Análise de incerteza dos parâmetros de brecha aplicada à modelagem probabilística do hidrograma de ruptura de barragens de terra
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMG |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/1843/55743 |
Resumo: | A modelagem matemática da ruptura de barragens é complexa e demanda uma série de simplificações. Incertezas são inerentes aos estudos de ruptura hipotética de barragens e essas se propagam para seus resultados, utilizados na elaboração de medidas de gestão de risco de inundação e podem apresentar grande impacto socioeconômico e ambiental. No presente trabalho, buscou-se estudar as incertezas relacionadas aos parâmetros de brecha de ruptura (largura de fundo, declividade da parede lateral, cota de fundo e tempo de formação) no contexto da modelagem dos hidrogramas defluentes da ruptura de barragens de terra. Um extenso banco de dados, com aproximadamente 4.000 registros de ruptura e compilado por BERNARD-GARCIA & MAHDI (2020) foi analisado e utilizado na estimativa de incertezas dos parâmetros de brecha. Modelos de distribuição de probabilidade foram ajustados às amostras dos parâmetros de brecha para quantificação das incertezas. As amostras foram avaliadas por grupos, tendo sido constatada a interferência do modo de falha na declividade da parede lateral da brecha e a forma da barragem na largura de fundo da brecha. Os modelos de distribuição de probabilidade identificados permitiram a aplicação em um estudo de caso para quantificar as incertezas associadas a vazão de pico dos hidrogramas de ruptura. Em pesquisas futuras, entende-se que esses modelos podem ser utilizados também no desenvolvimento de análises de incertezas na modelagem da propagação hidrodinâmica da onda de inundação e na definição de mapas de inundação probabilísticos. Diferentes modelos distributivos foram identificados e testados em uma modelagem probabilística da ruptura hipotética da barragem apresentada por ZENZ & GOLDGRUBER (2013). O Método de Monte Carlo foi empregado, considerando como variáveis aleatórias os parâmetros de brecha. O estudo permitiu avaliar as incertezas na estimativa da vazão de pico dos hidrogramas de ruptura. Os resultados obtidos na análise probabilística foram utilizados para estimar as incertezas em modelos determinísticos, sendo observado que esses, em sua maioria, apresentam resultados conservadores. |
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Julian Cardoso Eleutériohttp://lattes.cnpq.br/5600282923061521Pedro Luiz Borges ChaffeDirceu Silveira Reis JuniorFrancisco Eustáquio Oliveira e SilvaVéber Afonso Figueiredo Costahttp://lattes.cnpq.br/7668333316097035Alexandre Ângelo Carmo Luiz da Silva2023-07-04T15:27:02Z2023-07-04T15:27:02Z2021-07-07http://hdl.handle.net/1843/55743A modelagem matemática da ruptura de barragens é complexa e demanda uma série de simplificações. Incertezas são inerentes aos estudos de ruptura hipotética de barragens e essas se propagam para seus resultados, utilizados na elaboração de medidas de gestão de risco de inundação e podem apresentar grande impacto socioeconômico e ambiental. No presente trabalho, buscou-se estudar as incertezas relacionadas aos parâmetros de brecha de ruptura (largura de fundo, declividade da parede lateral, cota de fundo e tempo de formação) no contexto da modelagem dos hidrogramas defluentes da ruptura de barragens de terra. Um extenso banco de dados, com aproximadamente 4.000 registros de ruptura e compilado por BERNARD-GARCIA & MAHDI (2020) foi analisado e utilizado na estimativa de incertezas dos parâmetros de brecha. Modelos de distribuição de probabilidade foram ajustados às amostras dos parâmetros de brecha para quantificação das incertezas. As amostras foram avaliadas por grupos, tendo sido constatada a interferência do modo de falha na declividade da parede lateral da brecha e a forma da barragem na largura de fundo da brecha. Os modelos de distribuição de probabilidade identificados permitiram a aplicação em um estudo de caso para quantificar as incertezas associadas a vazão de pico dos hidrogramas de ruptura. Em pesquisas futuras, entende-se que esses modelos podem ser utilizados também no desenvolvimento de análises de incertezas na modelagem da propagação hidrodinâmica da onda de inundação e na definição de mapas de inundação probabilísticos. Diferentes modelos distributivos foram identificados e testados em uma modelagem probabilística da ruptura hipotética da barragem apresentada por ZENZ & GOLDGRUBER (2013). O Método de Monte Carlo foi empregado, considerando como variáveis aleatórias os parâmetros de brecha. O estudo permitiu avaliar as incertezas na estimativa da vazão de pico dos hidrogramas de ruptura. Os resultados obtidos na análise probabilística foram utilizados para estimar as incertezas em modelos determinísticos, sendo observado que esses, em sua maioria, apresentam resultados conservadores.Dam failure is a complex event not fully understood. The mathematical modeling of the phenomenon requires a myriad of simplifications. It is reasonable to consider that uncertainty is part of dam break studies. These uncertainties are propagated to dam breach results, used in the definition of flood risk management. It has an important socioeconomic and environmental impact due to the large number of dams constructed around the world. Uncertainty analysis in dam breach is considered a good practice. This study seeks to quantify the uncertainty of earthfill dam breach parameters applied in breach hydrograph estimates. A long database, with almost 4,000 cases and compiled by BERNARD-GARCIA & MAHDI (2020) was verified to quantify the breach parameters uncertainty. Probability distributions were fitted to breach parameters samples to quantify uncertainties. The samples were analyzed by groups. The results demonstrated that some variables affect parameters behavior. This was the case of failure mode on breach slope and dam shape at bottom width. The probability distributions identified allowed the development of a study case to quantify uncertainties in peak dam breach outflow hydrograph. So, these models can be applied in future researches about this subject and in a construction of probabilistic inundation maps. Different probability distributions were identified. These were applied in a probabilistic dam breach modeling of the case study developed in ZENZ & GOLDGRUBER (2013). The Monte Carlo Method was used and the breach parameters were considered as random variables. The results allowed to quantify the uncertainty in peak of the breach hydrograph. The results of probabilistic analysis were used to quantify uncertainties in deterministic dam breach modelling being observed that this models are, in majority, conservatives.porUniversidade Federal de Minas GeraisPrograma de Pós-Graduação em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos HídricosUFMGBrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA HIDRÁULICAhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/info:eu-repo/semantics/openAccessEngenharia sanitáriaRecursos hídricos - DesenvolvimentoBarragens e açudes - RupturaIncertezaBarragens de terraEstudo de ruptura hipotéticaBrecha de rupturaAnalise de incertezasAnálise probabilísticaHidrograma de ruptura probabilísticoAnálise de incerteza dos parâmetros de brecha aplicada à modelagem probabilística do hidrograma de ruptura de barragens de terrainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGORIGINALANÁLISE DE INCERTEZA DOS PARÂMETROS DE BRECHA APLICADA À MODELAGEM PROBABILÍSTICA DO HIDROGRAMA DE RUPTURA DE BARRAGENS DE TERRA.pdfANÁLISE DE INCERTEZA DOS PARÂMETROS DE BRECHA APLICADA À MODELAGEM PROBABILÍSTICA DO HIDROGRAMA DE RUPTURA DE BARRAGENS DE TERRA.pdfapplication/pdf11899629https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/55743/1/AN%c3%81LISE%20DE%20INCERTEZA%20DOS%20PAR%c3%82METROS%20DE%20BRECHA%20APLICADA%20%c3%80%20MODELAGEM%20PROBABIL%c3%8dSTICA%20DO%20HIDROGRAMA%20DE%20RUPTURA%20DE%20BARRAGENS%20DE%20TERRA.pdf563deb11aaf5af8eb5d4abdbcdc5c617MD51CC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-8811https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/55743/2/license_rdfcfd6801dba008cb6adbd9838b81582abMD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82118https://repositorio.ufmg.br/bitstream/1843/55743/3/license.txtcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD531843/557432023-07-04 12:27:02.985oai:repositorio.ufmg.br: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ório de PublicaçõesPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oaiopendoar:2023-07-04T15:27:02Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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