Tecnologia de Inteligência Espectral para transformar projetos de linhas transmissão

Objetivo, método e resultados.

A POC avaliou a capacidade da Inteligência Espectral SPiN de gerar estimativas preliminares de resistência, profundidade e tipo de solo em corredores de linhas de transmissão. A solução integrou dados espectrais, informações geológicas e resultados de sondagens SPT, sem substituir investigações de campo ou decisões de engenharia.

O estudo foi realizado em dois corredores: 34 quilômetros da LT Fernão Dias, em São Paulo, e 172 quilômetros da LT Foz do Iguaçu–Guaíra, no Paraná. Em cada área, 50% dos dados de campo foram utilizados na calibração dos modelos. A outra metade permaneceu como área cega, sem acesso prévio da SPiN, e foi disponibilizada somente após a apresentação das previsões.

Por se tratar de uma aplicação exploratória, sem benchmark técnico anterior para o mesmo contexto operacional, a referência de 70% foi estabelecida como meta interna da POC, não como limite científico de viabilidade.

Na Área 1, o modelo alcançou 58% de assertividade na classificação de resistência do solo. Na Área 2, os resultados globais avançaram para 66% em resistência e 65% em profundidade. Algumas classes superaram 90% na área utilizada para calibração, enquanto o desempenho na área cega evidenciou os desafios de generalização.

Os resultados demonstraram capacidade de gerar informações geotécnicas preliminares em uma etapa na qual os projetos normalmente contam com poucas informações de campo e bases públicas de escala regional. A POC fundamentou a continuidade da tecnologia em um projeto de P&D&I regulado pela ANEEL.

Contribuição original.

O uso de sensoriamento remoto e inteligência artificial no estudo de solos já está presente em aplicações ambientais, agrícolas e minerais. A contribuição original do SPiN_SOLOS está na adaptação e integração dessas tecnologias para uma necessidade específica da engenharia de transmissão: gerar inteligência geotécnica preliminar e contínua ao longo de grandes corredores, especialmente durante a fase pré-leilão.

O processo convencional depende de mapas públicos de escala regional e de sondagens SPT pontuais, normalmente disponíveis apenas em etapas mais avançadas. O SPiN_SOLOS combina dados dos sensores Sentinel-2 e ASTER com informações de geomorfologia, litologia, pedologia, hidrologia, uso e cobertura do solo e resultados de campo. Os modelos transformam essas fontes em mapas de resistência, profundidade e tipo de solo.

A inovação não está em substituir sondagens. Está em criar uma nova camada de informação antes da campanha completa de campo, permitindo identificar variações do terreno, comparar alternativas, orientar investigações e antecipar riscos de fundações e CAPEX.

Durante a POC também foi desenvolvido o Mapa de Profundidade do Solo, resultado que não estava previsto no plano inicial. Essa nova entrega permitiu estimar a metragem total de perfuração em diferentes cenários e demonstrou uma aplicação operacional inédita da Inteligência Espectral SPiN dentro do contexto da ISA Energia.

Segundo o levantamento realizado pelo projeto, não havia solução equivalente implantada na ISA para caracterização geotécnica remota de corredores de transmissão. A tecnologia passou do conceito adaptado da mineração para demonstração em ambiente relevante, apoiando a evolução do TRL 2 para o TRL 6.

Alcance dos resultados e impacto econômico.

A referência interna de 70% não foi atingida nos indicadores globais. Os resultados devem ser interpretados como evidência de viabilidade técnica preliminar, e não como validação consolidada para qualquer ambiente geológico.

Na Área 2, o cenário de engenharia utilizado como referência considerava 329 sondagens SPT, com profundidade média de 15,45 metros e metragem total de 5.083,05 metros. O modelo SPiN estimou 3.533,25 metros sem ponderação pela assertividade, uma redução de 1.549,80 metros, equivalente a 30,5%.

Um segundo cenário ponderou a metragem estimada pelo desempenho do modelo em cada classe e resultou em 2.094,78 metros, com redução potencial de 2.988,27 metros, equivalente a 58,8%. Esse resultado deve ser tratado como cenário probabilístico exploratório, pois depende da relação assumida entre assertividade e metragem de perfuração.

Para a projeção econômica do corredor completo da LT Foz do Iguaçu–Guaíra, com 172 quilômetros, foram consideradas duas sondagens por quilômetro, totalizando 344 SPT. Com custo médio de R$ 4.500 por sondagem, o custo-base foi estimado em R$ 1.548.000. A aplicação dos cenários de redução indicou economia potencial entre R$ 464.400 e R$ 913.320.

Os valores representam projeções, não economias financeiras já realizadas. A conta considera apenas a contratação das sondagens e não inclui mobilização, fundações, equipes internas, atrasos ou outros impactos sobre o CAPEX.

A aplicação em novos corredores exige calibração, validação independente e manutenção das investigações necessárias à segurança e à conformidade técnica dos projetos.

Fontes de dados e referências técnicas

O estudo integrou respostas espectrais obtidas principalmente pelos sensores Sentinel-2 e ASTER com bases de geomorfologia, litologia, pedologia, hidrologia, uso e cobertura do solo e condicionantes ambientais. Os mapas públicos da Embrapa e do IBGE foram utilizados como referências regionais para comparação.

Os dados de campo foram fornecidos pela ISA Energia a partir de sondagens SPT. A classificação original de resistência, organizada pela ISA em cinco níveis, foi reagrupada em três classes para ampliar a representatividade estatística da amostra.

A versão final do trabalho deverá registrar, para cada fonte orbital e geoespacial, a instituição responsável, produto utilizado, data de aquisição, resolução espacial, bandas processadas, escala cartográfica e etapas de pré-processamento.

Também deverão ser referenciadas a ABNT NBR 6484:2020, aplicável às sondagens SPT, e a especificação técnica adotada pela ISA Energia, após confirmação do número, versão e atendimento dos dados recebidos aos respectivos requisitos.

O estado da arte deverá posicionar o SPiN_SOLOS frente ao mapeamento digital de solos, métodos geofísicos, sensoriamento remoto aplicado à geotecnia e planejamento convencional de campanhas de sondagem. Essa comparação permitirá demonstrar que a principal diferenciação da solução está na integração das fontes e na aplicação operacional durante o pré-leilão de linhas de transmissão.

Dados, calibração e validação.

A POC avaliou dois corredores: 34 quilômetros da LT Fernão Dias e 172 quilômetros da LT Foz do Iguaçu–Guaíra. Em ambas as áreas, a ISA Energia disponibilizou inicialmente 50% dos dados de sondagem para calibração. Os demais dados permaneceram inacessíveis à SPiN e formaram a área cega de validação.

As previsões foram apresentadas antes da abertura dos dados da área cega. Após essa etapa, as classes previstas pelos mapas SPiN foram comparadas com as classes derivadas das sondagens SPT.

A assertividade foi definida como a proporção de observações nas quais a classe prevista coincidiu com a classe de campo, considerando apenas os registros válidos para comparação. Os indicadores foram calculados separadamente por classe e de forma global.

Na análise de profundidade da Área 2 foram considerados 329 pontos SPT. O cenário de referência adotou profundidade média de 15,45 metros e total de 5.083,05 metros. O modelo classificou 33 pontos como rasos associados à drenagem, 131 como rasos e 165 como médios ou profundos, resultando em metragem estimada de 3.533,25 metros antes da ponderação probabilística.

Os dados de entrada, regras de reclassificação, critérios de exclusão, matrizes de comparação e memória de cálculo econômico devem acompanhar o trabalho em tabelas ou anexos. O código e os algoritmos permanecem proprietários, mas os metadados e procedimentos necessários à verificação dos resultados podem ser apresentados sem expor a propriedade intelectual da SPiN.

Robustez e capacidade de generalização.

O desenho experimental separou os dados de desenvolvimento dos dados de validação. Em cada corredor, 50% das sondagens foram utilizados para calibração, enquanto a outra metade permaneceu como área cega. A SPiN recebeu os dados cegos somente depois de aplicar o modelo e apresentar as previsões, reduzindo o risco de ajuste direto aos resultados utilizados na avaliação.

Na Área 2, a porção sul continha os dados utilizados no desenvolvimento e a porção norte representava a área sem dados prévios. Para resistência, o desempenho por classe na área sul foi de 91%, 84% e 65%. Na área norte, os resultados foram de 56%, 52% e 60%. Considerando toda a área, as três classes alcançaram 71%, 64% e 63%, com assertividade global de 66%.

Para profundidade, o desempenho por classe na área sul foi de 95%, 84% e 60%. Na área norte, os resultados foram de 52%, 38% e 48%. Os resultados globais por classe foram de 71%, 67% e 56%, com assertividade total de 65%.

A redução de desempenho na área cega demonstra que o modelo identificou padrões relevantes, mas ainda apresenta limitações de transferência espacial. Esse resultado reforça a necessidade de ampliar a base amostral, testar novos ambientes geológicos e aprimorar principalmente as classes de solos médios e moles.

A tecnologia deve ser posicionada como ferramenta de apoio à priorização, estimativa e planejamento de campo. As previsões não substituem sondagens, verificações geotécnicas ou critérios de segurança utilizados no dimensionamento de fundações.