江苏960多公里的海岸多是淤泥质浅滩。确保淤泥质海底人工疏浚深水航道安全，是拓展海运不可回避的挑战，已被列入江苏省重点研发计划。

日前，江苏海洋大学张存勇团队创造性提出了一种像指纹一样具有鉴别特征的“声学指纹”（即“声纹”）检测技术。该科研项目于2018年立项，今年10月通过验收。“声纹”技术对江苏沿海航道安全运营、防灾预灾起到了重要作用。

航道失稳的“声学指纹”

淤泥质海底航道出现失稳滑塌，是航道边坡自身求得稳定状态的一种自然调整过程。在海洋动力作用下，海底航道边坡内部结构可能发生变化，在外因诱发下可产生失稳滑塌，导致港口堵塞，造成重大的经济和社会损失。

淤泥质海域海水具有良好的导电性、极强的吸热能力和极差的透光性，这使得依赖激光、电磁波传播的探测技术，如雷达、红外望远镜、卫星遥感技术等，都对海底航道探测束手无策。

声波是目前已知的、海洋中唯一能实现远距离传输信息的有效载体。声波可以穿透海底沉积物，回波信号能直接显示沉积物结构的变化特征。张存勇团队提出，利用“声纹”技术对海底航道失稳滑塌过程进行高效探测。

“航道边坡沉积物在其失稳滑塌的不同阶段，边坡所受的应力和沉积物微结构会发生变化，进而导致其声速也发生变化，在一定程度上形成了具有鉴别特征的'声学指纹’。”张存勇说。

摸清全周期变化规律

找到技术方法后，迎接张存勇团队的却是一个新挑战。

“以前，技术人员往往只能借助测深等方法查看滑塌情况，难以对哪里可能出现滑塌、何时出现滑塌提出有效证据。”张存勇介绍，只有真正掌握航道失稳滑塌全过程周期的完整变化规律，才能做到准确预测、及时规避风险。

张存勇团队在室内模拟再现了不同条件下的多个完整的海底航道边坡失稳滑塌过程，获取了海底航道失稳滑塌全过程周期声学图像。

张存勇团队将图像差分技术引入到声学图像中，利用声学图像的差值和变化率进行监测，突出了声纹微小变化，逐渐发现了失稳滑塌过程发展变化的规律。这些声学图像背后隐藏的信息，也帮助他们揭开了海底航道失稳滑塌过程的“神秘面纱”。

让监测预警“动起来”

“就像每个人的手有不同的‘指纹’，我们把航道边坡失稳滑塌过程中回波信号形成的不同强度的点状、块状和线状纹理图形称为‘声纹’。”张存勇说。

张存勇团队发现，在航道边坡失稳滑塌的不同阶段，声纹表现出不同的纹理特征。这些声纹图像形象、定量地反映了航道边坡失稳滑塌过程的内部时空变化规律。

“有了这些声纹图像，我们根据航道边坡失稳滑塌的不同阶段，按时间序列建立航道边坡失稳滑塌过程声学图谱，从图谱中识别失稳滑塌早期声纹特征，作为预测预警‘声学指纹’，为预测海底航道失稳滑塌提供‘诊断’依据。”张存勇说。

研究团队将大量的声纹图像建成航道边坡失稳滑塌过程“声纹图谱库”，这个声纹图谱库直观、定量、动态地反映了航道边坡失稳滑塌的剧烈程度，显示了航道边坡内部的空间差异性，实现了对航道边坡失稳滑塌过程内部变化信息的可视化表达，也让监测技术真正“动起来”。

与此同时，研究团队将“声学指纹”特征与计算机技术相结合，设计开发了预测预警系统，将现场监测到的声纹图像与图谱库中的声纹图像进行特征匹配，据此鉴别出失稳滑塌早期地段，并及时预测预警。今年上半年，该系统已在我国淤泥质海岸人工深水航道——连云港30万吨级航道建设中成功应用。

“系统给出的判断结果就像一份边坡稳定性‘体检报告’”。张存勇介绍，团队开发的预测预警系统操作简单、可在计算机上直接输出和展示图形结果，对航道边坡失稳滑塌识别定位非常有效。该系统相关研究成果在国内外期刊发表论文I1篇、其中代表性SCI论文2篇，获授权发明专利3个，软件著作权个。

“我们会进一步改进预测预警系统，让系统出具的‘体检报告’参数更直观，让更多非专业技术人员和用户也能读懂。”张存勇说，团队瞄准了新的目标，将为进一步优化系统做好准备。