Avaliação da aplicabilidade de Redes Neurais Artificiais na previsão de deslocamentos em Barragens de Enrocamento com Face de Concreto

Abstract

Barragens de Enrocamento com Face de Concreto são estruturas robustas e seguras, entretanto, costumam apresentar grandes deformações que são consequência das propriedades de seus materiais constituintes, da fundação em que são apoiadas ou até mesmo de má compactação. Os mecanismos de deformação do enrocamento não são conhecidos ao ponto de se conseguir prever com precisão, utilizando modelos físicos-matemáticos, as deformações a serem observadas durante a fase de operação dos empreendimentos. Esse trabalho busca estabelecer, com o auxílio das Redes Neurais Artificiais, uma abordagem diferente para a previsão de leituras futuras e a definição de valores de controle da instrumentação de auscultação, utilizando apenas as medições feitas em marcos superficiais, o tempo de monitoramento, as variações do nível do reservatório e as variações de temperatura ambiente. Duas Barragens de Enrocamento com Face de Concreto, localizadas no Brasil, tiveram seus dados analisados e aplicados numa arquitetura de Redes Neurais Artificiais do tipo Perceptron de Múltiplas Camadas. A aplicação do modelo de Redes Neurais mostrou que é possível realizar a previsão de leituras futuras para períodos de até 7 anos, com erros da ordem de décimos de centímetros e apresentando resultados melhores que regressões normalmente utilizadas. Com os resultados obtidos, foi sugerida uma abordagem nova para a definição de valores de controle da instrumentação. Os valores de controle obtidos não são ultrapassados no período considerado e ficam próximos aos valores medidos, o que mostra que os valores previstos estão dentro da realidade e servem como um meio de se detectar mudanças de comportamento das estruturas durante a fase de operação dos empreendimentos.