2  Coleta, Organização e Apresentação de Dados

Exercícios propostos

Exercício 2.1 (Ensaios de Sondagem) Para construção de um prédio de múltiplos andares, a caracterização do solo é essencial para o sucesso de um projeto geotécnico. Desse modo, apresentamos resultados de ensais de sondagem (dados simulados, Código R 2.1) em diversas profundidades do solo, Tabela 2.1, das seguintes medições:

  • Profundidade (\(m\));
  • Índice de SPT (resistência do solo) (\(golpes/30 cm\));
  • Umidade (\(\%\));
  • Densidade aparente (\(g/cm^3\));
  • Coesão (\(kPa\)).

Assim, realize a descrição dos dados apresentando a tabulação de cada variável em distribuição de frequências e apresentação gráficas.

Código R 2.1: Código gerado para simular dados de sondagem para caracterizar o solo de um terreno. 
# Carregando pacotes
library(gt)
    
# Criando o banco de dados fictício
set.seed(10)
# Dados
dados_geotecnia <- data.frame(
  Profundidade = rep(seq(1, 10, by = 1), times = 2),  # 10 camadas repetidas para dois furos
    SPT = sample(5:50, 20, replace = TRUE),  # Índice de SPT
    Umidade = round(runif(20, 10, 35), 2),  # Umidade natural
    Densidade = round(runif(20, 1.5, 2.2), 2),  # Densidade aparente
    Coesao = round(runif(20, 10, 100), 2)  # Coesão do solo
)

# Criando a tabela gt
dados_geotecnia |>
  gt() |>
   tab_style(
    style = list(
      cell_text(weight = "bold", color = "white"), # Negrito e cor do texto branco
      cell_fill(color = "#0073e6") # Fundo azul
    ),
    locations = cells_column_labels()
  ) |>
  tab_style(
    style = cell_text(align = "center"), # Centraliza o texto
    locations = cells_body(columns = everything()) # Aplica a todas as colunas do corpo da tabela
  ) |>
  # tab_source_note(
  #   source_note = "UA: Unidade Amostral; TR: Tipo de Rocha; TD: Tipo de Descontinuidade; PA: Presença de Água; GRA: Grau de Alteração da Rocha; EEJ: Espaçamento Entre Juntas; RCR: Resistência à Compressão da Rocha."
  # ) |>
   data_color(
    columns = everything(), # Aplica a todas as colunas
    rows = seq(1, nrow(dados_geotecnia), 2), # Seleciona as linhas ímpares
    colors = "#f2f2f2" # Cor de fundo cinza claro
  ) |>
  data_color(
    columns = everything(),
    rows = seq(2, nrow(dados_geotecnia), 2), # Seleciona as linhas pares
    colors = "#e6f7ff" # Cor de fundo azul claro
  )
Tabela 2.1: Dados de sondagem para caracterizar o solo de um terreno.
Profundidade SPT Umidade Densidade Coesao
1 47 20.15 1.67 85.03
2 13 27.67 1.61 78.50
3 14 30.96 1.51 61.60
4 16 15.99 1.84 50.28
5 12 29.27 1.57 17.54
6 43 18.90 2.06 29.72
7 23 23.39 1.75 16.80
8 28 12.33 2.16 58.10
9 19 14.25 1.67 67.72
10 19 32.50 1.83 57.32
1 46 20.57 1.63 13.54
2 11 28.69 1.91 59.13
3 14 30.57 1.82 43.55
4 38 33.87 1.83 96.52
5 28 27.14 1.78 33.16
6 17 22.51 1.85 28.72
7 35 16.89 1.52 87.52
8 12 15.72 1.58 51.80
9 50 10.36 1.83 30.06
10 11 28.22 1.78 66.12

Exercício 2.2 (Classificação de maciços rochosos para projetos de túneis) Na construção de túneis rodoviários e ferroviários, é importante caracterizar o maciço rochoso para determinar a estabilidade e os métodos de escavação e suporte. Um dos sistemas de classificação da qualidade da rocha é o sistema RMR (do inglês, Rock Mass Rating). Entre as variáveis envolvidas, podemos citar:

  • Tipo de rocha (TP): granito, basalto, arenito, argilito, etc;
  • Tipo de descontinuidade (TD): fissuras, falhas, juntas e clivagem;
  • Presença de água (PA): seco, úmido, molhado.

Outros tipos de variáveis são:

  • Grau de alteração da rocha (GAR):
    1. Muito intemperizada;
    2. Moderadamente intemperizada;
    3. Pouco intemperizada;
    4. Sã;
  • Espaçamento entre as juntas (EEJ) (quanto menor, pior a qualidade da rocha):
    1. Muito fechado (\(< 5~cm\));
    2. Fechado (\(5-20~cm\));
    3. Médio (\(20-60~cm\));
    4. Aberto (\(> 60~cm\));
  • Resistência à compressão da rocha (RCR):
    1. Muito fraca (\(<1~MPa\));
    2. Fraca (\(1-5~MPa\));
    3. Média (\(2-25~MPa\));
    4. Forte (\(> 25~MPa\)).

O estudo dessas informações são importantes para minimizar os riscos e custos durante a execução da obra. Pensando nisso, os dados a seguir representam valores simulados dessas variáveis, Código R 2.2, para que possamos descrever a caracterização das informações obtidas, Tabela 2.2. Assim, realize a descrição dos dados apresentando a tabulação de cada variável em distribuição de frequências e apresentação gráficas.

Código R 2.2: Código utilizado para gerar os dados simulados sobre a classificação de maciços rochosos para projetos de túneis. 
# Pacotes utilizados
library(gt)

# Dados do Ensaio de Sondagem
# Definindo número de amostras
set.seed(10)
n <- 30  # Número de pontos amostrados no maciço
# Criando o banco de dados fictício
dados_rocha <- data.frame(
    UA  = 1:n,
    TR = sample(c("Granito", "Basalto", "Arenito", "Argilito"), n, replace = TRUE),
    TD = sample(c("Fissuras", "Falhas", "Juntas", "Clivagem"), n, replace = TRUE),
    PA = sample(c("Seco", "Úmido", "Molhado"), n, replace = TRUE),
    GRA = sample(1:4, n, replace = TRUE),  # 1 = Muito Intemperizada, 4 = Sã
    EEJ = sample(1:4, n, replace = TRUE),  # 1 = Muito fechado, 4 = Aberto
    RCR = sample(1:4, n, replace = TRUE)  # 1 = Muito fraca, 4 = Forte
)

# Criando a tabela gt
dados_rocha |>
  gt() |>
   tab_style(
    style = list(
      cell_text(weight = "bold", color = "white"), # Negrito e cor do texto branco
      cell_fill(color = "#0073e6") # Fundo azul
    ),
    locations = cells_column_labels()
  ) |>
  tab_style(
    style = cell_text(align = "center"), # Centraliza o texto
    locations = cells_body(columns = everything()) # Aplica a todas as colunas do corpo da tabela
  ) |>
  tab_source_note(
    source_note = "UA: Unidade Amostral; TR: Tipo de Rocha; TD: Tipo de Descontinuidade; PA: Presença de Água; GRA: Grau de Alteração da Rocha; EEJ: Espaçamento Entre Juntas; RCR: Resistência à Compressão da Rocha."
  ) |>
   data_color(
    columns = everything(), # Aplica a todas as colunas
    rows = seq(1, nrow(dados_rocha), 2), # Seleciona as linhas ímpares
    colors = "#f2f2f2" # Cor de fundo cinza claro
  ) %>%
  data_color(
    columns = everything(),
    rows = seq(2, nrow(dados_rocha), 2), # Seleciona as linhas pares
    colors = "#e6f7ff" # Cor de fundo azul claro
  )
Tabela 2.2: Variáveis qualitativas para estudo de classificação de maciços rochosos em projetos de túneis.
UA TR TD PA GRA EEJ RCR
1 Arenito Fissuras Úmido 3 4 4
2 Granito Fissuras Úmido 1 3 4
3 Basalto Fissuras Seco 1 1 3
4 Argilito Clivagem Seco 3 3 3
5 Argilito Falhas Seco 3 3 2
6 Arenito Fissuras Seco 3 3 3
7 Argilito Falhas Seco 2 4 3
8 Basalto Fissuras Úmido 1 1 4
9 Arenito Falhas Seco 2 4 2
10 Arenito Fissuras Seco 3 2 2
11 Arenito Juntas Molhado 2 4 1
12 Argilito Falhas Molhado 2 2 3
13 Arenito Falhas Úmido 2 1 1
14 Arenito Falhas Úmido 2 3 2
15 Basalto Fissuras Úmido 4 4 4
16 Arenito Clivagem Seco 3 3 2
17 Basalto Fissuras Molhado 1 1 4
18 Basalto Falhas Úmido 3 4 1
19 Argilito Clivagem Seco 1 4 4
20 Granito Juntas Molhado 1 1 3
21 Arenito Falhas Úmido 2 1 4
22 Argilito Juntas Úmido 2 3 4
23 Basalto Falhas Úmido 2 1 1
24 Arenito Clivagem Molhado 4 2 2
25 Basalto Juntas Molhado 2 2 1
26 Arenito Juntas Molhado 1 3 3
27 Arenito Fissuras Úmido 3 1 1
28 Basalto Falhas Seco 4 4 3
29 Basalto Clivagem Molhado 4 2 1
30 Granito Juntas Seco 3 1 1
UA: Unidade Amostral; TR: Tipo de Rocha; TD: Tipo de Descontinuidade; PA: Presença de Água; GRA: Grau de Alteração da Rocha; EEJ: Espaçamento Entre Juntas; RCR: Resistência à Compressão da Rocha.