Publicación: Modelación estocástica de la consolidación unidimensional en suelos mediante campos aleatorios basados en datos experimentales : aplicación en depósitos aluviales de Montería, Colombia
Fecha
2025
Autores
Doria Narváez, Manuel Santiago
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Editor
Universidad EAFIT
Resumen
This research investigates the consolidation behavior of soft soils by explicitly considering the spatial variability of their properties, based on experimental data collected in an urban expansion area of Montería, Colombia. The vertical hydraulic conductivity and compressibility modulus parameters are characterized through laboratory testing, and spatial models are fitted using geostatistical analysis. Based on these models, random fields are generated and incorporated into a one-dimensional consolidation model solved using the finite difference method. Monte Carlo simulations are performed to evaluate the variability in consolidation time under different drainage and spatial correlation conditions. The results show that using a stochastic model provides a more realistic representation of soil behavior, revealing significant levels of uncertainty that deterministic approaches fail to capture. The study demonstrates that the integration of real data, spatial modeling, and probabilistic simulation offers more reliable criteria for geotechnical design in heterogeneous natural contexts.
Descripción
Este trabajo estudia la consolidación de suelos blandos considerando explícitamente la variabilidad espacial de sus propiedades, a partir de datos experimentales obtenidos en una zona de expansión urbana de Montería. Se caracteriza los parámetros de la conductividad hidráulica vertical y el módulo de compresibilidad mediante ensayos de laboratorio, ajustando modelos espaciales con base en análisis geoestadístico. A partir de estos modelos, se generan campos aleatorios y se aplican en un modelo numérico de consolidación unidimensional resuelto por diferencias finitas. Mediante simulaciones de Monte Carlo se evalúa la dispersión del tiempo de consolidación bajo distintas condiciones de drenaje y correlación espacial. Los resultados muestran que el uso de un modelo estocástico permite representar mejor la respuesta del suelo, revelando niveles de incertidumbre relevantes que no se evidencian bajo enfoques deterministas. El trabajo demuestra que la combinación entre datos reales, modelación espacial y simulación probabilística puede ofrecer criterios más confiables para el diseño geotécnico en contextos naturales heterogéneos.