Der grundlegende Kern des SUE-Berufs ist ein umfassendes Verständnis des Prinzips der Unsicherheit. Der SUE-Experte, sei es ein lizenzierter professioneller Ingenieur oder professioneller lizenzierter Vermesser, oder ein anderer qualifizierter Fachmann muss dieses Prinzip verstehen. Diese Fachleute arbeiten nach den einschlägigen Gesetzen in ihrem jeweiligen Bundesstaat und unterzeichnen die SUE-Leistungen, nachdem sie bewertet haben, dass jedes Segment eines Versorgungsunternehmens ihrer Einschätzung nach durch das relevante Qualitätsniveau der Unsicherheit repräsentiert wird. Jedem in der endgültigen Zeichnung dargestellten Versorgungssegment wird gemäß ASCE 38-02 eine QL-Stufe von QLD bis QLA zugewiesen Standardrichtlinie für die Erfassung und Darstellung vorhandener unterirdischer Versorgungsdaten.
Die eingesetzten geophysikalischen Methoden stehen auf der Unsicherheitsskala als QL B an zweiter Stelle und werden nur durch die Freilegung des Versorgungsgebiets durch Vakuum oder andere sichere Ausgrabungsmethoden an sich gerissen. Selbst QLA stellt keine absolute Sicherheit dar, dass das Versorgungssegment ordnungsgemäß identifiziert wird, da Ihnen jeder SUE-Experte sagen kann, dass Erkennung und Exposition manchmal zu unerwarteten Ergebnissen führen!
Zu den jüngsten Fortschritten bei geophysikalischen Methoden gehören GPR-Array-Systeme für groß angelegte oder hochkomplexe SUE-Untersuchungen. Wie bei jedem einigermaßen neuen Technologieeinsteiger, der noch nicht allgemein in eine etablierte Praxis wie SUE integriert ist, muss der Wert nachgewiesen werden. Dies reicht vom professionellen SUE-Anbieter bis zum Endkunden, der die Leistung bezahlt. Der Grad der Gewissheit, dass die Anwendung der Methode einen Mehrwert für das Endprodukt darstellt, muss während des gesamten Prozesses erkennbar sein. Laut Merriam-Webster ist Gewissheit per Definition die Qualität oder der Stand der Gewissheit, insbesondere auf der Grundlage von Beweisen. Die Beweise von SUE-Experten und Forschern, die diese Plattformen in ihre jeweiligen Projekte integriert haben, sind überzeugend genug, dass ASCE 38 und die kommende aktualisierte Version 3D-Darstellungs- und Erfassungsmethoden wie Mehrkanal-/Array-GPR umfassen werden.
Wissen ist untrennbar mit der Reduzierung von Unsicherheit verbunden. Zweidimensionale GPR wird in der SUE-Branche allgemein akzeptiert und verstanden und das Konzept des Arrays ist allgemein bekannt. Allerdings erscheint die bloße Idee der 3D-Bildgebung für den alltäglichen GPR-Anwender wie ein Quantensprung. Nichts kann sicherer sein, als dass es sich einfach nicht um einen Quantensprung, sondern um einen natürlichen Fortschritt handelt.
3D-GPR-Array-Verarbeitung entmystifiziert
In der Welt der Geophysik, wie sie auf SUE angewendet wird, kann man sich von der Felderfassung bis zum endgültigen 3D-Ergebnis im Fachjargon verlieren. Allein das Wort „Geophysik“ ist für diejenigen beängstigend, die in der High School vielleicht keinen Spaß daran hatten, einen obligatorischen Physikkurs zu besuchen! Denken Sie daran, dass ein GPR-Array ein GPR-System ist. Der Unterschied zur alltäglichen Bezeichnung von Versorgungseinrichtungen besteht in der Datendichte, die mit einem 2D-System nicht reproduziert werden kann. Dies liegt daran, dass echte Arrays Kombinationen aus Sendern und Empfängern verwenden, um den Boden mit dem GPR-Signal zu sättigen, im Gegensatz zu einem einzelnen Paar, wie es bei standardmäßigen 2D-Systemen der Fall ist. Wenn man sich die Daten einzelner Kanäle in einem beliebigen Array ansieht, sehen sie einfach wie ein typisches 2D-GPR-Profil aus. (Abbildung 1)
Wenn man gebeten würde, das einflussreichste Unterscheidungsmerkmal zwischen der Verarbeitung und Anzeige gewöhnlicher 2D-Scans und 3D-Daten zu wählen, wäre es die Signalmigration. In Printmedien ist es schwierig, das Konzept der Migration zu visualisieren. Dabei handelt es sich jedoch lediglich um eine rechnerische Verschiebung des beobachteten/aufgezeichneten reflektierten GPR-Signals an die richtige Position im 3D-Radargramm. Da das Array über viele Empfänger verfügt, wird die Energie eines Reflektors (dh eines Versorgungsunternehmens) an mehr als einem Empfänger gleichzeitig aufgezeichnet. Wenn sie sich in unterschiedlichen Entfernungen vom Reflexionspunkt befinden, ist die Zeit bis zum Erreichen unterschiedlich. Daher wird im einfachen Radargramm die Energie umso „tiefer“ dargestellt, je weiter sie entfernt ist. Stellen Sie sich eine Schrotflinte vor, die auf ein Objekt unter Ihnen und von Ihnen weg feuert (bitte versuchen Sie das nicht zu Hause) und eine horizontale Papierzielscheibe auf der Bodenoberfläche haben, die groß genug ist, um alle Kugeln aufzufangen, die von dem darunter liegenden Objekt abprallen. Wenn Sie die Zeit aufzeichnen, die jede Kugel benötigt, um das Papier zu durchdringen, würden diejenigen, die in einem großen Winkel nach oben abprallen, zuerst eintreffen, während diejenigen, die in einem geringeren Winkel und aus geringerer Entfernung abprallen, das Papier weiter vom Aufprallpunkt entfernt und viel später treffen. Tatsache ist jedoch, dass alle Kugeln, die das Papier trafen, am selben Punkt abprallten.
Wenn wir diese Pellets im Papier einfangen und sie zu dem Punkt zurückbewegen (wandern), an dem sie abprallen, könnten wir sie um das Objekt gruppieren. Nun, voilà! Genau das machen wir mit dem reflektierten GPR-Signal und bündeln all dies um die Punktquelle im Untergrund.
Genau auf diese Weise übertragen wir die Energie dieser wichtigen Hyperbeln, die Sie jeden Tag mit Ihren 2D-Systemen sehen (in günstigen Böden und im Falle eines Versorgungsunternehmens senkrecht zur GPR-Traverse), in einen Punkt, da die Schwänze/Beine die verstreuten Pellets sind wobei die Spitze der eigentliche Auftreffpunkt ist. Die Abbildungen 2A und 2B zeigen, wie ausgewählte Ziele migriert werden, um das Signal vom Ursprungspunkt aus zu bündeln. Eine wichtige Komponente zur effektiven Durchführung dieses Vorgangs ist die Geschwindigkeit des Bodens. Das Schöne an ordnungsgemäß migrierten Daten ist, dass das beste Ergebnis nur mit der genauesten Geschwindigkeit erzielt wird, was wiederum zu den genauesten Tiefen zu den im Datenvolumen angegebenen Versorgungseinrichtungen und anderen Objekten führt.
Denken Sie daran, dass bei einem GPR-Array die Daten ein 3D-Volumen sind. Wenn wir also das gesamte Signal dorthin zurück migrieren/clustern, wo es herkommt, im 3D-Raum über mehrere Bereiche des Arrays entlang der Straße, entsteht ein „Bild“ der tatsächlichen Versorgungseinrichtung oder eines anderen Merkmals realisiert wird (Abbildung 3). Natürlich handelt es sich hierbei nicht um ein Bild im Sinne einer Fotografie, aber man kann mit hoher Sicherheit davon ausgehen, dass es sich bei dieser Funktion um einen Nutzen handelt. Man muss kein Geophysiker sein, um professionell beurteilen zu können, ob das Bild einen Nutzen hat. Der Grad der Unsicherheit bei dieser Beurteilung ist recht gering.
Die GPR-Array-Verarbeitungssoftware ist der Schlüssel zum Mehrwert
Es ist klar, dass ein GPR-Array konsistente, vernünftige Bilder von Versorgungseinrichtungen aus bewährten Verarbeitungsroutinen bei günstigen Bodenbedingungen und einer mit der Frequenz des Systems erkennbaren Geometrie liefern kann. Sogar in marginalen oder schlechten Böden erstellen dieselben Routinen Bilder von Grabenmerkmalen, obwohl die tatsächliche direkte Erkennung des Nutzens möglicherweise nicht realisiert wird. Der Grad der Unsicherheit darüber, ob an diesem Standort ein Versorgungsunternehmen vorhanden ist oder nicht, wird jedoch erheblich verringert.
Bis vor Kurzem bestand die größte Unsicherheit bei der Verwendung von 3D-Arrays darin, wie und wie lange die Daten aufgrund der Komplexität der Software verarbeitet werden. Zu verstehen, wie sich die Bodenbedingungen auf die Leistung des GPR-Arrays auswirken, unterscheidet sich nicht wesentlich von der Erfolgsbestimmung mit Ihrem 2D-System. Daher kann der Grad der Unsicherheit leicht mit Testscans oder Kenntnissen aus früheren Arbeiten in dem Gebiet in den Griff bekommen werden. Wie bereits erwähnt, besteht die eigentliche Unsicherheit darin, wie sich die Erhebung dieser zusätzlichen Daten auf die Kosten und den Gesamtwert der zusätzlichen Informationen für das Projekt auswirkt.
Die Erfahrung mit Arrays hat gezeigt, dass die Kostenkomponente einer 3D-GPR-Array-Vermessung nicht in der Felddatenerfassung liegt. Heutige Arrays können mit RTK-GPS-Systemen die angegebenen Geschwindigkeitsbegrenzungen überwachen und ermöglichen die Erfassung kilometerlanger Daten in Bruchteilen einer Stunde. In den meisten Fällen entfällt außerdem die Notwendigkeit einer Verkehrskontrolle, was die Kosten weiter senkt. Bis vor Kurzem konnte die 3D-GPR-Array-Verarbeitung aufgrund dieser neuen Hochgeschwindigkeitssysteme problemlos die Hälfte der zusätzlichen Kosten für die Implementierung des 3D-Arrays selbst ausmachen.
Durch diese schnelle und effiziente Datenerfassung entsteht ein großes Datenvolumen, das bei der Verarbeitung die Extraktion und Ausweisung zahlreicher unterirdischer Versorgungsleitungen und Versorgungsmerkmale wie Gewölbe, Grabenleitungen, erdverlegte Ventile und Mannlöcher ermöglicht. Der Aufwand, der aufgewendet wurde, um bis zur Ziellinie zu gelangen, belief sich bis vor Kurzem auf etwa das Sechs- bis Zehnfache der Felddatenerfassungszeit. Der abrechnungsfähige Satz für eine leitende Person mit Kenntnissen und Fähigkeiten zur Durchführung dieser Prozesse liegt tendenziell am oberen Ende des Unternehmensspektrums, weshalb die Kosten erheblich steigen und der tatsächliche oder wahrgenommene Wert für den Kunden möglicherweise schwer zu übersetzen ist.
Ein Faktor für den Zeitaufwand für die Verarbeitung der Daten war die auf Geophysiker zugeschnittene Software, die an Software gewöhnt ist, die umfassende Kenntnisse der Signalverarbeitung erfordert. Bei diesen Programmen wurde kaum darauf geachtet, Arbeitsabläufe zu vereinfachen und dort zu automatisieren, wo es möglich ist, ohne die Qualität der Ausgabe zu beeinträchtigen. Dies folgt genau dem Trend bei 2D-GPR von sehr teuren Systemen mit übermäßig komplexen Benutzeroberflächen und umständlicher Hardware, die nicht für eine effiziente Datenerfassung in Straßen und Versorgungskorridoren geeignet sind, den die ersten Anwender für die SUE-Branche hinnehmen mussten. Jüngste Fortschritte in der GPR-Nachbearbeitungssoftware reduzieren die Verarbeitungszeit um bis zu 50 Prozent! Wie bei jeder Technologie wird es auch hier einen Abwärtstrend geben, aber im Moment handelt es sich sicherlich um einen Quantensprung.
Durch die Weiterentwicklung und Verfeinerung der 3D-Verarbeitungssoftware für GPR-Arrays wird die Unsicherheit über den Wert von 3D-GPR-Arrays grundlegend verringert, indem die Gesamtkosten der zusätzlichen Dimension gesenkt werden. Dies wird den SUE-Experten und ihren Kunden mit Sicherheit gefallen.
Dieser Artikel wurde ursprünglich veröffentlicht in dp-PRO Herbst 2020
