TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Engenharia Civil.A energia solar fotovoltaica é uma fonte de energia renovável e que não emite carbono durante
a produção de energia, com expectativa de se tornar a principal fonte da matriz brasileira até
2040. A montagem dos equipamentos de usinas fotovoltaicas é um processo repetitivo e rápido.
Buscando estender esse ritmo acelerado para o restante da obra, a preferência para a fundação
dos painéis tem sido o uso de estacas metálicas cravadas. Sondagens SPT (Standard Penetration
Test) auxiliam no dimensionamento das fundações e em estimativas das áreas passíveis de
cravação dentro do terreno de uma futura usina. Devido às grandes dimensões das usinas, tornase economicamente inviável realizar sondagens SPT com a mesma densidade recomendada
para edificações. Através do Scorpan, modelo derivado da Pedologia, identificou-se 29
covariáveis ambientais – derivadas do modelo digital de elevação SRTM e uma imagem do
satélite Landsat 8 – que representassem fatores de formação do solo. Em seguida, utilizou-se o
algoritmo random forest para construir um modelo relacionando as covariáveis com os números
de golpes de 74 ensaios SPT do terreno de uma usina de 10,2 km² no semiárido brasileiro, nas
profundidades de 1, 2 e 3 metros. O modelo construído foi utilizado para criar mapas de NSPT,
que, por sua vez, foram utilizados para criar mapas de cravabilidade com base em um NSPT
limite de cravação. As variáveis mais importantes foram Altimetria, Clay Index, Precipitação
Anual e Isotermalidade. Para a profundidade de 1 metro, o modelo apresentou R² = 0,43 e
RMSE = 4,93; para a profundidade de 2 metros, R² = 0,41 e RMSE = 18,44; e para a
profundidade de 3 metros, R² = 0,25 e RMSE = 17,66. Na falta de mapeamentos de NSPT que
avaliassem seu desempenho através do coeficiente de determinação R², os resultados foram
comparados com mapeamentos de textura do solo, em especial um mapeamento também
localizado no semiárido brasileiro. Conclui-se que o desempenho do mapeamento é condizente
com a literatura disponível e que os mapas permitem uma boa visualização do comportamento
e distribuição dos valores de NSPT no terreno, auxiliando na tomada de decisões sobre as
fundações.Photovoltaic solar energy is a renewable source that does not emit carbon during energy
production, and is expected to become the main source of the Brazilian energy matrix up to
2040. The assembly of a photovoltaic power plant's equipments is a repetitive and fast process.
Looking to extend this fast pace to the whole construction, the preference for the panels
foundations has been the use of driven steel piles. Standard Penetration Tests (SPT) assist in
the foundations design and in estimating the areas in the power plant lands that are liable to pile
driving. Due to the large dimensions of the power plants, it becomes economically unfeasible
to perform SPT with the same density recommended for buildings. Through Scorpan, a
framework derived from Pedology, 29 environmental covariates were identified - derived from
SRTM data and a Landsat 8 image - that represented soil formation factors. Then, the random
forest algorithm was used to build a model associating the covariates with the number of blows
of 74 SPT on the terrain of a 10.2 km² plant in the Brazilian semiarid region, at depths of 1, 2
and 3 meters. The built model was used to create NSPT maps, which, in turn, were used to create
drivability maps based on an NSPT limit for driving piles. The most important variables were
Altitude, Clay Index, Annual Precipitation and Isothermality. For a depth of 1 meter, the model
showed R² = 0,43 and RMSE = 4.93; for a depth of 2 meters, R² = 0,41 and RMSE = 18.44;
and for the depth of 3 meters, R² = 0,25 and RMSE = 17.66. In the lack of NSPT mappings that
evaluated its mapping performance through the determination R², the results were compared
with soil texture mappings, especially a also located in the Brazilian semiarid region. It is
concluded that the performance of the mapping is consistent with the available literature and
that the maps allow a good visualization of the behavior and distribution of NSPT values on the
terrain, assisting the foundations decision making process
