Atualmente, a indústria do concreto não opera com alta eficiência no uso de ligantes, ocasionando um impacto ambiental relevante. As centrais dosadoras convivem com altos desvios de matérias-primas e de proporcionamento, comprometendo a eficiência. Ademais, o método de dosagem de concreto adotado atualmente, por otimização experimental, apesar de funcional, incorre em ensaios excessivos e conclusões restritas. Assim, destaca-se a otimização computacional, reduzindo os recursos despendidos. A fim de contribuir para este método, visa-se criar um modelo físico para previsão da fluidez do concreto avaliada pelo abatimento do tronco de cone baseado em distância entre partículas. Para tal, elegeu-se especificamente uma central dosadora de concreto em São Paulo para cumprir a metodologia, a qual pode ser sintetizada em duas etapas prevalecentes: (1) a construção do modelo físico baseado em empacotamento e distância de partículas para a previsão do abatimento do tronco de cone, a partir das formulações base desta central, e (2) a validação experimental deste modelo, fundamentada no processo de dosagem na operação da central. Ao avaliar a eficiência desta central, encontram-se intensidades de ligante entre 7,5 e 10 kg/m3/MPa, embora este valor seja próximo do valor médio encontrado na literatura, se encontra acima das melhores intensidades. O modelo físico de previsão da fluidez estabelecido a partir das 120 formulações base contemplando dois conjuntos de materiais obteve R2 0,84. Para validar o modelo estabelecido, foram utilizados 224 dados de concretos dosados na central que consistiam em 22 formulações em uma região experimental para além da qual o modelo foi criado. Entre os abatimentos estimados, usando os dados de apenas um conjunto de materiais, e os abatimentos medidos, o R2 atingiu 0,75, já para os materiais do dia mais próximo, atingiu-se o R2 0,62, o que representa correlações medianas. Notou-se que o modelo é capaz de estimar razoavelmente o impacto das mudanças de proporcionamento dos materiais na fluidez do concreto - e, desta forma, pode ser empregado na otimização computacional -, porém necessita ser validado e aprimorado no que diz respeito à previsão do impacto das mudanças dos materiais no abatimento de tronco de cone durante a operação.

Currently, the concrete industry does not operate with high efficiency in binder use, generating a relevant environmental impact. The ready-mix concrete plants handle high deviations of raw materials and proportion, compromising efficiency. Furthermore, the mix design method currently adopted, by experimental optimization, although functional, incurs excessive tests and restricted conclusions. Thus, computational optimization stands out, reducing the resources spent. In order to contributing to this method, the aim is to create a physical model to predict the concrete fluidity evaluated by the slump test based on distance between particles. Thereunto, a ready-mix concrete plant in São Paulo was specifically chosen to comply with the methodology, which can be synthesized in two main stages: (1) the construction of a physical model based on packing and distance among particles for predicting the concrete slump, using data from the base formulations of this plant, and (2) the experimental validation of this model, based on data extracted from the plant operation. When assessing the efficiency of this plant, binder intensities are between 7.5 and 9 kg/m3 / MPa, although this value is close to the average found in the literature, it is above the best ones. The physical fluidity prediction model adjusted from the 120 base formulations comprising two sets of materials achieved R2 0.84. To validate the model, 224 concrete batches of the plant were used, which comprises 22 formulations in an experimental region wider than the one the model was created with. Between the estimated slump, using only one set of materials, and the measured slump, R2 reached 0.75, while using the materials of the closest day, R2 0.62 was reached, which represents median correlations. It was noted that the model is capable of reasonably estimating the impact of proportioning changes in the fluidity of concrete - and, in this way, it can be used in computational optimization -, however it needs to be validated and improved with respect to the forecast of the impact of material changes in the concrete slump during the operation.