XII Simposio Iberoamericano sobre planificacin de sistemas de abastecimiento y drenaje

RECONOCIMIENTO DE PATRONES PARA LA LOCALIZACIN YCARACTERIZACIN DE ELEMENTOS PLSTICOS DE LOS SISTEMAS

DE ABASTECIMIENTO DE AGUA MEDIANTE GPR

Silvia J. Ocaa Levario (1), David Ayala Cabrera (2), Rafael Prez Garca (3), Joaqun Izquierdo(4), Manuel Herrera (5)

(1) (2) (3) (4) FluIng-IMM- Universitat Politcnica de Valncia, C de Vera s/n, Edificio 5C, 46022Valencia, Espaa. e-mail: silocle@upv.es, daaycab@upv.es, rperez@upv.es, jizquier@upv.es(5) BATir Dp., Universit libre de Bruxelles, Av. F. Roosevelt, 50, B-1050 Bruselas, Blgica.e-mail:mherrera@ulb.ac.be

RESUMEN

En este estudio se realiz la captura de imgenes provenientes de GPR (ground penetrating radar) bajocondiciones controladas de laboratorio, extrayndose diferentes perfiles (cortes) de la zona de estudio,tomando como base perfiles sin tubera, para confrontarlos con perfiles con tuberas de materiales plsticos(PVC y polietileno) enterradas, siendo evaluada la viabilidad de extraer patrones que nos indiquen lapresencia de tuberas plsticas dentro de la zona de estudio. Con ello se pretende hacer ms eficiente lalocalizacin de anomalas y componentes de las redes de abastecimiento por personal no especficamentecualificado en el uso de GPR como tcnica no destructiva.

Palabras claves: Deteccin de tuberas plsticas, georadar, reconocimiento de patrones, sistemas deabastecimiento de agua, tcnicas no destructivas.

ABSTRACT

In this study, capturing of GPR (ground penetrating radar) images produced under controlled laboratoryconditions has been made. Essays consist of extracting different slices of the area of study. By confrontingcontrol images slices without pipelines and slices with buried plastic pipelines (PVC and polyethylene), thefeasibility of extracting patterns that indicate presence of plastic pipelines in the studied area is evaluated.We intend to make easier the location of abnormalities and components of water supply systems forpersonnel not specially qualified in GPR equipment as a non-destructive technique.

Key words: Detection of plastic pipelines, GPR, pattern recognition, water supply systems, non-destructivetechniques

SOBRE EL AUTOR PRINCIPAL

Silvia Janeth Ocaa Levario actualmente es estudiante de mster en el Departamento de IngenieraHidrulica y Medio Ambiente de la Universitat Politcnica de Valncia y es miembro del grupo deInvestigacin FluIng-IMM. Es Ingeniero Civil egresada de la Universidad Autnoma de Chihuahua(Chihuahua-Mxico). Tres aos de experiencia como supervisin de obra y presupuestos (Mxico).Actualmente sus lneas de investigacin se centran en la generacin de herramientas metodolgicas para elanlisis de componentes de sistemas de abastecimiento de agua, mediante GPR.

INTRODUCCINEn la actualidad, uno de los principales problemas alos que se enfrentan los sistemas de abastecimientode agua (SAA), es el desconocimiento de lostrazados y las caractersticas de sus componentes.Este desconocimiento limita la adecuada gestin delsistema. Las inspecciones peridicas en las redes deabastecimiento urbano son necesarias, ya que lasmismas permiten detectar problemas tales como:fugas, anomalas en la red o el deterioro de lamisma. Estas inspecciones facilitaranintervenciones ms rpidas y eficientes en las redes.Es as como los mtodos no destructivos(especficamente GPR, en este documento), semuestran como una herramienta, que favorece lainspeccin de los componentes de SAA, sin unimpacto econmico y social elevado.

En los ltimos aos el uso de tuberas de materialesplsticos (PVC y polietileno) en las redes de losSAA ha ido incrementando considerablemente.Siendo este tipo de tuberas comnmente empleadasen redes secundarias y acometidas. Estos materiales,por su parte, presentan dificultad de localizacinmediante el uso de mtodos no destructivos. Sinembargo, el GPR se ha mostrado como unaherramienta que permite su deteccin. Siendo, noobstante, que en las imgenes de GPR, se presentadificultad de visualizacin de tuberas de este tipo demateriales. Con lo cual, el nivel de experiencia (porparte de los operarios), en la deteccin de este tipode materiales en imgenes de GPR, debe ser elevadopara su interpretacin. Esta dificultad devisualizacin, es consecuencia de las caractersticasdielctricas de estos materiales, que no permitencontrastes fuertes con el entorno circundante.

Este trabajo pretende ser un avance hacia elreconocimiento de patrones de tuberas plsticas deSAA. Esto con el objetivo de generar unaherramienta que permita la deteccin de patrones demanera automtica mediante el uso de tcnicas deinspeccin no destructivas (especficamente GPR).Para ello, se emplea la tecnologa GPR (groundpenetrating radar), que permite la localizacin deobjetos en el subsuelo sin alterar el medio sobre el

que se trabaja. Es as como el presente trabajo, seenfoca en la mejora de la interpretacin de lasimgenes de GPR (radargramas). Esto con miras aidentificar patrones que permitan detectar lapresencia de tuberas plsticas en imgenes deGPR, sin necesidad de que el operador cuente conuna gran experiencia.

BASE CIENTFICO TERICAEl mtodo de prospeccin con GPR, se basa en laemisin de pulsos electromagnticos desde lasuperficie del suelo, que se propagan en el mismo yse reflejan en las discontinuidades que haya a supaso. La energa de los pulsos reflejados se midesobre la superficie mediante dispositivos receptores.La respuesta del medio a las seales emitidas,captada en tiempos determinados, se denominatraza. La traza contiene las caractersticaselectromagnticas del medio prospectado. Lasucesiva acumulacin de estas trazas genera lo quese ha denominado radargrama. Los radargramasgeneralmente son visualizados mediante laaplicacin de escalas de colores a los diferentesvalores de amplitud de onda captados, de lo cual seobtiene la imagen de la prospeccin. Este ltimoaspecto es de particular inters en este documento,debido a que el proceso se realiza basndose enimgenes GPR de tuberas plsticas enterradas. En laFigura 1, se presenta de manera esquemtica elproceso de prospeccin GPR hasta su posteriorconversin en imgenes. Las ecuaciones de Maxwellson la base terica en la que se sustenta el fenmeno,en conjunto con las denominadas ecuacionesconstitutivas, que relacionan la intensidad del campoelctrico y magntico con el desplazamientoelctrico y la induccin magntica, respectivamente,permitiendo correlacionar las interacciones entre lasondas electromagnticas y los medios en los cualesse propagan (Tavera, et al 2008). Esta tecnologapuede resolver en gran medida los problemas delsubsuelo de una manera eficiente y precisa, sinrecurrir a mtodos invasivos.

Figura 1.- Captura de imgenes con prospeccin GPR.

Fuente: Ayala-Cabrera (2011)

METODOLOGAEn el transcurso y realizacin del presente trabajo seutilizaron metodologas de pre-procesamientodesarrolladas por Ayala-Cabrera (2013) para eltratamiento de imgenes de GPR. Estasmetodologas, fueron planteadas, con la finalidad demejorar la visualizacin de tuberas en imgenes deGPR, lo cual permite anlisis ms detallados einterpretacin ms certera de las imgenes de GPR.En este apartado se describe la metodologa aplicadapara la obtencin de imgenes mediante GPR de lasdos tuberas plsticas (PVC y polietileno) a estudiar.Para ellos se realizaron ensayos en laboratorio bajocondiciones controladas, empleando un tanque demadera (1.001.000.55m) lleno de material arcillo-limoso con un poco de grava. Dentro del tanque seenterraron las tuberas de PVC y polietileno, cadauna por separado, a una profundidad de 21cm (aclave). Las caractersticas de las tuberas utilizadasen los ensayos se presentan en la Tabla 1.

Tabla 1.- Caractersticas de las TuberasEnterradas

MaterialDimetrointerno(mm)

Dimetroexterno

(mm)

Longitud(cm)

PVC 100 110 48Polietileno 76 90 50

El equipo GPR empleado dispone de una antenamonoesttica de 1.5 GHz de frecuencia y una unidadde control, modelo GSSI SIR 3000. Los parmetroscon los que se realizaron los muestreos fueronconstantes a lo largo de los ensayos. Antes decomenzar con la exploracin en laboratorio cabesealar que se acot la zona de prospeccin,

empleando un rea cuadrada de 1.00m1.00m.Sobre esta rea, se definieron el origen y el sistemade coordenadas a utilizar. A continuacin se trazaronlneas paralelas al eje x, as como tambin al eje y,separadas entre s 0.10m, formando una malla de 22perfiles, como se muestra en la Figura 2. Acontinuacin se describen los pasos que fueronllevados a cabo para la realizacin del presentetrabajo:

Primer paso. La captura de datos (radargramas oimgenes), consisti en el deslizamiento de la antenasobre la superficie mallada; esto se hizo para cadauna de las tuberas y una adicional de referencia (sintubera). Es importante sealar que las mediciones serealizaron en sentido transversal y longitudinal a latubera como lo indica la Figura 2.b.

Segundo paso. Una vez obtenidos los radargramaspara cada configuracin, con ayuda del programaMatLab, se desarroll una herramienta que permitiel redimensionamiento de las imgenes de GPR.Esto se logr tomando las posiciones X, Y en eltiempo para hacer una redistribucin de datos yeliminar los espacios en los que es nulo eldesplazamiento de la antena. Esteredimensionamiento pretende facilitar el contrasteentre las imgenes de referencia y las imgenes contubera obtenidas. Siendo en este trabajo todas lasimgenes redimensionadas (en distancia) a 1000mm.

El tercer paso es la aplicacin del pre-procesado deimgenes de GPR, planteado por Ayala-Cabrera(2013) y que fue llamado carrera de agentes. Elalgoritmo carrera de agentes est basado en la teorade juegos y en l se usa el paradigma multi-agente.El input de este algoritmo, es el radargramaresultante de la prospeccin GPR, que consiste en

una matriz de tamao mn. Las n trazas generadasen la prospeccin con GPR son empleadas en estetrabajo como pistas paralelas que recorrern los nagentes. La carrera es una prueba de resistencia entrelos agentes, siendo el premio para cada agente de unmovimiento por cada esfuerzo realizado. Losesfuerzos se encuentran basados en los valores deamplitud de onda de cada columna de la matriz(radargrama). La carrera de los agentes estcomprendida por dos fases: a) calentamiento y b)competicin. La carrera comprende un tiempo total t= tw + tr = m, siendo tw el tiempo de calentamientoy tr el tiempo de competicin. Los desplazamientosde los agentes en tr, son condicionados por elcambio de tendencia de la amplitud de onda de latraza que recorren. La carrera termina cuando secumpla el tiempo t y el agente ganador es el que

obtiene mayor desplazamiento en este tiempo. Eloutput (output1) de este proceso ser una matriz detamao m1n, donde m1 = nmero mximo dedesplazamientos. Las columnas de esta matriz,describen el movimiento de los agentes en relacin ala competicin. En este trabajo, llamaremos a losmovimientos obtenidos por los agentes como lneasde tiempo. En cada lnea de tiempo, se ordenar demayor a menor el tiempo obtenido en la competicinpor cada agente. Siendo numerados desde 1consecutivamente los valores de tiempo ordenados ydndole la misma numeracin a tiempos iguales.Estas lneas de tiempo sern posteriormentenormalizadas, de lo cual se obtendr el output2, queser la matriz que emplearemos en este documento.El resumen del proceso, se presenta en la Figura 3.

Figura 2. Configuracin de los ensayos. a) Tanque, b) Malla.

Finalmente, de las matrices obtenidas de este ltimoproceso, se toman las correspondientes a cada perfilde PVC y de polietileno y son contrastadas con susrespectivos perfiles de referencia. Obteniendo deesta manera la diferencia entre ellas, permitiendodetectar patrones que indiquen la presencia detuberas. Lo mismo se hace para las matrices en

bruto redimensionadas, con el fin de mostrar que lasimgenes tratadas arrojan mayor informacin almomento de hacer la resta de imgenes, y nospermiten obtener una visualizacin ms clara quefacilitan el proceso de anlisis e interpretacin.

Figura 3. Esquema del algoritmo de carreras de agentes.

PRESENTACIN DE RESULTADOSEn este apartado se presentan los resultados msrepresentativos de los ensayos realizados.

Las imgenes presentadas a continuacin estnordenadas de la siguiente manera: 1 (a, b y c)corresponden al perfil 004, 2 (a, b, y c) al perfil 005y 3 (a, b y c) al perfil 006, en sentido horizontal.Para los perfiles verticales 4 (a, b y c), 5 (a, b y c) y6 (a, b ,c) a los perfiles 016, 017 y 018 del sentidovertical, en cuanto a), b) y c) son los diferentesperfiles mostrados, es decir, para a) perfiles dereferencia con los cuales se hace la resta de b),donde b) son los perfiles de PVC o polietileno acomparar y, finalmente, c) es el resultado de estacomparacin. Cabe decir que, en las imgenespresentes, el eje Y est definido por los samples (0 a512) y el eje X es la dimensin del tanque (1.00m).Las imgenes resultantes de los ensayos realizadosen el laboratorio de los perfiles horizontales yverticales, se presentan en la Figura 4 y la Figura 5para PVC, y en la Figura 6 y la Figura 7 para PE.

Figura 4. Perfiles horizontales de tuberasPVC.

Figura 5. Perfiles verticales de tuberas PVC.

En sentido horizontal, presentamos para PVC, elperfil 004, que corresponde a una zona prxima a latubera, el perfil 005, pasa exactamente por elextremo de la tubera y finalmente el perfil 006 quecorta sobre la tubera. Para el sentido vertical, semuestran aquellos perfiles que pasan sobre la tuberacortndola a lo largo, tal es el caso del perfil 017, ydos de los ms prximos a ella, que son 016 y 018.De la misma manera, para polietileno, se tomaronlos mismos perfiles en el sentido horizontal yvertical. Para su comparacin posterior entre los dostipos de materiales.

Figura 6. Perfiles horizontales de tuberasPE.

Figura 7. Perfiles verticales de tuberas PE.

Por otra parte tambin se muestran las imgenes delos perfiles pre-procesadas, para el sentidohorizontal y vertical. En este caso se muestran en laFigura 8 y la Figura 9 los perfiles de PVC, y en laFigura 10 y la Figura 11 los perfiles de polietileno.

Figura 8. Perfiles horizontales pre-procesados de tuberas PVC.

Figura 9. Perfiles verticales pre-procesadosde tuberas PVC.

Figura 10. Perfiles horizontales pre-procesados de tuberas PE.

Figura 11. Perfiles verticales pre-procesados de tuberas PE.

ANLISIS DE RESULTADOSLa interpretacin de las anomalas que podemosencontrar en las imgenes es sumamente difcil deinterpretar de no contarse con gran experiencia en elmanejo de las mismas. Es por ello que surge lanecesidad de aplicar tcnicas de procesamiento deimgenes y desarrollar herramientas que nospermitan procesarlas. Esto con el objetivo defacilitar la identificacin de patrones que indiquenla presencia de aquellos objetos de inters, ennuestro caso las tuberas plsticas. En esta seccin seplantea el anlisis de las imgenes en bruto y suposterior tratamiento as como interpretacin deimgenes pre-procesadas, para la localizacin detuberas plsticas, con la identificacin en lasimgenes de patrones que nos lleven a lalocalizacin de las tuberas.

Anlisis de imgenes en bruto

Para el caso de las imgenes en bruto, analizaremosprimeramente las imgenes horizontales de PVC(Figura 4). En la Figura 4.1.b, podemos notar cmose demarca muy dbilmente una hiprbola, ente 0.3y 0.5m. Esto se debe a que a este perfil no corta latubera directamente (el corte trasversal es muyprximo), y el GPR detecto su presencia. Por otraparte en la Figura 4 perfil 2.b y 3.b podemosapreciar ms fcilmente y con mayor claridad la

hiprbola, ya que en estos dos casos, principalmenteen la Figura 4.3.b, el perfil corta la tuberadirectamente. Sin embargo, estas imgenes en brutopresentan una considerable dificultad alinterpretarse, esto a causa de la baja amplitud deonda de estos materiales, que no favorecen ladelimitacin clara de la hiprbola caracterstica de latubera. Sin embargo, cuando contrastamos lasimgenes en bruto del perfil de referencia sin tubera(4.1.a, 4.2.a y 4.3.a) con el perfil de PVC (4.1.b,4.2.b y 4.3.b) y obtenemos el contraste (4.1.c, 4.2.c y4.3.c), se puede apreciar una mejora.

Si observamos con detenimiento el perfil 1.c de laFigura 4, podemos ver la delimitacin de 2hiprbolas en lugar de una, entre 0.20 y 0.5m, perosi observamos la Figura 4.2.c y 4.3.c notamos lashiprbolas ms claramente delimitadas. Queda claroque el contraste entre los radargramas en brutofavorece la visualizacin de ciertas caractersticasdel espacio estudiado.

Ahora bien, para los perfiles de PVC en sentidovertical, de la Figura 5, en cuanto a las imgenes enbruto, podemos destacar que entre 0.3 y 0.6m en eleje X, y entre 100 y 150 samples del eje Y, para laFigura 5.1.b se demarca una lnea casi horizontalmuy tenue. Siendo complejo para esta imageninterpretar la localizacin de la tubera. En la Figura5.2.b y la Figura 5.3.b, a la misma altura en Y, y ala misma distancia en X, se demarca una lnea queno es totalmente horizontal si no que presentancierta deformacin. En estas imgenes lalocalizacin de la tubera es compleja, teniendo encuenta que corresponden a las imgenes de loscortes longitudinales de la tubera. Por otra partecontamos tambin con los perfiles de la diferenciaente perfil sin tubera y perfil de PVC longitudinales,en la Figura 5.1.c. El resultado de la resta entre losperfiles no aporta informacin certera de que puedaexistir una tubera enterrada. Sin embrago en el casode la Figura 5.2.c y la Figura 5.3.c, se encuentrancaractersticas que indican la presencia de la tuberaadicionada. Para la Figura 5.2.c, se observa que sedemarca una lnea, entre 100 y 150 samples y 0.5m,esta lnea va hacindose ms delgada al centro de laimagen y en las extremidades ms gruesa, as mismopara la Figura5.3.c se observan dos lneas. Ambas sedefinen como hiprbolas, siendo la inferiorinvertida. Esto nos indica que entre estos dos perfilesse encuentra la tubera. Pudiendo ser que uno deestos perfiles corte la tubera de manera directa y elotro pertenezca a un corte cercano.

En el caso de las tuberas de polietileno presentes enla Figura 6 y la Figura 7, se puede destacar que en

6.1.b, 6.2.b y 6.3.b se localizan las hiprbolas. Parala Figura 6.1.2 se nota que la hiprbola se demarcamuy poco ya que en este perfil no se pasa sobre latubera, simplemente se est muy prximo a ella. Enla Figura 6.2.b y la Figura 6.3.b, estas hiprbolas sondemarcadas claramente, debido a que estos perfilescortan directamente la tubera. Esto se puede notarcon mucha mayor claridad en el contraste entre losperfiles, imgenes 6.1.c, 6.2.c y 6.3.c. Para losperfiles en sentido vertical correspondientes a laFigura 7, la imagen 7.1.b y 7.3.b, no presentancaractersticas de relevancia. Siendo observada en laimagen 7.2.b una lnea cncava entre 0.3 y 0.6m,que podemos relacionar con la tubera dePolietileno.

Anlisis de imgenes pre-procesadas.

Partiendo de las imgenes en bruto, se obtienen lasimgenes pre-procesadas. Estas imgenes sonpresentadas en las Figuras 8, 9, 10 y 11. En lasimgenes pre-procesadas, se puede observar, paratodos los casos, la claridad con la que se delinean losbordes de las paredes del tanque. Siendo esto algoque no era fcilmente apreciable en las imgenes enbruto. Para la Figura 8 (4b, 5b, 6b) y la Figura 10(4b, 5b, 6b), podemos observar tambin una pequeaelipse al centro de las imgenes, entre 0.5 y 0.7m, enunas mas demarcadas que en otras. En este punto esimportante sealar que los datos de inters presentanvalores muy bajos, obtenidos de la prospeccin deestos materiales.

En el caso de la Figura 8.4.b, la elipse no esdemarcada con tanta claridad como en las imgenes8.5.b y 8.6.b. Lo cual indica, que la tubera no esatravesada por este perfil. En la Figura 10 (4b, 5b y6b) que corresponde a los mismos perfilestransversales pero para polietileno, se presentancaractersticas similares. Se puede notar para 10.4.bque la elipse demarcada es muy pequea y es difcildistinguirla debido a los valores tan cercanos a 0.Esto indica que probablemente el perfil se tom muycerca de la tubera. En el caso de 10.5.b y 10.6.b laelipse es ms grande y un poco ms clara, aunque esmenos apreciable que las elipses que se encontraronen los perfiles de PVC.

En las imgenes verticales mostradas en la Figura 9y la Figura 11, se nota la dificultad de localizacinde la tubera. Esto debido que las imgenes,pertenecen a cortes longitudinales y lascaractersticas que se presentan no son como lasdescritas con anterioridad, donde se presenta unaelipse. Para la Figura 9.5.b, se puede observar una

franja gruesa delineada entre 0.5 y 0.6m, que indicala tubera, al igual que para la Figura 11.5.b. En elcaso de las imgenes 9.4.c y 11.6.c, quecorresponden a las restas podemos decir que sedenota con mayor claridad la franja caracterstica dela tubera. Es importante sealar que para la mejorinterpretacin de las imgenes mostradas, la escalade color puede ser modificada, para el mejor anlisisde las mismas.

En las imgenes pre-procesadas, se observ que lasmismas facilitan la interpretacin, siendo menoscompleja la identificacin de patrones que permitanla localizacin de la tubera.

De la comparacin de las imgenes pre-procesadas,los resultados obtenidos, son presentados, comomodelos 3D, en la Figura 12 y la Figura 13, encortes transversales de las tuberas de PVC ypolietileno, respectivamente.

Figura 12. Resultados de la comparacinpara la tubera de PVC, en imgenes pre-

procesadas.

Figura 13. Resultados de la comparacinpara la tubera de polietileno en imgenes

pre-procesadas.

CONCLUSIONES

En este trabajo se evalu la posibilidad de obtenerimgenes de GPR ms sencillas de interpretar,aplicando herramientas ya desarrolladas. Estetrabajo busca facilitar a personal con pocaexperiencia en el manejo del GPR y sus datos, elreconocimiento de patrones que faciliten lalocalizacin de tuberas enterradas., principalmentelas tuberas plsticas.

De los resultados obtenidos del desarrollo de estetrabajo, se afirma que las imgenes del GPR sinningn procesamiento presentan una dificultad deinterpretacin considerable, principalmente paraoperadores con poca experiencia. Sin embargo,podemos deducir que la aplicacin del sistema derestas planteado entre perfiles de referencia y losperfiles de PVC y PE ha sido satisfactorio, ya quepermite extraer suficiente informacin con la cual esfcil la localizacin de las tuberas, principalmentede las de PVC, que se demarcaban mejor en ladiferencia de los radargramas.

La aplicacin de este sistema a los radargramas enbruto de las tuberas plsticas, permite que personalsin formacin especializada, sea capaz de interpretarlos datos, logrando resultados confiables, que nosarrojan un resultado objetivo. Cabe mencionar que elproceso da resultados fiables y es un procesosencillo de aplicar.

Con este trabajo se pretende desarrollar a futuro unaherramienta ms compleja y mejor desarrollada quepermita el reconocimiento de patrones (como laselipses) automticamente, para la deteccin deanomalas en los sistemas de abastecimiento

facilitando la gestin de los mismos por medio demtodos no-destructivos como el GPR.

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