Análise Computacional da Porosidade em Testemunhos de Rocha da Formação Maria Farinha em Paulista/PE

Resumo

Este estudo propôs o desenvolvimento de um aplicativo em linguagem Python, com suporte de inteligência artificial para determinar a porosidade de rochas calcárias, por meio da análise de imagens digitais, oferecendo uma alternativa prática, acessível e automatizada aos métodos laboratoriais tradicionais. A proposta visa otimizar a caracterização de testemunhos de rocha, especialmente, em contextos que exigem agilidade, baixo custo e reprodutibilidade. A metodologia abrange desde a aquisição padronizada das imagens até seu processamento digital com técnicas de segmentação, permitindo estimar a porosidade a partir da proporção entre as áreas visivelmente porosas e a superfície total representada. Além disso, o sistema realiza a subdivisão automática das imagens em nove partes, possibilitando identificar variações locais na distribuição dos poros e evidenciando heterogeneidades internas que passariam despercebidas na análise geral. Os resultados revelam diferenças marcantes entre as faces das amostras, destacando regiões onde a porosidade ultrapassa 20%, mesmo quando a média global permanece abaixo de 5%. A compatibilidade entre os dados obtidos e os valores relatados na literatura confirma a eficácia da ferramenta, que se mostra promissora para aplicações preliminares em geotecnia, sobretudo em ambientes com infraestrutura laboratorial limitada. Conclui-se que a integração entre observações visuais e análise automatizada representa um recurso valioso, com potencial de aprimoramento, capaz de contribuir para a modernização dos métodos de caracterização de materiais geológicos utilizados na engenharia civil e nas geociências.