Categoria: Geotecnica

Provini che si disturbano facilmente, prove di laboratorio con risultati largamente dispersi: la caratterizzazione geotecnica del suolo solfidico si scontra da sempre con la natura stessa del materiale. Su questa criticità interviene uno studio pubblicato su Geotechnics (MDPI, volume 6, articolo 34, doi: 10.3390/geotechnics6020034), firmato da Nelson García, Per Gunnvard, Tan Manh Do e Jan Laue, in cui viene verificata l’applicabilità del metodo di deposizione in slurry, nella variante modificata, per ricostituire campioni omogenei e ripetibili di questo terreno organico.

Perché si punta al riutilizzo in sottofondo

Il suolo solfidico è un terreno organico contraddistinto da un elevato contenuto d’acqua e da scarse proprietà geotecniche. Il problema non è solo di natura meccanica. Quando il materiale viene excavato, si ossida e trasforma in un rischio ambientale, con rilascio di metalli per lisciviazione e formazione di drenaggi acidi.

Per questo motivo la ricerca si sta orientando verso strategie alternative allo scavo, con lo sviluppo di metodi che consentano di impiegare quantità crescenti di suolo solfidico come materiale di sottofondo. Un approccio che richiede però una conoscenza meccanica del materiale sufficientemente affidabile, e qui nasce la difficoltà.

Disturbo dei provini e dispersione dei dati

Caratterizzare con precisione il suolo solfidico è un’operazione complessa. Le proprietà intrinseche del materiale lo rendono particolarmente suscettibile al disturbo del provine, con una conseguenza diretta sulla qualità dei dati: una grande dispersione nei risultati delle prove geotecniche di laboratorio.

Per contenere questo effetto, una parte della caratterizzazione può essere condotta su campioni ricostituiti. La condizione è che i provini ricostituiti siano confrontabili con quelli indisturbati, sia in termini di proprietà iniziali sia di risposta meccanica. È esattamente il punto verificato dallo studio.

Il metodo di deposizione in slurry e il protocollo di verifica

La ricerca esplora l’applicabilità del metodo di deposizione in slurry per produrre campioni di suolo solfidico che rispondano a tre requisiti: omogeneità, ripetibilità e rappresentatività rispetto al materiale reale. La valutazione è stata condotta per confronto, mettendo a sistema i provini ricostituiti con quelli indisturbati su due piani distinti.

• le proprietà iniziali di indice, verificate in fase di caratterizzazione di base;
• il comportamento in prova triassiale, con particolare riferimento alla risposta non drenata e alla linea di stato critico ricavata.

Proprietà indice e risposta triassiale a confronto

Sul fronte delle proprietà indice, i campioni ricostituiti hanno riprodotto con precisione e accuratezza i risultati medi dei provini indisturbati. Un esito rilevante, perché indica che il metodo di deposizione riesce a ricreare condizioni iniziali coerenti con quelle del materiale in situ, senza introdurre sistematiche aggiuntive.

Anche il confronto in prova triassiale ha dato esiti favorevoli. Il comportamento non drenato dei campioni ricostituiti è risultato comparabile con quello dei provini indisturbati, e la stessa comparabilità è emersa per la linea di stato critico derivata dalle prove. In prova triassiale drenata, invece, nessuno dei due tipi di campione ha raggiunto lo stato critico.

Implicazioni per la pratica di laboratorio

La conclusione dello studio è diretta: il metodo di deposizione in slurry si presta in modo adeguato alla ricostituzione di campioni di suolo solfidico. Per chi opera nella caratterizzazione geotecnica di materiali problematici, il risultato conferma la strada indicata dalla ricerca, ossia la possibilità di fondare una parte della campagna sperimentale su provini ricostituiti, riducendo la dispersione che rende spesso difficoltosa l’interpretazione dei dati su questo tipo di terreno.

Resta aperto il quadro più ampio, quello dello sviluppo di metodi per un impiego del suolo solfidico come materiale di sottofondo in alternativa allo scavo. Disporre di provini ripetibili in laboratorio è un passaggio necessario perché tale sviluppo possa poggiare su basi sperimentali solide.

Una sottostima del 12,45% oppure una sovrastima del 20,58%. Sono gli scostamenti che la stima della resistenza al fusto di un palo gettato in opera nel permafrost può accumulare rispetto alla resistenza di picco misurata quando la previsione si basa sulle condizioni del terreno prima della gettata. A quantificarli è la campagna sperimentale di Zhilong Zhang, Tengbo Yu, Xuejun Liu e Jiyang Zhang, pubblicata sulla rivista Infrastructures (doi: 10.3390/infrastructures11080282).

La pratica corrente prevede di stimare la resistenza al fusto a partire dal contenuto di umidità iniziale e dai parametri di resistenza del suolo congelato ricavati dalle indagini geognostiche. L’ipotesi che quello stato resti rappresentativo dopo il getto non è scontata, ed è proprio il nodo affrontato dalla ricerca.

Il calore di idratazione perturba il terreno congelato

La presa del calcestruzzo rilascia calore e innalza la temperatura del suolo attorno al palo: un anello di terreno scongela e, al raffreddamento successivo, ricongela. In questo doppio passaggio l’acqua non congelata migra e si ridistribuisce, così che lo stato dell’interfaccia palo-terreno al termine del processo non coincide più con quello caratterizzato in fase di indagine. La resistenza al fusto misurata può di conseguenza allontanarsi dalla previsione di progetto costruita sulle condizioni iniziali.

Taglio diretto, modelli in scala ridotta e prove di compressione

L’impianto sperimentale articola l’analisi su tre livelli complementari. Le prove di taglio diretto in laboratorio, eseguite sull’interfaccia tra calcestruzzo e suolo congelato, isolano l’effetto del contenuto di umidità iniziale sulla resistenza al taglio. Seguono prove su modelli in scala ridotta di segmenti palo-terreno, impostate secondo criteri di ingegneria, che restituiscono il campo di temperatura attorno al palo e la distribuzione dell’umidità a fine prova al variare della stratificazione e dell’umidità iniziale. Chiude il programma una serie di prove di compressione verticale sul palo, destinate a quantificare la variazione della resistenza al fusto.

Resistenza al taglio: massimo con umidità al 30%

Il primo elemento che emerge è la non linearità della relazione tra contenuto di umidità e resistenza al taglio dell’interfaccia. Al crescere dell’umidità la resistenza aumenta fino a un contenuto del 30%, oltre il quale tende a diminuire. Il picco coincide dunque con quel valore.

Campo termico e migrazione dell’acqua attorno al palo

Nel modello, l’innalzamento di temperatura del terreno dipende congiuntamente dalla stratificazione e dal contenuto di umidità iniziale: gli strati più umidi mostrano incrementi di picco minori. Nella zona adiacente al palo, la differenza massima di temperatura di picco tra strati a diversa umidità si attesta intorno al 10,8%.

Più articolata è la dinamica dell’acqua durante lo scongelamento e il ricongelamento, governata insieme dal gradiente termico e dalle condizioni di umidità dei vari strati. Sotto l’azione combinata di gradienti di temperatura, effetti capillari e succzione da congelamento, l’acqua non congelata si sposta verso le zone più fredde o verso gli strati più poveri di umidità. Il risultato è un impoverimento di umidità in adiacenza del palo, accompagnato da zone di arricchimento localizzato.

Dalla ridistribuzione dell’umidità alla resistenza al fusto

Le prove di compressione verticale traducono questi fenomeni in termini di capacità. Per il modello del Gruppo A, la stima condotta sullo stato iniziale sottostima la resistenza di picco al fusto misurata del 12,45%. Sul modello stratificato B1 il segno si inverte: la stima iniziale eccede il valore misurato del 20,58%.

Per ricondurre la resistenza locale dell’interfaccia all’umidità effettivamente presente dopo la gettata viene introdotto un coefficiente equivalente di tipo aggregato, di carattere preliminare, ( k_{eq} ), che mette in relazione il contenuto di umidità con la resistenza locale equivalente dell’interfaccia. Inserendo nel calcolo la distribuzione dell’umidità misurata a fine prova nella zona vicino al palo, lo scostamento relativo scende dal 12,45% al 7,36% per il Gruppo A e dal 20,58% al 9,66% per B1.

Per chi verifica fondazioni in terreni congelati, la sequenza conta più del singolo numero: il calore di presa altera l’umidità all’interfaccia, la ridistribuzione dell’acqua modifica la resistenza al fusto e la stima fondata sullo stato iniziale può errare in entrambe le direzioni. Aggiornare la distribuzione dell’umidità con ( k_{eq} ) riduce sensibilmente lo scostamento, senza però azzerarlo.

L’energia di un terremoto non si trasferisce integralmente al meccanismo di scivolamento di un versante: solo una parte di essa partecipa davvero al moto. È attorno a questa partizione energetica che si costruisce il metodo Newmark energetico messo alla prova da Takaji Kokusho con Tomohiro Ishizawa, Jiro Mori e Michinori Mizuhara, capace di restituire lo spostamento permanente del pendio \( \delta \) senza eseguire le simulazioni numeriche nel dominio del tempo richieste dall’impostazione classica.

La relazione unica tra spostamento ed energia di scivolamento

Il fondamento dell’impostazione è una proprietà peculiare degli spostamenti di pendio: \( \delta \) e l’energia \( E_{eq} \), ossia la quota di energia sismica che contribuisce al moto di scivolamento, sono legati da una relazione unica, valida a prescindere dalle caratteristiche del moto in ingresso. Forma dell’accelerogramma, durata e contenuto frequenziale non entrano quindi come variabili esplicite del calcolo dello spostamento.

La relazione unica lega però lo spostamento all’energia di scivolamento, non all’energia complessiva dell’onda sismica in ingresso, indicata con \( E_I \). Il nodo della valutazione si sposta così altrove: stabilire quanta parte dell’energia del sisma si converta effettivamente nell’energia \( E_{eq} \) che alimenta il meccanismo di scivolamento.

Dieci registri scalati a gradini su pendio infinito

La risposta arriva dalla campagna di analisi condotta sullo schema del pendio infinitamente lungo, sollecitato da dieci registri sismici tra loro diversi, ciascuno riprodotto con ampiezze scalate a gradini. All’aumentare dell’energia del moto in ingresso \( E_I \), il rapporto \( E_{eq}/E_I \) non resta costante: raggiunge un picco ben individuabile e successivamente decresce in modo monotonico. Cresce l’energia totale del sisma, ma oltre il picco la frazione che finisce nello scivolamento si riduce progressivamente.

La frequenza prevalente condiziona il picco

Dove ricada il picco, e con quale valore, dipende in misura marcata dalla frequenza prevalente \( f_p \) dei moti considerati. I valori massimi del rapporto e i corrispondenti livelli di \( E_I \) variano infatti al variare di \( f_p \), in coerenza con quanto osservato nelle analisi a onde armoniche. La banda frequenziale del moto diventa così un parametro del calcolo, a fianco dell’energia: a parità di \( E_I \), la conversione verso \( E_{eq} \) non è identica per moti con frequenze prevalenti differenti.

Un abaco per aggirare le simulazioni nel dominio del tempo

I risultati confluiscono in un abaco di progetto unificato, che correla \( E_{eq}/E_I \) con \( E_I \) incorporando \( f_p \) e i parametri del pendio. Gli input richiesti sono due sole grandezze: l’energia del moto sismico in ingresso e la frequenza prevalente. Entrambe possono essere determinate dai moti di progetto oppure stimate empiricamente a partire dalla magnitudo del terremoto e dalla distanza dalla sorgente sismica.

Con questi elementi, lo spostamento \( \delta \) si ricava direttamente dal diagramma, senza passare per le simulazioni numeriche nel dominio del tempo che i metodi Newmark convenzionali impongono per ogni singolo moto di analisi.

Zonizzazione sismica e pericolosità su scala regionale

Quando gli input derivano da magnitudo e distanza sorgentiva, il metodo si presta a elaborazioni che vanno oltre il singolo opera. Gli autori lo raccomandano per la zonizzazione sismica e per la mappatura della pericolosità nelle regioni montuose e collinari, come supporto operativo per le autorità regionali e per i pianificatori di infrastrutture.

Lo studio, Unified Evaluation of Slope Displacements Using Energy-Based Newmark Method for Arbitrary Earthquake Motions, è pubblicato sulla rivista Geotechnics ed è consultabile con il DOI 10.3390/geotechnics6020037.

Una revisione critica delle applicazioni dei Large Language Models (LLM) nell’ingegneria geotecnica è stata pubblicata sulla rivista Geotechnics (MDPI), Vol. 6, articolo 38. Il lavoro, intitolato Application of Large Language Models in Geotechnical Engineering: A Movement Towards Safe and Sustainable Future e firmato da Kaustav Chatterjee, Mohak Desai e Joshua Li, traccia lo stato dell’arte di questa classe di modelli applicata alla disciplina: ambiti di intervento, pratiche correnti e capacità utilizzabili nel lavoro professionale (doi: 10.3390/geotechnics6020038).

Il contesto: la transizione data-driven della geotecnica

Gli autori collocano gli LLM nel cambiamento di paradigma avviato negli ultimi due decenni e trainato dai progressi nella sensoristica, nelle comunicazioni e nelle tecniche basate sui dati. Secondo la ricostruzione del paper, questi sviluppi hanno accresciuto sicurezza e affidabilità delle infrastrutture geotecniche attraverso il monitoraggio in tempo reale e il processo decisionale automatizzato. In questo filone gli LLM emergono come la classe più recente di tecniche data-driven orientate alla valutazione automatizzata del rischio delle infrastrutture geotecniche.

Come il paper qualifica gli LLM

Nella descrizione fornita dagli autori, gli LLM sono modelli di deep learning avanzati, diffusamente impiegati per tre funzioni: risolvere problemi numerici complessi, analizzare grandi volumi di dati e generare linguaggio umano. È la combinazione tra capacità di calcolo su problemi tecnici e produzione di testo in linguaggio naturale a costituire, nella lettura del paper, il presupposto del loro impiego nell’automazione di processi dell’ingegneria geotecnica.

Cinque ambiti di applicazione

La revisione individua cinque settori in cui, secondo gli autori, l’integrazione degli LLM ha già dimostrato progressi significativi:

• analisi di stabilità dei pendii;
• calcolo della capacità portante;
• analisi numerica;
• interazione terreno-struttura;
• infrastrutture sotterranee.

Per ciascun ambito il lavoro riassume i risultati di ricerca più recenti e le applicazioni pratiche documentate, con l’obiettivo dichiarato di fotografare le pratiche correnti basate su LLM in geotecnica.

Capacità indicate per la professione

Oltre alla mappa delle applicazioni, il paper evidenzia le diverse capacità degli LLM che, secondo gli autori, possono essere utilizzate per potenziare il lavoro dell’ingegnere geotecnico. La tesi di fondo è che questi modelli possano contribuire ad avanzare e automatizzare molteplici processi della disciplina, nell’ottica di maggiore sicurezza e sostenibilità richiamata nel titolo. La valutazione poggia sulla sintesi della letteratura e delle applicazioni raccolte nella revisione.

Il testo integrale è disponibile sul sito della rivista all’indirizzo mdpi.com/2673-7094/6/2/38.

Quanto incide l’eterogeneità dei rifiuti solidi urbani sulla valutazione probabilistica della stabilità di un pendio in discarica? Molto, a giudicare dai numeri: la modellazione stocastica produce fattori di sicurezza medi fino al 72% inferiori rispetto a un modello omogeneo equivalente. Un risultato che ridimensiona l’affidabilità delle analisi deterministiche classiche quando il materiale è caratterizzato da forte variabilità di composizione, densità, stato di degradazione e proprietà meccaniche.

Cinque geometrie di pendio a confronto

Lo studio, firmato da Racha Jammoul, Muhsin Elie Rahhal e Marwan Sadek e pubblicato sulla rivista Geotechnics (doi: 10.3390/geotechnics6040095), esplora il trade-off tra capacità di stoccaggio e sicurezza. Sono state analizzate cinque configurazioni di pendio, dall’inclinazione 1V:4H fino alla più spinta 1V:1H. La configurazione più ripida consente di aumentare la capacità di stoccaggio del 54,3% riducendo del 31,2% l’ingombro planimetrico necessario rispetto a 1V:4H, un vantaggio non trascurabile laddove il terreno disponibile è un vincolo progettuale. Il prezzo da pagare è sulla stabilità.

Quattro modellazioni delle proprietà del RSU

Il cuore metodologico dell’indagine risiede nel confronto tra quattro rappresentazioni agli elementi finiti delle proprietà del rifiuto: un modello omogeneo (C1) e tre modelli eterogenei articolati rispettivamente in 4, 13 e 40 strati (C2, C3 e C4). Le analisi sono state condotte in PLAXIS 2D con il metodo della riduzione della resistenza al taglio (shear strength reduction), automatizzando il workflow tramite un framework Python-PLAXIS.

Per la configurazione più dettagliata (C4) le proprietà sono state ricampionate da un database di letteratura mediante simulazioni Monte Carlo, con 1000 realizzazioni per ciascuna geometria di pendio.

Risultati: probabilità di rottura in crescita rapida

L’effetto della ripidità è marcato. Al crescere dell’inclinazione, il fattore di sicurezza medio scende da 1.459 a 0.439, mentre la probabilità di rottura simulata sale dal 15,4% al 98,1%. Il salto più significativo si registra nel passaggio tra 1V:3H e 1V:2H, fascia di inclinazione dove la stabilità degrada più rapidamente.

Dove nasce la differenza tra modello omogeneo e stocastico

Per capire quanto della riduzione del fattore di sicurezza dipenda dalla rappresentazione spaziale dell’eterogeneità e quanto dalla banca dati delle proprietà, gli autori hanno introdotto una configurazione diagnostica aggiuntiva (C1b), omogenea ma caratterizzata dai valori medi del database usato per C4. La scomposizione dei termini è chiara: la rappresentazione spaziale dell’eterogeneità domina il fenomeno, con un contributo pari al 73-79% della differenza totale tra le configurazioni, mentre il database delle proprietà spiega il restante 21-27%.

In termini pratici, non è tanto il valore medio delle proprietà meccaniche a governare la risposta, quanto il modo in cui la variabilità viene distribuita nello spazio del modello.

Limiti di interpretazione

Gli autori stessi circoscrivono la portata dei risultati: le risposte ottenute vanno lette come confronti condizionati al database adottato e alla rappresentazione spaziale scelta. Un avvertimento rilevante per chi volesse trasferire direttamente i numeri ad altri contesti progettuali.

Resta il messaggio di fondo per i geotecnici: nei materiali come i rifiuti solidi urbani, trattare l’eterogeneità come semplice incertezza sui parametri medi può portare a sovrastimare sensibilmente la sicurezza del pendio.

Le decisioni più delicate su uno scavo di fondazione vengono prese quando l’informazione disponibile è ancora parziale: le indagini restano campionarie, il monitoraggio si sviluppa in parallelo ai lavori e il comportamento dello scavo si chiarisce solo dopo che molte alternative sono state già escluse. Su questa condizione opera lo studio pubblicato sulla rivista Buildings (vol. 16, art. 3864), che propone un modello decisionale per la scelta dello schema di controllo del rischio in fase costruttiva, fondato sull’integrazione tra teoria del prospetto e teoria dell’evidenza.

Il problema della scelta con conoscenza limitata

Gestire il rischio costruttivo di uno scavo profondo significa selezionare, tra misure alternative, quelle adeguate a un contesto la cui conoscenza cresce nel tempo. Gli schemi decisionali classici presuppongono distribuzioni di probabilità complete, un requisito raramente soddisfatto nel caso degli scavi, dove i dati geognostici sono puntuali e il comportamento dell’opera si definisce solo in corso di lavoro. La ricerca colloca la selezione dello schema di controllo proprio in queste condizioni informative incomplete, imponendo al metodo di produrre una scelta ragionata prima che l’incertezza sia ridotta dalle osservazioni di cantiere.

Teoria del prospetto: il peso asimmetrico delle perdite

La prima componente del modello deriva dalla teoria del prospetto di Kahneman e Tversky, riferimento dell’economia comportamentale. Questa teoria descrive come i decisori valutano gli esiti non rispetto alla ricchezza complessiva, ma rispetto a un punto di riferimento, con una curva di valore che amplifica la percezione delle perdite rispetto ai guadagni di pari entità. Trasposta nel rischio da costruzione, l’impostazione riconosce che la scelta tra misure di mitigazione non segue il solo valore atteso: la gravità percepita delle conseguenze di un evento avverso orienta la preferenza in misura diversa da quella indicata dalla probabilità numerica.

Teoria dell’evidenza: credibilità quando manca la probabilità

La seconda componente è la teoria dell’evidenza di Dempster e Shafer. Rispetto alla probabilità classica, essa consente di assegnare gradi di credenza anche a insiemi di ipotesi, distinguendo ciò che è noto da ciò che è semplicemente ignoto e combinando le conferme provenienti da fonti diverse, anche quando risultano parziali o in conflitto. Per un problema come la sicurezza di uno scavo, in cui concorrono indagini, osservazioni esecutive e giudizio esperto, questa capacità di trattare l’incertezza epistemica costituisce il presupposto operativo dell’impianto.

Un impianto integrato per selezionare lo schema di controllo

Il contributo della ricerca consiste nella fusione delle due teorie in un unico quadro decisionale, denominato Prospect-Evidence Theory, pensato per operare in assenza di informazione completa. L’obiettivo resta la selezione dello schema di controllo del rischio per lo scavo di fondazione: le preferenze tra alternative vengono modulate dalla prospettiva comportamentale, mentre la fiducia da attribuire alle valutazioni è trattata con gli strumenti del ragionamento evidenziale. Al decisore arriva così un confronto strutturato tra opzioni, costruito su dati incompleti ma gestiti in modo esplicito.

Per progettisti e direttori dei lavori il messaggio è concreto. Quando sui cantieri con scavi profondi la scelta delle misure di controllo deve avvenire con conoscenza limitata, un modello che accetta l’incompletezza come condizione normale, invece di presupporne la completezza, restituisce una base decisionale più aderente alla pratica reale del cantiere.

Nella prova piezocone eseguita in campo la punta avanza a una velocità standard fissa. Nei terreni a permeabilità intermedia, dove attorno al cono si instaura un drenaggio parziale, questo vincolo rende difficile valutare in modo sistematico gli effetti della velocità sulla resistenza misurata e sulla pressione interstiziale. Per aggirare il problema, un gruppo di ricerca ha sviluppato e validato in laboratorio un sistema di piezocone in scala ridotta con penetrazione a velocità variabile, applicato a una sabbia limosa preparata in condizioni controllate.

Perché il tasso di penetrazione condiziona la risposta del CPTu

Il nodo è fisico prima che operativo. Nei geomateriali a permeabilità intermedia gli effetti del tasso di penetrazione e il drenaggio parziale possono governare la risposta del CPTu: l’acqua interstiziale non riesce a dissipare istantaneamente le sovrapressioni generate dall’avanzamento della punta, e il segnale registrato riflette l’equilibrio tra velocità di spinta e permeabilità del terreno. Una prova a velocità unica restituisce un solo punto di questa relazione. Per ricostruire l’andamento complessivo occorre variare deliberatamente il tasso di avanzamento, in un ambiente dove preparazione del provino e modalità di spinta restano sotto controllo.

Velocità controllata: il servo-sistema e la serie di riferimento

Il sistema servo-controllato per la penetrazione continua

Il cuore dell’apparato è un impianto di penetrazione servo-controllato, implementato per i provini preparati con il metodo dello slurry. Il sistema mantiene la velocità costante lungo l’intera spinta e copre un intervallo di più di tre ordini di grandezza, da 0,004 a 15 mm/s.

La serie di riferimento in configurazione triassiale

La prima caratterizzazione è stata condotta su provini di riferimento in condizioni asciutte e allagate, provati con una configurazione basata sulla cella triassiale. Le velocità di penetrazione adottate sono state 9,6, 0,28, 0,10 e 0,03 mm/s. Alcune prove hanno incluso periodi di sosta dedicati alla dissipazione della sovrapressione interstiziale.

Resistenza, velocità e pressione interstiziale in forma normalizzata

La lettura dei dati passa da tre grandezze normalizzate: la resistenza netta normalizzata ( Q ), la velocità normalizzata ( V_h ) e il rapporto ( \Delta u_2 / \sigma’_{v0} ), che esprime l’eccesso di pressione interstiziale normalizzato. La normalizzazione consente di confrontare nello stesso quadro prove eseguite a tassi di avanzamento molto diversi.

Una dipendenza monotonica dal tasso di penetrazione

Le prove disegnano un andamento monotonico. La resistenza netta normalizzata ( Q ) cresce al diminuire di ( V_h ), mentre ( \Delta u_2 / \sigma’_{v0} ) si riduce progressivamente fino a tendere a zero per velocità da intermedie a basse. Alle velocità più piccole, le letture della pressione interstiziale sono state affette da limitazioni del segnale strumentale.

Backbone iperbolico-coseno e transizione di drenaggio

Sulla risposta normalizzata è stato adattato un backbone di tipo iperbolico-coseno. L’accordo con i dati di resistenza risulta solido, con ( R^2 = 0{,}99 ) e ( RMSE = 3{,}41 ); per la pressione interstiziale la qualità del fitting è più limitata, con ( R^2 = 0{,}30 ) e ( RMSE = 0{,}23 ). Per la sabbia limosa provata, la transizione di drenaggio si colloca in un intervallo di ( V_h ) compreso indicativamente tra 0,3 e 30.

Miniaturizzazione della strumentazione, preparazione controllata dei provini e penetrazione a velocità variabile: la combinazione di questi elementi forma un approccio di laboratorio riproducibile per generare trend normalizzati della transizione di drenaggio, utilizzabili nelle indagini sugli effetti di velocità nei geomateriali a permeabilità intermedia. Lo studio di Henrique Milan, André Luis Meier, Gracieli Dienstmann, Helena Paula Nierwinski, Murilo da Silva Espindola, Orlando Martini Oliveira e Rafael Augusto dos Reis Higashi è pubblicato su Geotechnics (doi: 10.3390/geotechnics6020048).

Quanto costa, in termini di tempo di calcolo, propagare l’incertezza geotecnica attraverso migliaia di analisi di stabilità di un pendio? La domanda è al centro di uno studio pubblicato su Infrastructures (MDPI, doi: 10.3390/infrastructures11090295) a firma di Shaza Soleiman e Muhsin Elie Rahhal, che propongono un surrogato basato su rete neurale addestrata con particle swarm optimization e lo mettono alla prova su un caso reale libanese.

Una rete neurale come surrogato per l’affidabilità dei pendii

Il framework sviluppato dagli autori, indicato come ANN-MLP-PSO, accoppia un perceptron multistrato a un algoritmo di ottimizzazione a sciame di particelle. La rete viene addestrata su 2014 casi di pendii omogenei, ricavati combinando dati di letteratura e simulazioni basate sulla meccanica dei terreni. La fase di ottimizzazione degli iperparametri condotta tramite PSO ha individuato come configurazione ottimale un’architettura con sei layer nascosti, capace di raggiungere un coefficiente di determinazione R² = 0,95 sul test set di validazione.

Una volta addestrato, il modello viene inserito in uno schema di campionamento probabilistico dal quale si estraggono le tre grandezze d’interesse per l’analisi di affidabilità: la probabilità di rottura P_f, l’indice di affidabilità β e i quantili del fattore di sicurezza. Il vantaggio operativo è evidente: superata la fase di training, il surrogato consente valutazioni probabilistiche immediate, senza dover rieseguire le analisi deterministiche ad ogni campione.

Il caso di Mansourieh e il confronto con i metodi classici

Il banco di prova applicativo è il pendio di Mansourieh, nei pressi di Beirut, analizzato in due condizioni igrometriche: asciutta e bagnata. I risultati del surrogato sono stati confrontati con tre metodi probabilistici consolidati: il metodo FOSM (First-Order Second-Moment), il metodo delle stime puntuali (PEM) e la simulazione Monte Carlo (MCS), tutti applicati con le medesime ipotesi probabilistiche.

Il confronto conferma una buona coerenza: il modello ANN-MLP-PSO riproduce le variazioni delle distribuzioni del fattore di sicurezza, della probabilità di rottura e dell’indice di affidabilità nel passaggio dallo scenario secco a quello bagnato, in linea con quanto ottenuto dai metodi convenzionali. I valori di P_f nello scenario bagnato risultano compresi tra circa l’86% e il 99%, un intervallo che segnala in ogni caso una condizione di forte criticità per il pendio esaminato.

Cosa significa per chi fa analisi geotecniche

Oltre ai numeri, il dato rilevante è di metodo. I quattro approcci, pur divergendo quantitativamente, convergono sulla stessa lettura ingegneristica del problema, individuando lo stesso trend di affidabilità. Per il progettista, questo significa che un surrogato ben addestrato può sostituire in fase di screening i cicli completi di calcolo deterministicamente ripetuto, alleggerendo sensibilmente i costi computazionali delle analisi di propagazione dell’incertezza.

Il campo d’uso dichiarato è quello dello screening della stabilità dei pendii e del supporto decisionale geotecnico consapevole dell’incertezza. Non un sostituto delle analisi approfondite, ma uno strumento per filtrare rapidamente scenari e prioritizzare gli interventi dove la probabilità di rottura, come nel caso di Mansourieh in condizioni di saturazione, raggiunge valori prossimi alla certezza.

Accuratezza del 96,3% e F1 score di 0,96 su un test set indipendente: sono i numeri con cui un modello gradient boosting decision tree (GBDT) ha classificato l’idoneità della capacità portante di pali di fondazione di un ponte autostradale in esercizio. Lo studio, firmato da Yuxuan Zeng, Jun Guo, Wangyu He, Yueying Chen e Meng Ma e pubblicato su Geotechnics (doi: 10.3390/geotechnics6020050), propone una via non distruttiva alla verifica, in cui la decisione di conformità non dipende più dal coefficiente empirico della formula dinamica tradizionale.

I limiti della valutazione tradizionale: prove statiche e coefficiente empirico

La prova statica di carico resta il riferimento per la verifica di una fondazione, ma sul patrimonio di ponti in servizio mostra con evidenza i propri limiti: costi elevati, natura distruttiva della prova, scarsa adattabilità a campagne estese su un numero elevato di pali. La formula dinamica tradizionale, dal canto suo, poggia su un coefficiente di conversione tra risposta dinamica e capacità statica di natura empirica, un passaggio che introduce nel giudizio finale un’incertezza considerevole. Chi deve programmare i controlli si trova così di fronte a un’alternativa scomoda: oneri elevati da un lato, margini di ambiguità dall’altro.

680 pali da un’ispezione autostradale e una classificazione binaria

Il punto di partenza è una campagna di ispezione su un ponte autostradale, dalla quale è stato costruito un dataset di 680 pali. Ogni record integra tre famiglie di informazioni:

• la rigidezza dinamica misurata in opera;
• i parametri geometrici del palo;
• le informazioni sul carico di progetto.

L’impostazione è volutamente diretta. Il modello non produce una stima numerica della capacità: risolve una classificazione binaria che mappa le variabili fisiche di ingresso sull’obiettivo decisionale d’interesse per chi verifica, ossia se la capacità portante soddisfa o meno il requisito di progetto. La domanda tecnica passa così dalla stima di un valore alla decisione di conformità.

Regressione logistica, random forest e GBDT a confronto

Il confronto tra algoritmi ha messo in campo la regressione logistica, il random forest e il gradient boosting decision tree (GBDT). È quest’ultimo a distinguersi, grazie alla capacità di cogliere le interazioni non lineari complesse tra palo e terreno che stanno al cuore del problema geotecnico. Sul test set indipendente il GBDT raggiunge un’accuratezza del 96,3%, un F1 score pari a 0,96 e un tasso di falsi negativi molto basso. Il dettaglio non è secondario: in uno screening rivolto alla sicurezza, un falso negativo equivale a dare per conforme un palo che invece non soddisfa il requisito, ed è proprio il contenimento di questi errori a soddisfare l’alta precisione che un filtro di sicurezza ingegneristica richiede.

La rigidezza dinamica pesa per il 42% nella classificazione

L’analisi di importanza delle feature attribuisce alla rigidezza dinamica misurata un contributo di circa il 42% all’esito della classificazione, che ne fa la variabile dominante nell’individuazione dei deficit di capacità. Il dato ha anche un riscontro fisico: consolida il ruolo della grandezza come indicatore chiave dello stato di salute della fondazione. Per la pratica del monitoraggio, disporre di una misura ripetibile e strettamente legata all’esito della verifica significa avere un riferimento continuo sulle condizioni della fondazione.

Ricadute operative per la verifica di fondazioni in servizio

Per progettisti, calcolisti e consulenti che operano su infrastrutture esistenti, l’interesse del lavoro sta nell’impianto metodologico: l’uso dei dati aggira l’incertezza associata ai coefficienti empirici tradizionali, sostituendola con una relazione diretta tra misure fisiche e decisione di conformità. L’applicazione dichiarata è il monitoraggio dello stato di salute e la valutazione rapida delle fondazioni su pali di ponti in servizio, un ambito in cui le prove statiche non sono sostenibili su larga scala e la formula dinamica classica appoggia il risultato a un coefficiente empirico.

Dove il dato dinamico misurato viene letto da un modello addestrato su casi reali, la verifica della capacità portante può assumere la forma di uno screening ripetibile e non distruttivo, con la rigidezza dinamica a fare da grandezza guida.

La velocità delle onde di taglio, Vs, è la grandezza da cui discende la rigidità a piccole deformazioni del terreno: il riferimento con cui prende le mosse la caratterizzazione geotecnica di un rilevato, o più in generale di un’opera in terra. Ricavarla in superficie senza perforazioni è compito dei metodi a onde superficiali. La misura, però, copre solo metà del percorso: la curva di dispersione sperimentale va convertita in un profilo stratigrafico di Vs e questa inversione non offre una soluzione unica, perché profili diversi possono riprodurre lo stesso dato. Su questo terreno si colloca il lavoro di Meho Saša Kovačević, Mario Gazdek, Lovorka Librić e Danijela Jurić Kaćunić, pubblicato sulla rivista Geotechnics (doi: 10.3390/geotechnics6020054): uno schema di inversione multimodale delle curve di dispersione di Rayleigh basato su Particle Swarm Optimization, applicato alla caratterizzazione di profili stratificati e verificato su un rilevato reale.

La rigidità a piccole deformazioni come obiettivo della caratterizzazione

Per analizzare il comportamento di un rilevato serve una stima affidabile della rigidità a piccole deformazioni. È il dato che la caratterizzazione del sito deve restituire, e i metodi a onde superficiali lo perseguono con un approccio efficiente e non distruttivo: le onde vengono registrate in superficie, la loro dispersione viene estratta in forma di curva e da questa si risale alla struttura del deposito espressa in termini di velocità delle onde di taglio.

Il passaggio fragile è l’inversione. La non unicità limita l’applicabilità di questi metodi: la medesima curva di dispersione può discendere da configurazioni stratigrafiche differenti, e il modello finale dipende da come la ricerca viene impostata.

Non unicità dell’inversione e ricorso ai modi superiori

Agganciarsi al solo modo fondamentale lascia aperte più soluzioni compatibili con il dato. L’alternativa è lavorare in multimodale, includendo nell’inversione anche i rami modali superiori, che apportano informazioni ulteriori sul mezzo. Una precisazione lessicale serve qui al lettore strutturista: multimodale indica in questo contesto i modi di propagazione delle onde di Rayleigh, non le analisi modali delle strutture.

L’influenza di questi modi sui risultati dell’inversione costituisce uno dei filoni centrali dell’analisi, ed è il tema che attraversa sia la parte sintetica sia la validazione in campo.

Come opera lo schema di inversione basato su PSO

Il procedimento poggia su due componenti. La prima è il calcolo delle curve di dispersione teoriche per un mezzo a strati orizzontali. La seconda è un algoritmo di ricerca globale, Particle Swarm Optimization, incaricato dell’accoppiamento tra curve teoriche e dati sperimentali: l’ottimizzazione esplora lo spazio dei modelli stratificati alla ricerca del profilo di Vs la cui dispersione teorica riproduce la curva misurata, con i rami modali che il dato consente di includere.

Due profili sintetici e perturbazioni fino al 10 per cento

Prima di scendere in campo, il framework è stato valutato su due profili di terreno sintetici. La robustezza è stata saggiata introducendo perturbazioni della curva di dispersione teorica fino al 10 per cento, per osservare come risponde la soluzione quando il dato si discosta dal modello teorico.

Il risultato distintivo riguarda i modi superiori. Nei casi analizzati, il loro inserimento può migliorare la determinazione dei profili di velocità delle onde di taglio rispetto a un’inversione condotta sul solo modo fondamentale. Da qui discende la convenienza dell’impostazione multimodale e l’attenzione da dedicare all’identificazione dei rami modali nel dato sperimentale.

La verifica sul profilo trasversale di un rilevato

La validazione sperimentale è stata condotta su un profilo trasversale di rilevato. La curva di dispersione sperimentale proviene da un’analisi multicanale delle onde superficiali, MASW, e il profilo di Vs ottenuto dall’inversione è stato confrontato con i risultati di una prova sismica nel penetrometro a cono, SCPT. L’accordo tra le due stime è risultato buono.

Sul fronte della discretizzazione stratigrafica, il modello a otto strati si è rivelato un buon compromesso tra accuratezza e complessità del modello. Il numero di strati, insomma, non è un parametro neutro: incide sull’accuratezza della stima e insieme sulla complessità del modello, e nel caso esaminato otto strati segnano il punto di equilibrio.

Il bilancio complessivo resta misurato. Lo schema di inversione basato su PSO e impostato in multimodale può supportare la caratterizzazione geotecnica di profili stratificati, nei casi sintetici e di campo analizzati. La condizione che accompagna questo esito è netta: i rami modali vanno identificati con chiarezza nel dato sperimentale e inclusi nell’inversione in modo appropriato. È lì che si decide la qualità del profilo di Vs, come conferma il confronto con le misure SCPT sul rilevato.