Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, 2014. / Submitted by Ana Cristina Barbosa da Silva (annabds@hotmail.com) on 2014-11-06T14:32:56Z No. of bitstreams: 1 2014_JohnEloiBezerra.pdf: 41077425 bytes, checksum: 37bfb73e5515d274fffb3ec8856a8d29 (MD5) / Approved for entry into archive by Tania Milca Carvalho Malheiros(tania@bce.unb.br) on 2014-11-07T16:22:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_JohnEloiBezerra.pdf: 41077425 bytes, checksum: 37bfb73e5515d274fffb3ec8856a8d29 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-07T16:22:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_JohnEloiBezerra.pdf: 41077425 bytes, checksum: 37bfb73e5515d274fffb3ec8856a8d29 (MD5) / Para a engenharia de fundação, o maior desafio é a realização de projetos que associem segurança e economicidade mediante, geralmente, à grande variabilidade do solo com o qual será constituído um sistema de fundação. Atualmente, a engenharia vive um momento de busca pela otimização e uso sustentável dos recursos naturais cada vez mais escassos. Neste cenário, esta pesquisa buscou apresentar e implementar as principais técnicas de uma nova ciência, conhecida como geoestatística que podem ser empregadas no dia a dia do engenheiro geotécnico, especializado na área de fundações. Esta ciência permite que uma variável, como por exemplo, a capacidade de carga de uma estaca, tenha a sua variabilidade espacial modelada e corretamente mensurada a fim de que se possa realizar estimativas daquela variável aferindo de certo modo, um grau de confiabilidade destas estimativas. A partir da consideração do arranjo espacial das suas amostras de campo e dos seus valores medidos, a geoestatística permite interpolar ou simular a mesma variável em qualquer região do espaço circunvizinho amostrado. Por se tratar de um assunto não comum à comunidade geotécnica das fundações, esta pesquisa contribui para a sua divulgação e abordagem de como estas técnicas de interpolação podem ser empregadas no projeto de fundação por meio de uma metodologia de estimação e otimização das fundações a partir de uma nível de confiabilidade pré-estabelecido. Os dados de uma obra real são utilizados para a explanação da sequência de otimização das previsões das fundações sugerida nesta pesquisa. Um sistema integrado em planilhas eletrônicas foi desenvolvido a partir das formulações da geoestatística para transformar as previsões das fundações em um processo mais racional e de custos reduzidos do projeto. Uma nova proposta de medição de confiabilidade dos dados de interpolação usando o método determinístico de interpolação (IDW) é apresentada e implementada em códigos computacionais. Ferramentas para desenho e auxílio ao desenvolvimento do projeto de fundação também foram desenvolvidas. Constatou-se que o uso de técnicas apropriadas de interpolação dos dados de sondagem em função da sua locação e dos pilares de fundação podem originar reduções dos quantitativos a serem empregados na execução das fundações, ao mesmo tempo sem prejudicar a confiabilidade do projeto, quando da comparação com o dimensionamento utilizando valores globais mínimos de capacidade de carga. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / For foundation engineering, the biggest challenge is the realization of projects involving safety and economy, associating to the great variability of soil with which a foundation will be build. Currently, engineering is experiencing a time of search for the optimization and sustainable use of the increasingly scarce natural resources. In this scenario, this study presents and implements some key techniques of a new science, known as geostatistics, that can be used daily by a geotechnical engineer in yours design tasks, specializing in foundations. This science allows a variable, such as the load capacity of a pile, have your spatial variability modeled and accurately measured in the way that his estimates can be made with adoption of an acceptable degree of reliability. From the consideration of the spatial arrangement of field samples and their measured values, geostatistics allows to interpolate or simulate the same variable in any region of space surrounding sampled. Because it isn´t a common issue to the geotechnical community foundations, this research contributes to the disclosure and approach of how these interpolation techniques can be employed the design of foundation through a methodology for estimation and optimization of foundations from a level of prefixed reliability. Data from a real case were used to explain the design process of foundation with forecasts optimized as suggested in this research. An integrated spreadsheet system was developed from the formulations of geostatistics to transform the predictions of the foundations in a more rational process and with reduced project costs. A new proposal for measuring the reliability of the data interpolation using the deterministic interpolation method (IDW – Inverse Distance Weighted) was presented and implemented in computational codes. Tools to aid design and development project for the foundation were also developed. It was found that the use of appropriate interpolation techniques of sounding data based on their location in relation to foundation piles allows reductions from quantitative to be employed in the execution of foundations at the same time without impairing the reliability of the project, with improvement in the knowledge of variable behavior with respect its variance in the space, when compared with the designing using minimum global values of load capacity.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2013. / Submitted by Jaqueline Ferreira de Souza (jaquefs.braz@gmail.com) on 2013-07-23T15:14:42Z No. of bitstreams: 1 2013_SilvaniaFerreiraConceicao.pdf: 889090 bytes, checksum: ca5954e5a0ea3e04e05131f292d73112 (MD5) / Approved for entry into archive by Leandro Silva Borges(leandroborges@bce.unb.br) on 2013-07-25T19:21:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_SilvaniaFerreiraConceicao.pdf: 889090 bytes, checksum: ca5954e5a0ea3e04e05131f292d73112 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-07-25T19:21:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_SilvaniaFerreiraConceicao.pdf: 889090 bytes, checksum: ca5954e5a0ea3e04e05131f292d73112 (MD5) / A distribuição espacial de um conjunto de variàveis fica caracterizada quando a posição geográfica contribui para análise e interpretação dos resultados. A análise exploratória é a primeira etapa a ser realizada em qualquer estudo. No contexto da geoestatística, esta análise é feita por meio de um semivariograma, que é uma função capaz de medir o grau de dependência espacial entre pares de observações separados por uma distância h. O processo de construção de uma função semivariograma não e trivial. Ao especificar uma função semivariograma, deve-se garantir que esta seja definida positiva. A fim de desmistificar eventuais falsas impressões quanto a viabilidade de funções como modelos de semivariograma foram sugeridos candidatos, utilizando como exemplo de funções de probabilidade, escritas sob a forma da família exponencial. As distribuições utilizadas foram gamma, log-normal, Poisson e binomial negativa. O estudo mostrou que não é recomendável utilizar funções escritas sob a forma da família exponencial para construir modelos de semivariograma, pois não há garantias de que o modelo a ser reproduzido seja válido. A construção dos modelos deve ser pautada nas propriedades das funções covariância. Tentativas ad hoc são muito específica e não devem ser utilizadas para obter uma função definida positiva, uma vez que a solução encontrada não pode ser generalizada. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT / The spatial distribution of a set of variables is characterized when the geographic position contributes to the analysis and for the interpretation of the results. The exploratory analysis is the first stage to be done in any study. In the geostatistics context the analysis is done by semivariogram, a function which measures the spatial dependence between pairs of observations separated by a distance h. Construct a semivariogram function is not trivial. The chosen function must be positive definite. For elucidate possible false impressions of viability in function semivariogram models were suggested as candidates probability functions, written in the form of the exponential family. Considering that, four semivariogram models from exponential family were derived: gamma, log-normal, Poisson and negative binomial. The study showed that it is not recommended to use functions written in the exponential family form to construct a semivariogram function, since there is no guarantee that the model will be valid. The construction of models should be based on the properties of the functions covariance. Ad hoc attempts are very specific and should not be used to obtain a positive-definite function, since the solution can not be generalized

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, Pós-Graduação em Geociências Aplicadas, 2014. / Submitted by Thomaz Siqueira Araujo (thomaz001.ta@gmail.com) on 2015-04-30T20:01:44Z No. of bitstreams: 1 2014_ThaísMachadoScherrer.pdf: 3667200 bytes, checksum: 7577bb8a3df01469436c45b176dba707 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2015-04-30T20:21:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_ThaísMachadoScherrer.pdf: 3667200 bytes, checksum: 7577bb8a3df01469436c45b176dba707 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-30T20:21:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_ThaísMachadoScherrer.pdf: 3667200 bytes, checksum: 7577bb8a3df01469436c45b176dba707 (MD5) / Após o trabalho pioneiro de Ian Main (1995), estatísticas de lei de potência começaram a ser usadas no estudo de eventos sísmicos. Em especial, a generalização da abordagem clássica de Boltzmann-Gibbs desenvolvida por Tsallis (1998) se mostrou amplamente aplicável. A partir dessa abordagem, modelos para análise de distribuição de energia em Sismologia começaram a ser desenvolvidos e aplicados em diferentes regiões e com diferentes enfoques, sempre apresentando resultados satisfatórios. Entretanto, pouco se avançou na tentativa de associar os parâmetros do ajuste a aspectos geofísicos dos fenômenos e regiões estudadas. Usando o modelo desenvolvido por Sotolongo-Costa e Posadas (2004) e revisado por Silva et al. (2006) esse trabalho buscou um melhor entendimento da aplicabilidade dessa metodologia e ampliação dos significados que podem ser extraídos desse tipo de análise. De fato, foi possível encontrar uma relação entre o parâmetro não extensivo (q) e o modelo de aspereza de Lay e Kanamori (1981), especialmente ao se considerar as zonas de subducção com acoplamento mais intenso e mais suave, indicando a influência de fatores como distribuição de esforços e fragmentação. Ainda, encontrou-se relação entre q e sismos intraplaca em áreas do território brasileiro, com diferentes embasamentos e características tectônicas. Na Margem Passiva, os valores de q foram bem mais elevados. Verificou-se ainda que o uso de diferentes tipos de magnitude na análise impactou os resultados de forma significativa. Estes indicam que a magnitude de superfície influencia mais os valores de q no sentido de se correlacionarem às zonas de subducção, refletindo um efeito predominante da fragmentação em níveis menos profundos. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / After the pioneering work of Ian Main (1995), law power statistics are being used in earthquakes studies. In particular, the classic approach generalization Boltzmann-Gibbs, developed by Tsallis (1998), has showed itself highly applicable. Using this technique, analysis models for earthquakes energy distributions were developed and applied in different regions and with different perspectives, always presenting satisfying results. However, little progress was achieved in trying to associate parameters to adjust the geophysical aspects of phenomena and regions studied. Using the model developed by Sotolongo-Costa e Posadas (2004) e revised by Silva et al. (2006), this work aimed a better understanding of this method, expanding the information that can be obtained by this kind of analysis. Indeed, it was possible to find a relation between the nonextensive parameter (q) and Lay and Kanamori (1981) asperity model, mainly when considered the subduction zones with stronger and weaker coupling, indicating the influence of factors such stress distribution and fragmentation. Also, it was found a relation between q and intraplate quakes in Brazilian areas with different basements and tectonic characteristics. At the Passive Margin, the nonextensive parameter was higher. At least, it’s verified that using different kinds of magnitudes impacts significantly in the results. They indicate that when we use surface magnitude the q-values are more correlated with the subduction zones classification, reflecting a predominant effect of fragmentation in less deeper levels.