Autora: Fiona Jeffreys
Ao conectar dados, modelagem e análise em um fluxo de trabalho, a Rana Gruber pode atualizar modelos geológicos mais rapidamente para tomar decisões de plano de lavra com maior confiança.
Atuando no Vale de Dunderland, na Noruega, a Rana Gruber é uma das produtoras de minério de ferro mais tradicionais do país, com foco claro no desenvolvimento de uma empresa de mineração moderna e de baixa emissão de carbono. Para apoiar esse objetivo, a equipe precisava de modelos geológicos que pudessem ser atualizados rapidamente para possibilitar, com base em informações mais detalhadas, a tomada de decisões sobre o plano de lavra e as operações.
Com o fluxo de trabalho conectado da Seequent, que integra o Seequent Evo, o MX Deposit, o Leapfrog Geo e o Driver, a equipe da Rana Gruber pode passar rapidamente da coleta de dados à obtenção de insights sobre a subsuperfície. Novos dados de sondagem e de análise são incorporados aos modelos em questão de minutos, possibilitando atualizações mais rápidas, processos de garantia e controle de qualidade mais robustos e maior alinhamento entre a compreensão da geologia e a tomada de decisões.
Um modelo em 3D do Leapfrog Geo mostrando minério de ferro em vermelho e roxo, mármore em azul e xisto micáceo em verde (Fonte: Rana Gruber)
Alinhamento dos modelos geológicos ao ritmo da mineração
Na Rana Gruber, a modelagem geológica desempenha uma função central na compreensão da subsuperfície e no apoio a decisões rápidas nas áreas de exploração, estimativa de recursos, plano de lavra e operações.
À medida que os conjuntos de dados foram ampliados para incluir dados de sondagem atuais, mapeamento da subsuperfície e décadas de registros históricos, a equipe passou a precisar de um fluxo de trabalho que permitisse atualizações mais rápidas sem comprometer a qualidade geológica nem a compreensão da geologia.
“Modelos geológicos confiáveis são essenciais para o planejamento e a estratégia. Queríamos que nossos modelos em 3D se tornassem conjuntos de dados dinâmicos, que evoluíssem à medida que novas informações fossem incorporadas, e não resultados estáticos, atualizados apenas ocasionalmente”, afirmou Alexander Kühn, geólogo-chefe e gerente de plano de lavra.
“Uma vez estabelecida a estrutura, incluir novos dados de sondagem ou de análise passou a levar apenas alguns minutos, permitindo atualizar rapidamente as interpretações e manter a exploração e a modelagem estreitamente alinhadas”, afirmou Kühn.
O fluxo de trabalho da Rana Gruber começa no galpão de testemunhos de sondagem, com os dados geológicos de sondagem coletados e armazenados no MX Deposit (Fonte: Rana Gruber)
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Como o Evo conecta o fluxo de trabalho da Rana Gruber
O fluxo de trabalho conectado da Rana Gruber começa no galpão de testemunhos de sondagem, onde a equipe coleta e registra dados geológicos de sondagem no MX Deposit. Os dados históricos de registro, desde a década de 1950, também são armazenados ali, criando uma fonte central confiável para todas as informações geológicas.
Os dados de sondagem coletados no MX Deposit são carregados diretamente no Evo, a plataforma aberta de geociência da Seequent, e, posteriormente, conectados ao Leapfrog Geo para modelagem geológica em 3D e ao Driver para análise espacial rápida dos conjuntos de dados de sondagem.
A Rana Gruber foi uma das primeiras empresas a adotar o Evo, que serve de base para seu fluxo de trabalho geológico conectado. Ao vincular dados, modelos e equipes em um ecossistema aberto, o Evo apoia a colaboração em todos os fluxos de trabalho para ajudar a equipe a tomar decisões com base em informações mais detalhadas.
“A integração entre o MX Deposit e o Leapfrog Geo por meio do Evo nos dá acesso imediato a novos dados, preservando, ao mesmo tempo, a integridade dos dados. Também usamos campos calculados durante o registro dos dados para identificar inconsistências com antecedência, antes que elas afetem a modelagem posterior”, afirmou Jonas Dombrowsky, geólogo de recursos.
“Qualquer nova informação, como dados de registro, mapeamento de túneis ou dados estruturais de campo coletados no MX Deposit e no Evo, agora pode ser importada para o Leapfrog com apenas alguns cliques. Isso nos proporciona uma maneira mais rápida e confiável de incorporar todos os conjuntos de dados aos nossos modelos, atualizar as interpretações com mais frequência e manter a geologia e o plano de lavra alinhados à medida que as condições da subsuperfície mudam”, afirmou Dombrowsky.
O MX Deposit centraliza dados de sondagem e de amostras, com a rocha granatífera de granulação fina representada em rosa (Fonte: Rana Gruber)
Um caminho claro da captura de dados aos insights estruturais
Com o Leapfrog Geo, a Rana Gruber pode transformar atualizações mais rápidas dos dados em modelos geológicos mais claros e úteis para a tomada de decisões.
A equipe combina furos de sondagem históricos com dados atuais de sondagem e de mapeamento para criar estruturas de interpretação capazes de gerar novo valor a partir de informações legadas em modelos modernos. As relações entre os resultados das análises e as verificações geoestatísticas ajudam, então, a refinar as litologias e a definir domínios mais significativos.
“Grande parte do valor vem da combinação consistente dos dados de sondagem atuais com os dados históricos. Podemos reunir informações de diferentes períodos, compreender suas limitações e, ainda assim, criar modelos coerentes e suficientemente robustos para uso operacional”, afirmou Dombrowsky.
O Driver adiciona outra camada de velocidade e insights. Ao analisar correlações espaciais em conjuntos de dados históricos de sondagem, seus fluxos de trabalho assistidos por inteligência artificial ajudam a equipe a identificar tendências estruturais que não estão representadas de forma consistente na modelagem legada. Os geólogos podem testar rapidamente vários cenários e inserir esses resultados de volta no Leapfrog Geo para fortalecer as interpretações.
“Informações estruturais importantes, como foliação ou estratificação, nem sempre foram registradas de forma consistente. O Driver nos ajuda a extrair diversas tendências geológicas diretamente dos dados em uma fração do tempo que levaríamos para gerar manualmente uma única tendência”, afirmou ele.
Combinação de testemunhos de sondagem, dados de mapeamento e resultados do Drive para mostrar tendências estruturais detalhadas no corpo de minério (Fonte: Rana Gruber)
Iterações mais rápidas, melhor planejamento e menos surpresas
O impacto foi significativo. Os recálculos dos modelos, que antes demoravam muito, agora podem ser concluídos em minutos, dando às equipes mais liberdade para testar ideias geológicas, conceitos estruturais e configurações de domínios. Revisões mais frequentes também reduzem o risco de decisões de planejamento baseadas em interpretações desatualizadas.
“A modelagem explícita era um processo demorado. Por isso, antes de passarmos a realizar internamente a modelagem geológica implícita, as atualizações eram mais lentas e os modelos eram menos eficazes como ferramentas ativas de planejamento”, afirmou Dombrowsky.
“Agora posso executar novamente o modelo a cada novo furo de sondagem, o que significa que podemos ajustar os dados de sondagem, mapeamento e amostragem em tempo real, proporcionando muito mais agilidade à operação”, afirmou ele.
Os benefícios vão além das interpretações do corpo de minério. A equipe usou o Leapfrog Geo para modelar tipos de rocha com diferentes propriedades mecânicas, incluindo rocha granatífera de granulação fina e xisto micáceo frágil rico em quartzo.
Compreender onde diferentes tipos de rocha ocorrem ajuda as equipes de planejamento a antecipar alterações na estabilidade do solo, a fim de melhorar a segurança e reduzir imprevistos para as equipes de construção de túneis durante as operações.
“Como podemos testar rapidamente vários cenários estruturais e geológicos, não precisamos adotar uma única interpretação cedo demais. Isso melhora tanto a velocidade do nosso fluxo de trabalho quanto a nossa confiança no modelo final”, afirmou Dombrowsky.
Um modelo para identificar xisto micáceo rico em quartzo com o objetivo de tornar a construção de túneis mais segura e aprimorar o planejamento da sustentação do maciço rochoso (Fonte: Rana Gruber)
Maior transparência entre equipes e stakeholders
À medida que os fluxos de trabalho da Rana Gruber amadureceram, a colaboração se tornou mais transparente entre as equipes e com os stakeholders externos. Os modelos podem ser compartilhados mais facilmente com consultores e pessoas qualificadas, facilitando a revisão das interpretações, a avaliação da sensibilidade e a compreensão do que mudou de uma iteração para outra.
A conexão entre o MX Deposit, o Driver e o Leapfrog Geo por meio do Seequent Evo também facilita acompanhar a evolução dos modelos. Essa é uma vantagem importante para auditorias, geração de relatórios e confiança dos stakeholders.
“A tomada de decisões agora se baseia em modelos mantidos ativamente, e não em imagens instantâneas estáticas. Não se trata apenas de criar modelos melhores, mas de facilitar a compreensão e a comunicação das hipóteses, das incertezas e das alterações nos modelos. Essa transparência é essencial para que os modelos possam embasar decisões reais”, afirmou Kühn.
Próximos passos da Rana Gruber
Para a Rana Gruber, a modelagem geológica integrada e assistida por inteligência artificial faz parte de um movimento mais amplo rumo a uma operação de mineração mais moderna e baseada em dados.
À medida que a empresa continua aprimorando seus fluxos de trabalho, os modelos geológicos atualizados com frequência continuarão sendo essenciais para identificar novas áreas de mineração, priorizar alvos de sondagem e apoiar o projeto detalhado da mina.
Em um setor em que a segurança, a eficiência e a sustentabilidade dependem cada vez mais de uma compreensão profunda da subsuperfície, a equipe da Rana Gruber demonstra como fluxos de trabalho geológicos conectados podem apoiar decisões mais rápidas, tomadas com maior confiança e preparadas para o futuro.
“O fluxo de trabalho conectado da Seequent demonstra o valor da adoção antecipada de tecnologias inovadoras. Quando os modelos geológicos, a estimativa e o plano de lavra estão estreitamente conectados, podemos direcionar nosso esforço para onde ele é mais importante, seja para definir nosso próximo alvo de sondagem ou levar uma área à etapa de planejamento detalhado”, afirmou Kühn.