CN112854316B - 一种基于声波透射法的首至波声时智能修正方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本公开涉及一种基于声波透射法的首至波声时智能修正方法及装置，该方法包括：在基桩检测过程中，获取声波数据和工程资料；根据该声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波；根据该干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对该干扰波和异常波进行修正，以根据修正后声波的首波幅值、波幅指标、声速指标、PSD曲线指标确定桩身的完整性。该方法及装置能够智能修正首至波初至时间，有效避免了需人工操作作业，极大地节省了人力和时间，提高了检测效率。
Description
技术领域
本发明属于基桩检测领域，主要涉及一种基于声波透射法的首至波声时智能修正方法及装置。
背景技术
混凝土灌注桩的桩身质量与桩基承载性能密切相关，故一直以来都是工程界比较关注的热点问题之一。声波透射法在混凝土灌注桩质量检测中具有重要作用，其借助声波透射仪和预埋在桩身上的声测管，对桩身不同深度处的桩身质量进行探测，从而采集桩身质量数据。
现行声波透射法检测桩身完整性受到众多因素影响,如信号采集设备的灵敏度、声测管沿深度的弯曲倾斜、桩身混凝土砂石配料空间分布、现场技术人员操作等，以致采集到的桩身声波数据具有一定的变化幅度，信号不确定性尤为突出。然而，声波透射法是基于首波初至时间(首至波声时)来推测桩身混凝土波速，以此为特征参数判别桩身混凝土质量。实际工程中，上述因素容易使得通过简单设置门限以自动识别首至波声时的方法难以准确判定首波初至具体时间。例如，对具有3个声测管的单根桩来说，可能需要采集成百上千条声波数据，工程检测中经常一天需测试几十条桩。若人工调整首至波的初至时间点，则需消耗大量人力成本，严重降低工作效率。为提高首至波判断的准确性，减少人工调整作业，提高检测工作效率，有必要提出更为准确、合理的首至波初至时间识别方法。
发明内容
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种基于声波透射法的首至波声时智能修正方法及装置。
根据本公开实施例的第一方面，提供一种基于声波透射法的首至波声时智能修正方法，所述方法包括：
在基桩检测过程中，获取声波数据和工程资料，所述声波数据包括：声波幅值信息、接收换能器接收声波的时间间隔和延迟接收声波的时间，所述工程资料包括：第一声测管和第二声测管之间的中心距、系统声时初始值、发射换能器和接收换能器在声测管中同时上下移动的距离；
根据所述声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波；
根据所述干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对所述干扰波和异常波进行修正，以根据修正后声波的首波幅值、波幅指标、声速指标、PSD曲线指标确定桩身的完整性。
可选的，所述根据所述声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波，包括：
根据每处测点声波数据的最大幅值以及波形周期筛选出波形失真的畸形波；
在筛选出畸形波后的声波内，将波速大于(a+1000)的声波确定为干扰波，其中，波速a根据混凝土的强度等级综合确定；
将波速小于所述a的声波确定为异常波；
将波速处于所述a和(a+1000)之间的声波确定为正常波。
可选的，所述根据所述干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对所述干扰波和异常波进行修正，包括：
确定待修正声波，所述待修正声波为所述干扰波或所述异常波中的一者；
判断所述待修正声波是否为所述待修正声波所在的检测点集合中的首个检测点，若是所述检测点集合中的首个检测点，判断所述待修正声波是否为所有检测点集合中的首位；
若所述待修正声波为所有检测点集合中的首位，以初始的首至波声时为起点，在声波采样数据中搜索用于修正所述声波的首至波初至时所在位置；
若所述待修正声波不是所有检测点集合中的首位，判断所述待修正声波所在位置分别向上和向下的十个邻近波中是否存在正常波的检测点；
若存在所述正常波的检测点，将所述待修正声波首至波声时去正常波的平均值作为所述待修正声波的首至波声时值；
若不存在所述正常波的检测点，以检测点所在位置上方相邻的一个声波的首至波声时值作为所述待修正声波的首至波声时值。
可选的，还包括：
若所述待修正声波不是所述待修正声波所在的检测点集合中的首个检测点所在你检测点集合中的首个检测点，则将首至波位置的声时值与上方邻近的10个声波中正常波的平均首至波声时值、上方最近干扰波首至波声时值和、下方紧邻干扰波首至波声时值和上方邻近10个声波中正常波的平均首至波声时值分别比较差值，获取第一差值、第二差值、第三差值和第四差值；
若差值所述第一差值、第二差值、第三差值和第四差值的绝对值分别小于5μs、8μs、10μs，则不对所述待修正声波进行修正。
可选的，还包括：
以平均首至波声时为起点，在声波采样幅值数据中搜索所述待修正声波的首至波初至时间所在位置，将幅值对应的采样点位置转换成所述待修正声波的首至波声时值。
可选的，所述以该平均首至波声时为起点，在声波采样幅值数据中搜索该声波的首至波初至时间所在位置，将该幅值对应的采样点位置转换成首至波声时值，包括：
根据采样点幅值的正负大小确定所述采样点所在的位置是波形的正半波还是负半波；
比较所述采样点幅值与前后相邻幅值大小，判断所述采样点在波上升侧还是波下降侧；
若确定所述采样点在正半波/负半波的上升侧，采用向前搜索法；
若确定所述采样点在正半波/负半波的下降侧，采用向后搜索法；
当邻近声波的平均首至波声时值与该声波实际首至波初至点之间的偏差大于预设的第一阈值时，将修正结果与邻近声波的首至波声时进行比较，获取第五差值；
若所述第五差值大于预设的第二阈值，根据所述第五差值对所述修正结果进行补偿。
可选的，还包括：
若经过补偿后的修正结果与标准值之间的第五差值大于预设的第三阈值，再次以平均首至波声时为起点，在声波采样幅值数据中搜索所述待修正声波的首至波初至时间所在位置，将幅值对应的采样点位置转换成所述待修正声波的首至波声时值。
根据本公开实施例的第二方面，提供一种基于声波透射法的首至波声时智能修正装置，所述装置包括：
信息获取模块，在基桩检测过程中，获取声波数据和工程资料，所述声波数据包括：声波幅值信息、接收换能器接收声波的时间间隔和延迟接收声波的时间，所述工程资料包括：第一声测管和第二声测管之间的中心距、系统声时初始值、发射换能器和接收换能器在声测管中同时上下移动的距离；
波形分类模块，与所述信息获取模块相连，根据所述声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波；
修正模块，与所述波形分类模块相连，根据所述干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对所述干扰波和异常波进行修正，以根据修正后声波的首波幅值、波幅指标、声速指标、PSD曲线指标确定桩身的完整性。
可选的，所述波形分类模块，包括：
畸形波确定单元，根据每处测点声波数据的最大幅值以及波形周期筛选出波形失真的畸形波；
干扰波确定单元，与所述畸形波确定单元相连，在筛选出畸形波后的声波内，将波速大于(a+1000)的声波确定为干扰波，其中，波速a根据混凝土的强度等级综合确定；
异常波确定单元，与所述干扰波确定单元相连，将波速小于所述a的声波确定为异常波；
正常波确定单元，与所述异常波确定单元相连，将波速处于所述a和(a+1000)之间的声波确定为正常波。
可选的，所述修正模块：
确定待修正声波，所述待修正声波为所述干扰波或所述异常波中的一者；
判断所述待修正声波是否为所述待修正声波所在的检测点集合中的首个检测点，若是所述检测点集合中的首个检测点，判断所述待修正声波是否为所有检测点集合中的首位；
若所述待修正声波为所有检测点集合中的首位，以初始的首至波声时为起点，在声波采样数据中搜索用于修正所述声波的首至波初至时所在位置；
若所述待修正声波不是所有检测点集合中的首位，判断所述待修正声波所在位置分别向上和向下的十个邻近波中是否存在正常波的检测点；
若存在所述正常波的检测点，将所述待修正声波首至波声时去正常波的平均值作为所述待修正声波的首至波声时值；
若不存在所述正常波的检测点，以检测点所在位置上方相邻的一个声波的首至波声时值作为所述待修正声波的首至波声时值。
本发明公开的技术方案，能够产生以下有益效果：由于现行声波透射法目前对声测线首波位置的判读仅简单地通过对基桩某一剖面的所有声测线设定相同的门限值来筛除干扰，确定首波位置。然而实际工程情况复杂，如检测仪器内部扰动、检测基桩桩身存在缺陷等，所收集的波形复杂多样且数据质量难以得到保证，现有首波判读方法难以满足要求，若不进行处理将影响判断基桩完整性的数学统计法或者PSD法的计算，最终导致检测人员桩身完整性产生误判。但声波透射法在检测基桩桩身完整性时往往需要检测多个剖面，一个剖面就需要采集几百上千条声波数据，而工程检测中经常一天需测试几十条桩，人工修正极为耗时，影响检测效率。本发明所设计方法能够智能修正首至波初至时间，有效避免了需人工操作作业，极大地节省了人力和时间，提高了检测效率。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于声波透射法的首至波声时智能修正方法的流程图；
图2是根据一示例性实施例示出的声测管布置示意图；
图3是根据一示例性实施例示出的声波数据信息示意图；
图4是根据图1示出的一种波形分类方法的流程示意图；
图5是根据一示例性实施例示出的正常波的示意图；
图6是根据一示例性实施例示出的干扰波的示意图；
图7是根据一示例性实施例示出的异常波的示意图；
图8是根据一示例性实施例示出的一种基于声波透射法的首至波声时智能修正装置的框图；
图9是根据图8示出的一种波形分类模块的装置框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。
图1是根据一示例性实施例示出的一种基于声波透射法的首至波声时智能修正方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
在步骤101中，在基桩检测过程中，获取声波数据和工程资料。
其中，该声波数据包括：声波幅值信息、接收换能器接收声波的时间间隔和延迟接收声波的时间，该工程资料包括：第一声测管和第二声测管之间的中心距、系统声时初始值、发射换能器和接收换能器在声测管中同时上下移动的距离。
示例地，现行的基于声波透射法的基桩完整性检测系统均通过超声波检测仪对基桩进行透射检测，故对于声波数据的获取均来自检测系统中的声波检测仪，工程资料源于用户输入。该超声波检测仪包括控制器、发射换能器、接收换能器；该的声波数据包括采样声波幅值数据、延时时间、采样间隔、系统零声时值；该的工程资料包括管距、步长。该延时时间为接收换能器延迟接收声波的时间，该的采样间隔为接收换能器接收声波的间隔时间、该的系统零声时值为声波经过仪器系统延时、声测管和耦合水层等时间；该的管距为第一声测管和该第二声测管之间的中心距离，该的步长为发射换能器和接收换能器在声测管中同时上下移动的距离。
示例地，该基桩检测剖面如图2所示，取AB剖面采集到的声波数据，该声波数据格式如图3所示，该第一声测管A和第二声测管B之间的中心距离为860mm，该系统零声时值为30.2μs，该发射换能器和接收换能器在声测管中同时上下移动的距离为0.1m。
在步骤102中，根据该声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波。
示例地，可以理解的是，采集的信号受到设备灵敏度、技术人员操作、声测管的弯曲倾斜等影响，采集到的桩身声波数据质量参差不齐，而波形正常的声波数据首至波声时易识别，通常无需进行修正，只有受检测过程不确定性因素影响或桩身本身完整性存在缺陷产生的干扰波形和异常波形，其首至波声时难以仅凭现有方法准确地确定。所以，该步骤先对声波波形进行筛选，筛选出桩身完整性存在明显缺陷处采集的声波数据，再通过对剩余的声波数据进行系统地分类为正常波、干扰波和异常波，以便对首至波声时的准确性进行判断并分别修正。
所述的波形的筛选和分类包含如下步骤：
1)首先通过对每处测量点的声波幅值数据的最大幅值以及波形周期进行计算判断其是否为波形明显失真的畸形波，若为畸形波，则将其首至波声时设置为预设值；若并非畸形波，则进行下一步骤。
2)声波在介质中的传播速度即为声速，声速在不同介质中存在着正常的数值范围。故可以通过计算声速来大致判断声波的类型，波速的计算如下：
其中i为声波编号，j为检测剖面编号，v为第j检测剖面第i个声测线的声速，l为第j检测剖面的管距，t为第j检测剖面第i个声测线的声波传播时间。通过声速分类声波类型的具体过程为：若vi(j)大于上限vmax，认为该波受到前述外界不确定因素干扰而导致首至波声时识别靠前，分类为干扰波；若vi(j)小于下限vmin，则认为基桩在该监检测点存在异常，分类为异常波形。声波在传播过程中的路径包含了两侧声测管内水介质、管壁的距离，记录到的时间并不能准确的反应声波在基桩中的传播时间，而系统零声时保证了在无缺陷处的声速能符合参考声速范围。
其中，该上限和下限的设置是根据混凝土强度等级对应的声波波速范围确定的。
在步骤103中，根据该干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对该干扰波和异常波进行修正，以根据修正后声波的首波幅值、波幅指标、声速指标、PSD曲线指标确定桩身的完整性。
示例地，在对声波类型进行分类后，即可分别对其按照检测点深度位置依次进行修正，其修正的基本思想为：在声波波形无明显失真情况下，通过本发明方法通过结合波形特征，使得修正后首至波声时所绘曲线尽量平滑。初步修正过程分为对干扰波的修正以及对异常波的修正，其修正步骤相近，但二者分别进行。所述的修正过程包括以下步骤：
1)判断待修正声波是否为干扰波所在检测点集合或异常波所在检测点集合中的第一个检测点，若是集合中的首个检测点，则判断该声波是否为所有检测点集合中的首位，若是首位，则以初始的首至波声时为起点，在声波采样数据中搜索修正该声波的首至波初至时所在位置。若不是首位，则继续判断上下各十个邻近波中是否存在声波为正常波的检测点，若存在正常波检测点，则令该声波首至波声时去正常波的平均首至波声时值；若不存在正常波检测点，则该首至波声时值取该检测点上方紧邻一个声波的首至波声时值。
2)若不是集合的首个检测点，则将首至波位置的声时值与上方邻近N个声波中正常波的平均首至波声时值、下方邻近N个声波中正常波的平均首至波声时值和上方紧邻干扰波首至波声时值分别比较差值，其中平均首至波声时和差值的计算公式为：
其中n为第j检测剖面第i个声测线上下各N个邻近声波中正常波的个数，vi(j)表示第j检测剖面第i个声测线的上下N个邻近声波中正常波的平均首至波声时值，
表示第j检测剖面第i个声测线的上方N个邻近声波中正常波首至波声时值之和,
表示第j检测剖面第i个声测线的上方N个邻近声波中正常波首至波声时值之和，
表示第j检测剖面第i个声测线的上方最近干扰波的首至波声时值，
分别为上方邻近N个声波中正常波的平均首至波声时值、下方邻近N个声波中正常波的平均首至波声时值、上方最近干扰波首至波声时值的绝对差值(即第一差值、第二差值、第三差值和第四差值)。
通过将上述差值与设定的阈值进行比较，若差值小于阈值，则不进行修正，首至波初至时间符合声波波形特征；若差值大于阈值，则进行下一步骤。
3)根据以该平均首至波声时值为起点，在声波采样数据中搜索修正该声波的首至波初至时所在位置，再转换为首至波声时值。具体搜索及修正步骤如下：首先计算该平均首至波声时值对应于采样声波数据中的最接近采样点，该采样点数值表示声波的波形幅值信息，其中计算公式如下：
其中x为该时刻对应于声波数据中采样点的位置下标，tm为平均首至波声时值，t0为系统零声时值，td为延时时间，tdeta为采样间隔。
确定所对应的采样点位置后，在采样声波数据中以该采样点为起点，前后搜索合适的波形过零点作为首次修正点，具体搜索步骤如下：
①判断该采样点在波形的位置：通过判断该采样点幅值的正负大小来确定该点在波形的正半波还是负半波；然后比较该点幅值与前后相邻幅值大小，判断该点在波上升侧还是波下降侧。
②搜索合适的过零点：若该采样点确定在正半波或负半波的上升侧，则采用向前搜索法；若该采样点确定在正半波或负半波的下降侧，则采用向后搜索法。
③具体的搜索步骤为：将搜索到的采样点由位置信息转换成时间，即为修正后首至波声时值t′(j)，其转换公式如下：
而当邻近声波的平均首至波声时值与该声波实际首至波初至点存在较大偏差时(即邻近声波的平均首至波声时值与该声波实际首至波初至点之间的偏差大于预设的第一阈值时)，所搜索到的修正位置将与实际情况存在偏差，所以需要将修正结果与邻近声波的首至波声时进行比较，判断修正后首至波声时的合理性，若差值大于预设的阈值(即当第五差值大于预设的第二阈值时)，则还需要对修正结果进行调整。
④具体调整过程为，判断搜索该点左侧是否存在正常半波，即是否存在某时刻对应的幅值大于所设定阈值，若存在，说明左侧仍有正常波形特征，则从该修正点继续向前搜索更准确的首至波声时所在位置；若左侧无明显波形特征，则再判断该声波上方紧邻声波类型是否为干扰波，若为干扰波，则令该声测线声时值为上方最近干扰波的修正首至波值；若为正常波，则令该声波首至波声时值为上方N个声波中正常波的平均首至波声时值。
(4)首至波初至时间的二次修正
通过步骤(3)的初步修正结果，初步修正过程基于分类结果进行检测点非连续性修正，但可能存在的检测点连续情况下首至波声时未调整准确的情况，故增加二次修正的步骤，以对初步修正中未能修正的声波再次进行处理，其修正步骤同步骤3中的第3)小步。
由于声波的首至波声时与修正前发生变化，导致原先超声检测系统所计算的桩身完整性判据指标已不在适用，故需根据修正后的首至波声时对判据指标重新进行计算，其包括的判据指标以及计算步骤如下：
1)首波幅值
由于声波幅值数据并非严格单调递增或递减，所以无法仅通过比较某点前后幅值大小来确定波形的波峰波谷。本发明确定首波幅值的具体步骤如下：
①将采集的声波幅值数据作为向量形式，Ai(j)＝[A1,A2,…,An],其中Ai(j)为第j检测剖面第i个声测线的所有声波幅值数据，n为在声波幅值数据采样点数量，n＝1,2,…；
②计算得一阶差分向量DA，DA＝A(m+1)-A(m)，其中m＝1,2,…,n-1；
③对差分后的结果进行取符号函数运算，得到DA中各分量的正负情况，TA＝sign(DA)；
④对上述TA向量进遍历进行如下计算，如果TA(m)＝0或TA(m+1)≥0，则令TA(m)＝1；如果TA(m)＝0或TA(m+1)<0，则令TA(m)＝-1。
⑤对向量TA重复步骤②，得到向量RA；
⑥若向量RA中RA(m)不等于0，则m+1处为波峰波谷所对应的幅值。
2)波幅指标
由上述步骤计算所得的首波幅值需将电信号单位伏单位转换为声波单位分贝，转换公式如下：
其中Apj(j)表示第j检测剖面第i声测线的首波幅值，单位为dB，ai(j)表示第j检测剖面第i声测线信号首波幅值，a0表示零分贝信号幅值。所述零分贝信号幅值优选为0.00105V。
波幅指标主要包括平均波幅、波幅临界值、变异系数、标准差。其中计算公式分别如下：
Ac(j)＝Am(j)-6 (10)
其中Am(j)表示第j检测剖面各声测线的波幅平均值、n为第j检测剖面的声测线总数、Apj(j)表示第j检测剖面第i声测线的波幅值；Ac(j)表示第j检测剖面波幅值异常判断的临界值；Sx(j)表示(n-k-k’)个数据的标准差、k表示拟去掉的低声速值的数据个数，k＝0,1,2,…；k’表示拟去掉的高声速值的数据个数，k’＝0,1,2,…；vm(j)表示(n-k-k’)个数据的平均值、vi(j)表示第j检测剖面第i声测线声速，i＝1,2,…,n；Cm(j)表示(n-k-k’)个数据的变异系数。
3)声速指标计算
声速指标主要包括平均波速、波速临界值、变异系数即标准差，其计算过程与波幅指标类似，具体参照建筑基桩检测技术规范，在此不再详细介绍。
4)PSD曲线计算
PSD曲线为辅助判断桩身完整性的重要指标，其主要在某一剖面下，所有声波首至波声时由上至下的波动程度，其计算公式如下：
其中PSD表示声时-深度曲线上相邻两点连线得斜率与声时差的乘积；ti(j)表示第j检测剖面第i声测线的声时；Zi(j)第j检测剖面第i声测线深度。
图4是根据图1示出的一种波形分类方法的流程示意图，如图4所示，该步骤102包括：
在步骤1021中，根据每处测点声波数据的最大幅值以及波形周期筛选出波形失真的畸形波。
在步骤1022中，在筛选出畸形波后的声波内，将波速大于(a+1000)的声波确定为干扰波。
其中，波速a根据混凝土的强度等级综合确定。
在步骤1023中，将波速小于a的声波确定为异常波。
在步骤1024中，将波速处于a和(a+1000)之间的声波确定为正常波。
示例地，首先通过对每处测量点的声波数据最大幅值以及波形周期进行计算判断其是否为波形明显失真的畸形波，若为畸形波，则将其首至波声时设置为预设值；若并非畸形波，则进行下一步骤。通过计算声波的波速来分类声波类型，若基桩由C40混凝土浇筑而成，设定a＝3800m/s，若声速其大于a+1000m/s＝4800m/s，则分类为干扰波；若声速其小于a＝3800m/s，则分类为异常波。所诉畸形波、干扰波和异常波分别如图5、图6和图7所示。
图8是根据一示例性实施例示出的一种基于声波透射法的首至波声时智能修正装置的框图，如图8所示，该首至波声时智能修正装置800包括：
信息获取模块810，在基桩检测过程中，获取声波数据和工程资料，该声波数据包括：声波幅值信息、接收换能器接收声波的时间间隔和延迟接收声波的时间，该工程资料包括：第一声测管和第二声测管之间的中心距、系统声时初始值、发射换能器和接收换能器在声测管中同时上下移动的距离；
波形分类模块820，与该信息获取模块810相连，根据该声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波；
修正模块830，与该波形分类模块820相连，根据该干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对该干扰波和异常波进行修正，以根据修正后声波的首波幅值、波幅指标、声速指标、PSD曲线指标确定桩身的完整性。
图9是根据图8示出的一种波形分类模块的装置框图，如图9所示，该波形分类模块820，包括：
畸形波确定单元821，根据每处测点声波数据的最大幅值以及波形周期筛选出波形失真的畸形波；
干扰波确定单元822，与该畸形波确定单元821相连，在筛选出畸形波后的声波内，将波速大于(a+1000)的声波确定为干扰波，其中，波速a根据混凝土的强度等级综合确定；
异常波确定单元823，与该干扰波确定单元822相连，将波速小于该a的声波确定为异常波；
正常波确定单元824，与该异常波确定单元823相连，将波速处于该a和(a+1000)之间的声波确定为正常波。
可选的，该修正模块830：
确定待修正声波，该待修正声波为该干扰波或该异常波中的一者；
判断该待修正声波是否为该待修正声波所在的检测点集合中的首个检测点，若是该检测点集合中的首个检测点，判断该待修正声波是否为所有检测点集合中的首位；
若该待修正声波为所有检测点集合中的首位，以初始的首至波声时为起点，在声波采样数据中搜索用于修正该声波的首至波初至时所在位置；
若该待修正声波不是所有检测点集合中的首位，判断该待修正声波所在位置分别向上和向下的十个邻近波中是否存在正常波的检测点；
若存在该正常波的检测点，将该待修正声波首至波声时去正常波的平均值作为该待修正声波的首至波声时值；
若不存在该正常波的检测点，以检测点所在位置上方相邻的一个声波的首至波声时值作为该待修正声波的首至波声时值。
综上所述，本公开涉及一种基于声波透射法的首至波声时智能修正方法及装置，该方法包括：在基桩检测过程中，获取声波数据和工程资料，该声波数据包括：声波幅值信息、接收换能器接收声波的时间间隔和延迟接收声波的时间，该工程资料包括：第一声测管和第二声测管之间的中心距、系统声时初始值、发射换能器和接收换能器在声测管中同时上下移动的距离；根据该声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波；根据该干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对该干扰波和异常波进行修正，以根据修正后声波的首波幅值、波幅指标、声速指标、PSD曲线指标确定桩身的完整性。该方法及装置能够智能修正首至波初至时间，有效避免了需人工操作作业，极大地节省了人力和时间，提高了检测效率。
本领域技术人员在考虑说明书及实践本公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (6)
1.一种基于声波透射法的首至波声时智能修正方法，其特征在于，所述方法包括：
在基桩检测过程中，获取声波数据和工程资料，所述声波数据包括：声波幅值信息、接收换能器接收声波的时间间隔和延迟接收声波的时间，所述工程资料包括：第一声测管和第二声测管之间的中心距、系统声时初始值、发射换能器和接收换能器在声测管中同时上下移动的距离；
根据所述声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波；
根据所述干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对所述干扰波和异常波进行修正，以根据修正后声波的首波幅值、波幅指标、声速指标、PSD曲线指标确定桩身的完整性；
其中，所述根据所述声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波，包括：根据每处测点声波数据的最大幅值以及波形周期筛选出波形失真的畸形波；在筛选出畸形波后的声波内，将波速大于（a+1000）的声波确定为干扰波，其中，波速a根据混凝土的强度等级综合确定；将波速小于所述a的声波确定为异常波；将波速处于所述a和（a+1000）之间的声波确定为正常波；
所述根据所述干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对所述干扰波和异常波进行修正，包括：确定待修正声波，所述待修正声波为所述干扰波或所述异常波中的一者；判断所述待修正声波是否为所述待修正声波所在的检测点集合中的首个检测点，若是所述检测点集合中的首个检测点，判断所述待修正声波是否为所有检测点集合中的首位；若所述待修正声波为所有检测点集合中的首位，以初始的首至波声时为起点，在声波采样数据中搜索用于修正所述声波的首至波初至时所在位置；若所述待修正声波不是所有检测点集合中的首位，判断所述待修正声波所在位置分别向上和向下的十个邻近波中是否存在正常波的检测点；若存在所述正常波的检测点，将所述待修正声波首至波声时去正常波的平均值作为所述待修正声波的首至波声时值；若不存在所述正常波的检测点，以检测点所在位置上方相邻的一个声波的首至波声时值作为所述待修正声波的首至波声时值。
2.根据权利要求1所述的首至波声时智能修正方法，其特征在于，还包括：
若所述待修正声波不是所述待修正声波所在的检测点集合中的首个检测点，将首至波位置的声时值与上方邻近的10个声波中正常波的平均首至波声时值、上方最近干扰波首至波声时值、下方紧邻干扰波首至波声时值和上方邻近10个声波中正常波的平均首至波声时值分别比较差值，获取第一差值、第二差值、第三差值和第四差值；
若所述第一差值、第二差值、第三差值和第四差值的绝对值分别小于5μs、8μs、10μs，则不对所述待修正声波进行修正。
3.据权利要求2所述的首至波声时智能修正方法，其特征在于，还包括：
以平均首至波声时为起点，在声波采样幅值数据中搜索所述待修正声波的首至波初至时间所在位置，将幅值对应的采样点位置转换成所述待修正声波的首至波声时值。
4.据权利要求3所述的首至波声时智能修正方法，其特征在于，所述以该平均首至波声时为起点，在声波采样幅值数据中搜索该声波的首至波初至时间所在位置，将该幅值对应的采样点位置转换成首至波声时值，包括：
根据采样点幅值的正负大小确定所述采样点所在的位置是波形的正半波还是负半波；
比较所述采样点幅值与前后相邻幅值大小，判断所述采样点在波上升侧还是波下降侧；
若确定所述采样点在正半波/负半波的上升侧，采用向前搜索法；
若确定所述采样点在正半波/负半波的下降侧，采用向后搜索法；
当邻近声波的平均首至波声时值与该声波实际首至波初至点之间的偏差大于预设的第一阈值时，将修正结果与邻近声波的首至波声时进行比较，获取第五差值；
若所述第五差值大于预设的第二阈值，根据所述第五差值对所述修正结果进行补偿。
5.据权利要求4所述的首至波声时智能修正方法，其特征在于，还包括：
若经过补偿后的修正结果与标准值之间的第五差值大于预设的第三阈值，再次以平均首至波声时为起点，在声波采样幅值数据中搜索所述待修正声波的首至波初至时间所在位置，将幅值对应的采样点位置转换成所述待修正声波的首至波声时值。
6.一种基于声波透射法的首至波声时智能修正装置，其特征在于，所述装置包括：
信息获取模块，在基桩检测过程中，获取声波数据和工程资料，所述声波数据包括：声波幅值信息、接收换能器接收声波的时间间隔和延迟接收声波的时间，所述工程资料包括：第一声测管和第二声测管之间的中心距、系统声时初始值、发射换能器和接收换能器在声测管中同时上下移动的距离；
波形分类模块，与所述信息获取模块相连，根据所述声波数据确定波速处于第一波速阈值范围内的干扰波、波速处于第二波速阈值范围内的异常波和正常波；
修正模块，与所述波形分类模块相连，根据所述干扰波和异常波在检测点集合中的位置，以及相邻范围内预设数量个声波中正常波的首至波声时值对所述干扰波和异常波进行修正，以根据修正后声波的首波幅值、波幅指标、声速指标、PSD曲线指标确定桩身的完整性；
其中，所述波形分类模块，包括：畸形波确定单元，根据每处测点声波数据的最大幅值以及波形周期筛选出波形失真的畸形波；干扰波确定单元，与所述畸形波确定单元相连，在筛选出畸形波后的声波内，将波速大于（a+1000）的声波确定为干扰波，其中，波速a根据混凝土的强度等级综合确定；异常波确定单元，与所述干扰波确定单元相连，将波速小于所述a的声波确定为异常波；正常波确定单元，与所述异常波确定单元相连，将波速处于所述a和（a+1000）之间的声波确定为正常波；
所述修正模块：确定待修正声波，所述待修正声波为所述干扰波或所述异常波中的一者；判断所述待修正声波是否为所述待修正声波所在的检测点集合中的首个检测点，若是所述检测点集合中的首个检测点，判断所述待修正声波是否为所有检测点集合中的首位；若所述待修正声波为所有检测点集合中的首位，以初始的首至波声时为起点，在声波采样数据中搜索用于修正所述声波的首至波初至时所在位置；若所述待修正声波不是所有检测点集合中的首位，判断所述待修正声波所在位置分别向上和向下的十个邻近波中是否存在正常波的检测点；若存在所述正常波的检测点，将所述待修正声波首至波声时去正常波的平均值作为所述待修正声波的首至波声时值；若不存在所述正常波的检测点，以检测点所在位置上方相邻的一个声波的首至波声时值作为所述待修正声波的首至波声时值。
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