Resumen de Empirical Models to Predict Compaction Parameters for Soils in the State of Ceará, Northeastern Brazil

Amanda Vieira Silva, Rosiel Ferreira Leme, Francisco Chagas da Silva Filho, Thales Elias Moura, Grover Romer Llanque Ayala

• español

  Este trabajo desarrolló modelos predictivos para el peso específico seco máximo (γd,m ́ax) y el contenido de humedad óptima (CHO)para suelos compactados en Ceará, Brasil, basados en índices y propiedades físicas. La metodología incluyó datos de suelos utilizados en la construcción de 15 presas en Ceará, con información disponible sobre las pruebas de laboratorio de interés. Las correlaciones fueron desarrolladas mediante regresión no lineal, a partir de 169 resultados de laboratorio (83 para entrenamiento y 86 para validación de ambos modelos), que presentaron un R2de 0,763 para MoPesm (modelo de predicción paraγd,m ́ax) y 0,761 para MoTuo (modelo para CHO).A posteriori, los mismos índices físicos utilizados para entrenar y validar MoPesm y MoTuo fueron utilizados como entradas para otros modelos de predicción disponibles en la literatura, cuyos resultados difirieron considerablemente de los resultados de laboratorio para los suelos evaluados. MoPesm y MoTuo predijeron satisfactoriamente los parámetros de compactación, con resultados cercanos a los obtenidos en laboratorio para las muestras de suelo ensayadas. Su desempeño justifica su uso para predecir parámetros de compactación en estructuras geotécnicas que utilizan suelos compactados cuando existen restricciones financieras, plazos cortos o indisponibilidad de equipos de prueba, particularmente en las primeras etapas de diseño y estudios preliminares, antes de que se pueda realizar muestreos apropiados de los suelos e investigación de campo, ahorrando así tiempo y recursos financieros sustanciales.

• English

  This work developed prediction models for maximum dry unit weight (γd,max) and optimum moisture content (OMC) for compactedsoils in Ceará, Brazil, based on index and physical properties and physical properties. The methodology included data from soils usedin the construction of 15 dams in Ceará, with available information regarding laboratory tests of interest. Correlations were developedusing non-linear regression, from 169 laboratory results (83 for training and 86 for validating the models), which presented a R2of0,763 for MoPesm (prediction model forγd,max) and 0,761 for MoTuo (model for OMC).A posteriori, the same physical indexesused to train and validate MoPesm and MoTuo were used as inputs of other prediction models available in the literature, whoseoutputs differed considerably from laboratory results for the evaluated soils. MoPesm and MoTuo were able to satisfactorily predictcompaction parameters, with outputs close to those obtained in laboratory for tested soil samples. Their performance justifies theiruse for predicting compaction parameters in geotechnical structures that use employ soils when there are financial restraints, shorttimeframes, or unavailability of test equipment, particularly in early design stages and preliminary studies, before appropriate soilsampling and field investigation can be conducted, thus saving substantial time and financial resources.