Liderazgo Intelectual: Un Nuevo Algoritmo de Corrección Atmosférica para Radares Terrestres

Especialista en Asesoramiento Geotécnico de Ventas de GroundProbe, Albert Cabrejo

Director de Investigación y Desarrollo de GroundProbe, Pat Bellett

Co-Fundador de GroundProbe, Dr Glen Stickley

Durante los últimos cinco años, GroundProbe ha estado desarrollando una nueva técnica de corrección atmosférica que ha sido probada en minas alrededor del mundo. Si bien las minas a cielo abierto han sido monitoreadas durante más de una década utilizando tecnología de radar interferométrico terrestre, la transición de esta tecnología de minas pequeñas a grandes ha traído consigo los desafíos asociados con condiciones atmosféricas complejas.

Para superar algunas de las limitaciones de los métodos de corrección atmosférica actuales, se desarrolló Precision Atmospherics® (PA) -, un nuevo algoritmo que garantiza la misma fiabilidad de las técnicas existentes en el mercado. Esta nueva técnica permite a los usuarios configurar alarmas más ajustadas durante el monitoreo en tiempo real, proporcionando una mejor gestión de riesgos en minas a cielo abierto y, en última instancia, mejorando la calidad de datos en general.

Para los ingenieros geotécnicos, el algoritmo ofrece la posibilidad real de configurar alarmas que se disparan a raíz de desplazamientos del macizo rocoso, en lugar de ajustarlas a las condiciones atmosféricas locales para minimizar las alarmas no deseadas. El algoritmo mejora la capacidad de los radares para rastrear pequeños desplazamientos en minas pequeñas y grandes, necesario para el análisis de datos a largo plazo.

Antecedentes Técnicos

Técnica de Interferometría Aplicada

La interferometría de radar es una técnica de teledetección aplicada en tecnologías espaciales y terrestres para minas a cielo abierto. Su objetivo es estimar el movimiento en objetivos con precisión submilimétrica. Por ejemplo, el movimiento en paredes de minas a cielo abierto y laderas naturales. Se requiere una alta precisión para detectar incluso los desplazamientos más pequeños y dar suficiente alerta antes de una falla de talud para permitir la evacuación segura del personal y el equipo.

La técnica de interferometría mide la diferencia del ángulo de fase entre dos señales de retorno consecutivas de un talud. Si no se ha producido ningún movimiento del objetivo entre escaneos, el ángulo de fase de la señal entrante permanece constante. Si se ha producido algún movimiento, habrá una diferencia en el ángulo de fase que puede ser convertido en desplazamiento.

Figura 1: Representación simplificada de la Técnica de Interferometría

Adquisición de Datos

En el siguiente diagrama se resume de modo simplificado todo el proceso del radar, desde la generación de la señal del radar hasta la visualización final de las imágenes de desplazamiento. La generación de las señales de radar correctas, la formación del haz, el enfoque del haz, el almacenamiento, el procesamiento matemático y la interferometría son generalmente procesos bajo control, quedando solo la gestión atmosférica como paso crítico a abordar en el proceso de adquisición de datos. La principal aplicación del algoritmo PA se da en las últimas etapas de este proceso – caracterización y compensación atmosférica – que ocurre antes de la generación de imágenes.

Figura 2: Proceso Simplificado de Adquisición de Datos de Radar

Comportamiento Atmosférico y Técnicas de Corrección

La atmósfera no es constante y cuanto mayor sea el volumen de aire involucrado en una medición de radar, mayor será la influencia de la variabilidad atmosférica. Esta variabilidad es causada por cambios de temperatura, presión y humedad que pueden afectar la densidad general del vapor de agua en el aire. Esto cambia la velocidad a la que la señal viaja por el aire y en consecuencia, el ángulo de fase que mide el radar y el desplazamiento que se le atribuye.

Se han desarrollado varios métodos de corrección atmosférica, que incluyen estaciones meteorológicas (WS), áreas de referencia estable (SRA), áreas de referencia estables dinámicas (DSRA) y dispersores persistentes (PS). Si bien cada método tiene sus méritos, sus limitaciones han llevado a la necesidad de desarrollar este nuevo algoritmo.

Un Nuevo Algoritmo de Precision Atmospherics®

Durante casi cinco años, los científicos de GroundProbe han estado investigando nuevas formas de abordar las limitaciones de las técnicas de corrección atmosférica existentes en entornos complejos. El resultado es el nuevo algoritmo PA, que preserva la seguridad y confiabilidad de la técnica SRA mientras aborda los problemas de atmósferas heterogéneas y turbulentas. Además, se puso un énfasis especial en prevenir la supresión de deformaciones que se han visto en la técnica de dispersores permanentes.

Casos de Estudio

Caso de Estudio No. 1: «Camanchaca Chilena» Estructura Atmosférica en Capas

Se trata de una mina en Chile donde tiene lugar el efecto «Camanchaca», un fenómeno en el que la niebla densa aparece rápidamente y cubre, por ej., la mitad superior del rajo durante horas. La Figura 3 muestra dos diagramas de desplazamiento, uno con el método DSRA y el otro con el algoritmo PA, en los que se observa que la reducción en el nivel de ruido es significativa. En la Figura 4, se muestra la diferencia entre los algoritmos y una tendencia lineal ideal. Se asume que la tendencia lineal perfecta representa el comportamiento real de la pared. Mientras el desplazamiento por DSRA muestra errores de hasta 10 mm, el algoritmo PA muestra errores dentro de los 2 mm.

Figura 3: Áreas de Referencia Estables Dinámicas Versus Precision Atmospherics®

Figura 4: Errores de Áreas de Referencia Estables Dinámicas y Precision Atmospherics® Frente a una Tendencia Lineal Ideal

A partir del histograma de la Figura 5, se puede concluir que la distribución del ruido es mejor y más pequeña con PA, con un valor central de cero y una distribución estadística estrecha, en comparación con DSRA que se extiende de -5 mm a 1,6 mm.

Figura 5: Histograma de Errores

Caso de Estudio No. 2 – La Mina Collahausi: Gran Altitud, Atmósferas Extremas y «Viento Blanco»

Durante los últimos tres años, Collahuasi y GroundProbe han colaborado en la prueba y mejora del algoritmo PA. La mina Collahuasi en el norte de Chile se encuentra a más de 4.300 msnm y experimenta condiciones atmosféricas muy fuertes, en particular el efecto «viento blanco» (viento con copos de nieve en el aire). La mina es muy grande- más de 2,8 km de alcance y 1 km de profundidad, con botaderos fuera del rajo y en rangos más largos – y enfrenta una contaminación atmosférica significativa.

La Figura 6 muestra la diferencia en las lecturas de desplazamiento en un área de la mina que se mueve a un ritmo muy lento. Mientras que la tendencia con el desplazamiento corregido por DSRA (gráfico azul) es difícil de interpretar, el gráfico PA (naranja) muestra claramente 2 mm de desplazamiento acumulado durante el período de seguimiento. La Figura 7 muestra los histogramas de ruido en el desplazamiento total acumulado, con el DSRA mostrando errores más grandes distribuidos en el histograma en comparación con el desplazamiento de PA que muestra errores con precisión submilimétrica. La extensión espacial de esta área de movimiento lento también es claramente visible en los mapas de desplazamiento de PA, no así en los generados con SRA.

Figura 6: Áreas de Referencia Dinámicas Estables vs. Precision Atmospherics® en un Área de Movimiento Lento

Figura 7: Histograma de Movimiento Lento

Caso de Estudio No. 3 – Super Pit

El algoritmo de PA también se probó en una mina a cielo abierto de gran tamaño, donde varios fabricantes de radares no han podido ofrecer una buena calidad de datos durante largos períodos en «modo de monitoreo amplio». Las figuras 8 y 9 muestran un área de la mina a 1.400 m del radar. En la Figura 9, se detectó una pequeña área de deformación utilizando el algoritmo PA. En la Figura 8, se muestra la misma área usando la corrección DSRA, pero la saturación del color rojo causada por la atmósfera evita que el usuario identifique las verdaderas deformaciones que ocurren en la ladera. En este caso, PA permitió al usuario encontrar áreas preocupantes que no se habrían detectado con el método clásico DSRA.

Figura 8: Imagen de Desplazamiento de Áreas de Referencia Dinámicas Estables

Figura 9: Imagen de Desplazamiento de Precision Atmospherics®

Un Paso Significativo para la Tecnología de Radar en Minas a Cielo Abierto

El algoritmo de PA representa un progreso significativo para la tecnología de radar para minas a cielo abierto, mostrando mejoras en muchas condiciones de prueba: en minas pequeñas, medianas y grandes, en ambientes secos y lluviosos, en períodos de nieve y polvo, y en altitudes variables. Al abordar las limitaciones de las tecnologías de radar existentes, el algoritmo PA ha mejorado la calidad de los datos producidos por los radares terrestres, lo que permite a los usuarios configurar alarmas más ajustadas durante el monitoreo en tiempo real y brinda mejoras en la seguridad, la productividad, la comunicación y en la facilidad de uso.

Leer Más

Este artículo es un resumen del trabajo Gestión de riesgos y alarmas basado en el nuevo algoritmo de corrección atmosférica de radares terrestres escrito por: A Cabrejo, P Bellett, G Stickley, R Silva, Y Gunaris y J Perez. El documento se presentó en el 2020 International Symposium on Slope Stability in Open Pit Mining and Civil Engineering el 12 de mayo de 2020.