Contextualização

As cavidades naturais são consideradas patrimônios naturais e devem ser preservadas. A Vale desenvolveu metodologia para definir o risco de colapso (IGC– índice Geotécnico de Cavidade) das cavidades em sua área de operação, definindo assim o esforço de monitoramento a ser empregado em cada uma. Porém a metodologia necessita de grande obtenção de dados e mapeamento.

O que fizemos

Desenvolvemos modelo de AI utilizando dados indiretos para correlacionar com o indicador IGC desenvolvido pela Vale, buscando identificar padrões e variáveis que possam ser utilizadas e reduzindo o esforço de mapeamento para cálculo do indicador. Utilizamos ainda ambiente de realidade virtual para mapear algumas das variáveis, evitando profissionais expostos ao risco

Desafios

  • Tratamento do grande volume de dados
  • Estruturação da base de dados para análise por AI
  • Identificar variáveis indiretas para correlacionar com risco geotécnico da cavidade

Resultados

  • Indicação de ao menos quatro variáveis com potencial para colaborar no cálculo do indicador IGC.
  • Redução de equipes em campo para obtenção de dados primários

 

Cliente: Vale
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