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Characterisation of Spatial Variability of Lacustrine Clay via Penetrometer Tests: A Case Study from Southern Brazil

Este estudio caracteriza la variabilidad espacial de un depósito de arcilla lacustre blanda en el sur de Brasil utilizando diversos ensayos de penetrómetro y la teoría de campos aleatorios, confirmando la aplicabilidad de los penetrómetros de flujo completo para derivar parámetros estadísticos esenciales para el diseño geotécnico basado en la confiabilidad.

Autores originales: André Luis Meier, Gracieli Dienstmann, Mariana Alher Fernandes, Jonatas Sosnoski

Publicado 2026-08-10

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CC BY 4.0

Autores originales: André Luis Meier, Gracieli Dienstmann, Mariana Alher Fernandes, Jonatas Sosnoski

Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo

Imagina el suelo bajo nuestros pies no como un bloque de roca sólido e inalterable, sino como una esponja gigante y blanduzca que ha estado bajo la lluvia durante miles de años. En el mundo de la construcción —rascacielos, puentes y carreteras— los ingenieros tienen que saber exactamente cómo se comporta esta esponja. Pero aquí está lo complicado: la esponja no es igual en todas partes. Un punto puede ser súper blando, mientras que el punto justo al lado puede ser un poco más firme. Esta naturaleza "ondulante" del suelo se llama variabilidad espacial.

Para entender esto, los científicos utilizan un concepto llamado teoría de campos aleatorios. Piensa en ello como intentar predecir el clima. Sabes la tendencia general (suele hacer más calor en verano), pero la temperatura real en cualquier día dado fluctúa. En el suelo, la "tendencia" es cómo el terreno se vuelve más duro a medida que se profundiza, pero las "fluctuaciones" son los pequeños bultos y depresiones aleatorios en la resistencia que ocurren simplemente por la forma en que se formó la tierra. Para medir estas fluctuaciones, los ingenieros utilizan herramientas especiales llamadas penetrómetros. Son como agujas gigantes de alta tecnología que se presionan en el suelo para sentir cuánta resistencia encuentran. La distancia sobre la cual el suelo se siente "similar" antes de cambiar se llama escala de fluctuación. Si cometes un error con este cálculo, tu edificio podría hundirse o agrietarse; si lo haces bien, puedes diseñar cimentaciones que sean seguras y eficientes.

La gran historia del detective del suelo: Probando las "agujas"

En el sur de Brasil, específicamente en un lugar llamado Tubarão, hay un depósito de arcilla blanda formada en un lago. Es el tipo de suelo que pone nerviosos a los ingenieros porque es blanduzco e impredecible. Un equipo de investigadores decidió jugar a ser detectives con esta arcilla para ver si podían mapear sus "ondulaciones" con mayor precisión. Querían comparar la forma antigua de medir el suelo con algunos dispositivos nuevos y brillantes.

La herramienta de la vieja escuela es el piezocono (CPTu). Imagina una punta con forma de cono en un palo largo que se empuja en el suelo. Mide qué tan difícil es empujar el cono. Ha sido el estándar de oro durante mucho tiempo. Pero los investigadores tenían curiosidad por dos herramientas más nuevas: el piezoball (que tiene una punta redonda, en forma de bola) y el piezo-T (que tiene una punta plana, en forma de T). Estas nuevas herramientas están diseñadas para "fluir" a través del suelo de manera más suave, como una pelota rodando por el agua, en lugar de excavar como un cono. La gran pregunta era: ¿Nos cuentan estas nuevas herramientas la misma historia sobre la aleatoriedad del suelo que el viejo cono?

El experimento: Empujar, medir y calcular

El equipo fue a dos sitios cercanos en Tubarão y empujaron estas tres herramientas diferentes en el suelo siete veces en total. Bajaron unos 10 a 13 metros (aproximadamente la altura de un edificio de cuatro plantas). Mientras empujaban, registraban la resistencia: el "retroceso" que el suelo les daba.

Pero los datos brutos son desordenados. El suelo se vuelve naturalmente más duro a medida que profundizas, tal como un colchón se vuelve más firme cuanto más lo comprimes. Para ver las reales ondulaciones aleatorias, el equipo tuvo que hacer algo de "magia matemática". Eliminaron la tendencia predecible de endurecerse con la profundidad, dejando solo el ruido aleatorio. Luego verificaron si este ruido sobrante era "estacionario", que es una forma elegante de preguntar: "¿Es la aleatoriedad constante, o está cambiando de opinión?". Utilizaron una prueba estadística llamada tau de Kendall para asegurarse de que los datos se estuvieran comportando correctamente.

Una vez que los datos estuvieron limpios, intentaron ajustarlos en cuatro modelos matemáticos diferentes (piensa en ellos como diferentes formas de curvas) para ver cuál describía mejor la "memoria" del suelo. Querían encontrar la escala de fluctuación: ¿qué tan lejos tienes que estar antes de que el suelo se sienta totalmente diferente?

Lo que encontraron: Las nuevas herramientas pasan la prueba

Los resultados fueron sorprendentemente consistentes. Aquí está la primicia:

Las nuevas herramientas funcionan: Las herramientas piezoball y piezo-T dieron resultados muy similares a los del viejo piezocono. Aunque las nuevas herramientas sentían menos resistencia al empujar en el suelo (la bola y la forma de T se deslizan más fácilmente que el cono), cuando calcularon la resistencia real del suelo, los números coincidieron perfectamente.
La "memoria" del suelo: Los investigadores descubrieron que la "memoria" del suelo (la escala de fluctuación) oscilaba entre 0.12 y 0.43 metros. Esto significa que si te mueves solo unos pocos centímetros o un pie en el suelo, la resistencia del suelo podría cambiar significativamente. Esto encaja perfectamente con lo que sabemos sobre las arcillas blandas de todo el mundo.
El mejor modelo matemático: Cuando intentaron ajustar los datos a una curva, el modelo exponencial simple (SNX) fue el ganador en la mayoría de las pruebas. Fue el mejor en describir cómo se comportaba la aleatoriedad del suelo.
Menos ruido, más señal: Uno de los hallazgos más interesantes fue que las nuevas herramientas de flujo completo (la bola y la T) parecían tener menos "ruido" o dispersión en sus datos. Los resultados del piezocono eran un poco más erráticos, mientras que las nuevas herramientas daban una imagen más ajustada y consistente de la resistencia del suelo.
La forma de los datos: Cuando observaron la distribución de la resistencia del suelo, no se parecía a una curva de campana perfecta (la distribución "normal"). En cambio, estaba un poco sesgada, y la distribución de Weibull fue el mejor ajuste matemático para describir los datos.

Por qué esto es importante

Este estudio sugiere que no tenemos que limitarnos solo a las viejas herramientas con forma de cono. Las nuevas herramientas en forma de bola y de T son igual de buenas para mapear la aleatoriedad oculta de la arcilla blanda, e incluso podrían ser más fiables porque parecen tener menos "temblores" en sus mediciones.

Los investigadores advierten que, aunque esto funciona de maravilla para este tipo específico de arcilla lacustre en Brasil, no se pueden simplemente copiar y pegar estos números en un tipo de suelo diferente en otro país sin verificar primero. Pero para los ingenieros que diseñan sobre suelos blandos y maleables, esto es un gran paso adelante. Significa que tienen más herramientas en su caja de herramientas para averiguar exactamente cómo se comportará el terreno, lo que conduce a edificios más seguros y más inteligentes. El estudio confirma que estos nuevos dispositivos están listos para su uso principal en el mundo de la ingeniería geotécnica.

Resumen Técnico: Caracterización de la Variabilidad Espacial de Arcillas Lacustres mediante Ensayos de Penetrómetro

Planteamiento del Problema
La variabilidad inherente del suelo, derivada de los procesos de formación geológica, representa una fuente primaria de incertidumbre aleatoria en la ingeniería geotécnica. Si bien el ensayo de penetración de cono piezocone (CPTu) es ampliamente utilizado para caracterizar esta variabilidad mediante la teoría de campos aleatorios, la aplicación de penetrómetros de flujo completo —específicamente los dispositivos piezoball y piezo-T— para el análisis de la variabilidad espacial permanece mayormente inexplorada. Además, el preprocesamiento riguroso de los perfiles de sondeo, incluyendo la eliminación de tendencias y la verificación de la estacionariedad, suele ser inconsistente en la práctica, lo que podría comprometer la fiabilidad de los parámetros estadísticos estimados, como la escala de fluctuación ( $\delta$ ). Este estudio aborda la brecha en la caracterización de depósitos de arcilla lacustre blanda utilizando penetrómetros de flujo completo y compara sus descriptores de variabilidad espacial frente a los datos convencionales de CPTu.

Metodología
El estudio utilizó una base de datos de siete sondeos in situ realizados en dos sitios adyacentes en Tubarão, sur de Brasil, que comprenden un depósito de arcilla lacustre blanda, de consistencia normal a ligeramente sobreconsolidada. El conjunto de datos incluyó:

Dos ensayos de piezocone convencional (CPU) (SC1, MC1).
Cuatro ensayos de piezoball (SB1, SB2, MB1, MB2).
Un ensayo de piezo-T (ST1).

La metodología siguió un marco riguroso basado en la teoría de campos aleatorios (RFT):

Preprocesamiento de Datos: Los perfiles se segmentaron basándose en los índices de tipo de comportamiento del suelo ( $I_{C,RW}$ ). Se eliminó una tendencia polinómica lineal de los datos de resistencia a la penetración para aislar el componente residual estacionario.
Verificación de la Estacionariedad: La estacionariedad de los residuales libres de tendencia se verificó mediante la prueba tau de Kendall con un nivel de confianza del 95%.
Modelado de Autocorrelación: La escala de fluctuación vertical ( $\delta_v$ ) se estimó utilizando la función de autocorrelación de muestra (SAF). Se ajustaron cuatro modelos de autocorrelación teórica (TAM)—exponencial simple (SNX), exponencial cuadrática (SQX), exponencial de coseno (CSX) y de segundo orden de Markov (SMK)—a los datos. Para asegurar la robustez, se evaluaron tres criterios diferentes para el número máximo de rezagos ( $m$ ): $m=12$ , $m=\sqrt{n}+10$ y $m=n/4$ .
Análisis Probabilístico: La variabilidad inherente de la resistencia al corte no drenada ( $S_u$ ) se caracterizó ajustando cuatro funciones de densidad de probabilidad (Normal, Log-normal, Gamma y Weibull) a los conjuntos de datos agrupados. El ajuste de bondad se evaluó mediante gráficos Q–Q, coeficientes de correlación de Pearson y el Error Cuadrático Medio (RMSE).
Calibración de Parámetros: Se aplicaron factores de capacidad de carga específicos del sitio ( $N_{kt}=15.5$ , $N_b=13.0$ , $N_t=11.8$ ) para convertir la resistencia a la penetración en estimaciones de resistencia al corte no drenada.

Resultos Clave

Correlación Espacial: El modelo exponencial simple (SNX) proporcionó el mejor ajuste para la mayoría de los perfiles de resistencia a la penetración, con valores de $R^2$ entre 0.94 y 1.00. La escala de fluctuación vertical ( $\delta_v$ ) estimada para la resistencia a la penetración osciló entre 0.12 m y 0.43 m. Estos valores son consistentes con los rangos reportados para arcillas marinas y lacustres a nivel mundial, pero se sitúan en el extremo inferior del espectro, probablemente debido al número limitado de perfiles (siete) en comparación con bases de datos internacionales más extensas.
Comparación de Penetrómetros: Aunque los penetrómetros de flujo completo (piezoball y piezo-T) exhibieron una menor resistencia de penetración media que el CPTu debido a los diferentes mecanismos de interacción suelo-sonda, los perfiles de resistencia al corte no drenada ( $S_u$ ) derivados fueron altamente consistentes en todos los tipos de ensayo tras aplicar los factores de capacidad de carga específicos.
Métricas de Variabilidad: Los penetrómetros de flujo completo demostraron una menor dispersión de datos. El coeficiente de variación (COV) para la $S_u$ derivada de los ensayos piezo-T (32.3%) y piezoball (37.4%) fue menor que el del CPTu (41.4%), lo que sugiere una menor sensibilidad a las imprecisiones de medición en la presión de poros y la resistencia a la penetración.
Ajuste de Distribución: La distribución Weibull proporcionó el mejor ajuste para los conjuntos de datos agrupados en todos los tipos de penetrómetro, seguida de cerca por la distribución Normal. La capacidad de la distribución Weibull para capturar la naturaleza sesgada a la derecha de los datos de resistencia a la penetración resultó en los valores de RMSE más bajos.

Significancia y Reivindicaciones
El artículo afirma proporcionar la primera evaluación de la aplicabilidad de los penetrómetros de flujo completo (piezoball y piezo-T) para la caracterización de la variabilidad espacial en arcillas blandas brasileñas. El estudio demuestra que:

Los penetrómetros de flujo completo son herramientas viables para caracterizar la variabilidad local en depósitos de arcilla blanda, obteniendo estimaciones de $S_u$ consistentes con el CPTu convencional cuando se utilizan factores específicos del sitio.
El preprocesamiento riguroso, incluyendo la eliminación de tendencias y la verificación de la estacionariedad, es fundamental para un análisis de campo aleatorio fiable.
La elección del modelo de autocorrelación teórica influye significamente en la escala de fluctuación estimada; por lo tanto, la selección del modelo debe evaluarse cuidadosamente en lugar de asumirse.
Los parámetros estadísticos derivados ( $\delta_v$ , COV y PDF) ofrecen entradas útiles para el diseño geotécnico basado en la fiabilidad y los análisis estocásticos bajo condiciones de suelo similares.

Los autores mantienen una postura modesta, señalando que, si bien los hallazgos son representativos para el depósito específico de Tubarão, la extrapolación a otros contextos geológicos requiere investigaciones complementarias específicas del sitio. El estudio enfatiza que el conjunto de datos limitado (siete sondeos) exige precaución al generalizar los parámetros estadísticos sin una validación adicional.

La gran historia del detective del suelo: Probando las "agujas"

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