Aplicação de Redes Neurais Artificiais na Estimativa de Curvas de Retenção de Solos Brasileiros

Nome: Lucas Broseghini Totola
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 29/05/2020
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Kátia Vanessa Bicalho Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Bruno Teixeira Dantas Examinador Externo
Elcio Cassimiro Alves Examinador Interno
Kátia Vanessa Bicalho Orientador
Márcia Maria dos Anjos Mascarenha Examinador Externo
Wilian Hiroshi Hisatugú Coorientador

Resumo: A relação constitutiva entre o teor de umidade ou grau de saturação e a sucção é denominada curva de retenção de água no solo (CRAS). O conhecimento da CRAS é importante para o estudo da mecânica dos solos não saturados e para a resolução de problemas práticos da Engenharia Geotécnica. Como a CRAS pode apresentar variabilidade espacial e temporal, a sua determinação direta pode ser demorada e custosa. Dessa forma, o conceito de funções de pedotransferência (PTFs), que utiliza propriedades de simples obtenção para estimativa da CRAS, tem sido amplamente utilizado. A partir de um extenso banco de dados hidrofisicos experimentais de solos de ambiente tropical e subtropical brasileiros, composto em sua maioria por Planossolos, Latossolos e Argissolos, este estudo objetiva avaliar o desempenho do uso de redes neurais artificiais (RNAs) para estimativa da curva de retenção limite de secagem para a faixa de sucção de 0 a 1500 kPa. Duas diferentes topologias (pontual e pseudocontínua) são propostas, e potenciais fatores que governam a capacidade de previsão das RNAs são analisados, como a estrutura e a geometria das redes, e a adição de parâmetros de entrada em uma estrutura hierárquica. Os parâmetros de entrada incluem propriedades físicas como a distribuição granulométrica, a densidade do solo e dos sólidos, a porosidade total e o teor de matéria orgânica. O desempenho geral foi caracterizado pelo coeficiente de determinação (R²) e pela raiz do erro quadrático médio (RMSE). As análises e resultados obtidos evidenciam a influência da escolha adequada dos parâmetros de entrada, que deve incluir propriedades representativas da textura e da estrutura do solo para explicar o comportamento hidráulico do solo ao longo de toda a CRAS, gerando assim, melhores estimativas. A topologia pseudocontínua superou o desempenho da topologia pontual e os valores de RMSE diminuíram de 0.048 para 0.029 cm³.cm-³ quando mais preditores foram utilizados. Como as partículas do tamanho da argila são predominantes nos finos para solos tropicais, o uso da mineralogia da argila é recomendado para minimização dos erros das estimativas no trecho seco da CRAS. Embora a realização de ensaios seja indispensável, e considerando a limitação geográfica de PTFs para solos brasileiros existentes na literatura, os resultados indicam as RNAs como uma ferramenta potencial para estimativa da CRAS ao longo de um amplo intervalo de sucção, sendo útil para estudos e projetos preliminares em solos não saturados.

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