Como ajudamos a Vale a reduzir falhas no monitoramento de barragens - AI Consult<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/aiconsult.business\/pt_br\/2021\/12\/20\/case-vale-monitoramento-de-barragens\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pt_BR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Como ajudamos a Vale a reduzir falhas no monitoramento de barragens - AI Consult\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"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 acelera\u00e7\u00e3o M-Spot Ciclo 2, iniciativa do Mining Hub em parceria com a Vale. O programa lan\u00e7ou desafios em 16 \u00e1reas, dentre os quais participamos da categoria de Geotecnia. 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{"id":1367,"date":"2021-12-20T12:48:00","date_gmt":"2021-12-20T12:48:00","guid":{"rendered":"https:\/\/aiconsult.business\/?p=1367"},"modified":"2022-03-14T12:49:57","modified_gmt":"2022-03-14T12:49:57","slug":"case-vale-monitoramento-de-barragens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/aiconsult.business\/pt_br\/2021\/12\/20\/case-vale-monitoramento-de-barragens\/","title":{"rendered":"Como ajudamos a Vale a reduzir falhas no monitoramento de barragens"},"content":{"rendered":"

<\/p>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 acelera\u00e7\u00e3o M-Spot Ciclo 2, iniciativa do Mining Hub em parceria com a Vale.<\/span>\n

O programa lan\u00e7ou desafios em 16 \u00e1reas, dentre os quais participamos da categoria de Geotecnia. Nosso desafio foi a identifica\u00e7\u00e3o de desvios e an\u00e1lise preditiva de leituras geot\u00e9cnicas. Conhe\u00e7a o projeto que desenvolvemos a seguir!<\/span><\/p>\n

O desafio proposto<\/b><\/h2>\n
A Vale possui v\u00e1rias barragens que armazenam uma grande quantidade de \u00e1gua. Para monitor\u00e1-las e identificar potenciais impactos dos fen\u00f4menos naturais e da opera\u00e7\u00e3o, h\u00e1 diversos instrumentos que fazem a leitura de dados. Podemos separ\u00e1-los entre aqueles que ficam:<\/span><\/p>\n
\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Dentro das barragens, como os medidores de vaz\u00e3o, piez\u00f4metros e r\u00e9guas de reservat\u00f3rios, al\u00e9m da batimetria, que estuda a estrutura f\u00edsica dos reservat\u00f3rios;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Fora das barragens, como os sat\u00e9lites, esta\u00e7\u00f5es rob\u00f3ticas e esta\u00e7\u00f5es pluviom\u00e9tricas, que medem a umidade, temperatura, velocidade e dire\u00e7\u00e3o dos ventos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
Nesse cen\u00e1rio, havia uma dificuldade em gerar informa\u00e7\u00f5es 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 decis\u00e3o para interven\u00e7\u00f5es no monitoramento de barragens a partir da an\u00e1lise conjunta de todos esses dados.<\/span><\/p>\n
Tra\u00e7ando os objetivos<\/b><\/h2>\n
O objetivo da prova de conceito foi criar um algoritmo para a predi\u00e7\u00e3o do n\u00edvel do reservat\u00f3rio, utilizando os dados capturados pelos medidores. Um segundo objetivo foi prever os impactos na barragem causados pela varia\u00e7\u00e3o do n\u00edvel do reservat\u00f3rio. A partir dessa premissa, desenvolvemos um software inteligente para realizar a simula\u00e7\u00e3o de opera\u00e7\u00f5es nas barragens.<\/span><\/p>\n
As simula\u00e7\u00f5es levam em conta uma periodicidade semanal e s\u00e3o realizadas em um software com interface simples em Power BI, para facilitar a usabilidade do cliente.\u00a0<\/span><\/p>\n
Tecnologias e coleta de informa\u00e7\u00f5es<\/b><\/h2>\n
O projeto foi desenvolvido a partir de uma an\u00e1lise explorat\u00f3ria de bases de dados hist\u00f3ricas e da aplica\u00e7\u00e3o de algoritmos preditivos capazes de analisar o n\u00edvel de barragem.Esses algoritmos s\u00e3o desenvolvidos pelo m\u00e9todo de Machine Learning e aplicados sobre os instrumentos geot\u00e9cnicos geridos pelo monitoramento de barragens.<\/span><\/p>\n
As fontes para as informa\u00e7\u00f5es de aprendizado incluem:<\/span><\/p>\n
\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Dados de opera\u00e7\u00e3o \u2014 fluxos de entrada e sa\u00edda de rejeitos;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Dados obtidos por sensores instalados ao longo de uma barragem \u2014 medidor de vaz\u00e3o, piez\u00f4metro, r\u00e9gua do reservat\u00f3rio, indicador de n\u00edvel de \u00e1gua, batimetria;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Dados de meteorologia \u2014 precipita\u00e7\u00e3o pluviom\u00e9trica, temperatura e umidade;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Dados de evapora\u00e7\u00e3o da \u00e1gua, derivados dos dados de clima.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
Como funciona a solu\u00e7\u00e3o<\/b><\/h2>\n
O software desenvolvido funciona em dois passos. Na primeira etapa, os algoritmos analisam os dados hist\u00f3ricos para prever o n\u00edvel dos reservat\u00f3rios com uma semana de anteced\u00eancia. As vari\u00e1veis incluem v\u00e1rios fluxos de entrada e sa\u00edda dos reservat\u00f3rios, como rejeitos, chuvas, evapora\u00e7\u00e3o e as bombas que retiram \u00e1gua.<\/span><\/p>\n
Esses \u00edndices geram impactos dentro da barragem, que \u00e9 o segundo passo. Prevendo a varia\u00e7\u00e3o hist\u00f3rica de chuvas ou outro dado de valor que altera os n\u00edveis dos reservat\u00f3rios, \u00e9 poss\u00edvel identificar que partes poder\u00e3o enfrentar problemas e preveni-los.<\/span><\/p>\n
Assim, \u00e9 poss\u00edvel tamb\u00e9m realizar simula\u00e7\u00f5es no dashboard. \u00c9 muito comum chover mais do que o previsto, ent\u00e3o essa funcionalidade ajuda a diminuir os impactos na opera\u00e7\u00e3o da usina.<\/span><\/p>\n
O dashboard desenvolvido cont\u00e9m os seguintes itens:<\/span><\/p>\n
\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Controle de quantidade de fluxo em metros c\u00fabicos a ser despejada na pr\u00f3xima semana no reservat\u00f3rio;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Previs\u00e3o da pluviometria para os pr\u00f3ximos sete dias;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Controle de pluviometria a ser simulada para a pr\u00f3xima semana;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Controle de n\u00edvel de reservat\u00f3rio;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Previs\u00e3o do n\u00edvel do reservat\u00f3rio;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Previs\u00e3o do n\u00edvel do instrumento selecionado;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Seletor do instrumento a ser medido;<\/span><\/li>\n
\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0 <\/span>Gr\u00e1ficos de resultados das an\u00e1lises \/ simula\u00e7\u00f5es.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
Impactos e resultados alcan\u00e7ados<\/b><\/h2>\n
A solu\u00e7\u00e3o desenvolvida consegue prever o n\u00edvel do reservat\u00f3rio, a assertividade do manejo da barragem e gerar maior confiabilidade dos dados de performance da estrutura.<\/span><\/p>\n
O sistema entregue permite a previs\u00e3o dos impactos no maci\u00e7o, como consequ\u00eancia das opera\u00e7\u00f5es de empelotamento do min\u00e9rio de ferro, de forma semanal. Ele permite tamb\u00e9m simula\u00e7\u00f5es de diferentes cen\u00e1rios por parte da equipe da Vale.<\/span><\/p>\n
Dessa maneira, o operador consegue tomar decis\u00f5es mais estrat\u00e9gicas, entendendo quais ser\u00e3o os impactos futuros nas barragens, que equipes enviar para realizar reparos, onde efetu\u00e1-los e o que executar, entre outras a\u00e7\u00f5es.<\/span><\/p>\n
Com algoritmos diferentes para cada instrumento da barragem, os modelos utilizados chegam a at\u00e9 98% de acur\u00e1cia, com \u00edndice m\u00ednimo de 75%. Esses resultados foram identificados ao realizar simula\u00e7\u00f5es com base nos dados hist\u00f3ricos da Vale.<\/span><\/p>\n
Confira um resumo de todo o processo de cria\u00e7\u00e3o do projeto de monitoramento de barragens:<\/span><\/p>\n
$\"Monitoramento-de-barragens-na-Vale.\"$ <\/span><\/p>\n
O que torna o case da Vale um marco na hist\u00f3ria da AI Consult \u00e9 o desafio de criar uma solu\u00e7\u00e3o complexa para um setor no qual nunca hav\u00edamos atuado. O sucesso na acur\u00e1cia dos algoritmos representa a qualidade e compet\u00eancia do nosso time, que est\u00e1 preparado para vencer qualquer desafio!<\/span><\/p>\n
Voc\u00ea tem algum projeto de intelig\u00eancia artificial ou tem interesse em uma consultoria para identificar oportunidades? Fale com a nossa equipe!<\/span><\/p>\n<\/body>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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 acelera\u00e7\u00e3o M-Spot Ciclo 2, iniciativa do Mining Hub em parceria com a Vale. O programa lan\u00e7ou desafios em 16 \u00e1reas, dentre os quais participamos da categoria de Geotecnia. 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