Modernização do gerenciamento de modelos de blocos

Autoras: Silvia Misk e Rachel Murtagh.

Como o BlockSync, o Leapfrog Geo e o Leapfrog Edge estão centralizando, automatizando e modernizando modelos geológicos de blocos para estimativas de recursos baseadas em dados.

A estimativa de recursos é um processo essencial e multimilionário para projetos do setor de mineração, sendo os modelos de blocos o principal suporte dos dados geocientíficos que orientam as decisões operacionais. A manutenção e o gerenciamento desses modelos são essenciais, porém dificultados por processos manuais, arquivos isolados, confusão de versões e falta de colaboração.

Tecnologias modernas estão redefinindo a abordagem dos profissionais do setor de mineração no gerenciamento de modelos de blocos, o que resulta em mais eficiência, maior colaboração e tomadas de decisão certeiras e baseadas em dados em toda a cadeia de valor da mineração.

Os desafios típicos dos modelos de blocos

Muitos de nós conhecemos bem os desafios típicos dos modelos de blocos: problemas de compatibilidade de formato de arquivo e de geometria de blocos, arquivos pesados, complicações no controle de versões e limitações na colaboração e no compartilhamento de dados. Por ser difícil garantir que todos utilizem uma mesma fonte de informações confiável, erros e equívocos continuam ocorrendo.

Soluções de software não integradas tendem a dividir os modelos de blocos em subconjuntos e dependem de ferramentas e scripts, normalmente restritos a poucos profissionais, para reagrupar manualmente os dados e obter uma visão integrada da área. Como são grandes demais para serem processados de forma eficiente em uma única máquina, os modelos completos acabam gerando fluxos de trabalho cada vez mais fragmentados.

Uma única fonte de informações para todos os modelos de blocos

O BlockSync, desenvolvido pela Seequent na plataforma Seequent Evo, resolve de forma direta pontos problemáticos de longa data. O BlockSync é um sistema de registros nativo na nuvem, auditável e aberto que centraliza, em um único local seguro, dados de modelos de blocos de várias fontes, incluindo formatos da Seequent e de outras plataformas. Todas as alterações e versões são monitoradas, garantindo trilhas de auditoria transparentes e consistentes e promovendo uma colaboração efetiva.

Com controle de versões baseado na nuvem, os usuários sempre acessam o modelo aprovado mais recentemente, com a opção de comparar e reverter para iterações anteriores. Todas as definições de modelo, incluindo metadados e parâmetros, são armazenadas para uma integração perfeita com ferramentas e fluxos de trabalho posteriores. A geração de relatórios é instantânea, as comparações são objetivas e todas as atualizações ficam registradas para consultas futuras.

Integração perfeita com o Leapfrog Geo e o Leapfrog Edge

Por ele ser totalmente integrado com o pacote de softwares Leapfrog, o BlockSync possibilita a visualização em 3D e a consulta de qualquer modelo de blocos no cenário interativo e avançado do Leapfrog. Com uma interface do usuário dinâmica, é sempre exibida a versão mais recente e todas as versões anteriores ficam disponíveis.

O BlockSync melhora o desempenho com modelos grandes ao recalcular apenas a área afetada, por exemplo, um único domínio, em vez de executar novamente o modelo inteiro. Essa funcionalidade resolve de forma direta um dos pontos problemáticos mais significativos: recálculos lentos ao usar estimadores combinados.

O gerenciamento de modelos de blocos normalmente depende de Procedimentos operacionais padrão (SOPs, Standard Operating Procedures), cuja eficácia depende muito do treinamento dos usuários e da conformidade com as regulamentações. A solução centralizada e flexível do BlockSync simplifica esse processo, preservando a qualidade dos dados e a confiabilidade da geração de relatórios, além de garantir que as estimativas de recursos e os planos de lavra estejam sempre baseados nos dados mais atuais e validados.

Block model in Leapfrog Geo

Open data for smarter workflows

To unlock the full potential of advanced analytics and AI, BlockSync’s open architecture supports access via APIs, allowing teams to automate ‘reading-from’ and ‘writing-to’ models—whether full models or subsets—embedding version management into scripted workflows. This flexibility enables tailored solutions, such as automating short-term model updates or integrating with existing dashboards and analytics platforms.

Teams gain the flexibility to shape workflows to their unique needs, whether that’s instant reporting, daily grade control updates, or collaborative model validation. Automation reduces reliance on error-prone manual processes and accelerates the feedback loop between exploration, estimation, and operations.

Raising data confidence and reducing risk

A key benefit of centralising and automating block model management is the reduction of operational risk. By storing every version, change, and annotation in a secure cloud environment, BlockSync provides full transparency and confidence in reporting. Regulatory compliance, auditability, and data quality are maintained, while the system transcends individual user preferences and non-standard practices. Data integrity is no longer dependent solely on SOPs and training, but on robust, reliable technology and transparent workflows.

This approach strengthens trust in the data that underpins multi-million-dollar decisions. The result is faster, smarter, and more confident planning, ensuring both near-term efficiency and long-term value creation.

A future-proof workflow

Block models are here to stay. They remain the common currency for summarising and understanding spatial ore-body properties and knowledge.

The evolution of block model management—from isolated, manual workflows to centralised, automated, and collaborative systems—marks an exciting time for the mining industry. By centralising data, enabling open and flexible workflows, and supporting seamless collaboration, this streamlined connected integrated workflow meets the industry’s growing need for scalability, transparency, and a data-driven future.