A Extração de Documentos de Mineração
Quebra no Intervalo do Registro de Sondagem

Cinco Tipos de Registros Estão Por Trás de um Único Banco de Dados de Furos de Sondagem

Um programa de sondagem produz cinco tipos de registros antes que alguém possa modelar o depósito, e nenhuma função isolada é responsável por todos eles. Essa divisão é o motivo pelo qual um valor pode ser lido perfeitamente na página e ainda assim chegar errado ao banco de dados.

O registro de sondagem é onde o intervalo da amostra é decidido, na sonda, em papel ou em um aplicativo de registro. O certificado de ensaio retorna do laboratório como um PDF por lote enviado, com IDs de amostra, colunas de elementos, unidades, limites de detecção e as amostras de controle inseridas nesse lote. O relatório de QA/QC contém os gráficos que decidem se um lote é utilizável. Um relatório técnico reafirma os resultados para investidores, e registros ambientais ou de licenciamento seguem a mesma lógica de tabela para um órgão regulador.

O registro de sondagem decide o que foi amostrado. O certificado de ensaio decide o que o laboratório encontrou. Se os dois discordarem quanto ao número da amostra, nenhum documento está errado e a linha ainda é inutilizável.

O mesmo padrão aparece uma etapa adiante na aquisição, onde tickets de balança e certificados de peso alimentam a liquidação. Esse conjunto de documentos tem sua própria lógica de campos, abordada no guia sobre extração de dados de tickets de balança para aquisição em volume.

Um banco de dados de furos de sondagem aceita exatamente um formato

Softwares geológicos armazenam dados de sondagem em quatro tabelas, e todo documento precisa ser reduzido a uma delas: collar, survey, interval e event. A tabela collar contém o ID do furo, as coordenadas, a elevação e a profundidade total. A tabela survey contém as leituras de profundidade, inclinação e azimute ao longo do furo. As tabelas interval contêm tudo o que foi medido entre duas profundidades, que é onde ficam os ensaios e a litologia. As tabelas event contêm observações em uma única profundidade.

A Micromine documenta a estrutura como quatro tipos de arquivo, e a mesma organização aparece no Datamine, no Leapfrog, no Maptek e no acQuire, independentemente do nome que o fornecedor dá às tabelas. A tabela interval é indexada por três campos: ID do furo, de e até. Uma linha de ensaios que não encontra seu collar não é uma linha incompleta. Ela é invisível para o modelo, e para tudo o que é construído sobre o modelo.

É por isso que uma planilha extraída é uma tabela de staging. O staging contém o que o documento dizia. O carregamento aplica o esquema, os códigos e as regras de validação acordados pela equipe geológica. Um arquivo que pula o staging não automatizou o fluxo de trabalho; ele transferiu o retrabalho para quem agora precisa conciliar uma tabela de aparência finalizada com uma página.

O registro se quebra em quatro pontos

Quatro campos decidem se uma linha sobrevive à viagem: ID do furo, o par de e até, a unidade e o limite de detecção, e o número da amostra que liga o registro ao certificado.

ID do furo e suas variantes

O mesmo furo aparece como DDH-24-001 no registro, DDH24-001 no cabeçalho do certificado e 24-001 em um resumo histórico, com sufixo A ou B onde o furo foi desviado. O Leapfrog reporta esses casos como ID do furo duplicado ou como ID do furo ausente na tabela de collar, e os intervalos por trás deles não podem ser exibidos até que alguém decida qual variante é a canônica. Essa decisão cabe ao geólogo de banco de dados, e é fácil acertar uma vez e errar quarenta.

De e até

Os intervalos não podem se sobrepor, não podem ultrapassar a profundidade total e não podem correr ao contrário. As notas de validação do Datamine indicam que uma sobreposição maior que um metro geralmente é erro de digitação, o que é uma forma educada de dizer que alguém digitou uma profundidade da linha acima. Uma tabela que continua na página seguinte é a outra fonte comum: a última linha é repetida como cabeçalho, é lida como dado e produz um intervalo que duplica o anterior.

Unidade e limite de detecção

Os laboratórios imprimem a unidade uma vez, no cabeçalho da coluna, e imprimem um sinal de menor que quando um resultado fica abaixo do limite de detecção. As duas convenções quebram a extração ingênua. Um valor de ouro de <0,005 inserido como 0,005 superestima o teor; inserido como 0, torna-se um zero que puxa para baixo todas as médias e não pode ser plotado em escala logarítmica. As unidades agravam isso, porque o ouro é reportado em ppm e em g/t para o mesmo número (1 g/t equivale a 1 ppm), enquanto o cobre alterna entre porcentagem e ppm por um fator de 10.000. Uma coluna que perde sua unidade é uma coluna que ninguém pode combinar com segurança com outra.

Número da amostra e número do certificado

O número da amostra é o único elo entre o intervalo no registro e o valor no certificado. É também onde laboratórios e empresas divergem, porque um laboratório pode usar sua própria numeração interna em paralelo à do cliente, e um certificado pode ser reemitido após uma nova análise. Se o número do certificado não acompanhar a linha, um resultado substituído não pode ser encontrado e trocado, então as duas versões são carregadas e uma delas vence silenciosamente.

A validação detecta a estrutura e ignora os valores

A validação de importação detecta a classe estrutural de erro e não diz nada sobre a classe de valor, e é por isso que uma importação limpa não é uma importação correta.

Sobreposições, intervalos invertidos, collars ausentes e profundidades além do fim do furo são todos detectáveis apenas pela tabela, e os principais pacotes de modelagem os verificam na importação. Um teor digitado como 1,42 em vez de 1,24 não gera aviso algum: ele fica dentro de um intervalo válido, sob um ID do furo válido, e se parece com todos os outros números da coluna. A única forma de encontrá-lo é comparar a célula com a página de onde ela veio, que é o que a definição legal de verificação descreve.

A comparação é a parte cara, e quem a faz descreve isso como um projeto de conversão. Uma discussão no r/geology começa com "Já trabalhei em várias empresas que vêm tentando converter registros em papel para o digital." O British Columbia Geological Survey publicou um banco de dados de furos de sondagem construído a partir de mais de 400 relatórios de avaliação, contendo mais de 6.000 furos de sondagem, 80.000 amostras e 3,8 milhões de determinações extraídas de 1.300 certificados de ensaio. Isso dá cerca de 60 amostras por certificado e aproximadamente 47 resultados de elementos por amostra, então um único certificado é uma tabela larga de alguns milhares de células. O pipeline deles rodou mais de 60 verificações nas planilhas em staging e ainda assim enviou caracteres de baixa confiança de volta ao documento original para uma pessoa comparar a olho.

Sessenta verificações automatizadas não vão lhe dizer que 1,24 virou 1,42. Só uma comparação com a página de origem vai.

É também aqui que a digitação manual deixa de ser a opção mais barata. Se você quer a aritmética de como erros de digitação em nível de campo se acumulam em erros em nível de registro sob pressão de prazo, a comparação entre OCR e digitação manual de dados detalha isso em um conjunto de documentos com o mesmo formato.

Relatórios Técnicos São um Problema de Extração Diferente

Um relatório técnico reafirma um banco de dados que já existe, então extrair suas tabelas fornece um resumo de um resumo e não uma fonte de registro.

Os três regimes convergem no mesmo ponto. A NI 43-101 exige uma declaração escrita sobre se uma pessoa qualificada verificou os dados, como e com quais limitações, e seu formulário pede as etapas de verificação e a opinião do QP sobre se os dados são adequados para a finalidade utilizada. A Tabela 1 do Código JORC 2012 pede que a pessoa competente documente os dados primários, os procedimentos de entrada de dados, a verificação de dados e os protocolos de armazenamento, e discuta qualquer ajuste nos dados de ensaio. O Regulamento S-K 1300 da SEC exige um resumo de relatório técnico datado e assinado por uma pessoa qualificada que não pode se eximir da responsabilidade por informações fornecidas por um especialista terceirizado.

Lidos em conjunto, esses requisitos descrevem uma cadeia que termina com uma pessoa nomeada assinando. Extrair um relatório técnico é útil para due diligence, para comparar interceptações divulgadas por um par contra o seu próprio terreno e para verificar se uma tabela do relatório corresponde ao banco de dados que ela afirma resumir. É uma forma ruim de reconstruir um banco de dados, porque essas tabelas foram agregadas, arredondadas e filtradas antes de serem impressas.

O Que uma Camada de Extração Precisa Preservar

A etapa de extração tem um único trabalho: produzir linhas cujas células possam ser rastreadas até uma página e inseridas no staging sem serem redigitadas.

O ImageToTable.ai faz isso através da Extração de Colunas Personalizadas. Você digita os nomes das colunas que deseja, e a IA localiza o valor correspondente em qualquer lugar da página entendendo o que o campo significa, em vez de onde ele está, então um certificado com um layout diferente ainda preenche a mesma coluna. Os nomes que você digita se tornam os cabeçalhos da tabela de saída, o que faz da rota mais rápida para uma tabela de staging que corresponda ao seu esquema uma cópia direta dos próprios nomes de campo do esquema: ID do furo, ID da amostra, De (m), Até (m), Au (ppm), Nº do certificado

Uma pasta de certificados enviada como um único lote retorna uma tabela, com o número do certificado carregado em uma coluna para que um resultado reemitido permaneça localizável. A mesclagem de várias páginas agrupa resultados por uma coluna rastreada, então um registro cuja tabela de intervalos continua em uma segunda página volta como um conjunto contínuo de intervalos sob um único ID do furo, em vez de duas tabelas não relacionadas. As colunas calculadas cobrem o comprimento do intervalo como Até menos De, uma verificação condicional que retorna a diferença quando Até não é maior que De, e a conversão de unidades contra um fator fixo, como 10.000 para porcentagem em ppm.

O modo de revisão destaca a região exata da página original por trás de qualquer célula, o que transforma a verificação em um clique por célula em vez de rolar entre dois documentos. Dados de tabelas impressas são reconhecidos em até 99 por cento, e uma página é processada em segundos, e não nos minutos que uma pessoa levaria para digitá-la. Manuscrito denso, cópias em papel-carbono desbotadas e digitalizações rotacionadas são os casos em que um nível de processamento mais alto justifica seu custo, e também onde a verificação mais importa.

Um Fluxo de Trabalho que Sobrevive à Importação

Cinco etapas, e a primeira acontece antes de qualquer coisa ser enviada.

Se você também está comparando plataformas de extração em outros tipos de documentos industriais, a análise de ferramentas de extração testadas em documentos de manufatura aborda como abordagens baseadas em modelo, treinadas e de modelo de visão diferem na precisão real em nível de campo.

O que fica com o geólogo, o administrador do banco de dados e o QP

A extração termina onde começa o julgamento, e a lista do que ela não faz é maior que a lista do que ela faz.

Ela não interpreta a geologia, não decide se um código de litologia está correto, não faz o desurvey de um furo, não executa estatísticas de QA/QC como bias e precisão em padrões e duplicatas, nem determina se um lote é aceitável. Não importa para acQuire, Datamine, Micromine, Leapfrog ou Maptek, não estima recursos nem oferece consultoria de conformidade com NI 43-101, JORC ou S-K 1300. Ela não saberá que um certificado substitui um anterior, a menos que o número do certificado esteja na saída para uma pessoa comparar.

O que resta é a parte que carrega a assinatura: o geólogo de banco de dados resolvendo discrepâncias entre o registro e o certificado, o geólogo de recursos interpretando os intervalos, e a pessoa qualificada ou competente verificando os dados e colocando um nome neles.

Perguntas frequentes

É possível ler registros de sondagem manuscritos dos anos 1970 e 1980?

Muitas vezes sim, mas não de forma confiável o bastante para dispensar a revisão. O motor lida com texto impresso, manuscrito, cursivo, tabelas e caixas de seleção, e um nível de processamento mais alto melhora a leitura de manuscritos densos. Registros datilografados com correções manuscritas, fotocópias desbotadas e páginas rotacionadas são os casos difíceis, então planeje verificar uma parcela maior de células em relação à página de origem.

Como um valor como <0.005 deve ser tratado?

Extraia-o como impresso, incluindo o sinal de menor que, e decida a substituição dentro do banco de dados, onde a regra pode ser documentada. Convertê-lo para 0.005 ou para 0 durante a extração oculta uma decisão que afeta todas as médias calculadas a partir da tabela. Uma coluna separada contendo o limite de detecção mantém essa decisão auditável.

Ele consegue gravar diretamente no acQuire, Datamine ou Leapfrog?

Não. A saída é Excel, CSV, JSON ou Word, e a importação para um banco de dados geológico é feita pelo geólogo de banco de dados por meio das próprias ferramentas de importação e validação do software. A API pode enviar JSON estruturado para os seus próprios sistemas, mas o mapeamento de campos e as regras de validação ainda pertencem ao seu banco de dados.

Devo extrair as tabelas de um relatório técnico NI 43-101?

Para revisão, comparação e due diligence, sim. Essas tabelas são resumos agregados e filtrados, então são um substituto fraco para certificados de ensaio e registros de sondagem quando o objetivo é construir ou reconstruir um banco de dados. Extraia-as para verificar uma afirmação, não para preencher uma tabela que alimentará uma estimativa de recursos.

Que precisão devo esperar em certificados de ensaio?

Dados de tabelas impressas são reconhecidos com até 99 por cento, e precisão não é o mesmo que exatidão para o seu banco de dados: um valor pode ser lido corretamente e ainda assim cair na coluna errada se os nomes das colunas não corresponderem ao seu esquema.

Ainda preciso de um geólogo de banco de dados se a extração for automatizada?

Sim. Alguém precisa decidir qual variante de ID do furo é canônica, se um lote passa no QA/QC, como valores abaixo do limite de detecção são tratados, e o que é carregado e em qual ordem. A extração reduz a digitação que precede essas decisões. Ela não toma essas decisões.

A indústria passou uma década melhorando como as máquinas leem páginas, e a leitura raramente é o motivo pelo qual um projeto trava. O que decide o resultado é menor e mais monótono: se cada linha de intervalo chega ao banco de dados com o mesmo ID do furo, o mesmo de e até, a mesma unidade e o mesmo número da amostra que o certificado usou. Faça isso certo e o software de modelagem, a revisão de QA/QC e a pessoa qualificada terão algo sólido com que trabalhar.