Monitoramento de barragens Vale

Como ajudamos a Vale a reduzir falhas no monitoramento de barragens

Criar algoritmos para o monitoramento de barragens foi um dos projetos mais relevantes para a AI Consult em 2021. Esse projeto fez parte do programa de aceleração M-Spot Ciclo 2, iniciativa do Mining Hub em parceria com a Vale.

O programa lançou desafios em 16 áreas, dentre os quais participamos da categoria de Geotecnia. Nosso desafio foi a identificação de desvios e análise preditiva de leituras geotécnicas. Conheça o projeto que desenvolvemos a seguir!

O desafio proposto

A Vale possui várias barragens que armazenam uma grande quantidade de água. Para monitorá-las e identificar potenciais impactos dos fenômenos naturais e da operação, há diversos instrumentos que fazem a leitura de dados. Podemos separá-los entre aqueles que ficam:

  •         Dentro das barragens, como os medidores de vazão, piezômetros e réguas de reservatórios, além da batimetria, que estuda a estrutura física dos reservatórios;
  •         Fora das barragens, como os satélites, estações robóticas e estações pluviométricas, que medem a umidade, temperatura, velocidade e direção dos ventos.

Nesse cenário, havia uma dificuldade em gerar informações ricas a partir da grande quantidade de dados capturados por esses instrumentos de coleta. Dessa maneira, nosso desafio foi propor uma forma eficaz de melhorar as tomadas de decisão para intervenções no monitoramento de barragens a partir da análise conjunta de todos esses dados.

Traçando os objetivos

O objetivo da prova de conceito foi criar um algoritmo para a predição do nível do reservatório, utilizando os dados capturados pelos medidores. Um segundo objetivo foi prever os impactos na barragem causados pela variação do nível do reservatório. A partir dessa premissa, desenvolvemos um software inteligente para realizar a simulação de operações nas barragens.

As simulações levam em conta uma periodicidade semanal e são realizadas em um software com interface simples em Power BI, para facilitar a usabilidade do cliente. 

Tecnologias e coleta de informações

O projeto foi desenvolvido a partir de uma análise exploratória de bases de dados históricas e da aplicação de algoritmos preditivos capazes de analisar o nível de barragem.Esses algoritmos são desenvolvidos pelo método de Machine Learning e aplicados sobre os instrumentos geotécnicos geridos pelo monitoramento de barragens.

As fontes para as informações de aprendizado incluem:

  •         Dados de operação — fluxos de entrada e saída de rejeitos;
  •         Dados obtidos por sensores instalados ao longo de uma barragem — medidor de vazão, piezômetro, régua do reservatório, indicador de nível de água, batimetria;
  •         Dados de meteorologia — precipitação pluviométrica, temperatura e umidade;
  •         Dados de evaporação da água, derivados dos dados de clima.

Como funciona a solução

O software desenvolvido funciona em dois passos. Na primeira etapa, os algoritmos analisam os dados históricos para prever o nível dos reservatórios com uma semana de antecedência. As variáveis incluem vários fluxos de entrada e saída dos reservatórios, como rejeitos, chuvas, evaporação e as bombas que retiram água.

Esses índices geram impactos dentro da barragem, que é o segundo passo. Prevendo a variação histórica de chuvas ou outro dado de valor que altera os níveis dos reservatórios, é possível identificar que partes poderão enfrentar problemas e preveni-los.

Assim, é possível também realizar simulações no dashboard. É muito comum chover mais do que o previsto, então essa funcionalidade ajuda a diminuir os impactos na operação da usina.

O dashboard desenvolvido contém os seguintes itens:

  •         Controle de quantidade de fluxo em metros cúbicos a ser despejada na próxima semana no reservatório;
  •         Previsão da pluviometria para os próximos sete dias;
  •         Controle de pluviometria a ser simulada para a próxima semana;
  •         Controle de nível de reservatório;
  •         Previsão do nível do reservatório;
  •         Previsão do nível do instrumento selecionado;
  •         Seletor do instrumento a ser medido;
  •         Gráficos de resultados das análises / simulações.

Impactos e resultados alcançados

A solução desenvolvida consegue prever o nível do reservatório, a assertividade do manejo da barragem e gerar maior confiabilidade dos dados de performance da estrutura.

O sistema entregue permite a previsão dos impactos no maciço, como consequência das operações de empelotamento do minério de ferro, de forma semanal. Ele permite também simulações de diferentes cenários por parte da equipe da Vale.

Dessa maneira, o operador consegue tomar decisões mais estratégicas, entendendo quais serão os impactos futuros nas barragens, que equipes enviar para realizar reparos, onde efetuá-los e o que executar, entre outras ações.

Com algoritmos diferentes para cada instrumento da barragem, os modelos utilizados chegam a até 98% de acurácia, com índice mínimo de 75%. Esses resultados foram identificados ao realizar simulações com base nos dados históricos da Vale.

Confira um resumo de todo o processo de criação do projeto de monitoramento de barragens:

Monitoramento-de-barragens-na-Vale.

O que torna o case da Vale um marco na história da AI Consult é o desafio de criar uma solução complexa para um setor no qual nunca havíamos atuado. O sucesso na acurácia dos algoritmos representa a qualidade e competência do nosso time, que está preparado para vencer qualquer desafio!

Você tem algum projeto de inteligência artificial ou tem interesse em uma consultoria para identificar oportunidades? Fale com a nossa equipe!

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