O núcleo fundamental da profissão SUE é uma compreensão completa do princípio da incerteza. O profissional da SUE, seja um Engenheiro Profissional licenciado ou Agrimensor Licenciado Profissional, ou outro profissional qualificado, deve entender este princípio. Esses profissionais operam de acordo com os estatutos relevantes em seu respectivo estado e aprovam a entrega do SUE, avaliando que cada segmento de uma concessionária é, em seu julgamento, representado pelo nível de incerteza de qualidade relevante. Cada segmento de utilidade representado no desenho final é atribuído a um nível QL de QLD a QLA sob ASCE 38-02 Diretriz Padrão para Coleta e Representação de Dados de Utilidade de Subsuperfície Existentes.
Os métodos geofísicos empregados ficam em segundo lugar na escala de incerteza como QL B, apenas usurpados pela exposição da utilidade através do vácuo ou outros meios de escavação segura. Mesmo o QLA não representa um absoluto em termos de certeza de que o segmento de serviços públicos está devidamente identificado, pois qualquer profissional da SUE pode dizer que a detecção e a exposição às vezes produz o inesperado!
Um dos avanços mais recentes em métodos geofísicos envolve sistemas de matriz GPR para investigações SUE de grande escala ou de alta complexidade. Como acontece com qualquer participante razoavelmente novo de tecnologia ainda não integrada universalmente em uma prática estabelecida como a SUE, o valor deve ser demonstrado. Isso transcende desde o provedor profissional de SUE até o cliente final que paga pela entrega. O grau de certeza de ter implantado o método agrega valor à entrega final deve ser aparente durante todo o processo. A certeza pela própria definição de acordo com Merriam-Webster é a qualidade ou estado de certeza, especialmente com base em evidências. Evidências de profissionais de SUE e pesquisas que integraram essas plataformas em seus respectivos projetos são convincentes o suficiente para que o ASCE 38 e sua próxima versão atualizada incluam métodos de representação e coleta em 3D, como GPR multicanal/array.
O conhecimento está inextricavelmente ligado à redução da incerteza. O GPR bidimensional é universalmente aceito e entendido na profissão de SUE e o conceito de array é geralmente conhecido. No entanto, a própria ideia de imagens 3D parece um salto quântico para o praticante de RPG comum. Nada pode ser mais certo do que simplesmente não ser um salto quântico, mas sim uma progressão natural.
Processamento de matriz 3D GPR desmistificado
No mundo da geofísica aplicada ao SUE, pode-se perder no jargão técnico envolvido desde a aquisição de campo até a entrega 3D final. A própria palavra “geofísica” é assustadora para aqueles que podem não ter gostado de fazer uma aula obrigatória de física no ensino médio! Lembre-se, uma matriz GPR é um sistema GPR. A diferença do que é usado para designação diária de utilidades é a densidade de dados que é impossível de replicar com um sistema 2D. Isso ocorre porque as matrizes verdadeiras usam combinações de transmissores e receptores para saturar o solo com o sinal GPR, em oposição a um único par, como é o caso dos sistemas 2D padrão. Se olharmos para os dados de canais individuais em qualquer matriz, eles simplesmente se parecerão com qualquer perfil GPR 2D típico. (Figura 1)
Se alguém for solicitado a escolher o diferenciador mais influente do processamento e visualização de varreduras 2D comuns versus dados 3D, é a migração de sinal. É difícil na mídia impressa visualizar o conceito de migração; no entanto, nada mais é do que mover computacionalmente o sinal GPR refletido observado/gravado para sua localização adequada no radargrama 3D. Como a matriz tem muitos receptores, a energia de um refletor (ou seja, uma concessionária) é registrada em mais de um receptor por vez. Se estiverem a distâncias diferentes do ponto de reflexão, o tempo de chegada será diferente e, portanto, no radargrama simples, quanto mais longe mais “profunda” essa energia será representada. Pense em uma espingarda atirando em um objeto abaixo e longe de você (por favor, não tente isso em casa) e tendo um alvo de papel horizontal grande o suficiente na superfície do solo para capturar todos os projéteis que ricochetearam no objeto abaixo. Se você registrasse o tempo para cada projétil perfurar o papel, aqueles que ricochetearam em um ângulo alto para cima chegariam primeiro, enquanto aqueles em ângulos mais baixos e para baixo atingiriam o papel mais longe do ponto de impacto e muito mais tarde. Mas o fato é que todas as bolinhas que atingiram o papel ricochetearam no mesmo ponto.
Se capturarmos esses pellets no papel e os movermos de volta (migrar) até o ponto em que ricochetearam, poderíamos agrupá-los ao redor do objeto. Bem, voilá! Fazemos exatamente isso com o sinal GPR refletido e agrupamos tudo isso em torno da fonte pontual no subsolo.
É exatamente assim que migramos a energia dessas hipérboles importantes que você vê todos os dias com seus sistemas 2D (em solos favoráveis e no caso de uma concessionária, perpendicular à travessia GPR) para um ponto, pois as caudas/pernas são as pelotas espalhadas com o ápice o ponto real de impacto. As Figuras 2A e 2B mostram como os alvos selecionados são migrados para agrupar o sinal do ponto de origem. Um componente importante para realizar esta operação de forma eficaz é a velocidade do solo. A beleza dos dados migrados corretamente como o melhor resultado só é obtido com a velocidade mais precisa, o que resulta em profundidades mais precisas para os utilitários e outros objetos designados no volume de dados.
Lembre-se, com uma matriz GPR, os dados são um volume 3D, portanto, se migrarmos/agruparmos todo o sinal de volta para onde ele veio no espaço 3D em várias faixas da matriz na rua, uma “imagem” do utilitário real ou outro recurso é realizado (Figura 3). Claro, esta não é uma imagem no sentido de uma fotografia, mas pode-se supor com um alto grau de certeza que esse recurso é uma utilidade. Não é preciso ser geofísico para fazer um julgamento profissional sobre se a imagem é uma utilidade. O grau de incerteza para fazer esse julgamento é bastante baixo.
O software de processamento de matriz GPR é a chave para o valor
Está claro que uma matriz GPR pode fornecer imagens consistentes e razoáveis de utilitários de rotinas de processamento testadas ao longo do tempo em condições de solo favoráveis e de uma geometria detectável com a frequência do sistema. Mesmo em solos marginais ou pobres, essas mesmas rotinas criam imagens de feições de trincheira, embora a detecção direta real da utilidade possa não ser realizada. No entanto, o grau de incerteza de que uma concessionária existe ou não naquele local é bastante reduzido.
Até recentemente, o maior grau de incerteza para uso de arrays 3D envolvia como e por quanto tempo os dados são processados devido à complexidade do software. Entender como as condições do solo afetam o desempenho da matriz GPR não é totalmente diferente do sucesso da designação com seu sistema 2D, portanto, o nível de incerteza pode ser facilmente gerenciado com varreduras de teste ou conhecimento de ter trabalhado na área anteriormente. Como mencionado anteriormente, a verdadeira incerteza é como a coleta desses dados adicionais afeta o custo e o valor geral das informações adicionais ao projeto.
A experiência com arrays provou que o componente de custo mais alto de um levantamento de array 3D GPR não é a coleta de dados de campo. Hoje, os arrays podem pesquisar até limites de velocidade postados com sistemas GPS RTK e permitir que quilômetros de dados sejam coletados em frações de hora e a necessidade de controle de tráfego é eliminada na maioria dos casos, reduzindo ainda mais os custos. Até recentemente, o processamento do array 3D GPR poderia facilmente ser metade do custo adicional para implementar o próprio array 3D devido a esses novos sistemas de alta velocidade.
Essa coleta de dados rápida e eficiente cria um grande volume de dados que, quando processados, permitem a extração e designação de vários utilitários subterrâneos e recursos de utilitários, como abóbadas, linhas de valas, válvulas enterradas e bueiros. A quantidade de esforço gasto para chegar à linha de chegada até recentemente se traduziu em aproximadamente 6 a 10 vezes o tempo de coleta de dados de campo. A taxa faturável para uma pessoa sênior com conhecimento e habilidade para executar esses processos tende a estar na extremidade superior do espectro da empresa e, portanto, o custo aumenta substancialmente e o valor real ou percebido para o cliente pode ser difícil de traduzir.
Um fator no tempo gasto para processar os dados foi tipificado por softwares adaptados para geofísicos que estão acostumados a softwares que exigiam um profundo conhecimento de processamento de sinais. Esses programas deram pouca atenção à simplificação do fluxo de trabalho e à automatização sempre que possível, sem comprometer a qualidade da saída. Isso segue exatamente a tendência em GPR 2D de sistemas muito caros com interfaces de usuário excessivamente complexas e hardware pesado não adequado para coleta de dados eficiente em ruas e corredores de serviços públicos que os primeiros adeptos suportaram para o setor de SUE. Avanços recentes no software de pós-processamento GPR estão reduzindo o tempo de processamento em até 50 por cento! Como acontece com qualquer tecnologia, isso continuará a cair, mas por enquanto este é certamente um salto quântico.
O amadurecimento e refinamento do software de processamento 3D para matrizes GPR está reduzindo fundamentalmente a incerteza do valor de matrizes 3D GPR, reduzindo o custo geral da dimensão extra. Isso certamente agradará o profissional da SUE e seus clientes.
Este artigo foi originalmente publicado em dp-PRO outono 2020
