Introducción
El estudio, realizado el 29 de octubre de 2024, utilizó un dron DJI M350 RTK y GPR RadSys Zond Aero 500 para recopilar 16 líneas de estudio, cada una de 50 metros de largo, con un espaciado de 1,0 metros entre líneas.
El sitio de prueba se encuentra en las instalaciones del Al Lisaili RC Flying Field, EAU. El acceso al sitio fue gestionado por Dynatech Innovation, EAU.
El procesamiento de datos y la detección de objetivos se realizaron en Geolitix, una plataforma en la nube para el procesamiento de GPR, y en GeoHammerde SPH Engineering. Para mantener una altitud precisa sobre el suelo, se utilizó un sistema de seguimiento de terreno real con altímetro de radar y computadora de a bordo SkyHub . La planificación y ejecución del vuelo se llevaron a cabo utilizando el software UgCS (Universal Ground Control System) de SPH Engineering.
Acceda a los datos procesados en la demostración de Geolitix »»»
Los datos fueron recopilados por Mussab Abdelrahim1, con la asistencia de Aleksejs Sjomins2. El procesamiento de datos y el informe fueron realizados por Maikls Andriksons2.
1 Dynatech Innovations, EAU
2 SPH Engineering SIA, Letonia
Aviso legal:
El término "detectado" se utiliza aquí para indicar que el intérprete de datos ha identificado una señal lo suficientemente fuerte como para justificar un examen o acción adicional. Las interpretaciones son subjetivas y variarán según la experiencia y los conocimientos del intérprete.
Ni SPH Engineering SIA ni Radar Systems Inc. garantizan que la detección de objetivos iguales o similares esté asegurada en condiciones distintas a las de un sitio de prueba específico, utilizando el mismo o diferente hardware, software y flujo de trabajo.
Este informe se proporciona "tal cual" y tiene como objetivo demostrar las capacidades del sistema aquí descrito, así como ofrecer orientación para la planificación de estudios de detección de tuberías de agua subterráneas.
Métodos
El sitio de prueba es un césped artificial ubicado en las instalaciones del campo de vuelo Al Lisaili RC, EAU. (Ubicación en Google Maps - Figura 1).
Procesamiento de datos
El procesamiento inicial de los datos de GPR se realizó en GeoHammer, donde se eliminaron las trayectorias de vuelo innecesarias, lo cual simplifica el conjunto de datos y mejora la precisión. Posteriormente, los perfiles de GPR depurados se cargaron en el software de procesamiento Geolitix. Se aplicaron filtros, ganancias y correcciones consistentes de manera uniforme a todos los perfiles. Se completó un total de nueve pasos de procesamiento en Geolitix para obtener los datos finales procesados, tal como se detalla en la Tabla 1.
La permitividad dieléctrica del medio se estimó utilizando un valor promedio de aproximadamente 6, típico de la arena seca. No se utilizó el método de medición de reflexión hiperbólica debido a la imposibilidad de calcular con precisión la propagación de la onda a través del aire (es decir, la distancia desde el radar de penetración terrestre (GPR) hasta la superficie del suelo) y el medio (arena seca). Como resultado, se adoptó el valor promedio de permitividad dieléctrica para garantizar una aproximación razonable, asegurando una interpretación coherente de los datos. [5]
| Process | Applied values | Explanation | |
|---|---|---|---|
| Time cut | Remove below (40 ns) | The data below 1.5 m is unusable, so there isn't a reason to keep it; therefore, it is removed. | |
| Time zero correction | Method | Set travel time | The so-called “dead” time is removed as the signal is internal to the radar system and not related to the survey. The signal start time is set to ground level. |
| Travel time (ns) | 12 | ||
| Frequency filter | Method | Bandpass | Reduces background and instrument noise. |
| Cutoff freq. (lower) | 80 MHz | ||
| Cutoff freq. (upper) | 805 MHz | ||
| Filter order | 80 | ||
| Constant scale | 13.3 dB | Applies gain that facilitates further use for manual gain. | |
| Dewow | Sample window | 31 | Removal of inductive effects made the antenna known as “wow”. |
| Manual gain |  |
Allows the application of a gain curve for specific depth. | |
| Background subtraction | Method | Remove average | Eliminates horizontal lines in the data due to the antennas ringing and enhances the targets' visibility. |
| Traces window | 100 | ||
| Time range | 0 – 32 ns | ||
| Migration (FOR SLICING) |
Method | Hyperbolic summation | In order to create slice maps, migration is used to collapse the energy in hyperbolic reflections into a point. |
| Number of traces | 45 | ||
| Velocity source | Project velocity | ||
| Hilbert transform (FOR SLICING) |
No parameters used | Replacing each trace with its envelope, removing its negative component. This is done after migration! | |
Visualización de datos y resultados
Tras aplicar las correcciones, casi todos los perfiles de GPR mostraron hipérbolas a una profundidad constante paralela al suelo. Cada hipérbola se seleccionó individualmente para una interpretación posterior de los datos, como se muestra en la Figura 2. Una vez procesados los datos de GPR en Geolitix, se generaron varios mapas utilizando el software QGIS 3.34.
Para fines comparativos, se creó un mapa de empalme para estimar la profundidad de las tuberías de agua subyacentes (Figura 3). Para obtener una mejor comprensión, se generó una interpretación mediante polilíneas de las hipérbolas identificadas, añadiendo una zona de amortiguamiento de 0,4 metros para aproximar el posible trazado de las tuberías.
Resultados y conclusión
La aplicación de radar de penetración terrestre (GPR) aerotransportado ha demostrado un potencial significativo para detectar servicios públicos subterráneos, como tuberías de agua de plástico, ahorrando tiempo y esfuerzo en comparación con los métodos tradicionales. Por lo general, las tuberías de plástico son difíciles de detectar con GPR debido a su bajo contraste dieléctrico con el suelo circundante, lo que a menudo resulta en señales débiles o indistintas. Sin embargo, en este estudio, la detección de tuberías de plástico de la red de distribución de riego fue notablemente inusual y sugiere condiciones del suelo particularmente favorables, parámetros de estudio óptimos o una combinación de ambos.
El análisis realizado mediante mapeo de empalme, ajuste de hipérbolas e interpretación de polilíneas produjo resultados comparables, destacando la fiabilidad de estos métodos para la detección de servicios públicos.
Estimar la profundidad de los servicios públicos subterráneos, sin embargo, es un proceso complejo influenciado por varios factores, incluyendo la altitud de vuelo, los entornos geológicos y las propiedades del material de los servicios públicos. Cuando se asume un valor de permitividad de 6, la profundidad estimada de las tuberías oscila entre 0,4 y 0,7 metros.
Referencias
[1] Prego F.J., Solla M., Puente I., Arias P. 2017. Adquisición eficiente de datos GPR para detectar tuberías subterráneas. NDT & E International. Volumen 91, páginas 22-31.
[2] Kanemitsu T., Morifuji Y., Kubota K. 2024. Estimación de la profundidad de tuberías enterradas en un tanque de suelo artificial utilizando radar de penetración terrestre y sensor de humedad. Journal of Applied Geophysics. Volumen 220.
[3] Seyfried D., Jansen R., Schoebel J. 2014. Antena de pajarita cargada y blindada que incorpora la presencia de una estructura de pavimentación para mejorar la detección de tuberías mediante GPR. Journal of Applied Geophysics. Volumen 111, páginas 289-298.
[4] Zhou Y., W. L. Lai Wallace. 2024. Caracterización de las señales de fugas en tuberías de agua enterradas mediante radar de penetración terrestre (GPR) y análisis de frecuencia instantánea. Journal of Tunneling and Underground Space Technology. Volumen 153.
[5] Guillemoteau J., Bano M., Dujardin J-R. 2012. Influencia del tamaño, la forma y la compactación del grano en las ondas de georradar: ejemplo de una duna eólica. Geophysical Journal International, volumen 190, páginas 1455-1463.