Obtenção de modelos probabilísticos para parâmetros geotécnicos : estudo de caso.

Abstract

A aplicação de métodos probabilísticos em análises geotécnicas tem se tornado indispensável quando se deseja otimização, segurança e confiabilidade nos projetos. Porém, a definição dos parâmetros geotécnicos (média, desvio padrão e coeficiente de variação) e dos modelos estatísticos adequados (funções de distribuições de probabilidade) torna-se uma tarefa árdua e desafiadora, visto que na maioria das vezes se dispõe de um número limitado de dados. Na busca por contornar tais dificuldades, a utilização de softwares estatísticos, como o R, surge como ferramenta indispensável quando se deseja obter parâmetros e modelos estatísticos adequados. Como contribuição para bibliografia técnica e aplicação de técnicas estatísticas com apoio do pacote fitdistrplus acoplado ao software R, o presente estudo realizou o tratamento e modelagem estatística de 42 resultados de ensaios triaxiais (peso específico, coesão e ângulo de atrito), oriundos de amostras reconstituídas em laboratório de solo residual e coluvionar do embasamento granito-gnáissico do Quadrilátero Ferrífero. Na sistemática proposta, primeiramente os dados disponíveis foram analisados de forma descritiva, obtendo-se resultados de valores médios, mínimos, máximos e o coeficiente de variação amostrais. Em seguida, o efeito de correlação nos dados foi avaliado via modelos de regressão linear, sendo que o nível de associação entre as variáveis foi mensurado pelo coeficiente de correlação. Posteriormente, o objetivo central foi a tentativa de ajuste de modelos probabilísticos específicos para cada variável por meio de métodos gráficos, núcleos estimadores, testes de hipóteses e critérios de informação, de forma a se obter o melhor ajuste para função de densidade de probabilidade para cada variável de interesse. A utilização conjunta das técnicas estatísticas propostas se mostrou fundamental na decisão de escolha do melhor modelo representativo para a variável de interesse. As técnicas apresentadas poderão ser amplamente utilizadas em tratamentos de dados amostrais que posteriormente subsidiarão análises de confiabilidade aplicadas a projetos geotécnicos.