Американские ученые представили метод, который помогает точнее интерпретировать данные георадара при поиске подземных коммуникаций
Исследователи Хубо Цай и Юйси Чжан из Школы гражданского и строительного инжиниринга Lyles при Университете Пердью (штат Индиана) опубликовали в январе в журнале «Advanced Engineering Informatics» описание своей системы, на которую уже подана патентная заявка. На исследование обратили внимание в британском журнале Ground Engineering.
«В этой работе представлен подход к локализации подземных трубопроводов и оценке их ориентации с учетом неопределенности на основе данных георадара (GPR), — отмечают авторы. — Существующие методы опираются на чрезмерно упрощенные допущения и не обеспечивают строгой количественной оценки неопределенности ключевых параметров труб, включая глубину заложения, горизонтальное положение, ориентацию и радиус, из-за чего получаются ненадежные оценки. Чтобы решить эту проблему, мы предлагаем байесовский подход, основанный на теории обратных задач, для количественной оценки неопределенностей, связанных с этими параметрами».
В университете считают, что новая методика способна снизить финансовые потери, перебои в работе сетей, а также количество травм и смертельных случаев, возникающих при повреждении подземных коммуникаций во время строительных и земляных работ. По данным исследования Common Ground Alliance за 2019 год, в США было зафиксировано примерно 532 тыс. инцидентов, связанных с земляными работами и повреждением подземной инфраструктуры; общий ущерб оценивался примерно в 23 млрд фунтов стерлингов (30 млрд долларов).
«Благодаря такому улучшению строительные подрядчики, компании, занимающиеся трассировкой и поиском подземных сетей, а также производители экскаваторной техники смогут лучше интерпретировать GPR-данные, что поддержит более безопасное и эффективное картирование подземных коммуникаций», — заявил Цай.
Авторы разработали прямую (forward) модель, которая оценивает время прохождения электромагнитных волн, исходя из трехмерной геометрии труб. Цай добавил, что команда также создала статистическую модель вывода (inference framework), позволяющую количественно оценивать неопределенности в определяемых параметрах трубопровода: «Показано, что этот подход выдает доверительные интервалы и дает метрики надежности оценок».
Кроме того, ученые предложили диагностические показатели качества GPR-данных — в частности, количественные меры полноты и согласованности результатов.
