Análisis y comparación de modelos de predicción del índice de consolidación en arcillas de Marcavelica y Paita Baja - Gonzáles Díaz, Leyton Harli (2025)
La investigación tiene como objetivo evaluar la eficacia y precisión de diversos modelos de predicción del índice de consolidación (Cc) en arcillas, en función de sus propiedades geotécnicas. El estudio se centra en la comparación de cinco modelos tradicionales: Skempton (1944), Wroth y Wood (1978), Rendon-Herrero (1983), Nagaraj y Murty (1985) y Kulhawy y Mayne (1990), aplicados a 20 muestras de arcilla, de las cuales 10 pertenecen a la zona de Marcavelica y 10 a la zona de Paita Baja. La metodología empleada en esta investigación consta de 3 etapas: Recopilación de datos de la tesis de Alvarado y Torres (2024) para Paita Baja, y de Horna y Peña (2025) para Marcavelica; evaluación de los modelos de predicción mediante indicadores estadísticos como el coeficiente de determinación (R2), el coeficiente de correlación (R) y el error cuadrático medio (ECM); y finalmente, el análisis de los resultados y la selección del modelo más preciso para cada zona. La evaluación comparativa permitió identificar el modelo de Skempton (1944) como el de mejor ajuste estadístico, y el de Nagaraj y Murty (1985) como el de menor error absoluto en la predicción. Los resultados mostraron que, aunque los modelos presentan diferencias en precisión, todos tienen un ajuste razonable con los datos experimentales. El modelo de Skempton (1944) evidenció un coeficiente de determinación (R2) superior al 50%, lo que indica una fuerte correlación con los datos reales y una buena capacidad para explicar la variabilidad observada. En cuanto a la precisión numérica, el modelo de Nagaraj y Murty (1985) mostró un ECM más bajo, siendo más exacto en las predicciones, especialmente para la zona de Marcavelica. Sin embargo, el modelo de Rendón-Herrero (1983) presentó el peor ajuste estadístico y el mayor error cuadrático medio (ECM), siendo el menos adecuado para predecir el índice de consolidación (Cc) en ambas zonas de estudio. Finalmente, se recomienda que para futuros estudios se amplíe el tamaño de la muestra y se homogenice la cantidad de muestras por tipo de suelo, ya que la distribución heterogénea de las muestras puede influir en la representatividad de los resultados. Además, se sugiere explorar otros modelos de predicción que puedan mejorar la precisión, así como realizar un análisis regionalizado para cada zona con el fin de ajustar los modelos a las características geotécnicas locales.