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Optimum crumb rubber content for fly ash and stone dust stabilised subgrade: a field study

Este estudo de campo identifica 2% de borracha granulada como a dosagem ideal para o subleito estabilizado com cinza volante e pó de pedra, demonstrando que, embora testes laboratoriais e de campo confirmem um pico de desempenho neste nível, um modelo de aprendizado de máquina sintético de alto desempenho falha em capturar essa realidade física, destacando as limitações das métricas de validação interna na previsão do comportamento real do material.

Autores originais: M Harishkumar, R Samundeswari, Arunraj E, Godson caleb J, Vincent Sam Jebadurai S, G Hemalatha, C Mightraj

Publicado 2026-10-22

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CC BY 4.0

Autores originais: M Harishkumar, R Samundeswari, Arunraj E, Godson caleb J, Vincent Sam Jebadurai S, G Hemalatha, C Mightraj

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

O solo sob nossas estradas, ferrovias e edifícios raramente é apenas terra. É uma mistura complexa de solo, água e ar que deve ser forte o suficiente para suportar o tráfego pesado sem afundar ou rachar. Quando o solo nativo é muito macio, os engenheiros precisam melhorá-lo, um processo conhecido como estabilização. Tradicionalmente, isso significou escavar vastas quantidades de rocha e cascalho para misturar à terra, uma prática que consome recursos naturais e cria uma demanda massiva por materiais de pedreiras. Nos últimos anos, a busca por uma maneira melhor voltou-se para o resíduo. As indústrias produzem quantidades enormes de subprodutos como cinzas volantes, um pó fino resultante da queima de carvão, e pó de pedra, as partículas minúsculas criadas quando as rochas são trituradas. Enquanto isso, as cidades lutam com montanhas de pneus descartados. A ideia de misturar esses materiais de resíduos no solo para torná-lo mais forte é atraente: resolve dois problemas de uma só vez, fortalecendo o solo e desviando o lixo dos aterros sanitários. No entanto, simplesmente jogar resíduos no solo não garante uma estrada melhor. Diferentes materiais comportam-se de maneiras diferentes; alguns endurecem o solo como cimento, enquanto outros agem como borracha, tornando-o mais flexível, mas potencialmente mais fraco. Encontrar o equilíbrio perfeito é difícil porque adicionar demais de uma coisa pode anular os benefícios do restante.

Uma equipe de pesquisadores na Índia partiu para resolver este enigma para um tipo específico de solo encontrado em sua região, conhecido como laterita. Eles queriam encontrar a quantidade exata de borracha de trituração — pequenos pedaços de pneus triturados — que poderia ser misturada com cinzas volantes e pó de pedra para criar a fundação de estrada mais forte possível. A abordagem deles foi única porque não dependeram apenas de modelos computacionais ou suposições de laboratório. Em vez disso, construíram seis seções reais de estrada no campo, cada uma com uma quantidade diferente de borracha misturada, variando de nenhuma até cinco por cento do peso seco total. Eles então testaram essas seções exatamente onde foram construídas, usando dois métodos completamente diferentes para medir quão bem o solo poderia suportar peso. Um método envolvia pressionar uma placa pesada contra o solo para ver o quanto ele afundava, enquanto o outro media quanta força era necessária para empurrar um cone no solo. Esses testes são mecanicamente independentes, o que significa que usam equipamentos diferentes e medem propriedades físicas diferentes, de modo que, se ambos os testes apontassem para a mesma resposta, o resultado seria altamente confiável.

Os pesquisadores descobriram um pico claro de desempenho. Quando adicionaram uma pequena quantidade de borracha, especificamente dois por cento em peso, o solo tornou-se significativamente mais forte. Comparado a uma mistura sem borracha, a mistura de dois por cento podia suportar cerca de dez por cento mais peso e era quase doze por cento mais rígida. Essa melhoria aconteceu porque as minúsculas partículas de borracha preencheram os espaços vazios entre os grãos do solo, ajudando a distribuir a pressão dos veículos de forma mais uniforme sem quebrar a estrutura rígida do solo. No entanto, a história mudou quando adicionaram mais. À medida que o conteúdo de borracha aumentava além de dois por cento, a resistência do solo começava a cair constantemente. Quando atingiram cinco por cento de borracha, o solo era, na verdade, mais fraco do que a mistura sem borracha, suportando cinco por cento menos peso. A borracha tornou-se tão abundante que começou a carregar a carga ela mesma, agindo como um amortecedor macio em vez de um esqueleto forte, o que fez com que os grãos do solo perdessem o contato entre si. Isso confirmou que existe uma quantidade específica e ideal de borracha para este tipo de solo, e adicionar mais não significa melhor desempenho; na verdade, torna a fundação da estrada pior.

Parte deste estudo também foi um olhar crítico sobre como os engenheiros usam modelos computacionais para prever esses resultados. Os pesquisadores construíram um modelo de inteligência artificial sofisticado treinado em um grande conjunto de dados sintéticos — números gerados por um computador para simular milhares de misturas possíveis. Este modelo era muito bom em prever resultados dentro de seus próprios dados gerados, mostrando pontuações de precisão que normalmente convenceriam um pesquisador de que estava pronto para uso. No entanto, quando a equipe testou este modelo contra seus resultados reais de campo, ele falhou completamente. O modelo de computador previu que adicionar borracha simplesmente tornaria o solo mais fraco em uma linha reta, perdendo o pico de desempenho em dois por cento inteiramente. Ele também superestimou a resistência do solo por um fator de oito. A razão para essa falha não foi o modelo de computador em si, mas os dados nos quais ele foi treinado. Os dados sintéticos haviam sido criados usando números de relatórios anteriores que continham erros ocultos, como unidades de medida incorretas e valores que foram calculados em vez de serem realmente medidos. Como o computador aprendeu com esses números falhos, aprendeu os padrões errados. Esta descoberta serve como um poderoso aviso: um modelo de computador pode parecer perfeito no papel e ainda assim estar completamente errado se os dados que o alimentam não forem fisicamente precisos.

O estudo conclui que, para esta combinação específica de materiais, a melhor abordagem é usar uma quantidade modesta de borracha, cerca de dois por cento, misturada com vinte por cento de cinzas volantes e vinte por cento de pó de pedra. Esta receita desvia uma quantidade significativa de resíduos dos aterros sanitários enquanto de fato melhora a estrada. Adicionar mais borracha para desviar ainda mais resíduos seria contraproducente, resultando em uma estrada mais fraca que não atende aos padrões de engenharia. A pesquisa também destaca a importância de verificar os números brutos por trás de qualquer conjunto de dados. Ao reexaminar os registros originais de seu próprio trabalho anterior, a equipe encontrou colunas de dados desalinhadas e unidades incorretas que haviam corrompido silenciosamente seu banco de dados sintético. Seu trabalho demonstra que, embora o uso de resíduos para construir infraestrutura seja um caminho promissor para a sustentabilidade, isso requer testes cuidadosos no mundo real para encontrar os limites precisos onde o resíduo se torna um benefício em vez de um passivo. O solo sob nossos pés é implacável; ele responde à receita exata que lhe damos e, no caso do solo estabilizado com borracha, o ponto ideal é estreito, preciso e facilmente perdido se um confiar apenas na teoria.

Resumo Técnico: Conteúdo Ótimo de Borracha de Pneu para Subleito Estabilizado com Cinza Volante e Pó de Pedra

Definição do Problema
As fundações de pavimentos exigem volumes significativos de material granular extraído de pedreiras. Embora a utilização de resíduos industriais e pós-consumo (cinza volante, pó de pedra e borracha de pneu) ofereça uma via para reduzir essa demanda, o comportamento mecânico de solos com adição de borracha é complexo. Diferente da cinza volante pozzolânica ou do pó de pedra angular, a borracha de pneu é uma inclusão elastomérica que reduz o peso específico e aumenta a compressibilidade. Consequentemente, espera-se que o conteúdo de borracha exiba um "ótimo interno" — uma dosagem na qual a capacidade de carga melhora devido ao preenchimento de vazios e redistribuição de tensões, seguido por um declínio à medida que a fase elastomérica se torna contínua e interrompe o esqueleto do solo. No entanto, a dosagem de transição específica depende da graduação do solo, do tamanho da partícula de borracha e da energia de compactação, tornando difícil a previsão baseada apenas nas propriedades dos constituintes.

Além disso, o design de misturas para estabilização de resíduos depende cada vez mais de modelos substitutos (surrogate models) baseados em dados treinados em corpora sintéticos. Existe uma lacuna crítica na validação desses modelos: as métricas de validação cruzada interna (ex: $R^2$ , RMSE) frequentemente medem a autoconsistência com o gerador sintético, em vez da fidelidade física ao sistema de material real. Este estudo aborda a falta de dosagens ótimas verificadas em campo para subleitos estabilizados com borracha e o potencial de modelos sintéticos mascararem a invalidade física.

Metodologia
A pesquisa empregou um programa experimental em duas etapas:

Triagem Laboratorial: Espécimes em triplicata de um subleito laterítico foram testados para estabelecer uma mistura base. A resistência à compressão simples (UCS) foi medida para diversas combinações de pó de pedra (0–30%) e cinza volante (0–40%). A combinação de 20% de pó de pedra e 20% de cinza volante foi selecionada como a mistura base devido à sua alta resistência média (1,122 MPa) e baixo coeficiente de variação (2,97%).
Construção e Testes de Campo: Seis seções de campo foram construídas sobre a mistura base selecionada, diferenciando-se apenas pelo conteúdo de borracha de pneu (0%, 1%, 2%, 3%, 4% e 5% em peso seco). Cada seção foi caracterizada in situ utilizando dois testes mecanicamente independentes:
- Índice de CBR (California Bearing Ratio): Seguindo a norma IS 2720 (Parte 16), medindo a resposta de carga-penetração.
- Teste de Carga de Placa: Seguindo a norma IS 1888 usando uma placa de 300 mm de diâmetro para determinar o módulo de reação do subleito ( $k$ ).
Protocolo de Verificação de Dados: Antes da análise, todos os valores de campo relatados passaram por um rigoroso protocolo de verificação. Isso incluiu o recálculo de cada quantidade relatada a partir das curvas primárias de carga-penetração e carga-recalque, a verificação da consistência dimensional das unidades e o teste de circularidade (se os valores derivados eram meras correlações de outros valores relatados).
Auditoria do Modelo Substituo (Surrogate Model): Um modelo de conjunto empilhado (combinando Ridge, Random Forest, XGBoost, LightGBM e MLP com um corretor de resíduo de Processo Gaussiano) foi treinado em um corpus sintético de 800 registros descrevendo o mesmo sistema de material. Este modelo foi então avaliado nos parâmetros específicos da mistura de campo para testar se o corpus sintético, e o modelo treinado sobre ele, poderiam reproduzir o fenômeno físico de um ótimo interno.

Principais Resultados

Desempenho de Campo: Tanto os testes de CBR quanto os de carga de placa resolveram um ótimo interno idêntico em 2% de borracha de pneu. Nesta dosagem, o CBR aumentou 10,9% e o módulo de reação do subleito aumentou 11,9% em relação à mistura base sem borracha. Além de 2%, ambos os índices declinaram monotonicamente. Com 5% de borracha, o CBR caiu 5,1% abaixo da mistura base, confirmando que o excesso de borracha é prejudicial.
Discrepância entre o Modelo Substituo e o Corpus: O modelo substituo, que alcançou altos escores de $R^2$ de validação cruzada aninhada (0,934 para UCS, 0,939 para CBR, 0,888 para módulo resiliente) no corpus sintético, falhou em reproduzir o comportamento físico medido quando avaliado no design de mistura de campo. Ele previu um declínio monotônico no desempenho através da faixa de 0–5% de borracha, não resolvendo nenhum ótimo interno. Além disso, superestimou o CBR de campo por um fator de 8,1. O estudo conclui que a deficiência reside no próprio corpus sintético, que foi gerado a partir de valores previamente relatados contendo erros, e não na arquitetura ou capacidade de ajuste do modelo.
Análise de Proveniência do Corpus: A discrepância foi rastreada até a fonte de geração do corpus sintético. O corpus reproduziu valores de resistência à compressão e módulo resiliente previamente relatados (que continham erros de rotulagem de unidade e de cálculo) dentro de 4%, mas divergiu significativamente do índice de bearing ratio, indicando que o corpus foi gerado a partir de valores relatados falhos, em vez de medições físicas independentes.
Achados de Verificação: O protocolo de verificação de dados identificou quatro erros específicos nos registros de origem utilizados no estudo:
1. Uma unidade dimensionalmente incorreta para o módulo de reação do subleito ( $kN/cm^2$ em vez de $kN/cm^3$ ).
2. Uma coluna de carga desalinhada nos dados de CBR da Mistura C.
3. Um resultado de carga de placa para a Mistura A que não podia ser derivado de seus próprios dados tabulados.
4. Um módulo resiliente que era uma correlação direta do CBR (via IRC:37), em vez de uma medição independente.

Significância e Alegações
O artigo afirma que sua principal contribuição é o estabelecimento experimental de um ótimo interno para a borracha de pneu em um subleito laterítico específico estabilizado com cinza volante e pó de pedra, verificado por dois testes de campo independentes. Este achado desafia a suposição de que a adição de resíduos é sempre benéfica, demonstrando que os objetivos de sustentabilidade (desvio de resíduos) devem ser limitados por limites de desempenho de engenharia.

Em segundo lugar, o estudo fornece uma crítica metodológica à modelagem substituta (surrogate modeling) na geotecnia. Ele demonstra que altos escores de validação interna em um corpus sintético não são diagnósticos de validade física. Um modelo pode ser estatisticamente robusto, mas fisicamente errado se os dados de treinamento (o corpus) herdarem erros ou carecerem de características físicas críticas (como a posição de um ótimo ou o sinal de um gradiente). Os autores argumentam que a validação deve incluir medições físicas "retidas" (held-out) que o gerador nunca viu.

Finalmente, o artigo enfatiza a necessidade de protocolos de reprodutibilidade. Ele afirma que verificações simples — como o recálculo de valores derivados a partir de curvas primárias e a verificação da consistência dimensional — são baratas, gerais e essenciais para evitar a propagação silenciosa de erros em futuros conjuntos de dados e modelos. O estudo conclui que, para este sistema de material específico, a borracha de pneu deve ser dosada em aproximadamente 2% para maximizar o benefício de engenharia, enquanto dosagens mais altas comprometem a integridade estrutural, apesar do aumento no desvio de resíduos.

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