«Estimaron que requeriría alrededor de 600 pozos para el proyecto, y lo redujeron en un 30%. Eso es alrededor de 200 pozos menos para construir. ¡Esto contribuyó a que el proyecto ahorrara hasta seis meses en total, lo que fue casi el 50% del tiempo proyectado!»
¿Dónde está el lecho de roca? Las compañías de ingeniería civil invierten mucho tiempo para responder a esta importante pregunta porque corren el riesgo de superar sus presupuestos si se equivocan.
Ahora, los datos de los estudios geofísicos en el aéreos están ayudando a reducir el tiempo, los riesgos y los costos a través de modelos precisos de resistividad, que pueden mapear la profundidad y la sobrecarga del lecho rocoso.
Anteriormente, los estudios aéreos se realizaban principalmente para la exploración minera, utilizando instrumentos basados en aviones para cubrir grandes áreas de datos electromagnéticos.
Hoy en día, utilizando instrumentos ágiles basados en helicópteros con mayor resolución, los proyectos civiles también están cosechando los beneficios.
«Con los estudios en helicóptero, puedes seguir la topografía y permanecer más cerca del suelo», explica Toke Søltoft, director y geofísico de Aarhus GeoSoftware (parte de Seequent).
«Lo que las empresas civiles suelen buscar es la profundidad de la base. Siempre es necesario saber dónde está el lecho de roca para garantizar la estabilidad. Además, si hay aguas subterráneas involucradas, puede afectar el riesgo de peligro para rocas y deslizamientos de tierra».
Los datos son más precisos cuando el levantamiento puede seguir lo que se ve en superficie. Eso, junto con el desarrollo de instrumentos electromagnéticos transitorios (TEM) de mayor resolución, significa que los proyectos de infraestructura pueden reducir los riesgos de condición del suelo – y los costos.
«Esto es lo que suele ocurrir en los proyectos geotécnicos en general: los presupuestos siempre están saturados. Porque si solo tienes perforaciones, son solo mediciones puntuales y las condiciones pueden variar extremadamente entre ellas».
«¿Qué tan profundo es el lecho de roca? ¿Cuánta sobrecarga hay por encima de la roca madre? ¿Cuánto de ella es arcilla? ¿Cuánto tenemos que quitar para los cortes de carretera o para cavar los túneles?» Toke señala las preguntas clave a las que se enfrentan los proyectos de infraestructura.
Utilizando datos de levantamientos aéreos, software de modelado Workbench y una red neuronal, un proyecto de carreteras en Noruega pudo responder a estas preguntas,disminuyendo los costos de perforación en un 30% y el tiempo hasta en seis meses (50%).
El proyecto Noruega E16
Noruega es conocida por sus fiordos glaciares, costas y vastos paisajes. Si bien es hermoso, bajo tierra es complicado. En medio de las difíciles condiciones del suelo, incluidos los depósitos glaciares y las arcillas marinas complejas, el equipo del proyecto E16 necesitaba encontrar la mejor ruta para una carretera de 19 kilómetros.
«Necesitaban saber cuánto variaba el lecho de roca con la profundidad para encontrar el mejor corredor para construir esta carretera», dice Toke.
El equipo había estimado que se necesitarían 600 pozos para determinar la mejor ruta, pero decidió utilizar estudios aéreos para ayudar a apuntar a los lugares de perforación.
«Si tomas un levantamiento en el aire sobre un área enorme y luego la interpretas utilizando el conocimiento existente de la perforación, puedes crear modelos donde puedas entender la incertidumbre», explica Toke.
«Entonces se puede hacer más perforación en las áreas donde la incertidumbre es más alta».
Los datos TEM del levantamiento aéreo se utilizaron para encontrar zonas de debilidad en áreas donde la profundidad del lecho rocoso varía de modo que la perforación podría restringirse a esas áreas – lo que significa que se necesitaban menos pozos en total, reduciendo esos costos.
¿Reflejan los datos del levantamiento la realidad?
El estudio TEM aéreo de 170 kilómetros le tomó al equipo solo dos días, mucho más rápido y proporcionando una mayor resolución en áreas complejas que las técnicas terrestres.
Utilizaron el software Workbench para crear modelos precisos de resistividad a partir de los datos de sus levantamientos.
«Workbench tiene la información del instrumento: la geometría, la forma de onda, así como las puertas de tiempo, las especificaciones actuales y pasadas de cómo funciona el instrumento», explica Toke.
«Tener estas especificaciones correctas es extremadamente importante para obtener los modelos de resistividad más precisos de los datos del levantamiento».
«Hay muchos filtros que puede aplicar para eliminar o suavizar los datos ruidosos. Puede eliminar artefactos en los que el método TEM se vea afectado por instalaciones artificiales, como líneas eléctricas, edificios, etc. »
Los modelos son tan buenos como los datos que hay dentro de ellos. Workbench permitió al equipo controlar la calidad de los modelos hechos a partir de los datos y tener en cuenta los modelos inadaptados, el reprocesamiento de datos e incluso los efectos de polarización inducida (IP) causados por arcillas o minerales.
Con datos limpios en la mano, pudieron ejecutar inversiones en los datos para explorar el subsuelo en perfiles 2D y cuadrículas y volúmenes 3D. Además, podrían marcar zonas por grados de incertidumbre.
«Hay controles de calidad que se pueden hacer para ver qué tan grande es la variabilidad entre los modelos en comparación con los datos. A menudo vuelves a procesar y vuelves a ejecutar una nueva inversión de nuevo, hasta que tienes modelos que se ajustan a los datos y estás satisfecho con los resultados», dice Toke.
«Luego, puede visualizarlo utilizando una interfaz GIS y puede hacer los cortes con la resistividad o la profundidad del lecho de roca».
«A partir de ahí, puedes visualizarlo o exportarlo a otros programas, Leapfrog por ejemplo. En este caso, exportaron los modelos para usarlos en una red neuronal».
Datos limpios para el aprendizaje automático
Ya existía alguna información inicial sobre el pozo para el proyecto. El equipo del proyecto puso los modelos de resistividad de Workbench y los datos de perforación en una red neuronal para su modelado.
El programa de aprendizaje automático fue capaz de modelar rápidamente patrones y hacer conexiones, produciendo un modelo fundamental que tuvo en cuenta toda la información.
Utilizando este modelo integral de lecho rocoso, el equipo podría dirigir con mayor precisión la perforación futura a las áreas donde la incertidumbre era más alta, y reducirla mediante la perforación.
Lo que es más importante, podrían evitar perforaciones innecesarias en áreas donde tuvieran mayor certeza sobre las condiciones del suelo, ahorrando tiempo, reduciendo costos, todo mientras minimizaban el riesgo geológico.
«Al poner los modelos de resistividad en esta red neuronal, puedes entrar y decir con confianza ‘Esta área es donde está la roca madre, esta es la cantidad de sobrecarga que hay, y en estas áreas, necesitamos hacer más investigación'», dice Toke.
Controles de calidad rápidos para los datos de perforación
Anteriormente, en los proyectos civiles, la gente hacía muchas perforaciones y confiaba en que la información del pozo era precisa.
«Pero siempre depende de quién tomó las muestras, qué tan bien se describe y otros factores», explica Toke.
Por lo tanto, a pesar de la perforación exhaustiva, los riesgos geológicos a menudo condujeron a pasarse del presupuesto debido a la variabilidad entre los pozos y a los errores de introducción e interpretación de datos. El modelado de resistividad de Workbench ayuda a los equipos a reducir ambos.
«Si tiene litología de pozos, así como información de resistividad de pozos, ambos se pueden importar a Workbench. La información de resistividad del pozo se puede utilizar para restringir la inversión de los modelos de resistividad», dice Toke.
«Esto dará como resultado modelos de resistividad que se ajusten tanto a la resistividad del pozo, la litología del pozo y los datos TEM aéreos lo más cerca posible».
Al reunir todos los datos para comparar los modelos, las empresas de ingeniería civil pueden revisar los pozos que no coinciden con los datos y tratar de encontrar las diferencias.
Ahorro de costos y medio ambiente
Los proyectos de obras civiles son a menudo masivos y tienen un gran impacto en un área. Al exportar modelos de Workbench a modelos geológicos o software BIM, no solo se minimizan los errores, el riesgo y los costos, sino también la huella del proyecto.
«Al hacer menos perforaciones y crear la carretera donde es más factible, se reducen las emisiones de CO2 y el impacto ambiental», dice Toke.
A medida que los proyectos de obras civiles involucran a más partes interesadas y reguladores, demostrar la reducción de los impactos es un ganar-ganar para el planeta y para los contratistas.
«Es realmente una nueva era para las técnicas de topografía geofísica no invasivas en ingeniería civil. Apenas estamos empezando a ver lo impresionantes que son los resultados».
Obtenga más información sobre la cartera ampliada de nuevas soluciones de Seequent.