Hình 2b với vận tốc V4,
 Cách tiếp cận của chúng tôi là tập trung vào phân tích V5), đối với vận tốc nhỏ thì dấu hiệu “chau mày” hiển
 sự hội tụ của hyperbol tán xạ sau dịch chuyển của các thị trên mặt cắt (Hình 2b với vận tốc V1, V2). Khi
 dị vật có dạng ống tròn thực tế. Đối với vùng tán xạ có vận tốc đúng, mặt cắt dịch chuyển không cần phải có
 kích thước nhỏ, dịch chuyển bởi vận tốc đúng mang một điểm hội tụ vì vật có kích thước lớn. Thay vào đó,
 đến vùng điểm có năng lượng cao nhất tại đỉnh của chúng ta xét mức phẳng nhất của xung sóng (Hình 2b
 nó, đây là kết quả của quá trình cộng dồn các xung với vận tốc V3) và sự rút gọn đuôi tán xạ của các xung
 926
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 5(1):925-932
 Hình 1: Mô hình phản xạ của sóng GPR
 Hình 2: Các bước xử lý cơ bản (hình bên trái) và sai phân năng lượng (hình bên phải (theo N.V. Thuận và cộng sự,
 2017)
 927
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 5(1):925-932
 sóng xung quanh. Khi dị vật hình ống kích thước lớn,
 tín hiệu phản xạ tại vùng cong bề mặt trên được xem
 gần đúng là vùng phẳng 6.
 KẾT QUẢ
 Dữ liệu GPR được đo đạc tại đường Lê Đức Thọ, quận
 Gò Vấp, TP. Hồ Chí Minh bởi thiết bị Detector Duo
 SW (Hãng IDS của Ý) với ăng ten tần số 700 MHz,
 khoảng cách giữa các ăng ten khoảng 10,0 cm 11,21. Ba
 tuyến đo GPR có độ dài 4,0 m (tương đương 144 cọng
 sóng) và mỗi tuyến cách nhau 1,0 m. Tuyến T34 nằm
 giữa hai tuyến T33 và T35. Các thông tin tiên nghiệm
 từ Công ty Cổ phần Công nghệ Môi trường Nam Bộ
 cho biết có hai đường ống ngầm trong khu vực khảo
 sát là ống cấp nước (đường màu xanh, Hình 3) và cáp
 viễn thông (đường màu đỏ, Hình 3). Thông tin ban
 đầu chỉ cung cấp kích thước ống cấp nước là 0,25 m
 mà không xác định vị trí và độ sâu của các đường ống.
 Trước tiên, các dữ liệu đo đạc được xử lý các bước
 cơ bản như: hiệu chỉnh thời gian, các bộ lọc nhiễu
 (khử nhiễu DC và tần số) và khuếch đại tín hiệu (Gain
 function) để tạo ra bộ dữ liệu cho kỹ thuật dịch chuyển
 (Hình 4). Bước thứ hai, dữ liệu sau khi dịch chuyển
 được sử dụng để tính toán sai phân năng lượng với dải
 vận tốc từ 0,06 m/ns đến 0,14 m/ns. Tiếp theo, các mặt
 cắt sai phân năng lượng cực đại được biểu diễn như
 Hình 5b. Từ kết quả này, chúng ta có thể xác định rõ
 vị trí của hai đường ống ngầm (các vùng năng lượng Hình 4: Mặt cắt GPR sau khử nhiễu và khuếch đại
 cao thể hiện bằng màu sáng – đỏ) trên các các tuyến
 T33, T34 và T35 lần lượt là (0,51 m và 4,3 m); (0,53
 và 4,1 m) và (0,58 m và 4,1 m). Đồng thời, các biểu kích thước và độ sâu của hai ống trên tuyến T33 lần
 đồ sai phân năng lượng theo dải vận tốc trên được lượt là (0,251 m, 0,72 m) và (0,14 m; 0,70 m). Kết
 biểu diễn như Hình 5a, cho thấy vận tốc môi trường quả cho thấy hai đường ống ngầm có thông tin vị
 tại dị vật 1 tại các tuyến T33; T34 và T35 lần lượt là trí phù hợp với các thông tin ban đầu của Công ty
 0,095 m/ns; 0,094 m/ns và 0,085 m/ns. Để giải thích Cổ phần Công nghệ Môi trường Nam Bộ được cung
 sự khác nhau của vận tốc này, tại mỗi mặt cắt GPR, cấp từ ông Bùi T. Sơn 22. Thông tin độ sâu không
 do điều kiện môi trường khác nhau, các đường cong kiểm chứng được vì các thay đổi của việc nâng hạ nền
 tán xạ của dị vật không được thu nhận một cách hoàn đường nhưng sai lệch về kích thước của ống cấp nước
 6
 chỉnh . Dẫn đến việc tính toán vận tốc sai phân khác so với thông tin tiên nghiệm là 0,1%.
 nhau mặc dù đối tượng dị vật với biên độ sai phân lớn
 nhất vẫn được phát hiện rõ trong các mặt cắt GPR. KẾT LUẬN
 Để đánh giá kết quả dịch chuyển của các hyperbol tán Các bước xử lý như trình bày cho thấy hiệu quả trong
 xạ, tuyến T33 được lựa chọn để phân tích với các giá việc đánh giá vận tốc truyền sóng và vị trí các dị vật
 trị vận tốc khác nhau như Hình 6 (bên trái). Hình ảnh ngầm trong môi trường đô thị một cách tự động. Các
 hyperbol có các đuôi tán xạ cong xuống hoặc cong bước xử lý này đã được ứng dụng cho một dữ liệu cụ
 lên cho thấy vận tốc dịch chuyển nhỏ hoặc lớn hơn thể tại thành phố Hồ Chí Minh, nơi có hai đường ống
 vận tốc môi trường thể hiện qua Hình 6a, c, d. Tại ngầm được xác định. Các bước phân tích sai phân
 Hình 6b, tín hiệu hyperbol được hội tụ và rút gọn tối năng lượng của sóng điện từ tần số cao giúp xác định
 đa các đuôi tán xạ cho thấy vận tốc 0,095 m/ns phù được vị trí và độ sâu của dị vật ngầm khi quan tâm
 hợp với vận tốc môi trường. Từ đó, tiến hành dịch đến hiện tượng tán xạ sóng. Thông tin vận tốc thu
 chuyển các mặt cắt với vận tốc tính được cho từng nhận được từ việc phân tích sai phân năng lượng là
 tuyến và biểu diễn dưới sự liên kết của chúng như một chỉ số hiệu quả cho quá trình biểu diễn chuyển
 Hình 6 (bên phải). Đồng thời, chúng tôi tính được đổi từ miền thời gian đo đạc sang độ sâu thực tế.
 928
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 5(1):925-932
 Hình 3: Sơ đồ vị trí khảo sát và tuyến đo GPR
 LỜI CẢM ƠN ĐÓNG GÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ
 Nghiên cứu được tài trợ bởi Đại học Quốc gia Thành Nguyễn Văn Thuận chọn lọc dữ liệu, xử lý kết quả và
 phố Hồ Chí Minh trong khuôn khổ Đề tài mã số tham gia viết bài.
 C2019-18-08. Chúng tôi gửi lời cảm ơn đến Công ty Lê Văn Anh Cường nghiên cứu thuật toán và tham gia
 Cổ phần Công nghệ Môi trường Nam Bộ và Bộ môn viết bài.
 Vật lý Địa cầu, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã TÀI LIỆU THAM KHẢO
 hỗ trợ thông tin cho bài nghiên cứu này.
 1. Apel DB, Dezelic V. Evaluation of high frequency ground
 penetrating radar (GPR) in mapping strata of dolomite
 DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT and limestone rocks for ripping technique. International
 GPR: Ground penetrating radar Journal of Surface Mining, Reclamation and Environment.
 2005;19:260–275. Available from: https://doi.org/10.1080/
 CO: Common Offset 13895260500275418.
 2. Leucci G, Masini N, Persico R. Time-frequency analysis of
 XUNG ĐỘT LỢI ÍCH TÁC GIẢ GPR data to investigate the damage of monumental build-
 ings. Journal of Geophysics and Engineering. 2012;9:S81–S91.
 Các tác giả tuyên bố rằng không có xung đột lợi ích. Available from: https://doi.org/10.1088/1742-2132/9/4/S81.
 929
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 5(1):925-932
 Hình 5: a) Biểu đồ sai phân năng lượng theo vận tốc; b) Mặt cắt sai phân năng lượng
 Hình 6: Hình trái hiển thị kết quả dịch chuyển với của tuyến T33 với các vận tốc khác nhau: a) 0,08 m/ns; b) 0,095
 m/ns; c) 0,10 m/ns; d. 0,123 m/ns và hình bên phải là kết quả dịch chuyển của 3 tuyến GPR từ T33 đến T35 với vận
 tốc tính từ phương pháp sai phân năng lượng.
 930
Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ – Khoa học Tự nhiên, 5(1):925-932
 3. Bitri A, Grandjean G. Frequency-wavenumber modelling and prone zones. Acta Geophysica Polonica. 2005;53:167–181.
 migration of 2D GPR data in moderately heterogeneous 13. Yilmaz O. Seismic Data Analysis: Processing, Inversion, and In-
 dispersive media. Geophysical Prospecting. 1998;46:287– terpretation of Seismic Data. United States of America: Soci-
 301. Available from: https://doi.org/10.1046/j.1365-2478.1998. ety of Exploration Geophysicists. 2001;Available from: https:
 00091.x. //doi.org/10.1190/1.9781560801580.
 4. Irving J, Knight R. Numerical modeling of ground-penetrating 14. Sham JF, Lai WW. Development of a new algorithm for
 radar in 2-D using MATLAB. Computers & Geosciences. accurate estimation of GPR’s wave propagation velocity
 2006;32:1247–1258. Available from: https://doi.org/10.1016/ by common-offset survey method. NDT & E International.
 j.cageo.2005.11.006. 2016;83:104–113. Available from: https://doi.org/10.1016/j.
 5. Forte E, Dossi M, Pipan M, Colucci R. Velocity analysis from ndteint.2016.05.002.
 common offset GPR data inversion: theory and application 15. Nguyen TV, Le CVA, Nguyen VT, Dang TH, Vo TM, Vo LNL. En-
 to synthetic and real data. Geophysical Journal International. ergy Analysis in Semiautomatic and Automatic Velocity Es-
 2014;p. ggu103. Available from: https://doi.org/10.1093/gji/ timation for Ground Penetrating Radar Data in Urban Ar-
 ggu103. eas: Case Study in Ho Chi Minh City, Vietnam. International
 6. Le CVA, Nguyen TV. Detection of Underground Anomalies Us- Conference on Geo-Spatial Technologies and Earth resources:
 ing Analysis of Ground Penetrating Radar Attribute. Journal of Springer. 2017;p. 34–51. Available from: https://doi.org/10.
 the Polish Mineral Engineering Society. 2020;1:23–33. Avail- 1007/978-3-319-68240-2_3.
 able from: https://doi.org/10.29227/IM-2020-01-04. 16. Fisher SC, Stewart RR, Jol HM. Ground penetrating radar (GPR)
 7. Smith DG, Jol HM. Ground penetrating radar: antenna fre- data enhancement using seismic techniques. Journal of envi-
 quencies and maximum probable depths of penetration ronmental and engineering geophysics. 1996;1:89–96. Avail-
 in Quaternary sediments. Journal of Applied Geophysics. able from: https://doi.org/10.4133/JEEG1.2.89.
 1995;33:93–100. Available from: https://doi.org/10.1016/0926- 17. Conyers LB. Ground-Penetrating Radar for Archaeology. Wal-
 9851(95)90032-2. nut Creek: Altamira Press. 2004;.
 8. Liner CL, Liner JL. Application of GPR to a site investigation in- 18. Qiao L, Qin Y, Ren X, Wang Q. Identification of Buried Ob-
 volving shallow faults. The Leading Edge. 1997;16:1649–1651. jects in GPR Using Amplitude Modulated Signals Extracted
 Available from: https://doi.org/10.1190/1.1437545. from Multiresolution Monogenic Signal Analysis. Sensors.
 9. Singh K, Kumar I, Singh UK. Interpretation of voids or buried 2015;15:30340–30350. PMID: 26690146. Available from: https:
 pipes using Ground Penetrating Radar modeling. Journal of //doi.org/10.3390/s151229801.
 the Geological Society of India. 2013;81:397–404. Available 19. Le CVA, Harris BD, Pethick AM, Takam Takougang EM, Howe
 from: https://doi.org/10.1007/s12594-013-0050-6. B. Semiautomatic and automatic cooperative inversion of
 10. Toshioka T, Tsuchida T, Sasahara K. Application of GPR to de- seismic and magnetotelluric data. Surveys in Geophysics.
 tecting and mapping cracks in rock slopes. Journal of Applied 2016;37:845–896. Available from: https://doi.org/10.1007/
 Geophysics. 1995;33:119–124. Available from: https://doi.org/ s10712-016-9377-z.
 10.1016/0926-9851(95)90035-7. 20. Samarasinghe S. Neural Networks for applied sciences and en-
 11. Liu L, He K, Xie X, Du J. Image enhancement with wave- gineering from fundamentals to complex pattern recognition:
 equation redatuming: application to GPR data collected at Auerbach Publications. 2006;.
 public transportation sites. Journal of Geophysics and Engi- 21. Asian Contec Limited . 2020;Available from: https:
 neering. 2007;4:139. //www.indiamart.com/asiancontec-stanlay/ground-
 12. Nguyen VG, Ziętek J, Nguyen BD, Karczewski J, Gołębiowski T. penetrating-radars.html.
 Study of geological sedimentary structures of Mekong river 22. Bui TS. Underground construction map in Go Vap District, Ho
 banks by Ground Penetrating Radar: forecasting avulsion- Chi Minh City, Vietnam. Go Vap District, Ho Chi Minh City, Viet-
 nam. 2018;.
 931
Science & Technology Development Journal – Natural Sciences, 5(1):925-932
 Open Access Full Text Article Research Article
Energy Difference Of High Frequency Electromagnetic Waves
Amplitude In Detecting Buried Objects At Ho Chi Minh City,
Vietnam
Thuan Van Nguyen*, Cuong Van Anh Le
 ABSTRACT
 Ground penetrating radar method (GPR) is common place in imaging buried objects, such as: sup-
 ply water and drainage systems, electric and telecom cables. For shallow geology, GPR method
 Use your smartphone to scan this has provided high-resolution sections containing subsurface information. In processing data, the
 QR code and download this article velocity of GPR wave is the most important parameter. It helps to exactly specify the structure of
 a geology sections. Defining a wrong velocity may lead to an erroneous result. In this research,
 we are going to present two processing steps to define the electromagnetic wave velocity and the
 position of object from GPR data that was acquired by using a shield antenna machine prototype.
 The first step is application of Kirchhoff migration and energy difference graphs to calculate the
 electromagnetic wave velocity. In the second step, the result of migrated sections consisting of
 hyperbole diffraction was evaluated. If migrated using the right velocity, the diffracted hyperbola
 will focus on its peak and have the maximum energy. Finally, we used the workflow to define the
 velocity, the position and the size of the object from real GPR data collected at Go Vap district, Ho
 Chi Minh City, Vietnam.
 Key words: Energy different, GPR processing, Kirchhoff Migration
 University of Science, Vietnam National
 University Ho Chi Minh city
 Correspondence
 Thuan Van Nguyen, University of
 Science, Vietnam National University Ho
 Chi Minh city
 Email: nvthuan@hcmus.edu.vn
 History
 • Received: 2020-06-26 
 • Accepted: 2020-12-17 
 • Published: 2021-01-23
 DOI :10.32508/stdjns.v5i1.923 
 Copyright
 © VNU-HCM Press. This is an open-
 access article distributed under the
 terms of the Creative Commons
 Attribution 4.0 International license.
 Cite this article : Nguyen T V, Le C V A. Energy Difference Of High Frequency Electromagnetic Waves 
 Amplitude In Detecting Buried Objects At Ho Chi Minh City, Vietnam. Sci. Tech. Dev. J. - Nat. Sci.; 
 5(1):925-932.
 932