Desempenho de algoritmos para agrupamento de descontinuidades em maciços rochosos.

Abstract

Descontinuidade é uma superfície que separa internamente uma massa rochosa de outra. A identificação de grupos de descontinuidades permite identificar importantes parâmetros acerca da estabilidade de maciços rochosos, como mecanismos de ruptura e permeabilidade. Contudo, definir satisfatoriamente tais parâmetros utilizando a interpretação pessoal do diagrama de polos (método clássico) é por vezes insuficiente, visto que esse método depende da experiência do geotécnico e pode ainda levar a interpretações subjetivas. Nesse contexto, diversos autores apresentam o desenvolvimento de métodos numéricos de agrupamento e também métodos de otimização que buscam minimizar os fatores de subjetividade e também atingir bons indicadores de desempenho. Com base nisso é desenvolvido este trabalho que confronta os resultados e desempenho obtidos por métodos de agrupamento determinístico com métodos estocásticos, sendo eles respectivamente: Método Fuzzy K-Means e método K-Particle Swarm Optimization. Como produto, tem-se um compilado dos resultados de cada um dos métodos, com indicadores de desempenho que permitem inferir sobre melhores cenários de aplicação. Além disso, são tratados a complexidade operacional, os parâmetros de ajuste, custo computacional e sobre a identificação de descontinuidades em regiões de fronteira.