Como uma rodovia nórdica reduziu os custos em 30% com AEM, Workbench e aprendizado de máquina

“Eles estimaram que seriam necessários cerca de 600 furos para o projeto e reduziram em 30%. Isso é cerca de 200 furos a menos para fazer no final. Isso contribuiu para que o projeto economizasse até seis meses no total, o que era quase 50% do tempo projetado! ”

Onde está a base da rocha? As empresas de engenharia civil investem muito tempo para responder a essa pergunta importante porque correm o risco de estourar seus orçamentos se errarem.

Agora, os dados de levantamentos geofísicos aéreos estão ajudando a reduzir tempo, riscos e custos por meio de modelagem de resistividade precisa, que pode mapear a profundidade e a sobrecarga da rocha.

Anteriormente, os levantamentos aéreos eram feitos principalmente para exploração de mineração, usando instrumentos baseados em aviões para cobrir grandes áreas de dados eletromagnéticos.

Hoje, usando instrumentos ágeis baseados em helicópteros com maior resolução, projetos civis também estão colhendo os benefícios.

“Com levantamentos de helicóptero, você pode acompanhar a topografia e ficar mais perto do solo”, explica Toke Søltoft, diretor e geofísico da Aarhus GeoSoftware (parte da Seequent).

“O que as empresas de engenharia civil muitas vezes procuram é a profundidade do alicerce. Você sempre precisa saber onde está o alicerce para garantir a estabilidade. Além disso, se houver água subterrânea envolvida, isso pode afetar o risco de rocha e deslizamentos de terra. ”

Os dados são mais precisos quando o levantamento pode acompanhar a paisagem. Isso, juntamente com o desenvolvimento de instrumentos eletromagnéticos transitórios (TEM) de alta resolução, significa que os projetos de infraestrutura podem reduzir os riscos de condição do solo – e os custos.

“É o que costuma acontecer em projetos geotécnicos em geral: os orçamentos sempre superam. Porque se você tiver apenas furos, eles são apenas medições pontuais e as condições podem variar extremamente entre eles. ”

Qual é a profundidade do alicerce? Quanta sobrecarga está acima da rocha? Quanto é argila? Quanto precisamos remover para os cortes de estradas ou para cavar os túneis? ” Toke observa as principais questões que os projetos de infraestrutura enfrentam.

Usando dados de pesquisa aerotransportada, software de modelagem Workbench e uma rede neural, um projeto de rodovia na Noruega foi capaz de responder a essas perguntas – reduzindo os custos de perfuração em 30% e o tempo em até seis meses (50%).

A Noruega é conhecida por seus fiordes glaciais, linhas costeiras e vastas paisagens. Embora seja bonito, no subsolo é complicado. Em meio a condições de solo desafiadoras, incluindo depósitos glaciais e argilas marinhas complexas, a equipe do projeto E16 precisava encontrar a melhor rota para uma rodovia de 19 quilômetros. 

 “Eles precisavam saber quanto o alicerce variava com a profundidade para encontrar o melhor corredor para construir essa estrada”, diz Toke. 

 A equipe estimou que seriam necessários 600 furos para determinar a melhor rota, mas decidiu usar pesquisas aerotransportadas para ajudar a localizar os locais de perfuração. 

 “Se você fizer um levantamento aerotransportado sobre uma área enorme e, em seguida, interpretá-lo usando o conhecimento existente da perfuração, poderá criar modelos nos quais poderá entender a incerteza”, explica Toke. 

 “Então você pode fazer mais perfurações nas áreas onde a incerteza é maior.” 

 Os dados TEM da pesquisa aerotransportada foram usados para encontrar zonas de fraqueza em áreas onde a profundidade do leito rochoso variou de modo que a perfuração pudesse ser restrita a essas áreas – o que significa que menos furos foram necessários no total, reduzindo esses custos. 

A pesquisa da equipe aérea TEM, de 170 quilômetros levou apenas dois dias, muito mais rápido e fornecendo maior resolução em áreas complexas do que as técnicas baseadas no solo.

Eles usaram o software Workbench para criar modelos de resistividade precisos a partir de seus dados de pesquisa.

“Workbench tem as informações do instrumento: a geometria, forma de onda, bem como as portas de tempo, especificações atuais e passadas de como o instrumento funciona”, explica Toke.

“Ter essas especificações corretas é extremamente importante para obter os modelos de resistividade mais precisos dos dados de pesquisa.”

“Existem muitos filtros que você pode aplicar para remover ou suavizar dados ruidosos. Você pode remover artefatos onde o método TEM é afetado por instalações feitas pelo homem, como linhas de transmissão, edifícios, etc.”

Os modelos são tão bons quanto os dados dentro deles. O Workbench permitiu que a equipe fizesse o controle de qualidade dos modelos feitos a partir dos dados e levasse em consideração os modelos desajustados, o reprocessamento dos dados e até mesmo os efeitos da Polarização Induzida (IP) causados pela argila ou minerais.

Com dados limpos em mãos, eles foram capazes de executar inversões nos dados para explorar a subsuperfície em perfis 2D e grades e volumes 3D. Da mesma forma, eles podem marcar áreas por graus de incerteza.

“Existem verificações de qualidade que você pode fazer para ver o quão grande é o desajuste entre os modelos em comparação com os dados. Frequentemente, você processa e executa novamente uma nova inversão, até ter modelos que se ajustem aos dados e ficar satisfeito com os resultados ”, diz Toke.

“Então, você pode visualizá-lo usando uma interface GIS e você pode fazer os cortes do passo com a resistividade, ou profundidade para o alicerce.”

A partir daí, você pode visualizá-lo ou exportá-lo para outros programas, como o Leapfrog por exemplo. Nesse caso, eles exportaram os modelos para usar em uma rede neural. “

Algumas informações iniciais do poço já existiam para o projeto. A equipe do projeto colocou os modelos de resistividade do Workbench e os dados do poço em uma rede neural para modelagem.

O machine learning foi capaz de modelar padrões e fazer conexões rapidamente, produzindo um modelo fundamental que levou todas as informações em consideração.

Usando este modelo de base abrangente, a equipe pode direcionar com mais precisão a perfuração futura para áreas onde a incerteza era maior – reduzindo-a e perfurando no local correto.

Mais importante, eles poderiam evitar perfurações desnecessárias em áreas onde tinham maior certeza sobre as condições do solo – economizando tempo, reduzindo custos, tudo ao mesmo tempo minimizando o risco geológico.

“Ao colocar os modelos de resistividade nesta rede neural, você pode entrar e dizer com segurança ‘Esta área é onde está o alicerce, é a quantidade de sobrecarga que existe e, nessas áreas, precisamos fazer mais investigações’”, diz Toke.

Anteriormente, em projetos civis, as pessoas faziam muitas perfurações e confiavam que as informações do poço eram precisas.

“Mas sempre depende de quem tirou as amostras, de quão bem são descritas e de outros fatores”, explica Toke.

Assim, apesar da perfuração exaustiva, os riscos geológicos muitas vezes levaram ao estouro do orçamento por causa da variabilidade entre os furos e da entrada de dados e erros de interpretação. A modelagem de resistividade de bancada ajuda as equipes a reduzir ambos.

“Se você tiver litologia de furo de poço, bem como informações de resistividade de furos, ambos podem ser importados para o Workbench. As informações de resistividade do poço podem ser usadas para restringir a inversão dos modelos de resistividade”, diz Toke.

“Isso resultará em modelos de resistividade que se encaixam tanto na resistividade do poço, na litologia do poço e nos dados de TEM aerotransportados o mais próximo possível.”

Ao reunir todos os dados para comparar os modelos, as empresas de engenharia civil podem analisar os furos que não correspondem aos dados e tentar contabilizar as diferenças.

Os projetos de obras civis costumam ser enormes e têm um grande impacto em uma área. Ao exportar os modelos do Workbench para modelagem geológica ou software BIM, não apenas erros, riscos e custos são minimizados, mas também a pegada do projeto.

“Ao fazer menos perfurações e criar a estrada onde é mais viável, você reduz as emissões de CO2 e o impacto ambiental”, diz Toke.

Como os projetos de obras civis envolvem mais partes interessadas e reguladores, demonstrar impactos reduzidos é uma vantagem para o planeta e para os empreiteiros.

“É realmente uma nova era para as técnicas de levantamento geofísico não invasivas na área de engenharia civil. Estamos apenas começando a ver como os resultados são impressionantes. ”

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