Solos expansivos: carta de suscetibilidade de ocorrência no Brasil utilizando Rede Neural Artificial - RNA

Jesce John da Silva Borges, M. J. B. D. Holanda, S. Ferreira, Samuel França Amorim
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Abstract

Os solos expansivos causam sérios problemas quando utilizados na prática da engenharia relacionados à variação de volume e perda de resistência devido à mudança de umidade, causando patologias nas edificações. A identificação desses solos é uma importante etapa para a orientação do planejamento do uso e ocupação. Este artigo visa apresentar a carta de suscetibilidade de ocorrência de solos expansivos no Brasil desenvolvida a partir de Rede Neural Artificial (RNA) treinada com um banco de dados de solos expansivos identificados por caracterização geotécnica com 526 registros utilizando três variáveis condicionantes de entrada: classificação pedológica, unidades geológicas e condicionantes climatológicos. A identificação desses solos tem acurácia de 89,70% e precisão de 90,70%. O desempenho é enquadrado no nível de excelência. O produto cartográfico apontou suscetibilidade alta em 35,9%, média em 9,8%, baixa em 3,7%, classificação ausente em 48,0% e inconclusivo em 2,6% da extensão territorial. A carta de suscetibilidade de ocorrência de solos expansivos do Brasil elaborada tem uma forte aderência aos casos reais de ocorrência de solos expansivos, permitindo identificar previamente os locais críticos do território brasileiro no que tange ao comportamento expansivo, auxiliando no uso e ocupação do solo.
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膨胀性土壤:利用人工神经网络绘制的巴西膨胀性土壤分布图
在工程实践中,膨胀性土壤会造成严重的问题,如体积变化和因湿度变化而导致的阻力损失,从而引起建筑物的病变。识别这些土壤是规划其使用和占用的重要一步。本文旨在介绍巴西膨胀性土壤的易感性图表,该图表是利用人工神经网络(ANN)开发的,该人工神经网络通过岩土特征识别了 526 条记录,并使用了三个输入调节变量:土壤学分类、地质单元和气候调节因素,对数据库进行了训练。这些土壤的识别准确率为 89.70%,精确率为 90.70%。这一性能被评为优秀。制图产品显示,35.9%的地区土壤易受侵蚀程度较高,9.8%的地区土壤易受侵蚀程度中等,3.7%的地区土壤易受侵蚀程度较低,48.0%的地区不存在土壤易受侵蚀程度分类,2.6%的地区不存在土壤易受侵蚀程度分类。巴西的膨胀性土壤易感性地图与膨胀性土壤的实际案例有很强的一致性,因此可以事先确定巴西领土上膨胀行为的关键地点,有助于土地的使用和占用。
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