Resumen

MOLLER-ACUNA, Patricia-Andrea  y  PINEDA-NALLI, Patricio-Andrés. Inteligência artificial aplicada ao método de Análise Sísmica Retroativa. Rev. Cient. [online]. 2022, n.45, pp.369-377.  Epub 07-Jul-2022. ISSN 0124-2253.  https://doi.org/10.14483/23448350.18556.

Este trabalho apresenta aplicações do método Backward Seismic Analysis (BSA) para tanques de aço de acordo com um banco de dados que compila mais de 382 tanques de aço em operação durante terremotos de subducção: o que ocorreu em Valdivia em 1960, no Chile Central em 1985, em Tocopilla em 2007, o último de grande magnitude registrado no Maule em 2010, no Alasca em 1964 e outros nos Estados Unidos entre 1933 e 1995 (subdutivo e crustal). Muitas das lagoas sem sistemas de ancoragem foram registradas como falhando durante grandes terremotos. Estes foram projetados principalmente com os códigos API 650-E, AWWA-D100 e NZSEE, que propõem procedimentos equivalentes para estimar demandas sísmicas, mas com métodos de projeto diferentes. Durante diferentes conferências, foram avaliadas as causas que originaram as falhas, concluindo que os tanques foram projetados principalmente com a norma API 650-E e não possuíam sistemas de ancoragem. Além disso, os códigos de projeto mais utilizados atualmente não consideram os aspectos relevantes que condicionam a resposta sísmica dos tanques de aço. Este trabalho desenvolve um modelo de previsão baseado nas informações históricas já descritas, capaz de prever com eficiência se uma lagoa apresentará falhas durante um terremoto. Vários algoritmos foram avaliados, verificando-se que o método Random Forest apresenta os melhores resultados. Os resultados obtidos na previsão de falhas de lagoas atingem mais de 90% de eficiência na maioria dos cenários avaliados.

Palabras clave : ancorado; Análise Sísmica Regressiva; aprendizado de máquina; Floresta Aleatória; lago; subducção..

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