Por Fiona Jeffreys
Al conectar los datos, el modelado y el análisis en un único flujo de trabajo, Rana Gruber puede actualizar los modelos geológicos más rápido para tomar decisiones de planificación minera con más confianza.
Rana Gruber, que mantiene operaciones en el valle de Dunderland, en Noruega, es uno de los productores de mineral de hierro más antiguos del país, cuyo objetivo claro es la creación de una empresa minera moderna y de bajas emisiones de carbono. Para respaldar esa meta, el equipo necesitaba modelos geológicos que pudieran actualizarse con rapidez a fin de permitir una planificación y operaciones mineras más fundamentadas.
Con el flujo de trabajo conectado de Seequent, que aprovecha Seequent Evo, MX Deposit, Leapfrog Geo y Driver, el equipo de Rana Gruber puede pasar de la captura de datos al conocimiento del subsuelo en poco tiempo. Los nuevos datos de perforación y análisis ahora se incorporan a los modelos en cuestión de minutos, lo que permite actualizaciones más rápidas, un control y aseguramiento de la calidad más sólido, y una mayor alineación entre el conocimiento geológico y la toma de decisiones.
Un modelo 3D de Leapfrog Geo que muestra mineral de hierro en rojo y violeta, mármol en azul y esquisto micáceo en verde. (Fuente: Rana Gruber)
Mantener los modelos geológicos alineados con el ritmo de la minería
En Rana Gruber, el modelado geológico desempeña un papel fundamental en la comprensión del subsuelo y en el respaldo a decisiones rápidas en los ámbitos de la exploración, la estimación de recursos, la planificación minera y las operaciones.
A medida que los conjuntos de datos se ampliaban para incluir perforaciones actuales, mapeo del subsuelo y décadas de registros históricos, el equipo necesitaba un flujo de trabajo que permitiera actualizaciones más rápidas sin comprometer la calidad ni la comprensión geológica.
«Los modelos geológicos fiables son esenciales para la planificación y la estrategia. Queríamos que nuestros modelos 3D se convirtieran en conjuntos de datos vivos que evolucionaran a medida que se incorporara nueva información, en lugar de ser productos estáticos que se actualizaran solo de vez en cuando», afirmó Alexander Kühn, geólogo jefe y gerente de Planificación Minera.
«Una vez establecido el marco, añadir nuevos datos de perforación o de análisis requería solo unos minutos, lo que nos permitía actualizar las interpretaciones muy rápido y mantener una estrecha alineación entre la exploración y el modelado», agregó Kühn.
El flujo de trabajo de Rana Gruber comienza en el depósito de testigos, donde se capturan y almacenan los datos de perforación geológica en MX Deposit. (Fuente: Rana Gruber)
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Cómo Evo conecta el flujo de trabajo de Rana Gruber
El flujo de trabajo conectado de Rana Gruber comienza en el depósito de testigos, donde el equipo captura y registra los datos geológicos de perforación en MX Deposit. Allí también se almacenan datos históricos de registros geológicos desde la década de 1950 en adelante, lo que constituye una fuente central confiable de toda la información geológica.
Los datos de perforación registrados en MX Deposit se cargan de forma directa en Evo, la plataforma geocientífica abierta de Seequent, para conectarse después con Leapfrog Geo, con el fin de realizar modelado geológico en 3D, y con Driver, para llevar a cabo un análisis espacial rápido de los conjuntos de datos de perforación.
Rana Gruber fue una de las primeras en adoptar Evo, la plataforma que sustenta su flujo de trabajo geológico conectado. Al integrar datos, modelos y equipos en un único ecosistema abierto, Evo facilita la colaboración entre los distintos flujos de trabajo para ayudar al equipo a tomar decisiones más fundamentadas.
«La integración entre MX Deposit y Leapfrog Geo a través de Evo nos brinda acceso inmediato a nuevos datos y, al mismo tiempo, preserva su integridad. También utilizamos campos calculados durante el registro de datos para detectar inconsistencias a tiempo, antes de que afecten el modelado posterior», afirmó Jonas Dombrowsky, geólogo de recursos.
«Cualquier información nueva, como registros de perforación, mapas de túneles o datos estructurales de campo capturados en MX Deposit y Evo, ahora se puede importar a Leapfrog con solo unos pocos clics. Esto nos brinda una forma más rápida y confiable de incorporar todos los conjuntos de datos a nuestros modelos, actualizar las interpretaciones con mayor frecuencia y mantener la geología y la planificación minera alineadas a medida que cambian las condiciones del subsuelo», comentó Dombrowsky.
MX Deposit centraliza los datos de perforación y muestras. Las rocas félsicas con granate de grano fino se muestran en color rosa.(Fuente: Rana Gruber)
Un camino claro desde la captura de datos hasta el conocimiento estructural
Gracias a Leapfrog Geo, Rana Gruber puede convertir las actualizaciones de datos más rápidas en modelos geológicos más claros y útiles.
El equipo combina datos históricos de perforaciones, así como datos actuales de perforación y mapeo, para desarrollar marcos de interpretación que permitan extraer nuevo valor de la información heredada mediante modelos modernos. Las relaciones entre los resultados de los análisis y las verificaciones geoestadísticas ayudan a refinar las litologías y a definir dominios más significativos.
«Gran parte del valor proviene de combinar de manera coherente los datos de perforación actuales con los datos históricos. Podemos combinar datos de diferentes periodos, comprender sus limitaciones y, aun así, construir modelos coherentes lo bastante robustos como para su uso operativo», afirmó Dombrowsky.
Driver aporta un nuevo nivel de velocidad y perspicacia. Al analizar las correlaciones espaciales en conjuntos de datos históricos de perforaciones, sus flujos de trabajo asistidos por inteligencia artificial ayudan al equipo a identificar tendencias estructurales que no se representan de manera consistente en los modelos anteriores. Los geólogos pueden evaluar múltiples escenarios con rapidez e incorporar esos resultados a Leapfrog Geo para reforzar sus interpretaciones.
«La información estructural importante, como la foliación o la estratificación, no siempre se registró de manera consistente. Driver nos ayuda a extraer múltiples tendencias geológicas de los datos de manera directa y en una fracción del tiempo que nos llevaría generar incluso una sola tendencia de forma manual», afirmó.
Combinación de muestras de perforación, mapeo y resultados de Driver para mostrar tendencias estructurales detalladas dentro del yacimiento. (Fuente: Rana Gruber)
Iteraciones más rápidas, mejor planificación, menos sorpresas
El impacto ha sido significativo. Los recálculos de modelos que antes llevaban mucho tiempo ahora pueden completarse en cuestión de minutos, lo que le brinda al equipo mayor libertad para poner a prueba hipótesis geológicas, conceptos estructurales y configuraciones de dominio. Las revisiones más frecuentes también reducen el riesgo de que las decisiones de planificación se basen en interpretaciones desactualizadas.
«El modelado explícito era un proceso largo, por lo que, antes de que incorporáramos el modelado geológico implícito a nivel interno, las actualizaciones eran más lentas y los modelos resultaban menos eficaces como herramientas de planificación activa», dijo Dombrowsky.
«Ahora puedo volver a ejecutar el modelo para cada nuevo sondaje, lo que significa que podemos ajustar las actualizaciones de perforación, mapeo y muestreo en tiempo real, y esto le aporta mucha más agilidad a la operación», afirmó.
Los beneficios van más allá de la interpretación de los yacimientos minerales. El equipo ha utilizado Leapfrog Geo para modelar tipos de rocas con diferentes propiedades mecánicas, entre ellas, rocas félsicas de grano fino con granate y esquistos de mica frágiles ricos en cuarzo.
Comprender dónde se encuentran los diferentes tipos de roca ayuda a los equipos de planificación a anticipar los cambios en la estabilidad del terreno. Esto tiene como fin mejorar la seguridad y reducir las sorpresas para los equipos de excavación de túneles durante las operaciones.
«Dado que podemos analizar múltiples escenarios estructurales y geológicos con rapidez, no nos vemos obligados a adoptar una única interpretación antes de tiempo. Esto mejora tanto la velocidad de nuestro flujo de trabajo como nuestra confianza en el modelo final», sostuvo Dombrowsky.
Un modelo para identificar esquisto micáceo rico en cuarzo para una excavación de túneles y una planificación del sostenimiento rocoso más seguras. (Fuente: Rana Gruber)
Mayor transparencia entre equipos y partes interesadas
A medida que los flujos de trabajo de Rana Gruber han ido madurando, la colaboración se ha vuelto más transparente entre los equipos y con las partes interesadas externas. Los modelos se pueden compartir con los consultores y las personas calificadas de manera sencilla, lo que facilita la revisión de las interpretaciones, la evaluación de la sensibilidad y la comprensión de los cambios que se han producido entre una iteración y otra.
La conexión de MX Deposit, Driver y Leapfrog Geo a través de Seequent Evo también facilita el seguimiento de la evolución del modelo, una ventaja importante para las auditorías, la elaboración de informes y la confianza de las partes interesadas.
«La toma de decisiones ahora se basa en modelos que se actualizan de manera activa, en lugar de en instantáneas estáticas. No se trata solo de construir mejores modelos. Se trata de facilitar la comprensión y la comunicación de las hipótesis, la incertidumbre y los cambios en los modelos. Esa transparencia es esencial para que los modelos puedan servir de apoyo a decisiones reales», afirmó Kühn.
Próximos pasos para Rana Gruber
Para Rana Gruber, el modelado geológico integrado y asistido por inteligencia artificial forma parte de un esfuerzo más amplio por lograr un sector minero más moderno y basado en datos.
A medida que la empresa continúa perfeccionando sus flujos de trabajo, los modelos geológicos actualizados con frecuencia seguirán siendo esenciales para identificar nuevas áreas mineras, priorizar los objetivos de perforación y respaldar el diseño detallado de la mina.
En una industria en la que la seguridad, la eficiencia y la sustentabilidad dependen cada vez más de un profundo conocimiento del subsuelo, el equipo de Rana Gruber está demostrando cómo los flujos de trabajo geológicos integrados pueden respaldar la toma de decisiones más rápidas, más seguras y preparadas para el futuro.
«El flujo de trabajo conectado de Seequent demuestra el valor de adoptar tecnología innovadora desde el principio. Cuando los modelos geológicos, las estimaciones y la planificación minera tienen una relación estrecha, podemos enfocar nuestros esfuerzos en lo que más importa, ya sea definir nuestro próximo objetivo de perforación o pasar a la etapa de planificación detallada de una zona», aseveró Kühn.