Application of data mining techniques in the prediction of mechanics behavior of jet grouting columns

Comunicação publicada na monografia - CORREIA, António Gomes [et. al.], eds. - "Geotecnia e Desenvolvimento Sustentável : actas do 12º Congresso Nacional de Geotecnia". Coimbra : Almedina, 2010. ISBN 978-972-40-4214-5. p. 465-469.A tecnologia de Jet Grouting (JG), caracterizada pela sua grande versatilidade, é actualmente uma das principais soluções de tratamento de solos. Contudo, apesar de todo o seu potencial carece de regras de dimensionamento e controlo de qualidade, verificando-se inclusive que as principais obras de JG são planeadas com base em algumas regras empíricas, que estimam muito conservativamente as propriedades físicas e mecânicas do material tratado. O desenvolvimento de modelos racionais capazes de simular o efeito dos diferentes parâmetros que intervêm no processo de JG é uma necessidade primordial, de forma a satisfazer o binómio segurança-economia subjacente a qualquer projecto de engenharia. Por outro lado, actualmente estão emergindo poderosas ferramentas que permitem colectar, armazenar e processar grandes, volumes de dados, tais como as técnicas de Data Mining. No presente estudo, foram aplicadas esta técnicas na definição de modelos previsionais da resistência à compressão uniaxial e do módulo de deformabilidade tangente a 50% da tensão de rotura, obtido através da medição de deformações locais no provete de ensaio, de formulações laboratoriais de JG ao longo do tempo.Jet Grouting Technology (JG) is a Geotechnical Engineering technique that is characterized by a great versatility, being the best solution for several soil treatment improvement problems. However, JG lacks design rules and quality control, as the result the main JG works are planed from empirical rules that are often too conservative. The development of rational models to simulate the effect of the different parameters involved in the JG process is of primary importance in order to satisfy the binomial safety-economy that is required in any engineering project. In the other hand, powerful tools have emerged that allow to find and extract useful information from large databases (e.g. Data Mining techniques). In this paper, Data Mining techniques were applied in order to define predictive models to estimate the uniaxial compressive strength and the tangent modulus at 50% failure stress, obtained by local strain measurements in the test specimens, of JG laboratory formulations over time.Departamento de Engenharia Civil da Universidade do Minho (DEC-UM)Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - bolsa de doutoramento SFRH/BD/45781/200