IA y resistencia al corte: un nuevo enfoque para la prevención de fallos

En ingeniería geotécnica y minera, la resistencia al corte representa la capacidad del material para resistir la deformación y la falla. Define el límite entre la estabilidad y el movimiento, rigiendo el comportamiento de taludes, excavaciones y presas de relaves.

Según el criterio de Mohr-Coulomb , la resistencia al corte (τ\tauτ) se puede expresar como:

τ=c+σ′tan(ϕ)

donde c es la cohesión, 𝜎 es la tensión normal efectiva y ϕ es el ángulo de fricción interna

Estos parámetros rara vez se mantienen constantes en condiciones de campo. Los cambios en la presión de poro, la redistribución de tensiones o la composición del material pueden alterar rápidamente la resistencia al corte disponible. Cuando estos cambios pasan desapercibidos, se pierde el equilibrio entre las fuerzas impulsoras y las resistentes, lo que a menudo resulta en movimientos repentinos de laderas o fallas estructurales.

De las mediciones estáticas a la comprensión en tiempo real

Tradicionalmente, los ingenieros han recurrido a pruebas de laboratorio, como experimentos triaxiales o de corte directo, para definir los parámetros de resistencia al corte. Si bien son esenciales para el diseño, estos métodos solo capturan un punto en el tiempo y condiciones idealizadas. En campo, el suelo y los relaves están sujetos a variaciones continuas debido a factores ambientales, etapas de construcción e influencias hidráulicas.

La Inteligencia Artificial (IA) está cambiando la forma en que se interpreta esta información. Al integrar datos de monitoreo —de instrumentos como piezómetros, inclinómetros o sistemas de radar— con modelos numéricos , la IA puede realizar un retroanálisis continuo del comportamiento del terreno.

Este proceso actualiza dinámicamente los parámetros de resistencia al corte (cohesión y ángulo de fricción) para reflejar el rendimiento real en campo, en lugar de suposiciones teóricas. La resistencia al corte se convierte en un parámetro dinámico que evoluciona con las condiciones del terreno y ofrece una representación más realista de la estabilidad a lo largo del tiempo.

Lecciones de fracasos del mundo real

Las recientes fallas de taludes y terraplenes en todo el mundo han demostrado la rapidez con la que la estabilidad puede deteriorarse cuando los cambios en la resistencia al corte pasan desapercibidos. En muchos casos, la acumulación gradual de presión de poro o la pérdida de confinamiento redujeron la resistencia efectiva mucho antes de que la deformación fuera visible.

Si se hubiera implementado el retroanálisis basado en IA y la integración de datos en tiempo real , se podrían haber detectado con antelación cambios sutiles en la tensión efectiva o el desplazamiento. Las alertas predictivas habrían permitido a los ingenieros intervenir antes de que se produjera una falla. Estos eventos subrayan la importancia de la evaluación continua y el papel de la IA en la traducción de datos a la previsión.

Prevención inteligente mediante la integración de datos

La plataforma DAARWIN implementa este enfoque basado en IA para la gestión de la estabilidad. Al integrar continuamente datos de monitoreo y vincularlos con modelos físicos, los ingenieros pueden:

• Detectar reducciones incipientes de fuerza mucho antes que la inestabilidad.

• Actualice los factores de estabilidad dinámicamente a medida que evolucionan las condiciones del campo.

• Reduzca la incertidumbre alineando los modelos con el rendimiento en tiempo real.

  
  

En proyectos de minería e infraestructura, esta integración representa un cambio decisivo: del análisis reactivo después de una falla al control predictivo y preventivo basado en el aprendizaje continuo desde el terreno.

La nueva era de la evaluación de la estabilidad

La combinación de los fundamentos de la resistencia al corte y la inteligencia artificial marca una nueva etapa en la ingeniería geotécnica. En lugar de basarse en suposiciones estáticas, los ingenieros ahora pueden interpretar y anticipar cómo evoluciona la resistencia bajo tensiones y condiciones ambientales cambiantes.

Esta capacidad redefine la evaluación de la estabilidad: transforma mediciones aisladas en comprensión continua y fallas imprevistas en eventos prevenibles.

Con plataformas como DAARWIN , la industria se acerca a un futuro donde el comportamiento del suelo no solo se mide, sino que se comprende en tiempo real , lo que garantiza diseños más seguros, más eficientes y más resistentes.

Descubra cómo DAARWIN integra IA y monitoreo en tiempo real para actualizar continuamente la resistencia al corte y mejorar el análisis de estabilidad: https://www.saalg.com/real-time-backanalysis

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