Tese de doutoramento em Civil Engineering (ramo de conhecimento em Geotechnics)Jet Grouting (JG) is actually a reference method on soil improvement technologies, allowing
to improve the strength, stiffness and permeability of soft soils. However, even after
several years of practice and notable technology advances, there are still some limitations
to overcome. In particular, the main limitation is the absence of efficient approaches for
its design. Indeed, the actual design approaches are essentially based on empirically and
less accurate methods that are often too conservatives. As a results, the economy and
the quality of the treatment can be affected. Therefore, it is fundamental to develop new
approaches able to accurately predict JG columns mechanical properties as well as its
diameter. However, due to the high number of variables involved in JG process and the
heterogeneity of the soils treated, the accomplishment of such complex task represents a
major challenge. This challenge relies in the fact that a JG model design should be able
to incorporate simultaneously the effect of different variables (e.g. soil and cement slurry
properties).
So far, the traditional statistical approaches were unable to deal with the complexity
of JG data. However, in the past few years powerful tools have emerged for extracting
useful information from large and complex data. These tools are currently known as
Data Mining (DM) techniques and have been successfully applied in different application
domains.. In the present research work, some of the most well known DM algorithms
were applied in the prediction of the mechanical properties of JG mixtures as well as
JG columns diameter. Therefore, and as a first step, a multiple regression, artificial
neural network, support vector machine and functional network algorithms were trained to
predict JG laboratory formulations stiffness and uniaxial compressive strength. Moreover,
the analytical expressions proposed by Eurocode 2 and CEB-FIP Model Code 1990 for
strength and stiffness prediction of concrete were adapted to JG mixtures. After that,
the same methodologies were applied in the prediction of strength, stiffness and column
diameter of real JG columns.
As the main outcomes of this work, high quality predictive models were achieved, as
well as a better understanding of the JG mixtures behaviour (given by a global sensitivity
analysis). Such results are quite useful for JG design, being expecting an economic
and technical improvement through a better optimization of the available resources and
efficient designJet Grouting (JG) surge atualmente como um método de referência entre as tecnologias
de melhoramento de solos, permitindo o aumento da resistência e deformabilidade bem
como a diminuição da permeabilidade de solos moles. No entanto, mesmo após vários
anos de prática e de notáveis avanços tecnológicos, existem ainda algumas limitações a
vencer. Uma das mais relevantes prende-se com a ausência de abordagens eficientes de
dimensionamento. De facto, as atuais abordagens de cálculo são essencialmente suportadas
por métodos empíricos e pouco precisos, por vezes até demasiado conservativos. Em
consequência, a eficiência técnica e económica do tratamento pode ficar comprometida.
Neste sentido, é fundamental desenvolver novas abordagens capazes de prever com maior
precisão as propriedades mecânicas e respectivo diâmetro das colunas de JG. Contudo,
devido ao elevado número de variáveis envolvidas e à heterogeneidade dos solos tratados,
tal tarefa representa um enorme desafio. Este desafio prende-se com o facto de um modelo
de dimensionamento da tecnologia de JG dever ser capaz de incorporar simultaneamente
o efeito de diferente variáveis (e.g. propriedades do solo e da calda injetada e o tipo de
jet).
Até aos dias de hoje, as ferramentas estatísticas tradicionais foram incapazes de lidar
com a complexidade caracteristica de dados JG. No entanto, nos últimos anos têm emergido
ferramentas com enorme potencial, capazes de analisar e extrair informação útil de
grandes volumes de dados complexos. Estas ferramentas são correntemente conhecidas
como técnicas de Data Mining (DM) e têm sido aplicadas com sucesso em diferentes
áreas do conhecimento. No presente trabalho de investigação, alguns dos mais conhecidos
algoritmos de DM foram aplicados na previsão das propriedades mecânicas de misturas
de JG bem como na previsão do diâmetro das respetivas colunas. Assim, numa primeira
fase, os algoritmos de regressão múltipla, redes neuronais artificiais, máquina de
vetores de suporte e redes funcionais foram treinados para prever a deformabilidade e
a resistência à compressão uniaxial de formulações laboratoriais de JG. Além disso, as
expressões analíticas propostas pelo Eurocódigo 2 e pelo CEB-FIP Model Code 1990 usadas
na previsão da resistência e deformabilidade do betão, foram também adaptadas a
misturas de JG. Posteriormente, as mesmas metodologias foram aplicadas na previsão da
resistência, deformabilidade e diâmetro de colunas reais de JG.
Como principais resultados do presente trabalho, destaca-se a elevada qualidade previsional dos modelos obtidos, bem como uma melhor compreensão do comportamento de
misturas de JG (conseguida através da aplicação de análises de sensibilidade globais).
Estes resultados são um claro contributo para o dimensionamento de colunas de JG,
antevendo-se uma maior eficiência técnica e económica, através de uma melhor otimização dos recursos disponíveis e eficiência no dimensionamento