CARACTERIZACIÓN IN SITU DE LAS ARENAS FRACKING EN DEPÓSITOS SEDIMENTARIOS UTILIZANDO UN ALGORITMO DE VISIÓN ARTIFICIAL PARA EL CÁLCULO DE LA PROPIEDADES GEOMÉTRICAS RECOMENDADAS POR LA NORMA API.

LUNA, ADRIANA; RODRIGUEZ MEDINA, C.G; CHUK, DANIEL; SANTI MALNIS, PAULA

Paraná, Entre Rios

Congreso; XVII RAS y VII Congreso Latinoamericano de Sedimentologia; 2021

AAS

La visión artificial ha permitido la agilización de varios procesos para la aplicación de normas API en la industria minera. En este caso el estudio presenta un algoritmo que permite la evaluación preliminar de depósitos de arenas para diferentes usos/aplicaciones industriales. Los depósitos en estudio se ubican en el Alto del Colorado, departamento de Ullun e Iglesia, provincia de San Juan. Geológicamente pertenece al ámbito de la Precordillera Occidental. El área de exploración en particular está sometida a fuertes procesos de meteorización, principalmente por erosión hídrica y eólica, las pendientes del terreno contribuyen a la formación de conos de derrubios y aluviales coalescentes. Los depósitos en cuestión son acumulaciones gravosas a gravo-arenosas que se generaron en estos ambientes pedemontanos. De acuerdo con estudios geológicos previos, estos depósitos sedimentarios serían potencialmente favorables para la exploración de yacimientos de arenas cuarzosas con aptitud para el fracking. En este trabajo se propone una metodología expeditiva en terreno para evaluar las propiedades geométricas y la composición de los depósitos gravo-arensoso en cuestión. Esta metodología consiste en la realización de un análisis mineralógico cualitativo ? cuantitativo mediante el desarrollo de un algoritmo de visión artificial, que incluye el conteo del número de partículas de arenas encontradas, clasificarlas según especie de cuarzo e impurezas y la determinación de las propiedades geométricas (esfericidad, redondez) de los granos de arenas de forma automática. A través de un software con lenguaje Matlab, se realiza una aplicación que captura una secuencia de fotografías utilizando un microscopio digital portátil, para su posterior procesado, a fin de caracterizar las arenas cuarzosas obteniendo un reporte preliminar. La norma API 19 C recomienda la realización de los ensayos de Redondez-Esfericidad, que evalúa e informa las formas del grano de sostén estimando valores de esfericidad y redondez, y el ensayo de Resistencia a la compresión que determina la calidad del agente de sostén evaluando la cantidad porcentual que se rompe cuando es sometido a una determinada presión de confinamiento con una metodología que involucra la visión de un observador. En cambio, el algoritmo basado en visión artificial, calcula de forma automática estos ensayos. De acuerdo a la aplicación de visión artificial con el algoritmo desarrollado, se obtuvo de forma automática y expeditiva la aptitud de las arenas del depósito de exploración, obteniendo resultados automáticos de la cantidad de granos de cuarzo superior al 90 % a través de un conteo sistemático de las partículas discriminándolas por impurezas presentes en la muestra tales como feldespatos, arcilla, líticos, magnéticos y no magnéticos con un total de alrededor de 1000 partículas para obtener validez estadística,, las propiedades geométricas de redondez y esfericidad aceptados según Norma API de 0, 65 de Redondez y 0,65 de Esfericidad y el cálculo de resistencia a la compresión arrojando valores de 8% valor promedio.Con esta metodología el análisis resulta más rápido, objetiva y eficiente ya que permite evaluar una mayor cantidad de muestras en menos tiempo superando la metodología que sugiere la Norma API.