Pessin, GustavoGirao Sotomayor, Juan ManuelNogueira, Mayron Cesar da Silva2022-12-142022-12-142022NOGUEIRA, Mayron Cesar da Silva. Previsão de curto prazo para geotecnia: investigação e proposta de um método para análise e predição piezométrica em barragens de rejeito. 2022. 70 f. Dissertação (Mestrado Profissional em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2022.http://www.repositorio.ufop.br/jspui/handle/123456789/15899Programa de Pós-Graduação em Instrumentação, Controle e Automação de Processos de Mineração. Departamento de Engenharia de Controle e Automação, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.É cada vez mais importante monitorar de forma ágil e precisa estruturas geotécnicas. Recentemente, diversos instrumentos e sistemas têm sido utilizados para monitoramento de condições em tempo real, em alta frequência e com alta qualidade. Nessa dissertação, passamos pelo entendimento básico das estruturas de barragem, instrumentação aplicadas a estas para enfim buscamos estender ainda mais a capacidade dos sistemas de monitoramento de estruturas geotécnicas por meio de sistemas preditivos. Propomos, desenvolvemos e avaliamos um sistema preditivo baseado em aprendizado de máquina para sensores do tipo piezômetro de corda vibrante automatizado, localizados em barragem de rejeito. Os dados observados e utilizados nos modelos preditivos são obtidos de uma barragem de rejeitos real, e para as predições do modelo, utilizamos dados históricos de réguas de nível, pluviometria e piezômetros. Investigamos diversos métodos de aprendizado de máquina, tais como: Floresta Randômica, Adaboost, Redes Neurais, Regressão Linear, Árvore de Decisão e Gradiente Estocástico, com o objetivo de encontrar o método que apresenta a maior taxa de acerto nas predições para 1, 3 e 7 dias posteriores à medição atual. O sistema proposto tem como finalidade o apoio na tomada de decisão por geotécnicos que operam e monitoram barragens de rejeito frente aos controles de nível das mesmas. Para fins de validação do método, dividimos a barragem nas seções de fundação e tapete de barragens, onde atingimos mais de 95% de predições com erro inferior a 20cm de variação. E considerando a mesma predição para 1, 3 e 7 dias posteriores a medição atual a camada de aterro, atingimos mais de 95% das previsões com erro inferior a 20 cm considerando 1 dia após a medição atual.pt-BRabertoAprendizado do computadorPiezômetroAlgorítmos computacionais - adaboostRedes neurais - computação - redes neurais artificiaisDissertacaoAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 19/11/2022 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante.