Autora: Jocelyn Brown
Apesar do uso crescente da modelagem em 3Dpara o gerenciamento de áreas contaminadas, os equívocos continuam existindo.
No mundo do gerenciamento de áreas contaminadas, a modelagem em 3D é frequentemente mal compreendida.
Apesar de sua crescente adoção em disciplinas ambientais e de engenharia, vários mitos continuam existindo, e eles podem prejudicar o progresso, aumentar os custos percebidos e obscurecer o real valor dessa poderosa tecnologia.
Vamos explorar alguns dos equívocos mais comuns.
Mito 1: “Os modelos em 3D e as revisões demoram muito para serem criados”
Esse mito está desatualizado e não reflete os avanços das ferramentas de modelagem em 3D modernas.
Softwares como Leapfrog Works e Seequent Central revolucionaram o processo, permitindo a criação e atualização rápidas de modelos, mesmo com dados iniciais limitados.
Eles permitem que as equipes comecem com modelos simples e os refinem iterativamente à medida que mais informações se tornam disponíveis, garantindo que os modelos permaneçam precisos e atualizados sem atrasos significativos.
Essa eficiência não só economiza tempo, mas também reduz custos e melhora a qualidade geral do projeto.
Mito 2: “Modelos em 3D são apenas para projetos complexos ou com orçamento alto”
Embora seja verdade que a modelagem em 3D se destaca em ambientes complexos, como locais com diversos aquíferos ou plumas de contaminação sobrepostas, é um erro supor que ela é adequada apenas para projetos de grande escala ou com orçamento alto.
Ferramentas modernas como Leapfrog Works e Seequent Central democratizaram o acesso à modelagem em 3D, tornando-a viável e eficiente em termos de tempo, mesmo para esforços de recuperação de menor porte.
A chave é a eficiência: os modelos podem começar simples e serem rapidamente atualizados (incluindo todos os resultados dependentes) e evoluir à medida que mais dados se tornam disponíveis.
A combinação do mapeamento em 2D com informações de subsuperfície em 3D reúne o melhor dos dois mundos
A transformação digital reduz os custos e melhora a comunicação – Seequent
Este estudo de caso destacou como uma consultoria ambiental de médio porte usou o Leapfrog Works para modelar uma antiga instalação industrial com dados limitados de furos de sondagem.
O modelo ajudou a visualizar a contaminação da subsuperfície e orientou a amostragem com posicionamento de alvos, reduzindo os custos e o tempo de levantamento.
Esse não foi um megaprojeto; foi uma aplicação prática e econômica de ferramentas em 3D.
Mito 3: “Eles consomem muitos dados para serem práticos”
Sim, os modelos em 3D são impulsionados por dados, mas isso não significa que você precisa de conjuntos de dados completos para começar.
Um dos pontos de destaque da modelagem em 3D é a sua capacidade de destacar lacunas de dados e guiar levantamentos adicionais, por exemplo, entregando a geologia esperada de poços.
A decisão de modelar em 3D deve ser baseada nas necessidades específicas do local e no valor que isso traz para a compreensão do risco, e não na falsa suposição de que dados perfeitos são um pré-requisito.
Há também dados disponíveis publicamente que podem ser usados para iniciar a modelagem.
Mito 4: “Seções transversais em 2D são igualmente eficazes”
Seções transversais em 2D tradicionais têm seu valor, mas não se comparam à clareza espacial e ao engajamento de stakeholders proporcionados pelos modelos em 3D.
Seja ilustrando volumes quantitativos de contaminantes, fluxo de águas subterrâneas ou estruturas de subsuperfície, os modelos em 3D oferecem uma visão holística que é mais fácil de ser interpretada e divulgada.
Eles também permitem atualizações dinâmicas, possibilitando que as equipes iterem rapidamente à medida que novos dados se tornam disponíveis.
Mito 5: “A modelagem em 3D não agrega valor à avaliação de risco”
Pelo contrário, os modelos em 3D enriquecem os modelos conceituais de área (CSMs, Conceptual Site Models) ao integrar dados de geociência, engenharia e meio ambiente em uma estrutura única e interativa.
Isso não apenas melhora a precisão das avaliações de risco, como também contribui para uma tomada de decisão mais assertiva, desde o projeto de recuperação até a divulgação de dados a stakeholders.
A capacidade de simular o fluxo de contaminantes e avaliar a estabilidade de taludes em 3D é uma inovação em termos de due diligence e transparência.
Veja como o Leapfrog Works ajuda equipes a modelar intuitivamente a geologia para otimizar os resultados de projetos de engenharia civil e meio ambiente neste whitepaper
Redução dos riscos associados ao projeto civil com a modelagem de solo em 3D — Seequent
Mito 6: “É muito difícil compartilhar ou colaborar em modelos em 3D”
Graças a plataformas baseadas na nuvem, como o Seequent Central, compartilhar e colaborar em modelos em 3D está mais fácil do que nunca.
As equipes podem gerenciar iterações de modelos, acompanhar alterações e apresentar resultados interativos aos clientes e agências reguladoras — tudo a partir de um hub centralizado.
Isso não apenas otimiza os fluxos de trabalho, mas também cria confiança nos dados e nas interpretações que estão sendo apresentadas.
A WSP desenvolveu um modelo de fluxo de águas subterrâneas a fim de avaliar alternativas de água potável para 14 comunidades de Minnesota contaminadas com substâncias químicas PFAS (per- e polifluoroalquil). A complexidade geológica do projeto, os diversos stakeholders e os consideráveis requisitos de dados apresentaram desafios que softwares anteriores não conseguiam resolver de forma eficaz.
A WSP escolheu o Leapfrog Works e o Seequent Central para HoloLens devido à sua modelagem detalhada, recursos de colaboração e interoperabilidade com aplicativos de terceiros.
Democratização da tecnologia de gerenciamento de riscos ambientais para soluções sustentáveis
A modelagem em 3D não é apenas uma atualização técnica — é uma vantagem estratégica e uma necessidade para o gerenciamento moderno de áreas contaminadas.
Seja para uso na revitalização de áreas previamente exploradas, plumas de PFAS ou em uma zona de proteção de águas subterrâneas, as ferramentas em 3D ajudam a reduzir incertezas, melhorar a eficiência e tomar decisões mais assertivas para entregar resultados ambientais melhores.