Objectivo:
Explicar como el de-surveying funciona en Leapfrog Geo, Works y Geothermal
Resolucion:
El drillhole de-surveying es una parte importante de la construcción del modelo y puede afectar significativamente el volumen calculado de las unidades geológicas modeladas. En su forma más simple, el problema con drillhole de-surveying es encontrar el camino más razonable que conocemos entre:
the starting survey
- Posicion Inicial
- Final del survey
- las distancias entre las posiciones inicial y final (start y end)
Dada la información limitada, hay un gran número de caminos que el hoyo podría tomar entre las medidas de survey, pero, dadas las restricciones físicas impuestas por la perforación, los caminos más suaves son más probables.
Hay una gran variedad de algoritmos disponibles con una variedad de nombres confusos. Leapfrog implementa 3 algoritmos diferentes.
1. El algoritmo tangente básico. Se supone que los agujeros (drilholes) mantienen la dirección dada por la última medida de la encuesta hasta que encuentra una nueva medida.
Esto implica que el drillhole realiza saltos bruscos en la dirección cada vez que hay una medición. Esto parece bastante improbable, excepto cuando el pozo de perforación es de hecho una trench. En lugar de que este sea el procedimiento estándar, Leapfrog permite a los usuarios identificar posiciones de collar que se refieren a trincheras, de modo que este algoritmo reemplaza al algoritmo estándar.
2. El arco esférico o algoritmo de curvatura mínima (spherical arc or minimum curvature algorithm.)
Esta es la explicación más simple que se ajusta a los hechos. El algoritmo se ajusta exactamente a lo survey en las posiciones inicial y final, y la curvatura es constante entre estas dos medidas. En los puntos topográficos, la dirección sigue siendo continua, por lo que no hay cambios repentinos e irreales en la dirección.
Este es el algoritmo estándar de Leapfrog, y las distancias downhole se distribuyen al igual que las distancias a lo largo de un arco circular.
3. El algoritmo de tangente equilibrado (Balanced tangent algorithm)
Este todavía usa líneas rectas, pero trata de mejorar la precisión del algoritmo tangente asignando el mismo peso a las mediciones de survey iniciales y finales. Es una mejora en el algoritmo tangente básico, pero todavía sufre de una discontinuidad poco realista en la ruta de perforación. Dicho esto, es una mejor aproximación a la ruta general de perforación.
Entonces, ¿cuál es el mejor?
En Leapfrog, recomendamos el método de arco esférico por defecto (spherical arc method), porque modela los datos disponibles de la manera más simple y más consistente con los hechos. Un factor importante es que muchos paquetes de software permiten al usuario interpolar las mediciones de la encuesta para reducir el tamaño de los segmentos de línea recta y crear una ruta más suave. Si utiliza segmentos muy pequeños, los resultados se aproximan al arco esférico estándar utilizado por Leapfrog.
Los errores aumentan al aumentar la curvatura; por lo tanto, los errores serán pequeños para los agujeros (drillholes) que son aproximadamente rectos/menos curvos.
Entonces, ¿por qué Leapfrog proporciona el algoritmo de tangente equilibrado (Balanced tangent algorithm) si no es tan bueno?
Eventualmente, el usuario tendrá wireframes o modelos que fueron creados con métodos tangentes en otros paquetes. No es práctico rehacer gran parte de este trabajo, y la necesidad de ser coherente es más importante que la precisión.