Kathryn Gall, gerente de serviços técnicos da APAC, e Mike Stewart, especialista em domínio técnico, geologia.
A estimativa de recursos é um aspecto essencial do setor de mineração, influenciando decisões que impactam tudo, desde a avaliação inicial do projeto até as operações diárias da mina. É um processo que gera um ativo digital multimilionário usado para tomadas de decisão importantes. Porém, durante décadas, não foi fácil aprender e usar o software de estimativa de recursos e, muitas vezes, ele ficava desconectado da geologia subjacente, com os resultados de horas de trabalho meticuloso armazenados sem segurança e sem trilhas de auditoria em unidades locais e de rede. O processo depende muito de fluxos de trabalho isolados, tratamento manual de dados e sistemas desconectados que prejudicam a eficiência e a colaboração.
Na Seequent, acreditamos que a estimativa moderna de recursos deve ser intuitiva, tecnicamente eficaz e perfeitamente integrada à cadeia de valor da mineração mais ampla. À medida que o setor avança para uma colaboração baseada em nuvem e uma governança de dados mais eficiente, estamos ajudando a redefinir as práticas recomendadas para garantir que geocientistas, engenheiros e tomadores de decisão disponham das ferramentas, dados e fluxos de trabalho adequados para criar modelos de recursos confiáveis, auditáveis e acessíveis.
A estimativa de recursos começa com a geologia, que começa com os dados.
Historicamente, os fluxos de trabalho de estimativa de recursos foram limitados por silos de dados e processos manuais. O principal desafio é garantir que os dados certos estejam disponíveis e sejam facilmente integrados ao fluxo de trabalho de modelagem. Os geocientistas passam muito tempo localizando e acessando dados em arquivos locais e compartilhados, além de migrar informações entre softwares usando formatos como .csv, o que pode comprometer a integridade dos dados, o controle de versões e a eficiência.
Embora a inovação em algumas áreas de operações de mineração, como automação de caminhões, esteja acontecendo em ritmo acelerado, a área de geociência ficou para trás. Vários fatores contribuíram para esse atraso: o software de modelagem, originalmente desenvolvido dentro do próprio setor, hoje enfrenta sérios problemas de legado; mudanças recentes no mercado de software focaram na consolidação e na lucratividade de tecnologias existentes, em vez de estimular a inovação; e o pequeno tamanho do mercado especializado desestimula investimentos de capital significativos.
A abordagem da Seequent à inovação é distinta, e a tecnologia de modelagem implícita do Leapfrog já teve um impacto significativo no setor de mineração. O Leapfrog Edge foi desenvolvido com a intenção de oferecer a mesma experiência centrada no usuário e baseada em fluxos de trabalho para estimativa de recursos. Desde seu lançamento em 2017, a popularidade do Edge cresceu muito como ferramenta de modelagem de recursos, pois os usuários gostam muito da sua interface moderna e intuitiva, dos fluxos de trabalho de modelagem simples e da forte integração com modelos geológicos subjacentes vinculados de forma dinâmica. A Seequent continua investindo pesado no Edge, focando em melhorar a flexibilidade de fluxos de trabalho bem projetados e mantendo o forte vínculo com o cenário visual. Ao mesmo tempo, a Seequent reconhece que há limites para soluções de desktop e está trabalhando ativamente para integrar os fluxos de trabalho do Leapfrog a dados geocientíficos hospedados na nuvem e a eficiência da computação na nuvem dentro de uma plataforma integrada.
Seequent Evo: a plataforma de geociência mais avançada do setor de mineração
Para atender às necessidades em evolução do setor de mineração e estimativa de recursos, é necessária tecnologia inovadora. A Seequent anunciou recentemente o lançamento do Seequent Evo, uma nova plataforma dedicada a dados geocientíficos e recursos de computação.
No centro do Seequent Evo está um conjunto de novos esquemas abertos para dados de subsuperfície, projetados especificamente para armazenamento e processamento eficientes na nuvem, abrangendo todos os tipos comuns de dados geocientíficos de subsuperfície: geologia, geoquímica, geofísica, geotécnica e geoestatística. Com esses esquemas, que são abertos, documentados, controlados por versões e acessíveis via API, as empresas conseguem fazer o seguinte:
- Centralizar e organizar o armazenamento de dados geocientíficos em um único local, garantindo consistência em todos os fluxos de trabalho;
- Simplificar a colaboração eliminando as barreiras dos sistemas baseados em arquivos e equipes não integradas;
- Eliminar erros de transferência de dados;
- Integrar fluxos de trabalho, melhorar a eficiência e reduzir o retrabalho por meio da automação de tarefas comuns, liberando os geocientistas para se concentrarem em análises de alto valor.
O futuro da estimativa de recursos: integração do desktop com a nuvem
Embora a hospedagem e a gestão de dados na nuvem tenham seu valor, o verdadeiro potencial está em permitir a computação na nuvem.
Considere a simulação condicional, um método geoestatístico comprovado para quantificar incertezas de recursos. Embora essa técnica exista há décadas, a adoção da simulação condicional tem sido lenta até o momento, pois o método é intensivo em termos computacionais, demanda muito tempo e as implementações de software disponíveis exigem conhecimento especializado. Com a plataforma Seequent Evo, foi possível integrar o processamento na nuvem da simulação condicional de forma direta e adequada ao software de desktop, colocando um fluxo de trabalho rápido e orientado à solução diretamente nas mãos dos geólogos de recursos, sem necessidade de criação de scripts especializada.
Ao mesmo tempo, como os dados do Evo são baseados em APIs abertas, os usuários também podem acessar e executar o mesmo fluxo de trabalho de simulação condicional diretamente por meio de scripts na plataforma Jupyter Notebook. Com o tempo, um conjunto completo de ferramentas geoestatísticas ficará disponível em um ambiente de computação totalmente gerenciado em que governança, segurança e controle de versões serão garantidos.
Aplicativos nativos do Seequent Evo
A Seequent já desenvolveu vários aplicativos nativos para o Evo, incluindo:
- BlockSync: um aplicativo nativo do Evo que centraliza e gerencia dados de modelos de blocos, além de gerar relatórios em tempo real e fazer controle de versões. O BlockSync é totalmente integrado aos fluxos de trabalho do Leapfrog Edge, mas é possível gerenciar modelos de blocos de qualquer fonte.
- Driver: um aplicativo nativo do Evo que ajuda a descobrir relações complexas de teores ou litológicas em 3D, classificando e agrupando dados de forma inteligente por meio do aprendizado de máquina. O Driver elimina processos manuais e integra perfeitamente informações de tendências estruturais aos fluxos de trabalho de modelagem implícita do Leapfrog, resultando em modelos geológicos baseados em dados, mas controlados pelo usuário.
- APIs abertas: com o Evo, é possível fazer uma integração perfeita de dados entre o Leapfrog e o Evo, bem como uma conexão com aplicativos externos, como Jupyter Notebooks, Power BI e bibliotecas geoestatísticas personalizadas, possibilitando análises mais eficazes e maior flexibilidade de modelagem.
Essas ferramentas não só substituem métodos desatualizados, mas também representam uma evolução na maneira como os modelos de recursos são criados, analisados e compartilhados, criando uma abordagem mais eficiente e baseada em dados para fazer estimativa de recursos.
O setor de mineração está migrando rapidamente para a colaboração baseada na nuvem para melhorar a governança, a escalabilidade e a acessibilidade de dados. À medida que os depósitos se tornam mais complexos e os prazos dos projetos ficam menores, os geocientistas precisam de fluxos de trabalho que integrem a experiência tradicional e a tecnologia avançada.
O futuro da estimativa de recursos será pautado por maior transparência, reprodutibilidade e decisões orientadas por dados. À medida que as empresas de mineração se adaptam às mudanças do setor, como a crescente demanda por minerais essenciais e a evolução dos padrões de relatórios, a combinação de experiência em estimativas com soluções baseadas na nuvem garantirá que as empresas possam enfrentar esses desafios.