Montoya Noguera, Silvana2021-12-162021http://hdl.handle.net/10784/30632Los cálculos y diseños geotécnicos pueden desarrollarse con mejores aproximaciones al comprender la variabilidad espacial del suelo. Sin embargo, tener una caracterización geotécnica completa, que además de cuenta de la variabilidad del suelo, podría incurrir en grandes costos para los proyectos. El presente estudio integra la teoría de campo aleatorio en geotecnia, la detección compresiva bayesiana y la simulación de Monte Carlo, para la generación de simulaciones en 2D que permitan obtener una representación de la variabilidad de las propiedades del suelo. Lo anterior tomando como datos de entrada mediciones limitadas del ensayo de penetración con cono CPTu. Durante el estudio se consiguió hacer una caracterización completa de sitio que incluyó, además de la variabilidad espacial del suelo, el conocimiento de parámetros geotécnicos de diseño y comportamiento. Finalmente, la variabilidad espacial estimada se pudo incorporar en la evaluación de la susceptibilidad a licuación. Se pudo validar que la variabilidad representada y caracterizada por medio de campos aleatorios depende completamente de la variabilidad registrada en campo y que el efecto de la variabilidad espacial es más importante en la evaluación de la susceptibilidad a la licuación cuando se tienen aceleraciones de sismo menores. Este trabajo señala la necesidad de continuar estudiando y desarrollando metodologías que permitan comprender cada vez con mejores aproximaciones el papel de la variabilidad espacial en el comportamiento de suelos susceptibles de licuación, migrando a métodos numéricos que integren sus efectos espaciales, además concluye sobre la necesidad de incluir la incertidumbre asociada a las correlaciones empíricas en la generación de los campos aleatorios.Geotechnical designs can be developed with better approximations by understanding the spatial variability of the soil. However, having a complete geotechnical characterization, which also accounts for soil variability, could incur large costs for projects. The present study integrates random field theory in geotechnics, Bayesian compressive sensing, and Monte Carlo simulation for the generation of 2D simulations to obtain a representation of the variability of soil properties. This study takes as input data limited measurements of the CPTu cone penetration test. During the study, a complete site characterization was achieved that included, in addition to the spatial variability of the soil, the knowledge of geotechnical design and behavioral parameters. Finally, the estimated spatial variability could be incorporated in the assessment of liquefaction susceptibility. It was possible to validate that the variability represented and characterized by means of random fields depends completely on the variability recorded in the site and that the effect of spatial variability is more important in the evaluation of liquefaction susceptibility when there are lower earthquakes accelerations. This work points out the need to continue studying and developing methodologies that allow understanding with increasingly better approximations the role of spatial variability in the behavior of liquefaction susceptible soils, migrating to numerical methods that integrate its spatial effects and also conclude on the need to include the uncertainty associated to the empirical correlations in the generation of random fields.application/pdfspaTodos los derechos reservadosLicuaciónVariabilidad espacialCampo aleatorioEnsayo de penetración con conomasterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessSUELOSANÁLISIS DE PENETRACIÓN DE SUELOSMECÁNICA DE ROCASMECÁNICA DE SUELOSLiquefactionSpatial variabilityCone penetration testRandom fieldAcceso abierto2021-12-16Álvarez Zapata, Juliana624.15 A473