O Geolabor Day 2025, realizado no dia 28 de novembro, reforçou uma verdade incontornável: o futuro da geotecnia não depende de mais dados, mas de dados que façam sentido. As discussões ressaltaram que medir não basta. É preciso qualificar, rastrear, interpretar e transformar informação bruta em conhecimento aplicável.
O evento reuniu especialistas em QA/QC, mineração, IA, mineralogia e gestão operacional, todos convergindo para o mesmo ponto: decisões confiáveis nascem de processos sólidos e rigor técnico.
A seguir, os destaques que marcaram a terceira edição do Geolabor Day.
QA/QC na geotecnia: por que modelos robustos exigem dados confiáveis
A abertura do evento, conduzida por Samir Chammas (Simplelab), trouxe um alerta decisivo: a engenharia geotécnica continua sendo altamente dependente da investigação de campo, uma etapa sensível que influencia diretamente a performance dos projetos.
Segundo Samir, dados geotécnicos são MUSIC-X – multivariados, incertos, esparsos, incompletos e potencialmente corrompidos. Isso exige controles rigorosos, rastreabilidade integral e conformidade metrológica.
Modelos matemáticos, cada vez mais usados em análises avançadas, não corrigem falhas de entrada. Eles amplificam tanto o acerto quanto o erro. Por isso, QA/QC estruturado deixa de ser boa prática e passa a ser condição mínima para confiabilidade.
Sem rastreabilidade não há auditoria.
Sem QA/QC não há decisão segura.
Sem dados qualificados não há engenharia que avance.
Case Vale: gestão operacional integrada no empilhamento de rejeitos
O engenheiro geotécnico Rodney Silva apresentou um panorama robusto sobre a gestão operacional do empilhamento de rejeitos em Itabira. O sistema da Vale integra três pilares:
1. Controle em usina (GPV Mineração)
Controle inicial da qualidade antes da disposição.
2. Controle operacional (GRM)
Rastreabilidade completa dos ensaios e consolidação dos dados.
Essa integração cria um fluxo único de solicitação, execução e validação, aumentando a confiabilidade dos resultados.
Rodney também abordou a criação de modelos preditivos de qualidade de rejeito, conectando informações geotécnicas, geometalúrgicas e de modelagem de blocos, com foco em prever comportamento antes da operação.
Outro ponto-chave foram os desafios em períodos chuvosos, que exigem alternativas inteligentes para disposição – como segregação granulométrica e soluções de filtragem complementar.
Machine Learning na geotecnia: potencial, limites e a centralidade do julgamento técnico
Um dos painéis mais aguardados reuniu a professora Tatiana Barreto (UFOP) e o engenheiro Anderson Azevedo, trazendo uma reflexão urgente: o que fazemos depois de adquirir dados confiáveis?
Tatiana apresentou aplicações de regressões, árvores de decisão e redes neurais para análise de rejeitos. As ferramentas mostraram forte potencial na identificação de padrões, mas também revelaram limitações causadas por:
• datasets incompletos
• variabilidade geotécnica, química e mineralógica
• falta de padronização
• inconsistências no tratamento das bases
Segundo Anderson, que apresentou desafios operacionais mapeados em seu mestrado, modelos de IA só funcionam quando alimentados com dados coerentes, rastreáveis e fisicamente interpretáveis.
A síntese do painel foi clara:
IA não substitui julgamento geotécnico.
Ela expande possibilidades, mas a responsabilidade técnica permanece humana.
Aplicação de cal em rejeitos: resultados operacionais e desafios em larga escala
As mineradoras AngloGold Ashanti e Samarco apresentaram estudos que investigam a influência da cal na redução da umidade e no desempenho mecânico dos rejeitos filtrados.
AngloGold Ashanti: redução rápida da umidade
A engenheira Gerlane Pereira mostrou como a cal acelerou a secagem de rejeitos silto-arenosos com alta umidade, melhorando a resposta mecânica em curtos intervalos de tempo. Os testes reforçaram:
• integração laboratório–operação
• controle de poeira
• influência do método de mistura
A introdução de equipamento agrícola para melhorar a homogeneização do aterro evidenciou a busca por soluções inovadoras.
Samarco: aterros experimentais e ganhos mecânicos
O engenheiro André Coutinho apresentou ensaios in situ que mostraram:
• aumento da massa específica seca
• melhora no grau de compactação
• influência direta dos finos no comportamento mecânico
Para André, a escalabilidade industrial ainda é desafiadora, mas os resultados promissores indicam potencial real para otimização da disposição de rejeitos.
Incerteza de medição: o elo decisivo do controle tecnológico
No painel conduzido por Bianca Lacerda e Tadeu Castro, o foco foi a incorporação das incertezas às análises de conformidade – um tema crítico que redefine decisões geotécnicas.
Bianca demonstrou que análises que inicialmente parecem atender especificações podem mudar completamente quando avaliadas com rigor metrológico. Já Tadeu reforçou que conformidade depende de:
• precisão dos equipamentos
• qualidade dos métodos
• rastreabilidade das condições de ensaio
O recado foi unânime:
Incerteza não é detalhe.
É parte estruturante do controle tecnológico e da engenharia segura.
O papel do Geolabor no avanço da engenharia geotécnica
O fechamento do evento reforçou o propósito do Geolabor: apoiar a comunidade geotécnica no desenvolvimento de práticas baseadas em rastreabilidade, QA/QC e inovação aplicada, sempre com responsabilidade social e ambiental.
O Geolabor Day 2025 mostrou que o setor vive um momento de convergência entre técnica, tecnologia e consciência coletiva.
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