Comparativa de los modelos Seed-Idriss y redes neuronales artificiales para la predicción de licuación de suelos

Comparison of Seed-Idriss models and artificial neural networks for soil liquefaction prediction

Resumen

El fenómeno de la licuación de suelos es uno de los grandes problemas en la rama de la ingeniería geotécnica, ello debido principalmente a la pérdida de resistencia al corte en suelos granulares y, en consecuencia, en su capacidad de carga. Por otro lado, se ha ido implementado en diversas ramas de la ingeniería geotécnica el uso de las redes neuronales, la cual aprovechando una gran cantidad de datos históricos puede llegar a generar predicciones de manera muy acertada. La presente investigación plantea una comparación entre ambas metodologías, para lo cual se realizó el entrenamiento de la red neuronal con 180 datos históricos de eventos de licuación, usando los parámetros de esfuerzo total vertical, esfuerzo efectivo vertical, aceleración sísmica, profundidad y número de golpes del ensayo SPT corregido. Los primeros resultados del modelo arrojaron una exactitud del 80.3%, frente al 79% de precisión para la metodología clásica de Seed-Idriss.