(57)【要約】  内部構造把握システムは、調査対象エリアの内部の検査対象に与える振動の反射波を受信する動作原理が異なる２種類のセンサ（ジオフォンセンサ端末（３０２）、ＭＥＭＳセンサ端末（３１０））と、２種類のセンサが受信した各々のセンサデータを用いて、検査対象の内部構造を把握する処理装置と、を有し、２種類のセンサは、調査対象エリアに異なる密度で分散配置される。
2019082292.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
調査対象エリアの内部の検査対象に与える振動の反射波を受信する動作原理が異なる２種類のセンサと、
前記２種類のセンサが受信した各々のセンサデータを用いて、前記検査対象の内部構造を把握する処理装置と、を有し、
前記２種類のセンサは、前記調査対象エリアに異なる密度で分散配置される
ことを特徴とする内部構造把握システム。
【請求項２】
前記２種類のセンサのうち、低周波数領域においてノイズ密度の低いセンサは、前記低周波数領域においてノイズ密度の高いセンサと比較して、前記調査対象エリアに疎に分散配置される
ことを特徴とする請求項１に記載の内部構造把握システム。
【請求項３】
前記２種類のセンサは、ジオフォンのセンサと、メムス（ＭＥＭＳ）のセンサである
ことを特徴とする請求項１に記載の内部構造把握システム。
【請求項４】
前記低周波数領域においてノイズ密度の低いセンサは、メムス（ＭＥＭＳ）のセンサであり、前記低周波数領域においてノイズ密度の高いセンサは、ジオフォンのセンサである
ことを特徴とする請求項２に記載の内部構造把握システム。
【請求項５】
前記処理装置は、前記反射波が前記検査対象の表面から起振されて反射するまでの距離に応じて、前記内部構造を把握するために用いる前記２種類のセンサのセンサデータを選択する
ことを特徴とする請求項１に記載の内部構造把握システム。
【請求項６】
前記２種類のセンサの測定周波数帯域が、少なくとも重複する
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の内部構造把握システム。
【請求項７】
前記処理装置は、前記調査対象エリアの内部の検査に用いるセンサの固有識別情報と関連付けてノイズ密度の周波数特性のセンサ情報が記憶されている記憶部を有し、
前記センサ情報は、どの周波数でそのセンサで取得したセンサデータが有効であるかの係数である有効係数が関連付けられている
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の内部構造把握システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、内部構造を把握するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
内部構造を把握する手法として、速度センサや加速度センサを用いて弾性波を捉え、そのデータを解析することで構造物の内部構造を把握することが広く行われている。その応用には後述する資源探査だけでなく、超音波探触子による非破壊検査、橋梁・ビル・トンネルなどの検査、水道管などの漏水検査などである。以下では、資源探査を例に説明する。石油・ガスにおいて採掘容易な大型のリザーバ（石油・ガス貯留層）は、既に発見・開発されており、今後はより深度が深く、複雑な地層での探査が必要とされている。それら実現するためにセンサの高感度化や高密度探査が重要であり、これに加えて市場からは低コストなオペレーションが要求されている。【０００３】
資源探査で広く用いられている手法の１つに、物理探査あるいは反射法地震探査と呼ばれる方法がある。原理的には人工震源（ダイナマイトや地面を震動させる起震車など）で生成した弾性波が、地層の界面、例えば、石油層、ガス層、水、岩石層などの界面で反射し、地表にもどってくる反射波を、地表ないし坑井に設置した多数のセンサで検出し、それらの反射波データから地下構造のイメージを構成するものである。【０００４】
反射波を検出するセンサとして、コイルと磁石を利用した速度センサであるＧｅｏｐｈｏｎｅ（以下、ジオフォンと記す）が広く利用されているが、ジオフォンでは、実質、数ヘルツ帯の低周波領域における感度向上とフラットな周波数特性を得ることが難しく、これら課題を解消する他のセンサ方式が望まれている。これに対し、従来の半導体回路機能と機械動作を備えたＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical System）技術を用いた高感度センサが、特許文献１「ＩＮＥＲＴＩＡＬ  ＳＥＮＳＯＲ」などとして技術開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１６／００９１５２４号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１などに開示された技術を用いれば、低周波領域において高感度かつ周波数特性に優れたＭＥＭＳセンサを実現することが可能になる。しかしながら、ＭＥＭＳセンサはジオフォンに比べて資源探査で使われた歴史が浅く、複雑な構成となるため、個体差、長期信頼性、価格などの点でまだ差がある。【０００７】
また、新型センサの導入期においては、探査サービス会社保有のジオフォンと新型センサであるＭＥＭＳセンサの両センサを利用した探査オペレーションが想定され、方式の異なるセンサの性能差は大きなものとなる。【０００８】
センサが収集した探査データは、計算機に実装された解析アルゴリズムによって探査箇所の地下イメージとして描画され、石油・ガスの貯留層推定に用いられるが、高精度、高信頼なデータを利用し演算することが、その品質や精度向上に資することが知られている。例えば、近年注目され実用化されているＦＷＩ（Full Waveform Inversion）という解析手法では、特に低周波領域における探査データの品質や精度がより重要になることが知られている。【０００９】
これまで使用されているジオフォンは、その構造が単純であり、個体差や劣化があまり大きくないこと、さらに、コイルと磁石による速度センサという方式で同一である。このためジオフォンを用いた資源探査においては、ジオフォンの個体差をあまり意識することなく、現場への敷設（センサを所定の位置に設置していくこと）、探査オペレーション（起震車などにより地面を振動させて、地下の反射面からの反射波をセンサによって捉え、必要に応じて敷設したセンサを張替ながら探査エリアを広げるなど）、解析・解釈（センサが取得したデータや地層サンプルなどに基づいて地下構造を推定する）を行ってきた。【００１０】
しかし、ＭＥＭＳセンサの導入に際しては、先に述べたようにセンサ種別や個体差により感度特性が大きく変化すること、また、ＦＷＩに代表される解析技術の進展に伴い、センサ感度の個体差を所与のものとした上で、如何にして正しい解析結果を得るか、が課題となっている。【００１１】
さらに言えば、ＦＷＩにおいては、その計算プロセスから低周波帯におけるデータ品質が最終的なアウトプットに対して大きな意味を持つため、取得したデータの中からより高信頼、高精度なデータを抽出することが重要となる。【００１２】
本発明は、前記の課題を解決するための発明であって、調査対象エリアにおいて、高信頼、高精度なデータを取得することができる内部構造把握システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
前記目的を達成するため、本発明の内部構造把握システムは、調査対象エリアの内部の検査対象に与える振動の反射波を受信する動作原理が異なる２種類のセンサ（例えば、ジオフォンセンサ端末３０２、ＭＥＭＳセンサ端末３１０）と、２種類のセンサが受信した各々のセンサデータを用いて、検査対象の内部構造を把握する処理装置（例えば、処理装置１２０）と、を有し、２種類のセンサは、調査対象エリアに異なる密度で分散配置されることを特徴とする。本発明のその他の態様については、後記する実施形態において説明する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、調査対象エリアにおいて、高信頼、高精度なデータを取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態の内部構造把握システムに係る資源探査の例を示す図である。
【図２】センサ端末の例を示す図である。
【図３】複数種のセンサ端末を敷設するレイアウトの例を示す図である。
【図４】複数種のセンサ端末を敷設するレイアウトの他の例を示す図である。
【図５】ジオフォンアレイとＭＥＭＳセンサで想定されるセンサ特性を示す図である。
【図６】ジオフォンアレイのセンサ特性を改善した例を示す図である。
【図７】ＭＥＭＳセンサのセンサ特性が変化した場合の例を示す図である。
【図８】センサ端末の周波数特性と計算で利用するデータの活用例を示す図である。
【図９】センサ端末の周波数特性と計算で利用するデータの他の活用例を示す図である。
【図１０】資源探査の例を３次元的に示す図である。
【図１１】資源探査の場合にどのセンサを利用するかを示す図である。
【図１２】センサ検査情報を示す図である。
【図１３】ジオフォンセンサのセンサ特性情報の例を示す図である。
【図１４】ＭＥＭＳセンサのセンサ特性情報の例を示す図である。
【図１５】ＭＥＭＳセンサのセンサ特性情報の他の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明を実施するための実施形態について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本実施形態の内部構造把握システムに係る資源探査の例を示す図である。図１は、本発明のポイントを説明するために簡略化した構成で示しているが、現場での様々な要因により必ずしもセンサや起震地点が図のように整然と配列しているわけではない。
【００１７】
起震車１００は、１台ないし複数台で１つのグループを構成し、起震車群１０１ａとなって、起震地点１０２へ移動し、起震する。起震車群１０１ａは、例えば４台の起震車１００から構成されている。図１では起震地点として起震地点１０２を１点のみ示したが、図１に示した格子の交点すべてが起震地点である。このため、起震車群１０１ａは移動経路１０４ａを略直線に移動しながら、格子の各交点である起震地点で起震する。
【００１８】
起震車群１０１ａは、起震地点１０２まで移動して起震すると、Ｕターンして、移動経路１０４ｂを移動しながら起震する。このように、略直線の移動とＵターンを繰り返して、起震車群１０１ａは、調査対象エリアの事前に設定した起震地点、例えば、図１に示した格子のすべての交点で起震する。起震地点は、例えば５０ｍなどの予め決められた一定間隔で設定される。起震地点の位置は、例えば衛星１０５からのＧＰＳ（Global Positioning System：全地球測位システム）信号などにより特定される。
【００１９】
調査対象エリア（探査対象エリア）の地域などに応じて、例えば１０万か所などの起震地点が設定される。起震地点が多いため、起震車群１０１ａを含めて複数の起震車群１０１（起震車群１０１ａを特定せず、図１における起震車群を示す場合は起震車群１０１と記載する、他の符号の記載も同じである）を用いて探査対象エリアを複数に分割したり、影響が出ないように起震タイミングをずらしたり、起震波形に符号を付与することで同じ時期に探査する。
【００２０】
また、起震車群１０１は、図１では１列で示しているが、例えば２列などの複数の列であってもよい。探査対象エリアや起震地点の密度によっては、起震車群１０１が４台１列よりも２台２列の方が好ましい実施形態となる場合もある。また、起震車群１０１は、図１では４台の例を示しているが、例えば起震車１００が１台であってもよい。起震車群１０１がいずれの構成であっても、起震車群１０１の振動エネルギーは予め測定され、記録されている。起震車群１０１ａは起震と移動を繰り返し、起震車群１０１ｂの位置に移動する。
【００２１】
起震車群１０１ｂの起震による振動は、岩石層などの地層と石油やガスが埋蔵されたリザーバ１１０との境界面などで反射され、例えば、反射波１１２ａとなってセンサ端末１０３で検出される。センサ端末１０３で検出された反射波１１２ａなどの信号は観測車１０６などで収集され、処理装置１２０でその後に分析される。探査には必要のない振動であるが、起震車群１０１ｂからセンサ端末１０３まで地表を伝わる表面波１１１ａもある。表面波１１１ａの利用については後に説明する。
【００２２】
センサ端末１０３は、表面波１１１ａと反射波１１２ａの振動を加速度として検出する。一般に、起震車群１０１ｂからセンサ端末１０３までの距離は、起震車群１０１ｂからリザーバ１１０を経てセンサ端末１０３までの距離よりも短いため、表面波１１１ａの振動による加速度１１１ｂは、反射波１１２ａの振動による加速度１１２ｂよりも、起震時点から早く検出され、値が大きい。
【００２３】
図１に示すようにセンサ端末１０３は複数配置される。起震地点と同様に、探査対象エリアの地域などに応じて、例えば１０万個のセンサ端末１０３が配置される。通常、起震車群１０１の移動経路１０４と重複したエリアにセンサ端末１０３は配置されるが、起震車群１０１の移動経路１０４と重複しないエリアにセンサ端末１０３は配置されてもよい。なお、探査対象エリアは、砂漠であってもよく、市街地などであってもよい。
【００２４】
センサ端末１０３は、起震車群１０１が最初の起震を開始する前に設置され、起震車群１０１が最後の起震を終了すると回収される。あるいは、探査対象エリアを広げるべく、センサ端末１０３を順次張替ながら起震車群１０１による振動生成と、センサ端末１０３による計測を行う。このため、センサ端末１０３は、過酷な環境に長時間設置される可能性がある。
【００２５】
図２は、センサ端末１０３の例を示す図である。ここでは、センサ端末１０３として、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１を利用した場合について説明する。ＭＥＭＳ加速度センサ２０１は、ＭＥＭＳ技術によって形成された加速度センサであり、表面波１１１ａや反射波１１２ａなどのセンサ端末１０３に加わる振動を加速度として検出し、電気信号に変換する。ＭＥＭＳ加速度センサ２０１は高感度であるが、微細構造をとること、さらに、硬い材料がメカニカルに振動することから、外部からの影響など、強い衝撃だけでなく、急激な温度サイクルや高温や低温での運用など、により劣化や破損する可能性がある。また、センサ端末同士がケーブルで結合され、リアルタイムで情報の収集、制御を行ったり、電源供給を行うテレメトリー型のシステムと、センサ端末１０３自身が独立で駆動し、加速度データ等を自身で保持するケーブルレスのノーダル型のシステムが存在する。
【００２６】
ＭＥＭＳ加速度センサ２０１は、外部からの振動が伝わる固定部と弾性体を介して結合された可動部を有し、外部振動に伴う例えば固定部と可動部との容量値の変化などから加速度を捉えられる。
【００２７】
一般的に、これらの要因およびＭＥＭＳ加速度センサ２０１の材質の特性やパッケージなどの問題により、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１は、例えば固定部と可動部の間の真空度が低下し、弾性体の弾性特性が変化する可能性がある。そして、検出可能な振動の最小幅が増大するなどの劣化、増大した最小幅が所定の閾値を超えたり、振動をまったく検出できなくなる破損に至る可能性がある。このため、各種対策がなされている。
【００２８】
なお、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１は、主に静電容量検出型の加速度センサが使用されるが、静電容量検出型の加速度センサに限定されるものではない。他の構造であってもよいが、外部から加わる要因が異なることを考慮する必要がある。また、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１は、センサ単体あるいはセンサチップそのもののみでなく、何らかの回路を含んでいてもよい。また、それらを覆うパッケージを含んでもよいし、加速度センサではなく、速度センサであってもよい。
【００２９】
センサ端末１０３は、前記したＭＥＭＳ加速度センサ２０１、加速度信号処理部２０２、外部Ｉ／Ｆ（Interface）２０３、プロセッサ２０４、記憶部２０５、ＧＰＳ受信部２０６、環境センサ２０７、電池２０８を含んで構成されている。あるいは、前述のテレメトリー型では、記憶部２０５や電池２０８を外部に依存する構成であってもよい。
【００３０】
プロセッサ２０４は、予め格納されたプログラムにしたがってセンサ端末１０３内の各部位を制御する。また、プロセッサ２０４は、加速度信号処理部２０２、外部Ｉ／Ｆ２０３、ＧＰＳ受信部２０６、環境センサ２０７へ何らかの動作パラメータを設定する必要がある場合、プログラムにしたがって動作パラメータを設定する。
【００３１】
プロセッサ２０４は、１つまたは複数のタイマを含んでいる。タイマは予め設定された時刻からの時間をカウントする。予め設定された時刻は、プロセッサ２０４を含むセンサ端末１０３の製造された時刻でもよいし、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１の製造された時刻でもよいし、特定の標準時刻でもよい。カウントする期間は、止まることなくカウントされる。なお、カウントする期間は、通電期間だけカウントしてもよいし、予め設定された条件に基づきカウントを開始して停止してもよい。これらカウントする期間により、センサの定期検査などの管理に利用される。
【００３２】
また、プロセッサ２０４は、いわゆるマイクロコンピュータ（マイコン）であり、プロセッサ２０４が記憶部を内蔵し、記憶部２０５に格納されるプログラムやデータは、プロセッサ２０４に内蔵される記憶部に格納されてもよい。
【００３３】
加速度信号処理部２０２は、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１が変換した加速度の電気信号を増幅し、増幅したアナログの電気信号からデジタル電気信号の加速度値へ変換し、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１の検出特性に応じてデジタル電気信号を補正する。これらの増幅と補正のために、加速度信号処理部２０２は、フィードバック回路を有している。なお、フィードバック回路は、増幅率のパラメータと補正率のパラメータに応じてフィードバックしてもよい。また、加速度信号処理部２０２は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）が利用される。
【００３４】
外部Ｉ／Ｆ（Interface）２０３は、センサ端末１０３の外部と通信するインターフェイスである。外部Ｉ／Ｆ２０３は、無線通信のインターフェイスであってもよいし、有線通信のインターフェイスであってもよいし、無線通信と有線通信の両方のインターフェイスであってもよい。
【００３５】
外部Ｉ／Ｆ２０３は、加速度信号処理部２０２で変換された加速度値を送信する。ここで、プロセッサ２０４の指示により、データ保護のため、加速度値は一時的に記憶部２０５へ格納され、記憶部２０５から読み出された加速度値が送信される。また、外部Ｉ／Ｆ２０３は、環境センサ２０７の検出した値を送信する。外部Ｉ／Ｆ２０３は、プロセッサ２０４から入力された情報を送信し、受信した情報をプロセッサ２０４へ出力する。前記はテレメトリー型であるが、ノーダル型の場合には、取得したデータを敷設期間中に記憶部２０５に格納し、センサ端末１０３を回収後、外部Ｉ／Ｆ２０３を介して、外部のストレージへ格納される。なお、図２では、センサ端末１０３に環境センサ２０７が実装された形態をとっているが、他の実装形態で同等のデータを取得する形でもよい。
【００３６】
記憶部２０５は、プロセッサ２０４のためのプログラムが格納され、プロセッサ２０４がプログラムを実行するために必要なデータが格納される。記憶部２０５は、加速度信号処理部２０２、ＧＰＳ受信部２０６、環境センサの出力する値が格納される。さらに、記憶部２０５は、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１を識別するための情報としてセンサＩＤ（センサ識別情報）が格納される。さらに、記憶部２０５は、センサＩＤと関連付けて、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１の後記するノイズ密度の周波数特性（図５参照）（センサ特性情報）が、数式、表、モデルなどとして格納されている。
【００３７】
処理装置１２０（図１参照）は、処理部１２１と記憶部１２２を有し、調査対象エリアである探査対象エリアの探査をする前に、保有するセンサ端末１０３からセンサ特性情報を取得し、センサ特性情報は記憶部１２２に記憶されている。あるいは、センサ特性情報の格納場所として、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１やセンサ端末１０３の製造会社、センサ端末１０３の保有会社、解析解釈を行う会社、石油会社などのローカルなデータベースやクラウドに、センサＩＤなどと紐づけし、データを保持していてもよい。処理装置１２０内のデータベース例について図１２〜図１５を参照して説明する。
【００３８】
図１２は、センサ検査情報を示す図である。処理装置１２０の記憶部１２２には、保有しているセンサ検査情報１２２Ａが格納されている。センサ検査情報１２２Ａには、センサＩＤ、型式、検査日時１、検査結果１、検査日時２、検査結果２、・・・などが含まれる。センサは所定の期間毎にセンサ特性の検査が実施されており、検査日時と、その検査結果が記録されている。
【００３９】
センサＩＤは、前記したように、振動を検出する速度センサないし加速度センサに付与した固有の識別子である。Ｇで始まるものはジオフォンセンサに対応し、Ｍで始まるものはＭＥＭＳセンサに対応している。２種類のセンサ（ジオフォンセンサ、ＭＥＭＳセンサ）の測定周波数帯域は、少なくとも重複している。
【００４０】
検査結果の状況を説明すると、センサＩＤが「Ｇ０００００１」の場合、検査結果１、検査結果２ともに「ＯＫ」（センサ特性に変化なし）であった。これに対し、センサＩＤが「Ｍ０００００２」の場合、検査結果１では「ＯＫ」であったが、検査結果２では「特性変化」（センサ特性に変化あり）があったことがわかる。各センサのセンサ特性情報は、図１３、図１４、図１５を参照して説明する。
【００４１】
図１３は、ジオフォンセンサのセンサ特性情報の例を示す図である。センサ特性情報１２２Ｂには、センサＩＤ、周波数毎のノイズ密度、周波数毎の有効係数などが含まれる。周波数毎のノイズ密度は、後記する図５でのノイズ密度の周波数特性を数値化したものである。また、周波数毎の有効係数は、「１」の場合はその周波数のデータを利用することを意味し、「０」の場合はその周波数のデータを利用しないことを意味する。
【００４２】
図１３に示すセンサＩＤが「Ｇ０００００１」の場合、低周波数側のノイズ密度が高いため、例えば、１Ｈｚ、２Ｈｚ、３Ｈｚ、・・・で有効係数が「０」と指定されている。有効係数の指定は、周波数毎のノイズ密度が周波数毎に予め決められた所定閾値以上である場合に、処理装置１２０の処理部１２１が「０」と指定する。なお、管理者が調査対象エリアの事前調査などに基づいて指定してもよい。
【００４３】
図１４は、ＭＥＭＳセンサのセンサ特性情報の例を示す図である。センサ特性情報１２２Ｃは、センサ特性情報１２２Ｂと同様に、センサＩＤ、周波数毎のノイズ密度、周波数毎の有効係数などが含まれる。図１４に示すセンサＩＤが「Ｍ０００００１」の場合、低周波数側のノイズ密度が低いため、例えば、１Ｈｚ、２Ｈｚ、３Ｈｚ、・・・で有効係数が「１」と指定されている。
【００４４】
図１５は、ＭＥＭＳセンサのセンサ特性情報の他の例を示す図である。センサ特性情報１２２Ｄは、センサ特性情報１２２Ｂと同様に、センサＩＤ、周波数毎のノイズ密度、周波数毎の有効係数などが含まれる。図１５に示すセンサＩＤが「Ｍ０００００２」の場合、図１２の検査結果２で「特性変化」があり、１Ｈｚ、２Ｈｚ近辺の低周波数側のノイズ密度が高くなったため、１Ｈｚ、２Ｈｚで有効係数が「０」と指定されている。
【００４５】
図２に戻り、センサ端末１０３が複数のＭＥＭＳ加速度センサ２０１を含む場合、格納されるセンサＩＤは複数有しており、各センサＩＤと関連付けてセンサ特性情報が記憶されている。センサＩＤは、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１を識別するための情報であるが、複数のＭＥＭＳ加速度センサ２０１を含む場合、センサ端末１０３を識別するための識別するためのＩＤとＭＥＭＳ加速度センサ２０１を識別するための関連ＩＤとの組み合わせの識別ＩＤであってもよい。
【００４６】
ＧＰＳ受信部２０６は、ＧＰＳ信号を受信して、センサ端末１０３の位置情報を出力する。プロセッサ２０４は、ＧＰＳ受信部２０６の出力する位置情報を、加速度信号処理部２０２や環境センサ２０７の出力する値とともに、記憶部２０５へ記憶し、外部Ｉ／Ｆ２０３で送信する。センサ端末１０３の位置は、センサ端末１０３が設置される際に別の装置で特定される場合、ＧＰＳ受信部２０６は無い構成でもよい。また、ＧＰＳ受信部２０６はＧＰＳ信号を受信して、時刻同期をとる構成でもよい。
【００４７】
環境センサ２０７は、例えばＭＥＭＳ加速度センサ２０１の温度あるいはセンサ端末１０３の外部の温度を検出する温度センサを含む。環境センサ２０７は、湿度センサを含んでもよく、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１とは別に加速度センサを含んでもよい。別の加速度センサは、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１とは同一の時期あるいは異なる時期、ないし、同一ロットあるいは異なるロットで製造された加速度センサであってもよいし、ＭＥＭＳ加速度センサ２０１とは異なる構造の加速度センサであってもよい。
【００４８】
プロセッサ２０４は、加速度信号処理部２０２あるいは環境センサ２０７の出力する値と、予め設定された閾値とを比較し、出力する値が閾値を超えたと判定すると、加速度信号処理部２０２と環境センサ２０７とＧＰＳ受信部２０６から出力された値をタイマのカウントされた値とともに記憶部２０５へ格納し、外部Ｉ／Ｆ２０３から送信する機能であってもよい。
【００４９】
また、プロセッサ２０４は、タイマのカウントが予め設定された間隔の値となったときに、これらから出力された値をタイマのカウントされた値とともに記憶部２０５へ格納し、外部Ｉ／Ｆ２０３から送信してもよい。なお、電池２０８は、センサ端末内の各回路に電源を供給する。
【００５０】
図示していないが、現在、主に利用されているジオフォン（Ｇｅｏｐｈｏｎｅ）は、磁石とコイルから構成される速度センサである。磁石ないしコイルをセンサ端末の筐体に固定することで、地動によって磁場とコイルに相対運動が生じ、コイルにはその速度に比例した起電力が発生する。その値を基に地動を観測する方式である。
【００５１】
具体的には、ジオフォンは、スプリングで吊るされた振子に固定されているコイルと、地表面と同じ振動をする受振器のケースに固定された永久磁石からなるものである。受振器のケースが地動に応じて振動すると磁石と振子との間に地動に応じた相対運動が生じ、コイルに起電力が発生する。起電力は相対運動の速度に比例している。
【００５２】
ジオフォンの仕様を決めるパラメータには、固有周波数、ダンピング（減衰定数）、感度がある。資源探査においては、１０〜１５Ｈｚ程度のものが使用されることが多い。減衰定数としては、振幅スペクトルがフラットになるよう０．７程度の値が用いられる。ジオフォンは、前記のような簡易構成をとることから、ＭＥＭＳセンサに比べて劣化や破損要素が少なく、判別・修理も比較的容易である。
【００５３】
図３は、複数種のセンサ端末を敷設するレイアウトの例を示す図である。適宜図１を参照して説明する。探査においては、石油会社など依頼主から指摘された探査エリアや時期に対して、探査サービス会社は保有センサや起震車に応じた探査計画を設計する。即ち、いつ、どのようなレイアウトでセンサを敷設して、どのような起震点で起震するかの仕様である。この時、大規模探査などセンサの数が足りない場合には、順次センサを張り替えることで所定の探査エリアをカバーすることが広く行われている。同図ではセンサ端末として、ジオフォンアレイ３０１（Geophone array）とＭＥＭＳセンサ端末３１０から構成される例を示す。
【００５４】
ここで、ジオフォンアレイ３０１は、複数のジオフォンセンサ端末３０２とアナログの振動データをデジタル信号に変換するＡＤＣ３０３（アナログ・デジタル変換器）などから構成される。このアレイ化により反射波のＳＮ比を向上すると共に、ノイズ成分となる表面波（起震車から地表に沿って直接伝搬する弾性波：図１の１１１ａ）を抑圧することが可能となる。なお、本実施形態では、ジオフォンアレイ３０１の例について示しているが、ＡＤＣを具備した単体のジオフォンセンサ端末３０２を多数配置した形態でもよい。
【００５５】
図３ではセンサ間を接続するケーブル（データや電力を供給）を記載していないが、ジオフォンではケーブル接続された形態を取ることが主流である。この形態はテレメトリーシステムと呼ばれており、観測車１０６において適宜センサの状態や起震データを観測することができる。あるいは、ノーダル型と呼ばれる形態では、センサ自身にバッテリーとデータ記憶部を有し、探査期間中データを記憶して、センサ端末の回収時に、ラックなどからそれらのデータを取得する。ノーダル型の形態は、ケーブル接続が困難な立地、例えば川があるなどや、数が膨大でケーブルの取り扱いが煩雑になるケースなどで利用される。
【００５６】
本実施形態では、調査対象エリアの内部の検査対象に与える振動の反射波を受信する動作原理が異なる２種類のセンサ（ジオフォンセンサ端末３０２、ＭＥＭＳセンサ端末３１０）と、２種類のセンサが受信した各々のセンサデータを用いて、検査対象の内部構造を把握する処理装置１２０と、を有し、２種類のセンサは、調査対象エリアに異なる密度で分散配置されている。
【００５７】
即ち、図３には、複数のジオフォンセンサ端末３０２を有するジオフォンアレイ間距離３２１と、ＭＥＭＳセンサ間距離３２２が示され、
ＭＥＭＳセンサ間距離３２２＞ジオフォンアレイ間距離３２１
・・・（１）
となるように配置している。なお、図３では、図の左右方向の距離について示しているが、図の上下方向の距離についても（１）式と同様の関係になる。
【００５８】
起震車１００においては、油圧機構を用いて、周波数を連続的に変化させたスイープ波を出力し、地下の反射面からの信号を多数の受振器（センサ）で捉えることにより、地下構造を演算推定する。この際、低周波信号を用いた解析が地下構造を推定するにあたり重要な情報となっており、起震車１００や受振器（センサ）において、低周波特性の改善が精力的に進められている。
【００５９】
ここで低周波領域においては、その波長に起因して空間分解能が低くなるため、高い密度で受振器（センサ）を設置しても地層推定における意義は薄い。さらに低周波領域でノイズ密度が低い受振器（センサ）、即ち感度が高い受信器は、近年、ＭＥＭＳセンサ端末３１０や低周波ジオフォンとして入手可能となっているが、導入期のため高価であったり、低周波ジオフォンなどでは大型化することが想定され、各社での保有数も限られている。
【００６０】
よって、低周波領域においての高感度なセンサは、分散させて配置することが、探査コスト（探査時間の短縮）、および、設備コスト（ＭＥＭＳセンサ購入費用など）を縮減するために好適な実施形態となる。
【００６１】
フルウェーブインバージョン（ＦＷＩ）における処理では、低周波帯から徐々に解析周波数をあげることで地下構造を推定するため、その端緒となる低周波帯において信頼性の高い情報を、計算機に入力することが好ましい。よって、センサの周波数特性を基に、計算周波数帯での感度に応じて、データに対して有効係数（信頼度）を付与することで、地下構造の推定精度が上がることが期待される。
【００６２】
図４は、複数種のセンサ端末を敷設するレイアウトの他の例を示す図である。図４は、図３と比べてより詳細に記載している。例えば左下に示すように、想定敷設地点に岩（Ｒｏｃｋ）や木などがあった場合には、そこを回避してセンサを設置する。ジオフォンアレイ３０１は、データ伝送および電力供給用のケーブル４２０で接続されており、データロガー４１０にデータが記憶され、観測者から適宜センサの状態を確認したり、データを収集したりすることができる（テレメトリー型）。
【００６３】
一方、図４に示すＭＥＭＳセンサ端末３１０は、ノーダル型を記載しており、敷設してから、探査、回収が終わるまで、データは自身が持つ記憶部に格納される。それらのデータは回収後、ケーブルや無線により収集される。なお、ＭＥＭＳセンサ端末３１０においてもテレメトリー型を採用することも可能であり、その伝送路としてケーブルを利用することもできる。
【００６４】
探査で利用可能なＭＥＭＳセンサ端末３１０の数が限られている場合、一箇所にまとめて設置するよりも、図に示すように密度が疎となるように配置することが、解析上好ましい。
【００６５】
反射法地震探査では、発震点、反射点、受振点の経路において、反射面上の面領域においてフレネルゾーンが形成される。この領域より小さい構造変化は一般に識別できないため、フレネルゾーンの大きさは反射法地震探査における水平解像度の限界指標と考えることができる。このフレネルゾーンは、受発信点の相対位置、伝搬速度、波動の波長に依存するため、弾性波が低周波の場合、受信点、即ち、センサの間隔をいくら狭くしても、その間隔に応じた空間分解能を得ることはできない。
【００６６】
従って、センサを設置する場合には、フレネルゾーンを意識した上で、地表のセンサ敷設の計画を立てることが好ましい。また、前記では低周波感度に優れた（ノイズ密度が低い）ＭＥＭＳセンサ端末３１０を密度が疎となるような配置例を記載したが、前記の構成に限ったわけではない。即ち、密度の疎密は、ノイズ密度の周波数特性から決定されることが本発明における本質である。
【００６７】
次に、センサから得られたデータを基に、地下構造を推定する解析手法の一例について説明する。震源から観測点まで、波が到達するのに要した時間を地震波の「走時」という。走時データを利用して地下の詳細な地震波速度分布を推定する手法を走時トモグラフィと呼ぶ。ここでは仮定した速度モデルから波線追跡により理論走時を計算し、実際に観測された走時との残差が最小になるように逐次的に逆問題を解いて速度モデルの修正を行う。また、走時情報だけでなく後続波を含む波形記録の位相や振幅などの情報をすべて用いて、インバージョン（観測データからそれに見合うモデルを推定すること、逆問題とも言う）により地下の物性値分布を求める方法があり、その一つには前記したフルウェーブインバージョン（ＦＷＩ）と呼ばれる解析手法がある。
【００６８】
同解析手法では解析に利用する情報が増えるため、走時トモグラフィよりも高精度かつ高分解能に物性値分布（速度、密度、減衰など）を推定できる。この手法は１９８０年代に提唱されて、１９９０年後半に盛んに研究が行われてきたものであるが、近年、効率的なアルゴリズムと計算機能力の向上により、実用化されるようになった。
【００６９】
本解析手法では、高分解能な物性値推定ができる一方で、非線形性と初期モデルへの依存性が高いため局所最適解に陥りやすいという問題がある。この問題に対する実効的な対策としては、低周波成分（２〜３Ｈｚ）の含まれるオフセット距離（震源と受振点間の距離）が大きいデータを用いることがあげられる。さらに高精度で高信頼な低周波成分を用いた精度の良い初期モデルを利用することで、局所的最適解に陥ることを防ぐことができる。なお、安定した解析を行うために低周波数成分から高周波数成分へと周波数帯域をあげながら解析を行うのが一般的である。そして、後続波の情報を追加して解析を進める。このようにフルウェーブインバージョンを用いた解析では、低周波領域におけるデータの信頼性が最終的な地下解析の精度や信頼性に大きく寄与する。
【００７０】
また、高感度なセンサは、地下の深度がより深い反射面からの反射波を捉えることが可能となるため、解析対象がより深度が深い部分においてより有効となる。逆に感度が悪いセンサを用いて逆問題を解く際には、局所最適解に陥る可能性もある。よって、より深い深度の解析においては、感度に応じた有効係数（信頼度）によって、感度の高いセンサを優先的に適用して解析することで、より信頼性の高い地下イメージを取得することができる。また、前記の扱う対象を限定ないし優先適用したデータにより解析する範囲はパラメータとして設定し、他の手段から得られるデータ、例えば、過去の生産データ、コアサンプルデータ、あるいは解析データなど、あるいは、地質学者や探査の知見をもった有識者がもつナレッジを基に、その値を変更し、局所最適解では無い、正しいと思われる解を導出する。即ち、センサの周波数感度特性（例えば、センサ密度の周波数特性）と、対象とする解析深度に応じて、計算に用いるセンサデータを優先的に適用することにより好適な出力を期待できる。
【００７１】
図５は、ジオフォンアレイ３０１とＭＥＭＳセンサ端末３１０で想定されるセンサ特性（ノイズ密度の周波数特性）を示す図である。図６は、図５に対し、ジオフォンアレイ３０１のセンサ特性（ノイズ密度の周波数特性）を改善した例を示す図である。図７は、図５に対しＭＥＭＳセンサ端末３１０のセンサ特性（ノイズ密度の周波数特性）が変化した場合の例を示す図である。
【００７２】
図５は、複数のジオフォンセンサ端末３０２からなるジオフォンアレイ３０１とＭＥＭＳセンサ端末３１０のセンサ特性情報（ノイズ密度の周波数特性）を示したものである。ＭＥＭＳセンサ端末３１０のセンサ特性曲線５１０は、ジオフォンアレイ３０１のセンサ特性曲線５０１に対し、低周波領域から所定の周波数領域において、ノイズ密度が低い特性を有している。
【００７３】
ＭＥＭＳセンサ端末３１０は、機械要素部品のセンサ・アクチュエータ・電子回路などをひとまとめにしたミクロンレベル構造を持つデバイスであり、ＡＳＩＣ回路とセットとなっているのが通常である。ＭＥＭＳセンサ端末３１０は、センサ出力に対しフィードバックをかけることにより測定している。ノイズは、ＡＳＩＣ回路が起因となり、低周波領域では、アンプの１／ｆノイズ、高周波領域では、Ａ／Ｄコンバータの量子化ノイズが支配項となっており、図５に示すセンサ特性曲線５１０のようなノイズ密度の周波数特性を有する。
【００７４】
図６は、ジオフォンアレイ３０１のセンサ特性曲線５０１と、低周波で感度が得られるように設計、実装した低周波ジオフォンセンサから構成されるジオフォンアレイのセンサ特性曲線５０１ａと、高い周波数で感度が得られるように設計、実装した低周波ジオフォンセンサから構成されるジオフォンアレイのセンサ特性曲線５０１ｂと、ＭＥＭＳセンサ端末３１０のセンサ特性曲線５１０とを示したものである。
【００７５】
図７は、ジオフォンアレイ３０１のセンサ特性曲線５０１と、ＭＥＭＳセンサ端末３１０のセンサ特性曲線５１０とに加えて、フィールドでの利用や経年劣化などを通じて感度が劣化したＭＥＭＳセンサのセンサ特性曲線５１０ａを示したものである。センサ特性曲線５１０ａは、センサの定期検査などでの測定周波数におけるノイズ密度の周波数特性としてプロットしたものである。
【００７６】
図５で示すように、一般的にはＭＥＭＳセンサ端末３１０のノイズ密度は、特に低周波帯においてジオフォンアレイ３０１のノイズ密度よりも下回っている。また、高周波帯においてもノイズ密度は、ジオフォンアレイ３０１よりも下回っている。
【００７７】
これに対し、図６に示すようにジオフォンアレイ３０１を構成するジオフォンセンサ端末３０２（図３参照）は、コイルや磁石のサイズなどの設定により最高感度が得られる周波数帯を設定することができる。ただし、低周波帯になればなるほど大型になり、実装上の困難が生じる。
【００７８】
他方、図７に示すように、ＭＥＭＳセンサ端末３１０は劣化することで新規のＭＥＭＳセンサよりセンサ特性情報の変化が見られ、ノイズ密度が高くなる（感度が劣化する）ことが想定される。このため、ノイズ密度の周波数特性が異なる多数のセンサ端末をどのように利用するかが重要となる。
【００７９】
図８は、センサ端末の周波数特性と計算で利用するデータの活用例を示す図である。図９は、センサ端末の周波数特性と計算で利用するデータの他の活用例を示す図である。図８および図９は、図５の情報を基に、どのようにジオフォンアレイ３０１やＭＥＭＳセンサ端末３１０の取得情報を活用するかを示した図である。
【００８０】
図８では、感度特性に優れた低周波領域において、感度特性のよいＭＥＭＳセンサ端末３１０だけを活用し、計算に利用する周波数帯が高くなるにつれて、ジオフォンアレイ３０１の員数を増やし、そのデータを活用し、両方のセンサを利用する形態を表現したものである。
【００８１】
図９では、所定領域の周波数から、急速にジオフォンアレイ３０１のデータを活用するのではなく、徐々にジオフォンアレイ３０１の員数を増やし、そのデータを活用し、両方のセンサを利用する形態を表現したものである。
【００８２】
本実施形態では、図３および図４に示したように、ＭＥＭＳセンサ端末３１０は、調査対象エリアに疎に分散配置されるため、絶対的な員数が少ない。このため、高周波領域においては、ジオフォンアレイ３０１のデータの有効活用を図っている。即ち、前記したように、フルウェーブインバージョン（ＦＷＩ）における処理では、低周波帯から徐々に解析周波数をあげることで地下構造を推定するため、その端緒となる低周波帯において信頼性の高い情報を、計算機に入力することが好ましい。よって、センサの周波数特性を基に、計算周波数帯での感度に応じてデータに対して有効係数（信頼度）を付与することで、地下構造の推定精度が上がることが期待される。
【００８３】
図１０は、資源探査の例を３次元的に示す図である。符号７０１は、解析対象とする深度の基準面である。起震車１００から生成された弾性波は、地層深部へ伝搬するにつれて減衰していくため、センサの感度によって捕捉可能な深さが変わってくる。従って、より深い深度の探査、解析においては、高感度なセンサおよびデータを活用することが好ましい。ただし、対象とする層が多層で均一でなかったり、断層が入っていたりするなどの複雑な地層では、信号伝搬を妨げる要因となるため、深さが単一のパラメータとなるわけでもない。従って、深度および地層の複雑性に応じたデータの活用が好ましい適用となる。
【００８４】
一方、過去のデータや他の手段により地層のおおよその複雑性は推定可能なケースも多くみられるものの、地層構造を明らかにするのが探査の目的であることから、依然、深度が前記の主要な判断基準となる。また、これらは対象とする地域に加え、石油の種類（在来型、非在来型）などにも依存する。以上のことから、解析対象とする深度や複雑性などから、センサの感度情報を基に利用するデータに対して、有効係数（信頼度）に応じて取捨選択を行うことが好ましい。また、前記のプロセスはプログラムなどで自動的に実施してもよいし、解析者がイメージ化されたデータと他の手段から得た知見に基づいて、パラメータを変更することでも実現される。
【００８５】
図１１は、資源探査の場合にどのセンサを利用するかを示す図である。横軸は深度を示し、縦軸には周波数を示す。センサとして、ジオフォンセンサと、ＭＥＭＳセンサを利用する場合について説明する。深度が浅い場合、感度の高さ（ノイズ密度の低さ）は要求されないが、深度が深い場合、感度の高さが要求される。また、低周波領域では、ＭＥＭＳセンサの方がジオフォンセンサよりも感度が高い。このため、深度が深く、かつ、低周波領域では、ＭＥＭＳセンサのデータを利用する方が、高精度に資源探査を実施することができる。
【００８６】
本実施形態の内部構造把握システムである探査システムは、人工震源と複数の周波数特性を持つセンサ端末（例えば、センサ端末１０３）と取得データを解析するアルゴリズムおよび計算機（例えば、処理装置１２０）を含む探査システムにおいて、複数のセンサ端末のそれぞれは、人工震源により生成された振動を検出する速度ないし加速度センサ（例えば、ジオフォンセンサ端末３０２、ＭＥＭＳセンサ端末３１０）と、速度ないし加速度センサに付与した固有の識別子（例えば、センサＩＤ）と、周波数に応じた感度情報（センサ特性情報）を個別に保有する記憶装置（例えば、記憶部１２２）ないし識別子に紐づいた感度情報を共有の記憶装置ないしデータベースに備えている。
【００８７】
センサは、人工震源から発せられた弾性波を速度ないし加速度として捉え、取得データを記憶装置に記録し、計算機は、取得データとセンサ特性情報に基づいて、地下構造を探索的に決定するアルゴリズムで解析することで地下イメージを高精度に記述する。
【００８８】
また、センサ特性情報を示す指標と、解析対象、例えば深度などに基づいて、解析に対する入力データの取捨選択を行うことを特徴とする。さらに複数のセンサから構成されるセンサ群において、例えば、ノイズ密度の周波数特性に応じてその設置位置を決定することで、高精度な地下イメージを獲得することができる。
【００８９】
本実施形態の資源探査に使用するセンサにおいて、そのセンサが有するノイズ密度の周波数特性に応じて、最適なレイアウトを提供すること、および、センサで取得したデータに有効係数（信頼度）を付与することで、地下構造の推定において精度の向上を図ることができる。即ち、資源探査で利用するセンサを最適に配置することと、敷設したセンサを使用した解析の際、センサ特性情報、特に有効係数（信頼度）を付与することで、所与のセンサ端末およびそれに伴うデータで高精度な地下イメージを獲得することができる。
【００９０】
本実施形態では、内部構造把握システムとして資源探査を例にして説明したが、これに限定されるわけではない、例えば、漏水監視システム、構造ヘルスモニタリングシステムなどに用いることができる。漏水監視システムは、道路下などに埋設された水道管などの漏水個所を検知するシステムである。漏水監視システムは、調査対象エリアの内部の検査対象（漏水個所）に与える振動の反射波を受信する動作原理が異なる２種類のセンサと、２種類のセンサが受信した各々のセンサデータを用いて、検査対象の内部構造を把握する処理装置と、を有し、２種類のセンサは、調査対象エリアに異なる密度で分散配置される。
【００９１】
構造ヘルスモニタリングシステムは、構造物に加速度センサなどを設置して、地震や定規微動の応答特性から構造性能を診断するシステムである。構造ヘルスモニタリングシステムは、構造物の内部の検査対象に与える振動の反射波を受信する動作原理が異なる２種類のセンサと、２種類のセンサが受信した各々のセンサデータを用いて、検査対象の内部構造を把握する処理装置と、を有し、２種類のセンサは、調査対象エリアに異なる密度で分散配置される。
【符号の説明】
【００９２】
１００    起震車
１０１    起震車群
１０２    起震地点
１０３    センサ端末
１０４    移動経路
１０５    衛星
１０６    観測車
１１０    リザーバ
１２０    処理装置
１２１    処理部
１２２    記憶部
１２２Ａ    センサ検査情報
１２２Ｂ，１２２Ｃ，１２２Ｄ    センサ特性情報
２０１    ＭＥＭＳ加速度センサ
２０２    加速度信号処理部
２０３    外部Ｉ／Ｆ
２０４    プロセッサ
２０５    記憶部
２０６    ＧＰＳ受信部
２０７    環境センサ
２０８    電池
３０１    ジオフォンアレイ
３０２    ジオフォンセンサ端末
３０３    アナログデジタル変換器（ＡＤＣ）
３１０    ＭＥＭＳセンサ端末
３２１    ジオフォンアレイの設置間隔
３２２    ＭＥＭＳセンサ端末の設置間隔
４１０    データロガー（データ収集装置）
４２０    データ伝送および電力供給用のケーブル
５０１，５０１ａ，５０１ｂ，５１０，５１０ａ    センサ特性曲線
７０１    解析対象とする深度の基準面
【図１】
2019082292.tif 000003
【図２】
2019082292.tif 000004
【図３】
2019082292.tif 000005
【図４】
2019082292.tif 000006
【図５】
2019082292.tif 000007
【図６】
2019082292.tif 000008
【図７】
2019082292.tif 000009
【図８】
2019082292.tif 000010
【図９】
2019082292.tif 000011
【図１０】
2019082292.tif 000012
【図１１】
2019082292.tif 000013
【図１２】
2019082292.tif 000014
【図１３】
2019082292.tif 000015
【図１４】
2019082292.tif 000016
【図１５】
2019082292.tif 000017
【国際調査報告】
2019082292.tif 000018
2019082292.tif 000019
2019082292.tif 000020
2019082292.tif 000021