Novos sistemas para prever o comportamento do terreno em obras subterrâneas

Cristina G. Pedraz/DICYT  No momento de construir um túnel ou qualquer outra obra subterrânea, é necessário conhecer a fundo as características do terreno. Isto facilita, por um lado, o uso das metodologias e ferramentas de trabalho mais apropriadas para cada tipo de solo e, por outro, a previsão de seu comportamento e, portanto, a escolha das soluções ideais de sustentação. A fim de melhorar as técnicas atualmente disponíveis para interpretar o comportamento do terreno na frente de escavação de túneis, as empresas Vías e Construcciones SL e Obras Subterráneas SL, junto com os centros tecnológicos Cartif de Valladolid e AIDO (Instituto Tecnológico de Ótica, Cor e Imagem) de Valencia, colaboram com o projeto nacional Prefex.

A iniciativa, de 33 meses de duração, insere-se no subprograma Impacto do Ministério da Economia e Competitividade e conta com um orçamento de 1’18 milhões de euros. Como explica a DiCYT a pesquisadora do Cartif, Marta Galende, o projeto surgiu da necessidade destas empresas de prever a frente de escavação, um trabalho que atualmente está baseado, principalmente, na extração de amostras do terreno, coleta de dados e sua interpretação por um geólogo.

“Quando o Jumbo, ou a máquina perfuradora, coleta amostras do que encontra pela frente, o geólogo as analisa e decide quais são os parâmetros que devem ser introduzidos na máquina para continuar realizando a escavação. Existe a necessidade de melhorar essas técnicas de previsão, de modo que neste projeto aplicaremos a Inteligência Computacional, gerando modelos computacionais que ajudem os geólogos a prever o que encontrarão na frente de escavação”, detalha a pesquisadora.

A Inteligência Computacional é um conjunto de técnicas (dentre elas a mineração de dados, a lógica difusa ou as redes neuronais) que permite o tratamento de grandes volumes de dados e a extração de informação e conhecimento deles, para seu posterior uso na tomada de decisões e na resolução de problemas complexos. Assim, este ramo da Inteligência Artificial combina elementos de aprendizagem, adaptação, evolução e tratamento da inexatidão (aproximando-se do pensamento humano) para criar um software “inteligente”.

“No Cartif trabalhamos há 10 anos nesta linha de pesquisa, que consiste em obter uma grande quantidade de dados e extrair o conhecimento que está oculto neles para chegar a conclusões e ajudar no processo de tomada de decisões. No caso do projeto Prefex pretendemos gerar um sistema de ajuda na tomada de decisões do geólogo”, agrega Galende.

Deste modo, o sistema analisará os dados coletados pelo Jumbo e mostrará ao geólogo uma série de soluções ideais em função dos objetivos da escavação. Atualmente, os geólogos se apoiam no sistema de classificação Rock Mass Rating, ou sistema RMR, para realizar estas estimativas, e este novo sistema permitirá tornar a medida mais precisa.

Sistema ótico

Por outro lado, para obter dados mais precisos sobre o terreno que está sendo escavado e sobre as características do que será encontrado logo depois, o Instituto Tecnológico AIDO desenvolverá e testará um sensor ótico que integrado aos braços da máquina perfuradora.

Para testar e validar estes novos sistemas, os pesquisadores preveem a realização de uma experiência piloto no final do projeto, em 2015. O teste ocorrerá em uma obra subterrânea real e os resultados finais serão propriedade das empresas participantes, que poderão otimizar seu trabalho neste tipo de obras.