Vibrações de detonação: do MLR à IA na mina

Uma detonação “bem-feita” não é a que só fragmenta melhor o maciço. É a que cumpre produção e mantém vibração sob controle, sem sustos para a comunidade do entorno, sem danos a estruturas e sem parar a operação por causa de reclamações ou não conformidades. E a verdade é simples: a vibração não é um efeito colateral inevitável — é um resultado previsível quando a mina mede, modela e aprende com os próprios dados.

Um estudo recente em mina de calcário (Ravikumar, Vardhan e Sarma, 2025) usa Regressão Linear Múltipla (MLR) para prever vibrações induzidas por desmonte, incorporando não só distância e carga máxima por retardo, mas também variáveis de projeto de fogo. Para quem trabalha com a agenda de IA na Mineração e Recursos Naturais, eu gosto desse tipo de trabalho por um motivo: MLR é um ótimo “degrau” entre a prática tradicional e modelos de IA/ML mais robustos. Você ganha previsibilidade rápido, cria cultura de dados e prepara o caminho para automação.

A seguir, vou traduzir o que esse tipo de abordagem entrega na prática, como estruturar dados e quais decisões operacionais ficam mais fáceis quando a vibração vira um KPI previsível.

Por que prever vibração é uma decisão de negócio (e não só de compliance)

Prever vibração de desmonte é, antes de tudo, reduzir risco operacional e reputacional. Quando a mina opera perto de áreas habitadas, infraestruturas (rodovias, linhas de transmissão, adutoras) ou instalações sensíveis, o custo de “errar para mais” inclui:

• Interrupções e replanejamento (paradas para investigação e auditorias internas).
• Limitação de janelas de detonação e perda de produtividade.
• Aumento de custo com explosivos por necessidade de estratégias conservadoras.
• Conflito com o entorno (reclamações recorrentes e desgaste institucional).

A vibração costuma ser monitorada por métricas como PPV (Peak Particle Velocity) e, em muitos casos, a operação se apoia em curvas empíricas do tipo “distância × carga por retardo”. Funciona, mas só até certo ponto.

O que o estudo reforça — e que eu vejo se repetir em campo — é que o projeto de desmonte muda o jogo. Dois desmontes com a mesma carga por retardo podem gerar vibrações bem diferentes se o burden, o spacing, a altura de bancada, o confinamento e a sequência de iniciação forem distintos.

O mito que atrasa muita mina

“Basta reduzir a carga por retardo que a vibração cai.”

Às vezes cai. Às vezes você só piora a fragmentação, aumenta retrabalho no carregamento e ainda mantém picos por causa de acoplamento de energia, geologia local e sequência inadequada. A saída mais madura é modelar.

O que a MLR entrega na prática (e por que ela ainda é valiosa)

MLR (Regressão Linear Múltipla) entrega uma coisa que gestores e equipes de perfuração e desmonte valorizam: explicabilidade. Você consegue dizer “quando aumentei X e mantive Y, a vibração tende a subir Z”.

No estudo, a proposta central é usar MLR para prever vibração incorporando:

• Distância (D) entre o desmonte e o ponto de interesse
• MCD (Maximum Charge per Delay) — carga máxima por retardo
• Fatores de projeto do desmonte (variáveis de geometria e configuração)

Mesmo sem entrar na fórmula exata do artigo, o ponto relevante é este: quanto mais o modelo representa o que o engenheiro controla no campo, mais útil ele fica para decidir.

O que muda quando você inclui variáveis de projeto

Quando o modelo só “vê” distância e carga por retardo, ele vira um alarme genérico. Quando você inclui projeto, ele vira uma ferramenta de planejamento. Por exemplo:

• Ajustar sequência de iniciação pode reduzir sobreposição de ondas e picos.
• Alterar burden/spacing muda confinamento e taxa de liberação de energia.
• Rever altura de bancada e subperfuração influencia a energia efetiva no maciço.

Na prática, isso permite fazer o que a mina sempre quis: antes de carregar o explosivo, estimar o risco de vibração por cenário.

Da regressão à IA: como transformar previsão em rotina operacional

A transição de MLR para IA não precisa ser traumática. O caminho mais eficiente é evolutivo: padronize a base, ganhe confiança com modelos simples e aumente complexidade quando houver dados e maturidade.

Passo 1 — Dados certos, no nível certo

Se eu pudesse escolher um único “acerto” para começar, seria este: registrar dados por desmonte e por retardo com disciplina. Um dataset útil costuma ter, no mínimo:

• Localização do fogo e do sismógrafo (coordenadas e distância)
• PPV e frequências dominantes (quando disponíveis)
• Carga por furo e carga máxima por retardo (MCD)
• Diâmetro do furo, altura de bancada, subperfuração, tampão
• Burden, spacing, número de linhas, número de furos
• Tipo de explosivo, densidade, fator de carga
• Tipo de iniciação (nonel, eletrônica), tempos e sequência
• Observações de geologia (litologia, fraturas, água)

Sem isso, qualquer IA vai parecer “mágica” por 2 meses e frustrante depois.

Passo 2 — Use MLR como baseline (e como ferramenta de alinhamento)

MLR é excelente para alinhar operação e gestão porque:

• É rápida de treinar e validar
• Explica quais variáveis estão mais associadas ao aumento de vibração
• Ajuda a identificar erro de medição (outliers gritantes)

Eu trataria a MLR como modelo de referência. Se uma rede neural “ganhar” 2% de erro, mas ninguém confiar, você não muda o processo. Se a MLR entregar valor e a equipe incorporar, aí sim dá para ir adiante.

Passo 3 — Evolua para ML quando houver volume e variabilidade

Quando a mina acumula históricos (centenas de desmontes, múltiplas frentes, sazonalidade de umidade), modelos como Random Forest, Gradient Boosting ou XGBoost tendem a capturar melhor não linearidades e interações.

O ganho real aparece quando você usa ML para responder perguntas que MLR sofre para responder:

• “Qual combinação de burden/spacing mantém PPV abaixo do limite sem perder fragmentação?”
• “Qual frente tem maior sensibilidade por causa de geologia e confinamento?”
• “Se eu mudar o plano de retardo, o pico cai ou só desloca no tempo?”

Passo 4 — Feche o ciclo: previsão → decisão → aprendizado

O modelo só vira produto quando entra no fluxo:

1. Planejo o fogo (parâmetros)
2. Modelo prevê PPV no(s) ponto(s) crítico(s)
3. Sistema sugere ajustes (limites e alternativas)
4. Executo
5. Meço e realimento o modelo

Isso é o coração de “IA na Mineração e Recursos Naturais”: dados operacionais virando decisão repetível.

Uma frase que vale colar na sala do desmonte: “Se não volta para o planejamento, não é predição; é relatório.”

Limites, boas práticas e o que costuma dar errado

Prever vibração não é só rodar uma regressão e publicar um gráfico. Existem armadilhas bem comuns.

1) Modelo bom no Excel, fraco no mundo real

Se o dataset é curto, concentrado em uma única frente e com pouca variação de projeto, o modelo “aprende” pouco. Na hora que a mina muda bancada, litologia ou método de iniciação, a performance cai.

Boa prática: manter validação por “tempo” (treinar com meses anteriores e testar nos meses seguintes) e não só validação aleatória.

2) Falta de governança de dados

Se cada turno registra de um jeito e alguns campos vêm “no chute”, o modelo vira um espelho da inconsistência.

Boa prática: padronizar formulários digitais, travar campos obrigatórios e integrar dados de perfuração/desmonte com monitoramento.

3) Esquecer a frequência

Muita discussão fica só no PPV, mas a frequência dominante importa para danos e incômodo percebido. Uma previsão moderna deveria, sempre que possível, acompanhar:

• PPV esperado
• Faixa de frequência
• Probabilidade de exceder limites internos

Mesmo que você comece só com PPV, planeje evoluir.

Checklist prático: como começar em 30 dias

Para transformar esse tema em entrega rápida (e gerar confiança interna), eu seguiria este roteiro:

1. Defina pontos críticos (comunidades, estruturas, limites internos de PPV).
2. Padronize coleta: um template por desmonte, com 15–25 variáveis.
3. Organize histórico: pelo menos 100 desmontes já ajudam a começar.
4. Treine um baseline MLR e compare com a curva empírica atual.
5. Crie regras de ação: “se PPV previsto > limite, então ajuste A/B/C”.
6. Implemente um painel simples (por frente, por bancada, por turno).

O foco aqui é gerar resultado operacional, não um “projeto de ciência de dados” que nunca chega na praça.

Para onde isso vai em 2026: desmonte assistido por IA

Estamos perto de ver, com mais frequência, minas operando com planejamento de desmonte assistido por IA, combinando:

• previsão de vibração e sobrepressão
• otimização multiobjetivo (produção × vibração × fragmentação × custo)
• simulação de cenários com restrições de vizinhança
• integração com iniciação eletrônica e controle de qualidade

O estudo com MLR é um lembrete útil: dá para começar simples, com estatística bem feita, e ainda assim dar um salto de maturidade.

Se você está construindo a sua agenda de IA na Mineração e Recursos Naturais, eu apostaria nesse tema como um dos “primeiros casos” por três razões: impacto direto em segurança e licença social, dados relativamente acessíveis e decisão clara (aprova/ajusta o plano de fogo).

Você já tem medições de vibração suficientes para transformar o desmonte em um processo previsível — ou ainda está tratando cada fogo como um evento isolado?