Análisis Geoestadístico y por confiabilidad para la interpretación del ensayo CPTu en un depósito lacustre del occidente de la sabana de Bogotá

Abstract

Este estudio propone una metodología integral para la caracterización geotécnica de un depósito lacustre, integrando datos de ensayos CPTu y de laboratorio con herramientas de modelación geoestadística y análisis probabilístico por confiabilidad. A partir del índice de comportamiento del suelo (Ic), se generó un modelo estratigráfico tridimensional mediante Kriging Bayesiano Empírico (EBK), que permitió representar la distribución espacial del subsuelo hasta 25 metros de profundidad e incorporar la incertidumbre asociada a la predicción. La consistencia del modelo fue reforzada mediante análisis mineralógico por difracción de rayos X (DRX), lo cual mejoró la correlación entre unidades geotécnicas y su composición litológica. De manera complementaria, se realizó una calibración local de los coeficientes empíricos Nkt y NΔU, generando intervalos de confianza que representan la variabilidad natural del depósito y permitieron mejorar la estimación de la resistencia al corte no drenado (Su) en condiciones in situ. En paralelo, se llevó a cabo un análisis de confiabilidad estructural aplicado al predimensionamiento de cimentaciones profundas, mediante simulaciones de Monte Carlo basadas en una función de desempeño definida como la diferencia entre la capacidad portante y la carga aplicada. Este enfoque permitió estimar de forma probabilística la probabilidad de falla (Pf) y el índice de confiabilidad (β), aportando herramientas para evaluar el desempeño estructural frente a la variabilidad de los parámetros del suelo. Los resultados obtenidos evidencian el potencial de una metodología que articula modelación geoestadística, calibración empírica y análisis por confiabilidad, contribuyendo a una interpretación más precisa del subsuelo y al fortalecimiento del diseño geotécnico en entornos sedimentarios complejos (Texto tomado de la fuente).

This study presents an integrated methodology for the geotechnical characterization of a lacustrine deposit, combining CPTu and laboratory test data with geostatistical modeling tools and reliability-based probabilistic analysis. Based on the Soil Behavior Type Index (Ic), a three-dimensional stratigraphic model was developed using Empirical Bayesian Kriging (EBK), allowing for the spatial distribution of the subsurface to be represented up to 25 meters in depth while incorporating prediction uncertainty. Model consistency was enhanced through mineralogical validation using X-ray diffraction (XRD), improving the correlation between geotechnical units and their lithological composition. Additionally, local calibration of the empirical coefficients Nkt and NΔU was conducted, generating confidence intervals representative of the natural variability of the deposit and improving the estimation of undrained shear strength (Su) under in situ conditions. In parallel, a structural reliability analysis was carried out for the preliminary design of deep foundations using Monte Carlo simulations based on a performance function defined as the difference between ultimate bearing capacity and applied load. This approach allowed for the probabilistic estimation of failure probability (Pf) and the reliability index (β), providing a framework to assess structural performance under subsurface variability. The results highlight the potential of a methodology that integrates geostatistical modeling, empirical calibration, and reliability analysis to enhance subsurface interpretation and strengthen geotechnical design in geologically complex sedimentary environments.