Resumo:
Este estudo avalia a aplicação de técnicas de Machine Learning, com ênfase na regressão múltipla, para definir níveis de controle estatístico spara piezômetros e medidores de nível d’água em barragens de sedimentos e rejeitos. A pesquisa desenvolve um método que utiliza dados históricos de instrumentação e variáveis ambientais para gerar limites de controle dinâmicos e automatizados, superando as limitações dos métodos tradicionais. Analisa-se como as previsões dos modelos podem apoiar a tomada de decisões de engenheiros geotécnicos, aprimorando o monitoramento e a segurança das estruturas. A abordagem visa um sistema de alerta robusto e adaptativo para a detecção precoce de anomalias e prevenção de desastres.
Referência:
SILVA, Bernardo Emanuel Lopes; SALES, Elisa Morandé. Definição de níveis de controle de instrumentação com técnica de regressão múltipla. Estratégias & Soluções, Resumo Executivo 30 jan., 2026. [on-line]
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