O monitoramento hidrogeológico é a principal fonte de evidência para licenciamento e fiscalização, uma vez que conecta-se diretamente às exigências da Agência Nacional de Mineração (ANM) e dos órgãos ambientais.

Falamos de uma medição sistêmica ― de níveis de água, pressões intersticiais e qualidade das águas subterrâneas ― que sustenta a estabilidade de estruturas críticas como cavas, pilhas e barragens de rejeitos. E, assim, viabiliza a gestão proativa do balanço hídrico.

O avanço tecnológico ampliou o alcance desse processo. Entre as soluções, destacamos o uso de Inteligência Artificial (IA) para detectar anomalias, apresentar previsões e priorizar respostas, e as possibilidades de integração com o monitoramento geotécnico. Contudo, com tantos dados disponíveis, vem o desafio de entender como interpretá-los melhor e com mais agilidade.

A combinação entre engenharia especializada, governança de dados e IA bem aplicada apresenta-se, então, com a chave para elevar a segurança e a eficiência.

Monitoramento hidrogeológico

O monitoramento hidrogeológico é uma parte essencial da gestão hídrica. Falamos do acompanhamento contínuo das águas subterrâneas para entender como os aquíferos respondem a chuvas, bombeamentos e obras, detectar riscos e contaminações cedo e orientar decisões de gestão de água e segurança.

Assim, trata-se de um processo necessário para rebaixamento do lençol freático, balanço hídrico, estabilidade de taludes e barragens e cumprimento das exigências legais. O que é de suma importância, visto que uma boa gestão hídrica mantém a linha freática e os fluxos sob controle, reduz riscos e preserva o fator de segurança das estruturas.

Sem o devido monitoramento, a água aumenta pressões, acelera erosão interna e desestabiliza estruturas, apresentando riscos e reduzindo sua vida útil.

Monitoramento freático

O monitoramento freático baseia-se no acompanhamento sistemático da posição do lençol freático em aquíferos não confinados. Em termos práticos, mede-se a profundidade até a lâmina d’água em poços de observação e transforma isso em cota (altitude) para entender o rebaixamento, a recuperação após chuvas e a direção do fluxo subterrâneo.

É útil para:

• compreender a resposta do aquífero a chuvas, bombeamentos e obras;
• avaliar a eficiência de sistemas de rebaixamento (poços, drenos, valas);
• alimentar o balanço hídrico e modelos hidrogeológicos;
• apoiar a segurança geotécnica (influência do nível d’água em taludes e fundações);
• comprovar conformidade regulatória e metas de gestão hídrica.

Monitoramento piezométrico

Já o monitoramento piezométrico faz a medição da pressão da água nos poros do solo/rocha ou da carga hidráulica em um ponto específico e numa camada específica. Diferentemente do freático, revela como a água pressiona internamente camadas e estruturas.

A leitura piezométrica, quando integrada com dados pluviométricos, vazão de drenos e níveis de reservatório, oferece uma visão tridimensional da segurança da estrutura.

É útil para:

• controlar a linha de saturação dentro de barragens de rejeitos e taludes;
• detectar subpressões na fundação e avaliar risco de levantamento (uplift) e erosão interna;
• verificar a eficiência de drenos/filtros e o desempenho de alteamentos;
• validar e calibrar modelos geotécnicos e hidrogeológicos;
• definir gatilhos operacionais em Planos de Ação de Emergência (PAE).

Desafios do monitoramento hidrogeológico

Como mencionamos, a digitalização trouxe benefícios claros, mas também expôs limites humanos e processuais, como: o crescimento exponencial de dados, o limite da análise visual e o tempo de resposta como fator crítico para a segurança operacional.

Considere que, com a tecnologia, o volume de dados coletados em poucas semanas supera o que, há alguns anos, se coletava em meses. Sem uma camada de curadoria e automação, esse mar de dados pode ocultar exatamente o que se busca encontrar: “pequenos sinais” que antecedem eventos relevantes.

Além disso, embora charts e planilhas sejam úteis, olhar dezenas de séries temporais diariamente é ineficiente e sujeito a vieses ― o que tende a provocar uma confusão entre tendência e anomalia. A capacidade de distinguir um do outro com rapidez é, portanto, um fator de maturidade operacional.

Por fim, é importante lembrar que em termos de estabilidade, minutos e horas importam e métricas como tempo médio de detecção e tempo médio de resposta ganham relevância. Reduzir o intervalo entre o dado e a decisão deve ser um objetivo e uma abordagem estratégica que integra governança de dados, automação e priorização baseada em risco.

Aplicações da Inteligência Artificial no monitoramento hidrogeológico

Existem diferentes aplicações para a IA no monitoramento hidrogeológico. Confira:

Aprendizado em séries temporais

Esse é o coração da IA aplicada ao monitoramento hidrogeológico. Os modelos de séries temporais conseguem aprender padrões de sazonalidade, tendências lentas e eventos abruptos, e projetar o comportamento futuro, mesmo em cenários com ruído e lacunas de dados.

Na prática, isso significa treinar modelos com múltiplas variáveis, permitindo previsões mais aderentes à realidade e mais úteis para a tomada de decisão.

Outro papel fundamental é a detecção automática de anomalias e mudanças de regime em tempo real, a partir da identificação de leituras incoerentes e rupturas estruturais na série. Algo que reduz o risco de reação a falsos alarmes e aumenta as chances de identificar sinais reais, ainda que sutis, de instabilidade hidráulica.

Modelagem

A modelagem no monitoramento hidrogeológico, consiste em transformar dados em entendimento prático para tomar decisões melhores e mais rápidas. Na prática, o processo começa com perguntas claras, como “quanto o nível freático deve subir depois de uma chuva forte?”, e as evidências obtidas a partir da leitura de poços e piezômetros, entre outros dados que contam a história do sistema.

A modelagem é a forma de “aprender” essa história para prever os próximos acontecimentos. A IA surge como aliada para organizar e limpar os dados, e aprender padrões, oferecendo previsões com mais acurácia e agilidade. Informações que a equipe pode usar para se preparar e tomar decisões que considerem incertezas reais.

Aplicações operacionais

A IA transforma dados em decisões acionáveis no dia a dia, além de usar modelos prescritivos “what-if” que testam cenários de operação. Essas simulações orientam decisões eficientes, equilibrando segurança e custo energético.

No nível tático e executivo, painéis integrados mostram mapas e séries em tempo real, previsão com intervalos, status de gatilhos. Finalmente, em resposta a incidentes, a IA pode operar em “modo emergência” e emitir recomendações operacionais passo a passo, garantindo agilidade e padronização da resposta.

Modelos utilizados

A seleção do modelo depende do objetivo, do volume de dados e da dinâmica hidrogeológica local. Entre os mais utilizados, estão:

• • modelos clássicos de séries temporais e modelos estruturais de espaço de estados;
  • modelos baseados em árvores;
  • redes neurais para séries;
  • processos Gaussianos e regressão quantílica;
  • detecção de anomalias e mudanças;
  • modelos espaciais e espaço-temporais;
  • híbridos físico-orientados;
  • ensembles e stacking.

Cuidados no uso da Inteligência Artificial

O primeiro cuidado no uso da IA para monitoramento hidrogeológico está atrelado à consistência dos dados. Um pipeline robusto precisa de validações automáticas, tratamento de faltantes, marcação de manutenção e um histórico íntegro que diferencie medições válidas de eventos operacionais.

Outro é a interpretação de dados, visto que um alerta de anomalia não é, por si só, um diagnóstico. Na verdade, trata-se de um convite à investigação que ressalta a qualificação técnica da equipe como fator decisivo: hidrogeólogos e geotécnicos precisam participar da curadoria dos modelos, da definição de gatilhos e da interpretação dos resultados.

Um terceiro cuidado é governança. Modelos devem ser versionados, auditáveis e reprodutíveis, com trilha de quem aprovou ajustes e por quê. Isso não é apenas boa prática; é essencial quando os resultados subsidiam relatórios para reguladores e auditorias independentes.

Por fim, vale reforçar: o problema não é o volume de dados. O desafio é interpretá-los com rapidez, confiabilidade e contexto técnico. A IA, quando bem implementada, transforma esse desafio em vantagem competitiva.

Legislação aplicável

O monitoramento hidrogeológico se entrelaça com diversos instrumentos normativos no Brasil, como:

• Política Nacional de Recursos Hídricos, instituída pela Lei nº 9.433/ 1997: organiza a gestão dos recursos hídricos e influencia diretamente a forma como captações, lançamentos e interferências no regime subterrâneo são controlados.;
• Resolução CONAMA 396/2008: estabelece diretrizes de enquadramento e parâmetros de avaliação da qualidade de águas subterrâneas;
• Resolução CONAMA 420/2009: define valores orientadores para solo e águas subterrâneas em áreas contaminadas, fundamentais para a interpretação de análises laboratoriais e tomada de decisão em remediação;
• Lei nº 12.334/2010, atualizada pela Política Nacional de Segurança em Barragens (Lei nº 14.066/2020): define exigências mais rigorosas de monitoramento e transparência, com foco especial em estruturas de rejeitos de mineração.

Há, ainda, normas da ANM que estabelecem procedimentos e prazos para relatórios de estabilidade, Planos de Segurança de Barragens (PSB) e Planos de Ação de Emergência (PAE), nos quais dados hidrogeológicos e piezométricos são insumos centrais.

Monitoramento hidrogeológico no Plano de Fechamento de Mina

Cabe ressaltar que o monitoramento hidrogeológico é requisito de segurança de barragens; por isso, deve estar integrado ao Plano de Fechamento de Mina (PFM).

No fechamento e, principalmente, após o encerramento da mina, o monitoramento serve para confirmar se a área está se estabilizando como planejado e dá suporte à estabilidade de estruturas e do terreno. Assim, a empresa pode agir rapidamente para evitar passivos ambientais, como contaminação, surgências não controladas ou fluxos que possam carregar sedimentos.

Por fim, os dados coletados comprovam o cumprimento das exigências da ANM e dos órgãos ambientais, permitindo que a empresa demonstre conformidade, transparência e responsabilidade na desmobilização da mina.

Utilize a IA a seu favor no monitoramento hidrogeológico

O monitoramento hidrogeológico é um ativo estratégico que protege pessoas, meio ambiente e negócios. Sobretudo quando concebido a partir de um modelo conceitual sólido, executado com instrumentação adequada, regido por protocolos rigorosos e potencializado IA.

Se você busca elevar a maturidade do seu monitoramento — integrando engenharia especializada, governança de dados e Inteligência Artificial aplicada —, considere dar o próximo passo.

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