Proposta de modelos de predição da resistência não drenada de rejeitos de bauxita.
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Data
2023
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Resumo
A correta determinação de parâmetros de resistência de rejeitos é essencial na engenharia
geotécnica. Casos recentes de rupturas de barragens de rejeito de mineração, reforçam a
necessidade de um melhor entendimento do comportamento mecânico de rejeitos. Para a
determinação da resistência não drenada desses materiais, comumente são utilizados
ensaios de campo como o ensaio de piezocone (CPTu) e palheta (Vane). Apesar dos
ensaios de campo fornecerem uma medida in situ das propriedades do solo/rejeito, as
metodologias para determinação da resistência não drenada por meio destes ensaios
advêm de correlações empíricas e/ou analíticas que foram propostas e validadas em solos
naturais. Visando contornar problemas de predição semelhantes ao tratado neste trabalho,
vários autores têm aplicado técnicas da ciência de dados (estatística multivariada,
aprendizado de máquina e inteligência artificial) como K-ésimo Vizinho mais Próximo,
Florestas Aleatórias, Regressão Linear Múltipla, Máquina Vetor Suporte, dentre outras.
Sendo assim, o presente trabalho tem por objetivo aplicar tais técnicas para a obtenção de
modelos capazes de prever a resistência não drenada de pico de um rejeito de bauxita por
meio de ensaios de campo (piezocone e palheta) e laboratório (teor de umidade). As
variáveis influentes na obtenção da resistência não drenada também foram avaliadas por
meio de diferentes combinações nos input das variáveis nos modelos. Foi aplicado
também a técnica de validação cruzada k-fold para avaliar a acurácia e capacidade de
generalização dos modelos elaborados. Além disso, é apresentada proposta metodológica
para caracterização do comportamento não drenado com base nos dados dos ensaios de
CPTu e dissipação de poropressão. Os modelos de ciência de dados obtidos foram
comparados com a metodologia baseada fatores do cone Nkt, Nu e Nke calibrados com o
Vane para a determinação da resistência não drenada. Dentre os resultados obtidos, as
técnicas de ciência de dados apresentaram R2 superiores à 0,90, mostrando também menor
dispersão dos resultados preditos se comparadas à metodologia baseada nos fatores
supracitados. Com base no estudo das variáveis influentes, foi observado que as
poropressões são as variáveis que mais influenciam na predição da resistência não
drenada. Além disso, por meio do teste estatístico t-student foi comprovado que os
modelos de ciência de dados têm desempenho superior à metodologia clássica de melhor
desempenho (baseado nas poropressões), partindo das mesmas variáveis independentes.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mineral. Departamento de Engenharia de Minas, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Engenharia geotécnica, Barragens de rejeitos, Drenagem - solos, Aprendizado de máquina, Regressão linear múltipla
Citação
PINTO, Guilherme Henrique da Silva. Proposta de modelos de predição da resistência não drenada de rejeitos de bauxita. 2023. 150 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mineral) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2023.