Projeto Desenvolver - Flyrock

Sistema local e web para análise de dados de perfuração e desmonte, calibração do modelo Terrock, previsão de ultralançamento/flyrock, simulação de raios de segurança e emissão de relatórios técnicos.

Objetivo técnico

O projeto normaliza planos de fogo e monitoramento, une as bases por Desmonte e ID Furo, valida inconsistências, calcula atributos de engenharia, calibra a constante K, calcula Lmax, simula cenários calibrados de 700 m para pessoas e 300 m para equipamentos e gera saídas auditáveis.

O sistema é ferramenta de análise e apoio à decisão. Não substitui a responsabilidade técnica de engenheiros habilitados.

Modos de uso

• Aplicação Python local: streamlit run app/streamlit_app.py
• Site GitHub Pages: aplicação estática em docs/, com upload dos Excel e processamento no navegador

Estrutura esperada dos arquivos

• data/raw/Apendice_I_Planos_de_fogo.xlsx: múltiplas abas Fogo1, Fogo2, etc., com variáveis nas linhas e furos nas colunas.
• data/raw/Apendice_II_Banco_de_dados_monitoramento.xlsx: aba BD_Geral com eventos de flyrock.
• reports/templates/Template - Relatório.docx: template opcional.

Instalação local

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -e .
streamlit run app/streamlit_app.py
pytest
ruff check .
mypy src

No Windows PowerShell:

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install -e .
streamlit run app/streamlit_app.py
pytest

Configuração

Edite configs/default.yaml ou selecione outro YAML na interface. Os parâmetros controlam gravidade, método de calibração de K, uso de litologia, fatores de segurança calibrados, outliers, Monte Carlo e formatos de relatório.

Interpretação

• K_evento: constante calibrada por evento histórico.
• K_global: constante consolidada por média, mediana, percentil, média aparada ou mínimos quadrados.
• Lmax previsto: distância horizontal estimada pelo modelo Terrock.
• raio pessoas: Lmax referência * fator de segurança para pessoas.
• raio equipamentos: Lmax referência * fator de segurança para equipamentos.
• Simulação inversa: estima tampão e carga necessários para atingir limites de Lmax derivados de raios-alvo.

Exportações

O pipeline Python gera:

• data/processed/base_planos_normalizada.csv
• data/processed/base_monitoramento_normalizada.csv
• data/processed/base_modelagem.csv
• data/processed/base_modelagem_com_resultados.xlsx
• reports/outputs/relatorio_flyrock.html
• reports/outputs/relatorio_flyrock.pdf, quando weasyprint estiver disponível
• reports/outputs/relatorio_flyrock.docx
• reports/outputs/tabela_cenarios.csv
• reports/outputs/config_usada.yaml

GitHub Pages

O site está em docs/ e é publicado pelo workflow .github/workflows/pages.yml sempre que há push na branch main. A versão web usa JavaScript no navegador para ler os Excel, calcular os indicadores principais, gerar gráficos e baixar CSV/HTML.

Limitações

O modelo é empírico e sensível à qualidade dos registros, ao ângulo de lançamento, tampão, carga linear, litologia e correspondência entre bases. Outliers são sinalizados, não removidos automaticamente. Qualquer alteração operacional de desmonte exige validação técnica formal.

Aviso de responsabilidade técnica

Este projeto não é plano executivo de fogo, autorização operacional, ART ou laudo de segurança. Os resultados devem ser revisados por profissional habilitado e recalibrados continuamente com novos desmontes monitorados.