Dados do Trabalho

Título

UTILIZAÇÃO DE REDES NEURAIS PARA CLASSIFICAÇÃO DE RELATÓRIOS DE ESTACAS HÉLICE CONTÍNUA MONITORADAS

Resumo

As estacas tipo hélice contínua monitoradas vem ocupando um espaço cada vez maior no mercado brasileiro de fundações. Dentre seus benefícios inclui-se a capacidade de monitoramento através de sensores instalados na torre da perfuratriz (e.g.: pressão hidráulica, velocidade de avanço do trado, rotação do trado, pressão de concreto e velocidade de extração do trado). Esse sistema de monitoramento permite a tomada de decisão em tempo real, baseada em dados técnicos, para garantir que as estacas estejam em conformidade com os padrões de projeto. Utilizar a inteligência artificial para auxiliar na tomada de decisões na engenharia vem se destacando atualmente. Conciliar a aplicação de estacas hélice contínua monitoradas com o aprendizado de máquina é o atual desafio por diversos profissionais da área geotécnica. Assim, a presente pesquisa utiliza redes neurais convolucionais para realizar uma classificação multirrótulo dos boletins de monitoramento de estacas hélice contínua. Esta classificação visa determinar se existe algum tipo de falha em um ou mais dos cinco parâmetros normalmente medidos durante a execução destas estacas. Os resultados preliminares, realizados em um banco de dados com 3690 boletins de monitoramento de estacas hélice contínuas executadas em diversos municípios do Estado do Rio de Janeiro, se mostraram satisfatórios.

Palavras-chave

Aprendizado de Máquina, Redes Neurais Convolucionais, Estaca tipo Hélice Contínua Monitorada, Classificação Multirrótulos das Falhas.

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