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Os profissionais da mineração conhecem o valor que as imagens geológicas agregam à exploração e à produção. Desde a validação de análises até a identificação de contatos de modelos, as imagens de testemunhos de sondagem são uma parte essencial do processo. Porém, até o momento, para aproveitar ao máximo essas informações, era preciso mudar de aplicativo, o que atrasava os fluxos de trabalho e aumentava a complexidade.

Com o lançamento do Leapfrog 2025.2, a Seequent mudou isso. Agora, por meio da integração com o Imago, é possível transmitir imagens de testemunhos de sondagem em alta resolução diretamente para o ambiente de modelagem do Leapfrog, garantindo velocidade, contexto e insights como nunca antes.

Leapfrog 2025.2 com o painel do Imago integrado transmitindo imagens de testemunhos de sondagem do Imago

Por que imagens de testemunhos de sondagem são importantes?

Fotos de testemunhos de sondagem e outras imagens são mais do que ilustrações: elas geram informações geológicas valiosas, como textura, cor, mineralogia, litologia, alteração e estrutura, que auxiliam na tomada de decisões mais inteligentes. Esses insights ajudam os geólogos a validar dados, interpretar a geologia e, por fim, reduzir incertezas.

O Imago já transformou a forma como as equipes capturam e colaboram na análise de imagens geológicas, com ferramentas como o AutoCrop (potencializado pelo aprendizado de máquina), criando reconstruções ao longo do furo que mostram o testemunho de sondagem como estava <em>in situ</em>. Agora, o Leapfrog 2025.2 traz essas imagens para o centro do processo de modelagem.

Novidades sobre o Leapfrog 2025.2

Com a transmissão de imagens baseadas na nuvem do Imago para o Leapfrog, os usuários podem:

  • Economizar tempo e otimizar fluxos de trabalho: não é mais preciso alternar entre aplicativos. As imagens aparecem diretamente no Leapfrog.
  • Manter o desempenho: os dados são armazenados em cache fora do projeto para que grandes conjuntos de dados de imagens não atrasem o processo.
  • Ver imagens em contexto: os intervalos de perfuração são destacados diretamente no cenário, gerando um contexto espacial que vincula o testemunho de sondagem com o modelo geológico.
  • Obter insights mais valiosos: é possível comparar lado a lado diversos tipos de imagens, desde fotos de testemunhos de sondagem, molhados ou secos, até imagens hiperespectrais e mapas minerais.

Aprendizado de máquina: transformação de imagens em informações

As empresas de mineração recorrem cada vez mais ao aprendizado de máquina para processar o grande volume de dados geológicos que elas geram. A análise avançada do Imago ajuda a padronizar a coleta de imagens, aprimorar a qualidade e gerar insights que contribuem para a melhoria da modelagem e do plano de lavra.

No Leapfrog 2025.2, esses insights vão além:

  • As fotos de testemunhos de sondagem registradas em profundidade melhoram a precisão.
  • O AutoCrop economiza tempo ao recortar e linearizar automaticamente as imagens.
  • Com seções transversais codificadas por cores, alimentadas por aprendizado de máquina, os geólogos conseguem visualizar rapidamente a litologia e as alterações.

Imagens de testemunhos de sondagem codificadas por cores no Leapfrog, aprimoradas com o aprendizado de máquina do Imago.

Juntos, esses recursos garantem uma interpretação mais rápida, modelos mais consistentes e decisões com base em informações mais detalhadas, apoiando tanto a produtividade quanto práticas de mineração sustentáveis.

Um futuro conectado para fluxos de trabalho do setor de mineração

Para muitos clientes que trabalham em campo, a conectividade deixou de ser um obstáculo. Usando Internet via satélite e o software Imago Capture X, foi feito o upload de milhões de imagens de testemunhos de sondagem na nuvem, que agora estão disponíveis para serem consultadas e analisadas onde forem necessárias.

Agora, o Leapfrog reforça esse fluxo de trabalho integrado, garantindo que as imagens continuem vinculadas a modelos geológicos ao longo de todo o ciclo de vida do projeto, desde a descoberta até o controle de teores.

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