⒈数据采集与预处理
为了有效地进行海上风电场水下结构物的检测与分析，首先需要采集高质量的多波束侧扫声呐数据。在此研究中，选用了一款具有高分辨率和宽扫描范围的多波束侧扫声呐设备进行数据采集。在实际操作过程中，通过合理设置设备参数如发射频率、脉冲宽度等，以及调整航行速度和线间距等航测因素，以确保采集到的声呐数据具有较高的空间分辨率和较大的覆盖范围。多波束侧扫声呐数据采集原理如图1所示。
图1 多波束侧扫声呐数据采集原理图
数据采集完成后，需要对原始声呐数据进行预处理，以减小噪声影响并提高后续分析的准确性。预处理步骤包括以下几个方面：⑴对原始数据进行时间同步和航迹校准，确保数据在时间和空间上的准确性;⑵利用去噪算法，对数据进行降噪处理，提高数据质量;⑶对数据进行栅格化处理，将声呐数据转换为规则的栅格数据，便于后续的特征提取和分析;⑷根据水深、设备参数等因素，对数据进行放大或衰减处理，以消除水深对回波强度的影响。经过上述预处理步骤，得到了清晰、连续且具有较高信噪比的多波束侧扫声呐数据，为后续的水下结构物检测与分析奠定了基础。
⒉水下结构物特征提取
为了对海上风电场水下结构物进行有效检测，需要从多波束侧扫声呐所获得的原始数据中提取关键特征。首先，对原始数据进行降噪处理。基于双边滤波算法，可以有效地保留边缘信息的同时去除数据中的噪声。然后，通过形态学滤波对提取的结构物进行形状优化，排除非结构物的干扰因素。接下来，提取水下结构物的几何特征，包括长度、宽度、高度、面积、周长等。这些特征可以用于区分不同类型的结构物并帮助定位。通过构建卷积神经网络(CNN)模型，利用大量标注数据进行训练，使模型能够自动学习并识别水下结构物的特征。
⒊结构物分类与定位
为实现海上风电场水下结构物的准确分类与定位，此研究提出了一种基于多波束侧扫声呐数据的结构物分类与定位方法。该方法主要包括以下几个步骤：
⑴基于提取的水下结构物特征，利用支持向量机(SVM)算法对结构物进行分类。根据已知的结构物类型(如风电塔基、海缆、锚链等)建立训练样本库，将特征向量输入SVM模型进行训练。然后，将预处理后的多波束侧扫声呐数据输入训练好的SVM模型，实现对未知结构物的分类。
⑵采用改进的RANSAC算法进行结构物定位。针对多波束侧扫声呐数据的特点，对RANSAC算法进行改进，提高算法的鲁棒性和定位精度。在已知结构物分类的基础上，利用改进的RANSAC算法估计结构物的位置参数。
⒋检测结果的可视化表示
为了直观展示多波束侧扫声呐在海上风电场水下结构物检测中的效果，文章采用了可视化表示方法对检测结果进行展示。可视化表示方法包括二维地图、三维立体模型及动态演示等形式。在二维地图上，将检测到的水下结构物位置以不同颜色的点表示，颜色代表不同类型的结构物，如基础、输电线路等。同时，利用表格列出每个结构物的具体位置、尺寸、形状等参数。
多波束侧扫声呐技术在海上风电场水下结构物运维中的应用
⒈用于水下结构物的状态评估
基于多波束侧扫声呐技术，对水下结构物进行定期检测，获取风电场海底基础设施的高分辨率图像，通过对这些图像进行特征提取和分析，实现对水下结构物的状态评估，评估内容包括结构物的腐蚀、磨损、裂缝、沉积物积累等。同时，通过对连续时间段的检测数据进行对比分析，监测结构物的变化趋势及可能存在的风险因素。基于多波束侧扫声呐技术的检测结果，可以为风电场运维人员提供直观、可靠的水下结构物状态信息，有助于及时发现潜在问题，提高设备安全性能。此外，系统性的状态评估与监测还能为后期的风电场维护和维修工作提供数据支持，降低风险和成本。
⒉为风电场运维决策提供支持
基于多波束侧扫声呐的海上风电场水下结构物检测与分析方法，能够提供精确的结构物定位信息，帮助运维人员迅速找到目标区域，减少水下巡检时间和成本。通过对水下结构物特征进行提取和分类，运维人员可以识别出潜在的损坏或风险区域，提前采取必要的维护措施，确保风电场的正常运行。此外，该方法还有助于运维人员优化维修计划，合理分配维修资源，通过对检测结果的长期监测和分析，可以发现结构物的损坏趋势和潜在问题，为风电场运维决策提供科学依据。
信息来源 | 文章来自《发展与创新》(2023年第11期)，参考文章略，版权归出版单位与作者所有，用于学习与交流。
