Article Three: Como gerenciar dados distintos e as mudanças em dados ao longo do tempo

Seja qual for o projeto de infraestrutura em andamento, é provável que você encontre uma enorme variedade de tipos de dados, todos essenciais para embasar as suas decisões e estratégias de engenharia.

No entanto, esses tipos de dados geralmente são distintos, ou seja, eles diferem em estrutura, métodos de coleta, atributos espaciais e características temporais.

Compreender os diferentes tipos de dados normalmente usados nesses projetos, e o que os torna distintos, é o primeiro passo para gerenciá-los e integrá-los de forma eficaz em todo o ciclo de vida de cada projeto.

Amostragem de solo na execução de levantamentos geológicos de engenharia.

Dados distintos geram desafios difíceis para engenheiros geotécnicos, especialmente quando as equipes de projeto tentam consolidar diferentes conjuntos de dados em um modelo único e utilizável.

Um dos principais desafios associados a conjuntos de dados distintos são os problemas de integração. Combinar dados de várias fontes em um modelo unificado requer muito tempo e é suscetível a erros. Formatos de dados incompatíveis, resoluções espaciais e níveis de precisão exigem processamento extra, e qualquer desalinhamento pode distorcer o modelo final.

Outro desafio está relacionado à visualização de dados distintos. Normalmente, os dados de sondagem são verticais e descontínuos, mas os dados de levantamentos geofísicos, como os sísmicos, são contínuos e em 2D ou 3D. Alinhar esses vários tipos de dados para apresentar uma representação realista das condições de uma subsuperfície é incrivelmente difícil sem as ferramentas adequadas.

A perfuratriz hidráulica funciona durante a execução de um projeto de construção de rodovia/estrada

Os dados não permanecem estáticos — eles evoluem à medida que os projetos avançam, pois cada fase inclui novas informações e complexidades.

As fases iniciais de projetos, como planejamento e pré-licitação, geralmente têm dados limitados. No entanto, à medida que os projetos passam para fases detalhadas de licitação e desenvolvimento de projeto, os volumes de dados aumentam quase exponencialmente.

Campanhas complementares de levantamento, testes e sensoriamento remoto, como novos furos de sondagem ou estudos da tecnologia LiDAR, apresentam novos insights que fazem com que o conjunto de dados evolua.

Esse acúmulo de dados, que é continuamente atualizado e refinado ao longo do tempo, é um desafio. Embora as atualizações contínuas ajudem a manter um modelo preciso e em tempo real, ele também pode se tornar complexo sem as ferramentas adequadas para gerenciamento de dados.

Lidar com a dimensão de tempo dos dados exige uma abordagem ágil para que novos dados sejam integrados sem problemas. Dessa forma, as equipes podem manter os modelos atualizados, refinar os projetos e responder às crescentes demandas do projeto mantendo uma visão geral abrangente das condições da subsuperfície que abrange todo o cronograma do projeto.

As diretrizes para gerenciar e usar dados de levantamento no campo são essenciais para garantir uniformidade, qualidade e conformidade em todos os projetos, especialmente ao lidar com conjuntos de dados complexos e em evolução. Essas diretrizes variam de estruturas reconhecidas internacionalmente a normas específicas de cada país e até às práticas recomendadas de cada empresa.

As normas internacionais criam uma estrutura ampla que pode ser adaptada para vários tipos de projeto e região, e, dessa forma, ajudam a tornar o gerenciamento de dados geotécnicos mais coeso.

Por exemplo, em 2023, a Associação internacional de geologia de engenharia e meio ambiente (IAEG, The International Association for Engineering Geology and the Environment) divulgou diretrizes para desenvolvimento e aplicação de modelos geológicos de engenharia — uma estrutura de conhecimento abrangente para consideração de todas as condições geológicas e suas características de engenharia relevantes para um projeto. As diretrizes foram elaboradas para fornecer orientações práticas sobre o uso efetivo de modelos geológicos de engenharia para uma variedade de aplicações, como engenharia civil.

Além das normas internacionais, países desenvolveram individualmente diretrizes específicas adaptadas às próprias normas regulatórias e ambientais. Essas diretrizes afetam a forma como os dados são coletados, armazenados e compartilhados em projetos geotécnicos em cada país.

No Reino Unido, por exemplo, organizações como a Associação de especialistas geotécnicos e geoambientais (AGS, Association of Geotechnical and Geoenvironmental Specialists) e projetos como o DIGGS nos EUA fornecem normas que ajudam engenheiros a otimizar a forma como compartilham dados e os mantêm compatíveis em diferentes plataformas e ferramentas.

Muitas organizações e empresas do setor de infraestrutura também desenvolvem as próprias diretrizes internas, especialmente quando trabalham em vários países com regulamentações variadas.

Essas práticas específicas de cada empresa ajudam a padronizar o gerenciamento de dados e, ao mesmo tempo, mantêm a conformidade com as estruturas internacionais e as diretrizes locais para se adaptar às demandas do local de cada projeto.

Organizações públicas e proprietários de infraestrutura também estão se tornando cada vez mais conscientes de que as informações sobre a subsuperfície são um ativo.

O Leapfrog Works da Seequent foi usado para criar um modelo geoestatístico dos níveis estimados de acetona em uma pluma contaminante.

Ao lidar com inúmeros conjuntos de dados distintos, que podem variar em tipo, formato e fonte, as ferramentas digitais oferecem uma maneira mais fácil de integrar, visualizar e gerenciar dados.

As ferramentas de visualização em 3D transformaram a forma como os engenheiros interagem com os dados de subsuperfície. Com os programas baseados em desenho assistido por computador (CAD, Computer-Aided Design), por exemplo, as equipes podem manipular conjuntos de dados complexos em formatos visuais e, consequentemente, criar modelos detalhados de projetos para estruturas projetadas. No entanto, esses programas geralmente são inadequados para trabalhar com dados de uma subsuperfície a fim de criar modelos de geologia de engenharia. Ferramentas como o Leapfrog Works oferecem opções de modelagem em 3D projetadas especificamente para dados sobre subsuperfícies, pois ajudam os engenheiros na integração de dados de várias fontes para que compreendam mais rapidamente as condições de campos e os riscos.

O foco do conjunto de ferramentas da Seequent para dados geotécnicos, como o OpenGround, o Central, o GeoStudio e o PLAXIS, é gerenciar e integrar vários dados geotécnicos. Ao oferecerem compatibilidade com vários formatos padrão do setor, eles facilitam mais do que nunca a conformidade com as regulamentações internacionais e específicas de cada país.

As ferramentas digitais ajudam a tornar o fluxo de dados mais contínuo, com atualizações dinâmicas entre plataformas de software, para garantir que cada componente do projeto esteja atualizado com os dados mais recentes.

Eliminar as tarefas manuais e repetitivas, como reformatar dados e atualizar modelos, libera tempo para tarefas mais valiosas, como testes de hipóteses e tomada de decisões baseadas em informações. Em resumo, isso reduz os atrasos em projetos e os engenheiros podem tomar decisões mais rapidamente e baseadas em informações mais detalhadas, que podem significar a diferença entre o fracasso e o sucesso dos projetos.

Ao permitirem que diferentes equipes acessem dados e modelos compartilhados simultaneamente, as ferramentas digitais também permitem a colaboração em tempo real e, portanto, melhoram a comunicação e garantem que as equipes sempre tenham acesso às informações mais recentes sobre os projetos.

As ferramentas digitais também ajudam a reduzir os erros, pois melhoram o controle de qualidade e a precisão dos dados. Mecanismos automatizados de integração e controle de qualidade reduzem o erro humano no tratamento de dados, e a capacidade de atualizar regularmente um modelo dinâmico com novos dados garante que os dados estejam sempre atualizados e confiáveis.

Plataformas de visualização, como o Leapfrog, ajudam usuários a explorar diferentes tipos de dados em um ambiente unificado em 3D, pois melhoram a compreensão para identificar possíveis erros logo no início, antes que eles possam afetar o desenvolvimento dos projetos.

Uma série complexa de falhas ao longo de uma nova via de túneis paralelos. Criado no Leapfrog Works da Seequent a partir de dados limitados de furos de sondagem com base em mapas históricos do túnel original.

Os recursos de auditabilidade em ferramentas digitais também ajudam equipes a acompanhar as mudanças de dados ao longo do tempo, pois permitem total rastreabilidade e transparência ao tomarem decisões. Esse rastreamento ajuda equipes a gerenciar incertezas e permite projetos menos conservadores gerando, potencialmente, economia nos custos desses projetos.

Em projetos de infraestrutura, gerenciar dados que são distintos, em expansão e variados nas fases dos projetos pode ser uma tarefa complexa para engenheiros. Diferenças em cobertura espacial, precisão e formatos de dados geram desafios na integração de dados que podem afetar os cronogramas e os resultados dos projetos.

Ferramentas como a da Seequent são projetadas para simplificar esse processo de integração ao permitirem uma integração perfeita e dinâmica a fim de aumentar a produtividade e, ao mesmo tempo, reduzir os erros. Por meio de visualização em tempo real, auditabilidade e controle de qualidade, as ferramentas digitais transformam dados distintos em insights acessíveis.

Fluxos de trabalho confiáveis e iterativos ajudam equipes de engenharia a tomar decisões baseadas em informações detalhadas, pois garantem que cada fase de um projeto seja baseada em informações precisas, confiáveis e atualizadas.