Dalsze badania nad wykonaniem systemu ciągłego monitoringu składowisk

W lipcu 2011 roku w Polsce przeprowadzono pomiar analogiczny do tego wykonanego przez francuskich badaczy.

Zdecydowano się wybrać jako obiekt testowy kopiec Krakusa znajdujący się na terenie Krakowa. Jest to forma antropoge-niczna, podobnie jak składowisko, jednak gabarytowo znacz-nie od typowego składowiska odpadów mznacz-niejszy. Wybrano ją głównie ze względu na bliskość do ośrodka badawczego i możliwość łatwego powtórzenia pomiarów. Starano się od-tworzyć warunki eksperymentu francuskiego [3]. Okazało się, iż w przedstawionym algorytmie brakuje pewnych informacji – nie przedstawiono danych dotyczących odległości między punktami pomierzonymi oraz samej konstrukcji tych punktów.

Rys. 1. Zdjęcia składowiska „Skalny”

a – w paśmie widzialnym b – w podczerwieni 2003 [1]

Fig. 1. Photos of ‘Skalny’ waste dump in visible band (left) and infrared radiation (right) 2003 [1]

Rys. 2. Efekt końcowy modelowania hałdy w 3D [3]

Fig. 2. End result of mine waste dump 3D modelling [3]

a) b)

Rys. 3. Punkty A, B, C – pomierzone punkty dostosowania w terenie odpowiadające punktom a, b, c na zdjęciu – a. Sposób wyznaczenia współrzędnych punktu – b P [2]

Fig. 3. On the left: point A, B, C – reference points measured in the field corresponding to the points a, b, c in the photo.

On the right: method of indication for the coordinate of point P [2]

a) b)

Podczas pomiarów na kopcu Kraka wykonano kilka prób uzyskania obiektów jednoznacznie rozpoznawalnych na termogramach widocznych pod każdym kątem (rys. 4).

Próbowano wybrać elementy łatwe do pozyskania, emitujące promieniowanie cieplne widoczne na termogramach lub odbi-jające promieniowanie słoneczne. Najlepsze efekty otrzymano dla fragmentów blachy ocynkowanej, jednak nadal nie były to punkty idealne. Po około godzinie trwania pomiaru nagrzały się one do temperatury, która uniemożliwiała jednoznaczne odróżnienie ich od otoczenia.

Punkty rozmieszczono równomiernie w odległości 2 do 3 metrów. W ten sposób uzyskano dane przestrzenne, za pomocą których w programie Bentley MicroStation utworzono nume-ryczny model terenu typu TIN. Nie interpolowano żadnych wartości przestrzennych, do siatki wprowadzono tylko punkty pomierzone. Niestety autorzy algorytmu [3] nie zamieścili w arykule informacji, czy do ich siatki prostokątów dodano punkty interpolowane.

Postprocessing sprowadzał się do pokrycia modelu prze-strzennego teksturami utworzonymi z obrazów termalnych (rys. 5). Zdjęcia wykonano w taki sposób, aby na każdym

z nich widocznych było co najmniej sześć punktów dostoso-wania. Ponadto termogramy wykonano tak, aby części obszaru pokryły się z punktami dostosowania. Na każdej parze obrazów były przynajmniej trzy wspólne punkty. Posiadając takie dane przeprowadzono żmudny proces teksturowania. Kojarzono punkty na rastrze z punktami na modelu kopca i wycinano trójkąty oddające temperaturę między trzema punktami.

W trakcie tej czynności wykonano około 600 trójkątów, co pozwoliło na pokrycie całego mierzonego obiektu. Otrzymano pełny termiczny oraz przestrzenny model obiektu [8].

Na podstawie tego eksperymentu odkryto pewne braki metody francuskiej, znacznie ograniczające jej możliwość zastosowania w terenie. Bez dobrze określonych, zdefinio-wanych oraz zastabilizozdefinio-wanych punktów dostosowania, posiadających dodatkowo własną ustaloną temperaturę, nie jest możliwa automatyzacja procesu. Ponadto, wykonanie

„ręcznego” opracowania wyników jest bardzo czasochłonne.

Dla 500 punktów oraz 40 termogramów opracowanie trwa około 3 dni roboczych. Jest to stanowczo za długo, jeżeli ma to być system lokalizowania pożarów oraz współpracy przy ich gaszeniu.

Rys. 4. Widok kopca a – w spektrum widzialnym, b – w podczerwieni – punkty dostosowania zaznaczone na zielono [8]

Fig. 4. On the right: view from the clamp in visible spectrum, on the right in infrared radiation: reference points mar-ked in green [8]

Rys. 5. NMT Kopca Krakusa z nałożonymi teksturami [8]

Fig. 5. DEM (Digital Elevation Model) of the Krakus Clamp by use of texturing [8]

a) b)

Na podstawie zrealizowanego eksperymentu podjęto się sformułowania nowej wersji metodyki pomiaru i wpasowania termogramów składowisk w układ współrzędnych .Nowa metodyka opiera się na następujących założeniach:

– wykonane zostaną elementy elektroniczne (markery ter-miczne) utrzymujące stałą temperaturę (przewidywana fluktuacja utrzymywanej temperatury to 2 ^oC) (rys. 6).

– elementy (markery) będą okresowo mierzone za pomocą technologii GPS lub w razie trudnych warunków tereno-wych, metodami tachimetrycznymi (dokładność przewi-dywana to 7 cm po wszystkich trzech współrzędnych);

– elementy będą wyposażone w odbiornik jednofazowy GPS (uzyskany z niego pomiar o dokładności 1,5 m będzie stanowił zgrubną kontrolę położenia punktów [9]);

– elementy będą umieszczane na składowiskach w zależno-ści od warunków terenowych, jednak na tyle gęsto, aby możliwe było wykonanie zdjęcia, na którym widoczne będzie przynajmniej pięć z nich;

– zdjęcia termowizyjne wykonane zostaną z możliwie bliskiej odległości w celu uzyskania lepszej, bardziej szczegółowej informacji o terenie.

Ponadto przewiduje się odejście od wizualizacji prze-strzennej otrzymanych wyników. Jak pokazały badania wykonane w Polsce, na zdjęciach termowizyjnych widoczne jest miejsce ogniska, jednak trudno z nich otrzymać jego współrzędne. Z drugiej strony termogram jest w zasadzie macierzą o wymiarach równych ilości pikseli. Każda komórka tej macierzy posiada wartość liczbową, odpowiadającą tem-peraturze w pikselu wyrażonej w stopniach Kelwina. Z tego wynika, że znając współrzędne przestrzenne części komórek

macierzy, można przeliczyć współrzędne pozostałych. Zatem, wskazując na zdjęciu miejsca zapalne, można otrzymać ich współrzędne. Takie podejście jest mniej atrakcyjne wizualnie, jednak wydaje się dużo bardziej skuteczne.

W chwili obecnej prowadzone się badania nad udosko-naleniem markera termicznego – mobilnego punktu dostoso-wania, za pomocą którego prowadzone będą dalsze badania.

Uzyskuje on stałą temperaturę z dokładnością około 1 °C a jego zasilanie pozwala na 6-godzinny ciągły pomiar. Mimo swoich małych rozmiarów (20×20 cm) jest widoczny z od-ległości do 50 metrów. Stanowi to wynik zadowalający dla urządzenia prototypowego.

Pierwsze eksperymenty z wykorzystaniem sieci sześciu takich urządzeń pokazały, iż tak wykonane punkty dostosowa-nia są dobrze widoczne. Stanowią one miarodajną sieć, łatwą do wykorzystania do dalszych analiz. Twórcy zdecydowali na dodanie do nich elementu mierzącego temperaturę punktową gleby oraz wilgotność powietrza. Planuje się wykorzystanie tak otrzymanych danych do wykonania analiz dokładnościo-wych systemu.

4. Podsumowanie

Rosnące wymagania związane z monitoringiem skła-dowisk odpadów kopalnianych wymuszają poszukiwanie nowych metod pomiarowych. Monitoring z wykorzystaniem kamer termowizyjnych jest stosunkowo tani, bezinwazyjny i szybki. Dobrze zaprojektowany pomiar oraz szybkie

opraco-Rys. 6. Pole testowe wraz z zastabilizowanymi markerami termicznymi (markery widoczne na biało) Fig. 6. Testing area along with stabled thermal markers (vision in white)

wanie i porównanie wyników dają kompleksową informację o budowie badanego obiektu oraz reakcjach termicznych występujących na jego powierzchni. Projektowane punkty dostosowania udoskonalą i przyśpieszą zdobycie potrzebnych informacji dla ekip przeciwpożarowych. Konieczne jest prze-prowadzenie dalszych badań oraz opracowanie skutecznego, półautomatycznego i szybkiego sposobu otrzymywania nume-rycznego modelu terenu z dodaną informacją o temperaturze.

Projekt finansowany z funduszy statutowych nr:

1.11.150.005

Literatura

1. Madura H.: Pomiary termowizyjne w praktyce, Agenda Wydawnicza PAKu, Warszawa, 2004.

2. Yun-jia W., Yao-bin S., Qiang G., Yue-yue S., Xiu-jun W., Zhi-jie Z.:

Infrared thermography monitoring and early warning of the spontaneous combustion of coal gangue pile, PSPRS Archives, Vol. 37B, 2008.

3. Carpentier O., Defer D., Antczak E.: Infrared thermography applied to spontaneous combustion monitoring of coal tips, QIRT Archives, 2004.

4. Korski J.: Termowizja w monitoringu i zwalczaniu pożarów składowisk odpadów pogórniczych, 2010.

5. Maciuk K., Lewinska P.: Weryfikacja dokładności wybranych ręcznych kodowych odbiorników GPS do wybranych zagadnień z geodezji gór-niczej., Geomatyka górnicza – praktyczne zastosowania, Wydawnictwo Fundacji dla AGH, 2011.

6. Praca zbiorowa pod. Red. Madura H.: Pomiary termowizyjne w praktyce, 2004.

7. http://przyroda.katowice.pl/pl/czlowiek-i-przyroda/ksztaltowanie-sro-dowiska/haldy/155-budowa-hald

8. Lewińska P., Maciuk K., Borowski Ł., Paulewicz A.: Możliwości zastosowania metod termograficznych do monitoringu obiektów wiel-kopowierzchniowyc, Wiadomości Górnicze, 2012.

*⁾ Politechnika Śląska, Gliwice.

UKD 622.333: 622.624.044: 622.2

Wyznaczanie wartości parametrów teorii geometryczno-