Previsão de curto prazo para geotecnia : investigação e proposta de um método para análise e predição piezométrica em barragens de rejeito.

Abstract

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.