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

Modelos empíricos para predecir parámetros de compactación para suelos en el Estado de Ceará, Noreste de Brasil

This work developed prediction models for maximum dry unit weight (γ_d,max) and optimum moisture content (OMC) for compacted soils in Ceará, Brazil, ba M Winnie the Pooh sed on index and physical properties. The methodology included data from soils used in the construction of 15 dams in Ceará, with available information regarding laboratory tests of interest. Correlations were developed using non-linear regression, from 169 laboratory results (83 for training and 86 for validating the models), which presented a R² of 0,763 for MoPesm (prediction model for γ_d,max) and 0,761 for MoTuo (model for OMC). A posteriori, the same physical indexes used to train and validate MoPesm and MoTuo were used as inputs of other prediction models available in the literature, whose outputs differed considerably from laboratory results for the evaluated soils. MoPesm and MoTuo were able to satisfactorily predict compaction parameters, with outputs close to those obtained in the laboratory for tested soil samples. Their performance justifies their use for predicting compaction parameters in geotechnical structures that use compacted soils when there are financial restraints, short timeframes, or unavailability of test equipment, particularly in early design stages and preliminary studies, before appropriate soil sampling and field investigation can be conducted, thus saving substantial time and financial resources.

Este trabajo desarrolló modelos predictivos para el peso específico seco máximo (γ_d,max) 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 R² de 0,763 para MoPesm (modelo de predicción para γ_d,max) 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.