Identificación de suelos expansivos y colapsables en el noreste de Brasil a partir de Redes Neuronales Artificiales generadas en Pernambuco
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i15.22541Palabras clave:
Suelos Expansivos; Suelos Colapsables; Redes Neuronales Artificiales; Ecuación de clasificación.Resumen
Los suelos colapsables y expansivos son problemáticos en la Ingeniería Civil, provocando patologías en los edificios debido a la variación de volumen con el cambio de humedad. La identificación de estos suelos en la fase de diseño es importante. El artículo tiene como objetivo desarrollar una arquitectura de Red Neural Artificial entrenada con suelos de Pernambuco, para identificar suelos expansivos y colapsables, y ampliar su aplicación a suelos de otros estados del noreste de Brasil. Desarrollado a partir de 87 muestras, divididas entre los grupos de entrenamiento (53 muestras), selección (17 muestras) y prueba (17 muestras), según 4 variables de entrada, porcentaje de arena, porcentaje de arcilla, índices de plasticidad y actividad. La mejor arquitectura de red consta de 4 neuronas en la entrada y 1 en la salida. Para la validación ciega del modelo, se aplicó la red a 45 muestras de suelos colapsables y expansivos de otros estados del Noreste. El análisis de desempeño de la precisión de clasificación de la red con datos de Pernambuco arrojó una tasa de precisión del 76.5% y en la validación en los otros estados del Noreste, el reconocimiento de patrones fue aún mayor, alcanzando una precisión del 91.1%, demostrando capacidad de captura de tendencias en el movimiento de la superficie del suelo y ayudar en la resolución de problemas.
Citas
Amorim, S. F. (2012). Estudio comparativo de métodos para la evaluación de la susceptibilidad del terreno a la formación de deslizamientos superficiales: Aplicación al Pirineo Oriental. Tesis Doctoral, Universitat Politecnica de Catalunya. Barcelona, Espanã.
Ashayeri, I., & Yasrebi, S. (2009). Free-swell and swelling pressure of unsaturated compacted clays; experiments and neural networks modeling. Geotechnical and Geological Engineering. 27 (1), 137-153.
Bandeira, A. P. N., Souza Neto, J. B., & Rolim, J. I. D. (2017). Recalque por colapso do solo e suas manifestações Patológicas. In: XIII Congresso Internacional sobre Patologia e Reabilitação de Estruturas, 303-318. Crato, Brasil.
Basma, A. A., Barakat, S. A., & Omar, M. (2003). Modeling time dependent swell of clays using sequential artificial neural networks. Environmental and Engineering Geoscience, 9 (3), 279-288.
Chitero, J. G. M., Bonini Neto, A., Bonini, C. dos S. B., Heinrichs, R., Soares Filho, C. V., Mateus, G. P., Bisi, B. S., Costa, N. R., Piazentin, J. C., Meirelles, G. C., & Gabriel Filho, L. R. A. (2020). Analysis of the physical recovery of degraded soils via Artificial Neural Networks using a graphical interface. Research, Society and Development, 9 (7), p. e257973719. https://doi.org/10.33448/rsd-v9i7.3719.
Chen, F. H. (1975). Fundation on Expansive Soils. Amsterdam: Elsevier.
Daksanamurty, V., & Raman, V. (1973). A simple method of identifying an expansive soil. Soils and Foundation, 13(1), 97-104.
Doris, J. J., Rizzo, M. M., & Dewoolkar, M. M. (2008). Forecasting vertical ground surface movement from shrinking/swelling soils with artificial neural networks. Int. J. Numer. Anal. Meth. Geomech, 32, 1229–1245. https://doi.org/10.1002/nag.666.
Driscoll, R., & Crilly, M. (2000). Subsidence damage to domestic buildings: Lessons learned and questions asked. London: Building Research Establishment.
Ferreira, S. R. M. (1990). Banco de Dados de Solos Especiais - Colapsíveis do Estado de Pernambuco. In: IX Congresso Brasileiro de Mecânica dos Solos e Engenharia de Fundações, 2, 81-86. Salvador, Brasil.
Paiva, S. C., Freitas, M. L. A. A., Barbosa, R., Rego, W. A., & Ferreira, S. R. M. F. (2012). Estabilização de Solos Expansivos de Cabrobó, Paulista e Suape/PE com Cal. In: XVI Congresso Brasileiro de Mecânica dos Solos e Engenharia Geotecnica, p.264. Porto de Galinhas, Brasil.
Ferreira, S. R. M., & Ferreira, M. G. V. X. (2009). Mudanças de volume devido à variação de teor de umidade em um Vertisolo no Semi-Árido de Pernambuco. Revista Brasileira de Ciência do Solo (Impresso), 33, 779-791.
Gitirana Junior, G. F. N., Camapum de Carvalho, J., Ferreira, S. R. M., & Mascarenha, M. M. A. (2012). O comportamento de solos não saturados submetidos à infiltração. In: Carvalho, J. C., Gitirana Junior, G. F. N., & Carvalho, E. T. L. (Org). Tópicos sobre infiltração: teoria e prática aplicadas a solos tropicais, 157-180. Brasília, Brasil: Faculdade de Tecnologia.
Haykin, S. (1994). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. New York: Prentice-Hall.
Ikizler, S. B., Aytekin, M., Vekli, M., & Kocabas, F. (2010). Prediction of swelling pressures of expansive soils using artificial neural networks. Advances in Engineering Software, 41(4), 647-655.
Jucá, J. F. T., Gusmão Filho, J. A., & Justino da Silva, J. M. (1992). Laboratory and field tests on an expansive soil in Brazil. In: 7th International Conference on Expansive Soils, 1, 337-342. Dallas, Texas.
Merouane, F. Z., & Mamoune, S. M. (2018). Prediction of Swelling Parameters of Two Clayey Soils from Algeria Using Artificial Neural Networks. Mathematical Modelling in Civil Engineering, 14(3), 11-26. https://doi.org/10.2478/mmce-2018-0008.
Moosavi, M., Yazdanpanah, M. J., & Doostmohammadi, R. (2006). Modeling the cyclic swelling pressure of mudrock using artificial neural networks. Eng. Geol., 87, 178–194.
Nakashima, C. H., Saito, L. A., & Hella, M. (2014). Análise da estabilização de solo expansivo em plataforma ferroviária. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação), Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Curitiba, Brasil.
Nelson, J. D., & Miller, D. J. (1992). Expansive soils: problems and practice in foundation and pavement engineering. New York: John Wiley & Sons.
Paiva, S. C., Assis, M. A. A., Ferreira, M. G. V. X., & Ferreira, S. R. M. (2016). Propriedades geotécnicas de um solo expansivo tratado com cal. Revista Matéria, 21(2), 437-440.
Pereira, A. S., Shitsuka, D. M., Parreira, F. J., & Shitsuka, R. (2018). Metodologia da pesquisa científica. [eBook]. Santa Maria. Ed. UAB / NTE / UFSM. https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1.
Pessoa, A. D., Sousa, G. C. L., Araujo, R. C., & Anjos, G. J. M. (2021). Artificial neural network model for predicting load capacity of driven piles. Research, Society and Development, 10 (1), p. e12210111526. https://doi.org/10.33448/rsd-v10i1.11526.
Prechelt, L. (1997). Investigation of the CasCor Family of Learning Algorithms. Neural Netw, 10(5), 885-896. https://doi.org/10.1016/S0893-6080(96)00115-3.
Rodrigues, R. A., & Vilar, O. M. (2013). Colapso de solo desencadeado pela elevação do nível d’água. Revista Nacional de Gerenciamento de Cidades, 1(6), 13-27.
Seed, H. B., Woodward, D. J., & Lundgren, R. (1962). Prediction for compacted clays. Journal soil machanics and Fundations division, 88(3), 53-87.
Simmes, P. R. M., & Costa Filho, L. M. (1981). Características mineralógicas de solos expansivos do Recôncavo Baiano. In: Simpósio Brasileiro de Solos Tropicais, 569-588. Rio de Janeiro, Brasil.
Simões de Oliveira, A. G. S., Jesus, A. C., & Miranda, S. B. (2006). Estudo geológico geotécnico dos solos expansivos da região do Recôncavo Baiano. In: Simpósio brasileiro de jovens geotécnicos, 2. Nova Friburgo, Brasil.
Skempton, A. W. (1953). The colloidal activity of clays. In: Proceedings of the International Conference on Soil Mechanics on Foundation Engeneering, 1(3), 587-595. London, England.
Sobral, H. S. (1956). Contribuição ao estudo de Massapê como solo para construção. Tese para Cátedra de Materiais de Construção, Universidade Federal da Bahia, Escola de Belas Artes. Salvador, Brasil.
Suleiman, G. K. A., Tapahuasco, W. F. C., & Neto, R. G. S. (2013). A Utilização da Cal em Forma de Pasta como Agente Estabilizante em Solos Oriundos da Cidade de Alegrete/RS. In: VII Seminário de Engenharia geotécnica do Rio Grande de Sul, 74-80. Santa Maria, Brasil.
Teixeira, C. Z. (1998). Solos Colapsíveis: Um Problema Para a Engenharia de Fundações. In: 27º Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola. Poços de Caldas, Brasil.
Van der Merve, D. H. (1964). The Prediction of heave from the plasticity index and percentage clay fraction of soils: The Civil Engeneer. South African Institute of Civil Engineers, 6, 103-107.
Vargas, M. (1981). Introdução à mecânica dos solos. São Paulo: McGraw-Hill do Brasil.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Maria Julia de Oliveira Holanda; Silvio Romero de Melo Ferreira; Samuel Franca Amorim; Jesce John Silva Borges; Larissa Ferreira da Silva
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.
