[pt] O liner é um elemento de extrema importância no processo construtivo de um aterro sanitário, pois funciona como uma barreira capaz de impedir a percolação de agentes contaminantes através do subsolo. Os liners ou camadas impermeabilizantes são geralmente construídos a partir de materiais que possuem baixa permeabilidade. A escolha de um material adequado, assim como o controle dos processos construtivos são indispensáveis para garantir um bom desempenho da camada impermeabilizante. O processo de compactação é de extrema importância neste tipo de obra geotécnica. Os ensaios de compactação realizados em laboratório têm como objetivo reproduzir as condições de campo, no entanto, em numerosos casos há diferenças importantes entre os mecanismos de compactação utilizados, na preparação do material antes do processo de densificação e nas características das amostras, o que gera como conseqüência discrepâncias nos valores de permeabilidade de campo com os de laboratório. O objetivo principal do presente estudo é avaliar experimentalmente a influência de dois mecanismos diferentes de compactação (dinâmico, com o Proctor Normal e estático, com o método de compactação por pisoteamento) nos valores de permeabilidade de um solo coluvionar e de um composto orgânico para seu eventual uso em um liner. Os ensaios foram realizados em corpos de prova com diferentes teores de umidade, preparados com solo coletado no campo Experimental II da PUC-Rio, com composto orgânico produzido a partir do processo de compostagem da grama do Aeroporto Internacional Galeão (RJ), e com misturas em diferentes proporções de ambos os materiais. / [en] The liner is one of the most important elements in a sanitary landfill project, since it works as a barrier capable to impede seepage of pollutant substances through the subsurface. This element is usually built with materials that have low permeability. The choice of the right material as well as the control and supervision of the constructive processes are fundamental to achieve a good liner performance. The compaction process is extremely important in this type of geotechnical impoundment. Laboratory compaction intends to reproduce the field conditions; however, in some cases, there happen to be important differences between the compaction mechanisms used, the preparation of the material before the densification process and the specimens characteristics, which cause discrepancies between the permeability values obtained in the field and the ones obtained in the laboratory. The main objective of this study is to evaluate experimentally the effect of two different compaction mechanisms (dynamic, with standard Proctor and static, with the kneading compaction method) in the hydraulic conductivity of a colluvionar soil and an organic compound for their eventual use in a liner. The tests were executed using specimens with different water contents, prepared with colluvionar soil extracted from the Experimental Field II at the PUC-Rio, with the organic compound, and with mixtures of both materials in different proportions.

[pt] Este trabalho propõe um novo modelo linear por partes para a extração de regras de conhecimento de banco de dados. O modelo é uma heurística baseada em análise de árvore de regressão, como introduzido por Friedman (1979) e discutido em detalhe por Breiman (1984). A motivação desta pesquisa é trazer uma nova abordagem combinando técnicas estatísticas de modelagem e um algoritmo de busca por quebras eficiente. A decisão de quebra usada no algoritmo de busca leva em consideração informações do ajuste de equações lineares e foi implementado tendo por inspiração o trabalho de Tsay (1989). Neste, ele sugere um procedimento para construção um modelo para a análise de séries temporais chamado TAR (threshold autoregressive model), introduzido por Tong (1978) e discutido em detalhes por Tong e Lim (1980) e Tong (1983). O modelo TAR é um modelo linear por partes cuja idéia central é alterar os parâmetros do modelo linear autoregressivo de acordo com o valor de uma variável observada, chamada de variável limiar. No trabalho de Tsay, a Identificação do número e localização do potencial limiar era baseada na analise de gráficos. A idéia foi então criar um novo algoritmo todo automatizado. Este processo é um algoritmo que preserva o método de regressão por mínimos quadrados recursivo (MQR) usado no trabalho de Tsay. Esta talvez seja uma das grandes vantagens da metodologia introduzida neste trabalho, visto que Cooper (1998) em seu trabalho de análise de múltiplos regimes afirma não ser possível testar cada quebra. Da combinação da árvore de decisão com a técnica de regressão (MQR), o modelo se tornou o TS-TARX (Tree Structured - Threshold AutoRegression with eXternal variables). O procedimento consiste numa busca em árvore binária calculando a estatística F para a seleção das variáveis e o critério de informação BIC para a seleção dos modelos. Ao final, o algoritmo gera como resposta uma árvore de decisão (por meio de regras) e as equações de regressão estimadas para cada regime da partição. A principal característica deste tipo de resposta é sua fácil interpretação. O trabalho conclui com algumas aplicações em bases de dados padrões encontradas na literatura e outras que auxiliarão o entendimento do processo implementado. / [en] This research work proposes a new piecewise linear model to extract knowledge rules from databases. The model is an heuristic based on analysis of regression trees, introduced by Friedman (1979) and discussed in detail by Breiman (1984). The motivation of this research is to come up with a new approach combining both statistical modeling techniques and an efficient split search algorithm. The split decision used in the split search algorithm counts on information from adjusted linear equation and was implemented inspired by the work of Tsay (1989). In his work, he suggests a model-building procedure for a nonlinear time series model called by TAR (threshold autoregressive model), first proposed by Tong (1978) and discussed in detail by Tong and Lim (1980) and Tong (1983). The TAR model is a piecewise linear model which main idea is to set the coefficients of a linear autoregressive process in accordance with a value of observed variable, called by threshold variable. Tsay`s identification of the number and location of the potential thresholds was based on supplementary graphic devices. The idea is to get the whole process automatic on a new model-building process. This process is an algorithm that preserves the method of regression by recursive least squares (RLS) used in Tsay`s work. This regression method allowed the test of all possibilities of data split. Perhaps that is the main advantage of the methodology introduced in this work, seeing that Cooper, S. (1998) said about the impossibility of testing each break.Thus, combining decision tree methodology with a regression technique (RLS), the model became the TS-TARX (Tree Structured - Threshold AutoRegression with eXternal variables). It searches on a binary tree calculating F statistics for variable selection and the information criteria BIC for model selection. In the end, the algorithm produces as result a decision tree and a regression equation adjusted to each regime of the partition defined by the decision tree. Its major advantage is easy interpretation.This research work concludes with some applications in benchmark databases from literature and others that helps the understanding of the algorithm process.