Influence of artificial intelligence on the optimization of the dosage of natural hydraulic lime, plastic and metallic fibers on the geological characteristics of a treated soil

• Autores: Juan Martín García Chumacero, Percy L. Acevedo Torres, Carlos C. Corcuera La Portilla, Sócrates Pedro Muñoz Pérez
• Localización: Revista ingeniería de construcción, ISSN-e 0718-5073, Vol. 38, Nº. 3, 2023, págs. 473-484
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Influencia de la inteligencia artificial en la optimización de la dosificación de cal hidráulica natural, fibras plásticas y metálicas sobre las características geológicas de un suelo tratado
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    Resumen: Este estudio fue necesario debido a que en el Perú no se promueve la aplicación de recursos como la inteligencia artificial en la optimización de dosis de tratamiento en la estabilización de suelos. El propósito del estudio fue evaluar la influencia de la aplicación de un modelo de inteligencia artificial en la optimización de la dosificación de cal hidráulica natural, fibras plásticas y metálicas sobre las características geológicas de un suelo arcilloso gravoso. Como variables de entrada (predictores) se utilizaron las dosificaciones de estabilizantes y los ensayos de laboratorio, y como variable de salida los valores de los ensayos mecánicos. Como principales conclusiones, se demostró una interesante aplicación en términos de optimización de aditivos en comparación con los resultados experimentales en el campo. El modelo sugiere una reducción de los materiales predominantes, como la cal, para obtener resultados aceptables en base a los resultados reales de los ensayos. Las implicaciones de incluir inteligencia artificial, logra un mantenimiento sustancial de la resistencia superior a la muestra natural de 6 veces, respectivamente, con una optimización de 4% de cal natural, 2.25% de fibra plástica, 10% de fibra metálica y 83.75% de suelo natural. Se concluye que la influencia de aplicar el modelo artificial K-OPLS sobre las dosificaciones experimentales reales, implica en la reducción de cal hasta un 50% menos, y el aumento de fibra plástica en un 0.75% más, la fibra metálica mantiene su dosificación real y el suelo natural varía ligeramente.

  • English

    Abstract: This study was necessary because in Peru the application of resources such as artificial intelligence in the optimization of treatment doses in soil stabilization is not promoted. The purpose of the study was to evaluate the influence of the application of an artificial intelligence model on the optimization of the dosage of natural hydraulic lime, plastic and metallic fibers on the geological characteristics of a gravelly clay soil. The dosages of stabilizers and laboratory tests were used as input variables (predictors) and the values of mechanical tests as output variable. As main conclusions, an interesting application in terms of additive optimization was demonstrated in comparison with experimental results in the field. The model suggests a reduction of predominant materials, such as lime, to obtain acceptable results based on actual test results. The implications of including artificial intelligence, achieves substantial strength maintenance superior to the natural sample of 6 times, respectively, with an optimization of 4% natural lime, 2.25% plastic fiber, 10% metallic fiber and 83.75% natural soil. It is concluded that the influence of applying the artificial K-OPLS model on the real experimental dosages, implies in the reduction of lime up to 50% less, and the increase of plastic fiber in 0.75% more, the metallic fiber maintains its real dosage and the natural soil varies slightly.