De fundamentele kern van het SUE-beroep is een volledig begrip van het principe van onzekerheid. De SUE-professional, of het nu gaat om een gediplomeerde professionele ingenieur of een professionele gelicentieerde landmeter, of een andere gekwalificeerde professional, moet dit principe begrijpen. Deze professionals opereren onder de relevante statuten in hun respectievelijke staat en ondertekenen het SUE-resultaat nadat ze elk segment van een nutsvoorziening hebben beoordeeld en naar hun oordeel wordt vertegenwoordigd door het relevante kwaliteitsniveau van onzekerheid. Elk utiliteitssegment afgebeeld op de definitieve tekening krijgt een QL-niveau toegewezen van QLD tot QLA onder ASCE 38-02 Standaardrichtlijn voor het verzamelen en weergeven van bestaande ondergrondse utiliteitsgegevens.
De toegepaste geofysische methoden staan op de tweede plaats in de onzekerheidsschaal als QL B, alleen toegeëigend door de voorziening bloot te leggen door middel van vacuüm of andere middelen voor veilige uitgraving. Zelfs QLA vertegenwoordigt geen absolute zekerheid dat het nutssegment correct wordt geïdentificeerd, zoals elke SUE-professional u kan vertellen dat detectie en blootstelling soms het onverwachte opleveren!
Een van de meest recente vorderingen op het gebied van geofysische methoden betreft GPR-arraysystemen voor grootschalige of zeer complexe SUE-onderzoeken. Zoals bij elke redelijk nieuwkomer in technologie die nog niet universeel is geïntegreerd in een gevestigde praktijk zoals SUE, moet de waarde worden aangetoond. Dit gaat van de professionele SUE-aanbieder tot de eindklant die voor het product betaalt. De mate van zekerheid die de methode heeft ingezet, voegt waarde toe aan het uiteindelijke resultaat, moet tijdens het hele proces duidelijk zijn. Zekerheid is dat volgens Merriam-Webster per definitie de kwaliteit of staat van zekerheid, vooral op basis van bewijs. Bewijs van SUE-professionals en onderzoek die deze platforms in hun respectieve projecten hebben geïntegreerd, is overtuigend genoeg dat ASCE 38 en de aankomende bijgewerkte versie 3D-weergave en verzamelmethoden zullen bevatten, zoals multi-channel/array GPR.
Kennis is onlosmakelijk verbonden met reductie van onzekerheid. Tweedimensionale GPR is universeel geaccepteerd en begrepen in het SUE-vak en het concept van de array is algemeen bekend. Het hele idee van 3D-beeldvorming lijkt echter een enorme sprong voorwaarts voor de dagelijkse GPR-beoefenaar. Niets is zekerder dan dat het simpelweg geen kwantumsprong is, maar eerder een natuurlijke vooruitgang.
3D GPR-arrayverwerking gedemystificeerd
In de wereld van de geofysica zoals toegepast op SUE, kan men verdwalen in het technische jargon dat betrokken is bij de acquisitie in het veld tot het uiteindelijke 3D-product. Alleen al het woord "geofysica" is eng voor degenen die misschien niet genoten hebben van het volgen van een verplichte natuurkundeles op de middelbare school! Vergeet niet dat een GPR-array een GPR-systeem is. Het verschil met wat wordt gebruikt voor de dagelijkse aanwijzing van hulpprogramma's is de gegevensdichtheid die onmogelijk te repliceren is met een 2D-systeem. Dit komt omdat echte arrays combinaties van zenders en ontvangers gebruiken om de grond te verzadigen met het GPR-signaal, in tegenstelling tot een enkel paar zoals het geval is bij standaard 2D-systemen. Als je naar de gegevens van individuele kanalen in een willekeurige array kijkt, ziet het er gewoon uit als een typisch 2D GPR-profiel. (Figuur 1)
Als iemand zou worden gevraagd om de meest invloedrijke onderscheidende factor te kiezen tussen het verwerken en bekijken van gewone 2D-scans versus 3D-gegevens, dan is dat signaalmigratie. In gedrukte media is het moeilijk om het begrip migratie te visualiseren; het is echter niets meer dan het computationeel verplaatsen van het waargenomen/opgenomen gereflecteerde GPR-signaal naar de juiste locatie in het 3D-radargram. Aangezien de array veel ontvangers heeft, wordt de energie van een reflector (dwz een nutsvoorziening) geregistreerd bij meer dan één ontvanger tegelijk. Als ze zich op verschillende afstanden van het reflectiepunt bevinden, zal de tijd om aan te komen anders zijn en daarom zal in het eenvoudige radargram hoe verder weg, hoe "dieper" die energie wordt weergegeven. Denk aan een jachtgeweer dat op een object beneden en van je af schiet (probeer dit alsjeblieft niet thuis) en een horizontaal papieren doelwit hebt dat groot genoeg is op het grondoppervlak om alle kogels op te vangen die van het object eronder afketsen. Als je de tijd registreerde voor elke kogel om het papier te doorboren, zouden degenen die onder een hoge hoek naar boven ricocheerden als eerste aankomen, terwijl degenen onder een lagere hoek en naar beneden het papier verder weg van het inslagpunt zullen raken en veel later. Maar feit is dat alle balletjes die het papier raakten, van hetzelfde punt afketsten.
Als we die pellets in het papier zouden vangen en ze terug zouden verplaatsen (migreren) naar het punt waarop ze terugketsten, zouden we ze rond het object kunnen clusteren. Nou, voila! We doen dit precies met het gereflecteerde GPR-signaal en bundelen dit allemaal rond de puntbron in de ondergrond.
Dit is precies hoe we de energie migreren van die belangrijke hyperbolen die je elke dag ziet met je 2D-systemen (in gunstige bodems en in het geval van een nutsvoorziening, loodrecht op de GPR-traverse) naar een punt aangezien de staarten/poten de verspreide pellets zijn met de apex het werkelijke punt van impact. Figuren 2A en 2B laten zien hoe geselecteerde doelen worden gemigreerd om het signaal vanaf het punt van herkomst te clusteren. Een belangrijk onderdeel om deze bewerking effectief uit te voeren, is de snelheid van de grond. De schoonheid van correct gemigreerde gegevens als het beste resultaat wordt alleen verkregen met de meest nauwkeurige snelheid, die toevallig de meest nauwkeurige diepten oplevert voor de hulpprogramma's en andere objecten die in het gegevensvolume zijn aangewezen.
Onthoud dat met een GPR-array de gegevens een 3D-volume zijn, dus als we al het signaal migreren/clusteren naar waar het vandaan kwam in de 3D-ruimte over meerdere delen van de array verderop in de straat, een "afbeelding" van het daadwerkelijke hulpprogramma of een ander kenmerk wordt gerealiseerd (Figuur 3). Dit is natuurlijk geen afbeelding in de zin van een foto, maar men kan er met een hoge mate van zekerheid van uitgaan dat dit een gebruiksfunctie is. Men hoeft geen geofysicus te zijn om een professioneel oordeel te vellen over de vraag of het beeld een gebruiksvoorwerp is. De mate van onzekerheid om dit oordeel te vellen is vrij laag.
GPR-arrayverwerkingssoftware is de sleutel tot waarde
Het is duidelijk dat een GPR-array consistente redelijke beelden kan leveren van nutsvoorzieningen uit beproefde verwerkingsroutines in gunstige bodemgesteldheid en van een geometrie die detecteerbaar is met de frequentie van het systeem. Zelfs in marginale of arme bodems creëren dezelfde routines afbeeldingen van geulkenmerken, hoewel de daadwerkelijke directe detectie van de voorziening mogelijk niet wordt gerealiseerd. De mate van onzekerheid dat er al dan niet een voorziening op die locatie aanwezig is, wordt echter sterk verminderd.
Tot voor kort was de grootste mate van onzekerheid voor het gebruik van 3D-arrays hoe en hoe lang de gegevens worden verwerkt vanwege de complexiteit van de software. Begrijpen hoe de bodemgesteldheid de prestaties van de GPR-array beïnvloedt, is niet heel anders dan succes met uw 2D-systeem, dus het niveau van onzekerheid kan eenvoudig worden beheerd met testscans of kennis van eerdere werkzaamheden in het gebied. Zoals hierboven vermeld, is de echte onzekerheid hoe het verzamelen van deze aanvullende gegevens de kosten en de totale waarde van de aanvullende informatie voor het project beïnvloedt.
Ervaring met arrays heeft bewezen dat de hoogste kostencomponent van een 3D GPR array-onderzoek niet het verzamelen van veldgegevens is. Arrays kunnen tegenwoordig met RTK GPS-systemen tot aan de aangegeven snelheidslimieten meten en maken het mogelijk kilometers aan gegevens te verzamelen in fracties van een uur en de noodzaak voor verkeerscontrole wordt in de meeste gevallen geëlimineerd, waardoor de kosten verder worden verlaagd. Tot voor kort kon 3D GPR-arrayverwerking gemakkelijk de helft van de extra kosten zijn om de 3D-array zelf te implementeren vanwege deze nieuwe hogesnelheidssystemen.
Deze snelle en efficiënte gegevensverzameling creëert een grote hoeveelheid gegevens die na verwerking de extractie en aanwijzing van talrijke ondergrondse voorzieningen en voorzieningen mogelijk maakt, zoals gewelven, sleufleidingen, begraven kleppen en mangaten. De hoeveelheid moeite die tot voor kort werd besteed om de finish te bereiken, vertaalde zich tot ongeveer 6-10 keer de tijd voor het verzamelen van veldgegevens. Het factureerbare tarief voor een senior persoon met kennis en vaardigheden om deze processen uit te voeren, bevindt zich meestal aan de bovenkant van het bedrijfsspectrum en daarom stijgen de kosten aanzienlijk en kan de werkelijke of waargenomen waarde voor de klant moeilijk te vertalen zijn.
Een factor in de tijd die nodig was om de gegevens te verwerken, werd getypeerd door software die was toegesneden op geofysici die gewend zijn aan software die een grondige kennis van signaalverwerking vereist. Deze programma's besteedden weinig aandacht aan het vereenvoudigen van de workflow en automatiseren waar mogelijk zonder afbreuk te doen aan de kwaliteit van de uitvoer. Dit volgt precies de trend in 2D GPR van zeer dure systemen met te complexe gebruikersinterfaces en omslachtige hardware die niet geschikt is voor efficiënte gegevensverzameling in straten en utiliteitsgangen die early adopters doorstonden voor de SUE-industrie. Recente ontwikkelingen in de GPR-nabewerkingssoftware verkorten de verwerkingstijd tot wel 50 procent! Zoals met elke technologie, zal dit een neerwaartse trend blijven volgen, maar voor nu is dit zeker een enorme sprong voorwaarts.
De rijping en verfijning van 3D-verwerkingssoftware voor GPR-arrays vermindert fundamenteel de onzekerheid van de waarde van 3D GPR-arrays door de totale kosten van de extra dimensie te verlagen. Dit zal de SUE-professional en hun klanten zeker bevallen.
Dit artikel is oorspronkelijk gepubliceerd in dp-PRO najaar 2020
