::: SIVIENN :::

В своих начальных проектах Sivienn предложил новые стратегии визуализации, основанные на корреляционном подходе к обработке шумовых сигналов, регистрируемых пассивными массивами датчиков. Эти методы позволили получить результаты, применимые к измеренным шумовым сигналам на основе теории прикладной вероятности. За тринадцать лет работы в сфере прикладных наук сфера компетенции Сивиенна расширилась от неразрушающего контроля до анализа нейтронного шума и исследования подводной акустики.
В настоящее время Sivienn уделяет внимание таким механическим вопросам, как деформация, трение и усталость, а в 2025 году — с точки зрения гидродинамики — моделированию многофазных потоков в процессе сушки в трубах. Sivienn привлекает к сотрудничеству ведущих математиков, физиков и химиков для предоставления услуг — от моделей и скриптов до технологических компонентов, специально адаптированных для использования данных.

Акустические, упругие или электромагнитные волны можно использовать для сбора информации о неизвестной среде. На первом этапе исследования преобразователи в акустике, сейсмографы в геофизике или антенны в электромагнетизме генерируют волны, а массив приемников регистрирует их. На втором этапе — численном — зарегистрированные данные обрабатываются с целью оценки некоторых важных характеристик среды: расположения и формы источников или отражателей.

Когда в распоряжении имеются лишь приблизительные модели и ограниченные данные с высоким уровнем шума, задача состоит в том, чтобы оценить отдельные элементы неизвестной структуры. Sivienn разрабатывает комплексный процесс, включающий обнаружение и локализацию источников и отражателей с целью реконструкции мелких включений и деформаций формы.

Прорыв, связанный с внедрением метода кросс-корреляции в 2000-х годах, привел к появлению уникального подхода к визуализации. Это открытие стало результатом неожиданных последствий, наблюдаемых в экспериментах с обращением времени. Регистрация волн с помощью сети приемников и их регенерация в среде после обращения времени позволили сфокусировать волны на исходных источниках или на отражателях. Удивительно, но перефокусировка волн в среде со случайными возмущениями давала гораздо лучшие результаты, чем в однородной медиа.

Главной проблемой при построении многоточечных изображений является количественная оценка и понимание компромиссов между объемом данных, вычислительной сложностью, отношением сигнал/шум и разрешением. Компромисс между разрешением и стабильностью особенно важен, когда данные содержат шумы, поскольку шумы могут проявляться по-разному. Например, приемники могут вносить шумы измерения, что означает, что записанные данные искажаются аддитивными и некоррелированными шумами. Этот тип шумов хорошо охарактеризован и может быть устранен с помощью классических методов визуализации, таких как визуализация по методу наименьших квадратов (также известная как полная инверсия формы сигнала), обратная миграция по времени и миграция по времени прохождения.

Среда также может быть причиной появления шума. Фоновая среда может быть неоднородной, и в этом случае рассеяние приводит к появлению шума помех в данных. Шум помех имеет структуру, значительно отличающуюся от шума измерений, из-за своих нетривиальных корреляционных свойств. Сивьенн анализирует корреляции зарегистрированных сигналов, несущих информацию о среде.

Шум часто исходит из окружающих или неподконтрольных источников. Однако эти источники могут излучать волны, которые благодаря своим корреляциям несут в себе информацию об окружающей среде. Оригинальный подход Сивьена заключается в анализе корреляций зарегистрированных сигналов с целью извлечения из них информации.

В сейсмологии из-за редкости и неконтролируемости источников излучения возникает необходимость в создании обширных сетей датчиков. Методы перекрестной корреляции позволяют преобразовывать данные этих пассивных сетей в результаты, эквивалентные данным активных сетей. Именно в вулканологии пассивная визуализация фонового шума позволила получить первые впечатляющие результаты: методы прослушивания фонового шума, разработанные Josselin Garnier в 2007 году, преобразовали сам процесс мониторинга. Оценка функций уравнения волны между парами приемников путем корреляции сигналов, зарегистрированных пассивным приемником, стала ядром этого процесса.
В 2026 году Sivienn запускает проект по передаче данных с помощью сейсмических волн в условиях низкой скорости распространения волн (100–1000 м/с). Sivienn использует свой опыт, накопленный в других областях, где улавливание сигналов, излучаемых плохо контролируемыми источниками, расположенными на поверхности, обеспечивается сетями пассивных датчиков, регистрирующих окружающий шум. Благодаря перекрестной корреляции эти датчики вновь становятся виртуальными источниками.

Морскую среду можно контролировать с помощью пассивных акустических методов, основанных на корреляции. Перекрестная корреляция сигналов, зарегистрированных сетью приемников, позволяет определить местонахождение удаленного источника, излучающего в сложной среде, такой как океанический волновод. Отражатели или аномалии также можно обнаружить с помощью корреляции сигналов, излучаемых источниками фонового шума.

Внутреннюю механическую конструкцию активной зоны ядерного реактора можно контролировать с помощью анализа потока нейтронов за пределами активной зоны на основе корреляционного анализа, направленного на определение характеристик колебательных мод активной зоны.
Результаты измерений этих мод можно сравнить с исходными расчетами производителя, при этом отклонения в частотах и/или формах колебаний могут свидетельствовать о наличии аномалий в механической конструкции.

Неразрушающий контроль и мониторинг состояния конструкций направлены на оценку свойств материала или конструкции с целью выявления повреждений или аномалий. Используются стратегии, основанные на применении активных и управляемых источников, таких как ультразвуковая эхография. Компания Sivienn использует сигналы, регистрируемые постоянной сетью пассивных датчиков, которые генерируются источниками окружающего шума.

Sivienn определил области (диапазон частот, размер антенн, степень неоднородности среды), в которых метод визуализации с помощью перекрестной корреляции демонстрирует более высокую эффективность по сравнению с традиционными методами, а также параметры калибровки (касающиеся размера окон, используемых в методе перекрестной корреляции), которые следует применять. Речь идет о математическом обосновании того, как результаты, полученные для скалярных волн (например, волн давления), могут быть распространены на другие типы векторных волн, и в частности на упругие волны (сдвиговые и поверхностные волны). Sivienn также развивает свои методы моделирования в экономике, будь то для анализа пространственной динамики территории (население, жилье, производственная деятельность) или для сравнения банковских систем.