[pt] A avaliação dos projetos de investimentos é uma tarefa difícil para muitas empresas, especialmente para aqueles cujo fluxo de caixa depende dos preços das commodities, já que o nível de incerteza nos preços tem um alto impacto na determinação do momento adequado para o investimento. Os métodos de avaliação tradicionais, que não levam em consideração a flexibilidade gerencial nem a modelagem da incerteza do projeto, podem levar a decisões não ótimas. Esta pesquisa desenvolve um modelo que considera estas variáveis, usando árvores binomiais implícitas ajustados por outros indicadores de risco, como assimetria e curtose da rentabilidade do projeto. O nível de incerteza pode não só ser medido pela volatilidade do retorno do projeto, mas também pela probabilidade de se obter um resultado baixo ou negativo no projeto. A magnitude dessa probabilidade poderia ser a avaliada conhecendo-se o valor da assimetria e curtose do retorno do projeto. Para modelar o comportamento de um projeto, esta dissertação apresenta dois tipos de árvores binomiais implícitas, recombinantes e não recombinante. Cada árvore tem sua própria abordagem específica para determinar o valor do projeto, incluindo opções. Um caso aplicado é apresentado considerando uma empresa de mineração. Os resultados sugerem que o nível de assimetria contribui para uma melhor avaliação do risco do projeto, que combinado com a metodologia de opções reais captura melhor o valor das flexibilidades do projeto; o que é uma importante contribuição do modelo proposto nesta dissertação. / [en] Valuation of capital investment projects is a difficult task for many companies, especially for those whose cash flows depend on commodity prices. The level of uncertainty in commodity prices has a significant impact in determining the proper timing for an investment. Traditional valuation methods, which do not take into account managerial flexibility or project uncertainty modeling can lead to non-optimal decisions. This research develops a dynamic model that considers these variables, and uses implied binomial trees adjusted by other indicators of risk, such as project return s skewness and kurtosis. The level of uncertainty can not only be measured by the project return s volatility, but also by how probable is the occurrence of a low or negative result in the project. The magnitude of this probability could be assessed by knowing the project return s skewness and kurtosis. To model the project s behavior, this dissertation presents two kinds of implied binomial trees, recombining and non-recombining trees. Each tree has its own specific approach to determining the value of the project, including options or managerial flexibility. An applied case is presented considering a mining project. The results suggest that the level of skewness helps to have a better measure of project risk, which combined with the real option approach, allows capturing the value of project managerial flexibilities; which is an important contribution of the proposed model in this dissertation.

[pt] O Brasil é o segundo maior produtor de lixo eletrônico das Américas, com uma produção que cresce a cada ano e apenas 10 por cento dela sendo tratada de forma apropriada. Adicionalmente, o Brasil não possui tecnologia própria para tratamento de placas de circuito impresso, componente chave presente neste tipo de resíduo. Atualmente, o Brasil não possui uma planta industrial voltada para essa atividade extrativista a partir de resíduos eletrônicos, sendo a maior parte do seu tratamento realizado no exterior. A hipótese de pesquisa deste manuscrito é que as universidades e suas comunidades poderiam desenvolver fontes de matéria-prima para tais processos de extração e, portanto, merecem atenção para a criação de pontos de coleta e parcerias. Nesse contexto, é necessário entender o comportamento dessa comunidade em relação à aquisição, armazenamento e descarte de equipamentos eletrônicos, bem como informações sobre temas relacionados ao gerenciamento e reciclagem de resíduos eletrônicos. Adicionalmente, criou-se uma rota conceitual de tratamento, a partir da integração de tecnologias descritas na literatura. Após a criação do design da rota, foi realizado um balanço de massa e energia, considerando dois casos base de fonte de placas de circuito impresso como matéria prima matéria prima: A) Lixo eletrônico em geral; B) utilizando somente celulares. Para ambos os casos, foi considerado o tratamento de 2 t/h. Determinou-se que o grupo estudado possui mais de 16,96 milhões de telefones celulares em hibernação, além de outros equipamentos, com valor de estoque estimado em 67,45 milhões de dólares para o grupo estudado na região metropolitana do Rio de Janeiro. Se extrapolado para todo o Brasil, pode chegar a 797,50 milhões de dólares para o grupo estudado. uma taxa interna de retorno de 141,6 por cento e 3990,7 por cento para o caso A e B, respectivamente e valor presente líquido de USD 44,834,616 e USD 3,215,300,083 para o caso A e B, respectivamente. Adicionalmente, foi determinado que o caso A possui uma grande sensibilidade a variação da taxa de ocupação. Neste contexto, a presente pesquisa tem o potencial de ajudar na criação da primeira planta industrial brasileira voltada para a reciclagem de placas de circuito impresso, assim como entender quais são as variáveis chaves para o processamento destes componentes. Adicionalmente, o projeto apresenta o investimento necessário para a criação da planta, sendo uma informação crucial para potenciais investidores. / [en] Brazil is the second largest producer of electronic waste in the Americas, with a production that grows each year and only 10 percent of it is properly treated. Additionally, Brazil does not have its own technology for treating printed circuit boards, a key component present in this type of waste. Currently, Brazil does not have an industrial plant dedicated to this extractive activity from electronic waste, with most of its treatment carried out abroad. The research hypothesis of this manuscript is that universities and their communities could develop raw material sources for such extraction processes and, therefore, deserve attention for the creation of collection points and partnerships. In this context, it is necessary to understand the behavior of this community in relation to the acquisition, storage and disposal of electronic equipment, as well as information on issues related to the management and recycling of electronic waste. Additionally, a conceptual treatment route was created based on the integration of technologies described in the literature. After creating the route design, a mass and energy balance was carried out, considering two base cases of printed circuit boards as raw material: A) Electronic waste in general; B) using cell phones only. For both cases, the treatment of 2 t/h was considered. It was determined that the studied group has more than 16.96 million cell phones in hibernation, in addition to other equipment, with an estimated inventory value of 67.45 million dollars for the studied group in the metropolitan region of Rio de Janeiro. If extrapolated to all of Brazil, it could reach 797.50 million dollars for the studied group. an internal rate of return of 141.6 percent and 3990.7 percent for case A and B, respectively, and net present value of USD 44,834,616 and USD 3,215,300,083 for case A and B, respectively. Additionally, it was determined that case A is highly sensitive to occupancy rate variation. In this context, this research has the potential to help in the creation of the first Brazilian industrial plant dedicated to the recycling of printed circuit boards, as well as to understand the key variables for the processing of these components. Additionally, the project presents the investment necessary for the creation of the plant, being crucial information for potential investors.

[pt] Na presente pesquisa, foi realizada a interpretação de comportamento da obra de reforço em um dique de contenção para resíduos de mineração construído sobre solos moles. Foram definidos o perfil geotécnico e as etapas de alteamento a serem analisadas pelo método de elementos finitos, no software Plaxis 2D. Para definição dos parâmetros, foram interpretados ensaios de campo e laboratório, sendo que nos ensaios de laboratório em que as curvas eram conhecidas, foi possível aplicar a otimização de parâmetros com a simulação de ensaios em uma extensão do Plaxis (Soil test). No caso dos solos silto arenosos e dos materiais de aterro, as interpretações foram feitas com o modelo Hardening Soil Model. Já para as camadas argilosas, foram simulados cinco diferentes cenários com os modelos: Soft Soil Creep, Hardening Soil e Mohr Coulomb com parâmetros de resistência efetivos e Hardening Soil e Mohr Coulomb com resistência não drenada. Os resultados de deslocamentos foram comparados entre si e com os dados do monitoramento de campo. Para análise da estabilidade os cinco cenários foram comparados entre si e com os resultados de uma análise convencional com equilíbrio limite em termos de tensões totais. Foi realizada também a aplicação do Método dos Volumes Deslocados como uma forma de verificar sua adequação para acompanhamento in situ da estabilidade da obra em cada etapa construtiva. / [en] In this present research, it was done an interpretation of the reinforcement work s behavior in a containment dike/dam for mining waste built on soft soils. It was defined the geotechnical profile and the heightening steps to be performed using the finite element method in the Plaxis 2D software. To define the parameters, the field and laboratory tests were interpreted, and in the laboratory tests in which the curvatures were known, it was possible to apply parameters with the simulation of tests in an extension of Plaxis (Soil test). In the case of sandy silt soils and embankments materials, as was done with the Hardening Soil Model. For the clay layers, five different scenarios were simulated with the models: Soft Soil, Hardening Soil and Mohr Coulomb with effective strength parameters and Hardening Soil and Mohr Coulomb with undrained strength parameters. The displacement results were compared with each other and with field monitoring data. For the stability analysis the five scenarios were analyzed among themselves and with the results of a conventional analysis with limit equilibrium in terms of total strength. Also the application of the Displaced Volumes Method as a way of verifying its suitability to in situ monitoring of the stability of the work at each constructive stage.

[pt] Esta dissertação investiga a utilização de um sistema Neuro-Fuzzy Hierárquico para previsão de séries e a extração de regras fuzzy em aplicações de Mineração de Dados. O objetivo do trabalho foi estender o modelo Neuro- Fuzzy Hierárquico BSP para a classificação de registros e a previsão de séries temporais. O processo de classificação de registros no contexto de Mineração de Dados consiste na extração de regras de associação que melhor caracterizem, através de sua acurácia e abrangência, um determinado grupo de registros de um banco de dados (BD). A previsão de séries temporais, outra tarefa comum em Mineração de Dados tem como objetivo prever o comportamento de uma série temporal no instante t+k (k ? 1).O trabalho consistiu de 5 etapas principais: elaborar um survey dos principais sistemas e modelos mais utilizados nas aplicações de Mineração de Dados; avaliar o desempenho do sistema NFHB original em aplicações de Mineração de Dados; desenvolver uma extensão do modelo NFHB dedicado à classificação de registros em uma BD; desenvolver um novo modelo híbrido Neuro-Fuzzy Genético para o ajuste automático dos parâmetros do sistema dedicado a previsão de séries temporais; e o estudo dos casos. O estudo da área resultou num survey sobre os principais modelos para Mineração de Dados. São apresentados os modelos mais utilizados em tarefas de classificação e extração de regras tais como: redes neurais, árvores de decisão crisp e fuzzy, algoritmos genéticos, estatística e sistemas neuro-fuzzy. Na etapa de avaliação do modelo NFHB original, foi verificado que além do tradicional aprendizado dos parâmetros, comuns às redes neurais e aos sistemas neuro-fuzzy, o modelo possui as seguintes aracterísticas: aprendizado da estrutura, a partir do uso de particionamentos recursivos; número maior de entradas que o habitualmente encontrado nos sistemas neuro-fuzzy; e regras com hierarquia, características adequadas para as aplicações de Mineração de Dados. Entretanto, o processo de extração de regras e a seleção de atributos não são adequados para este tipo de aplicação, assim como a excessiva complexidade da parametrização do modelo para aplicações de previsão de séries temporais. Uma extensão ao modelo NFHB original foi então proposta para aplicações de classificação de registros no contexto da Mineração de Dados onde se têm como objetivo principal a extração de informação em forma de regras interpretáveis. Foi necessário modificar a seleção de atributos e o processo original de extração de regras. O sistema fuzzy do tipo Takagi-Sugeno do modelo NFHB original fornece regras inadequadas do ponto de vista da Mineração de Dados. O novo modelo NFHB, dotado das modificações necessárias, mostrou um ótimo desempenho na extração de regras fuzzy válidas que descrevem a informação contida no banco de dados. As medidas de avaliação normalmente usadas para analisar regras crisp (Se x1 é <14.3 e...), como abrangência e acurácia, foram modificadas para poderem ser aplicadas ao caso de avaliação das regras fuzzy (Se x1 é Baixo e..) extraídas pelo sistema NFHB após da fase de aprendizado. A quantidade e a qualidade das regras extraídas é um ponto fundamental dos sistemas voltados para aplicações de Mineração de Dados, que buscam sempre obter o menor número de regras e da maior qualidade possível. Nesse sentido, o processo de seleção das características de entrada foi alterado para evitar particionamentos excessivos, ou seja regras desnecessárias. Foram implementadas duas estratégias de seleção (Fixa e Adaptativa) em função de diferentes medidas de avaliação como a Entropia e o método de Jang. Um novo modelo híbrido neuro-fuzzy genético para previsão de séries temporais foi criado para resolver o problema da excessiva complexidade de parametrização do sistema, o qual conta com mais de 15 parâmetros.Foi proposto um novo modelo híbrido neuro-fuzzy genético capaz de evoluir e obter um conjunto de parâmetros adequado par / [en] This dissertation investigates the use of a Neuro-Fuzzy Hierarchical system for time series forecasting and fuzzy rule extraction for Data Mining applications. The objective of this work was to extend the Neuro-Fuzzy BSP Hierarchical model for the classification of registers and time series forecasting. The process of classification of registers in the Data Mining context consists of extracting association rules that best characterise, through its accuracy and coverage measures, a certain group of registers of database (DB). The time series forecasting other common task in Data Mining, has a main objective to foresee the behavior of a time series in the instant t+k (k>=1). The work consisted of 5 main stages: to elaborate a survey of the main systems and the most common models in Data Mining applications; to evaluate the performance of the original NFHB system in Data Mining applicatons; to develop an extension of the NFHB model dedicated to the classification of registers in a DB; to develop a new Neuro-Fuzzy Genetic hybrid model for the automatic adjustment of the parameters of the system for time series forecasting applicatons; and the case estudies. The study of the area resulted in a survey of the main Data Mining models. The most common methods used in Data Mining application are presented such as: neural nets, crisp and fuzzy decision trees, genetic algorithms, statistics and neuro-fuzzy systems. In the stage of evaluation of the original NFHB model, it verified that besides the traditional learning of the parameters, common to the neural nets and the neuro-fuzzy systems, the model possesses the following characteristics: learning of the structure; recursive partitioning; larger number of inputs than usually found on the neuro-fuzzy systems; rule with hierarchy; which are characteristics adapted for Data Mining applications. However the rule extraction process and attributes selection are not appropriate for this type of applications, as well as the excessive complexity of the tuning of the model for time series forecasting applicatons. An extension of the original NFHB model was then proposed for applicatons of classification of registers in the Data Mining context, where the main objective in the extraction of information in form of interpratable rules. It was necessary to modify the attributes selection and the original rule extraction process. The Takagi-Sugeno fuzzy system of the original NFHB model supplies inadequate rules, from the Data Mining point of view. The new NFHB models, endowed with necessary modifications, showed good performance in extracting valid fuzzy rules that describe the information contained in the database. The evaluation metrics, usually used to analyse crips rules (If x1 is <14.3 and), as coverage and accuracy, were modified to be applied to the evaluation of the fuzzy rules (If x1 is Low and) extracted from the NFHB system after the learning process. The amount and quality of the extracted rules are important points of the systems dedicated for Data Mining applicatons, where the target is to obtain the smallest number of rules and of the best quality. In that sense, the input selection strategies were implemented (Static and Adaptive), using different evaluation measures as Entropy and the jang algorithm. A new genetic neuro-fuzzy hybrid model for time series forecasting was created to solve the problem of the excessive complexity of the model tuning, which comprises more than 15 parameters. A new model wes proposed, a genetic neuro-fuzzy hybrid, model capable to develop and to obtain an appropriate set of parameters for the forecasting of time series. The new hybrid, model capable to develop and to obtain an appropriate set of parameters for the forecasting of time series. The new hybrid model presented good results with different types of series. A tool based on the NFHB model was developed for classification and forecasting applications. Th

[pt] Em ambientes dinâmicos, os modelos de dados tendem a ter desempenho insatisfatório uma vez que a distribuição subjacente dos dados muda. Este fenômeno é conhecido como Concept Drift. Em relação a este tema, muito esforço tem sido direcionado ao desenvolvimento de métodos capazes de detectar tais fenômenos com antecedência suficiente para que os modelos possam se adaptar. No entanto, explicar o que levou ao drift e entender suas consequências ao modelo têm sido pouco explorado pela academia. Tais informações podem mudar completamente a forma como adaptamos os modelos. Esta dissertação apresenta uma nova abordagem, chamada Detector de Drift Interpretável, que vai além da identificação de desvios nos dados. Ele aproveita a estrutura das árvores de decisão para prover um entendimento completo de um drift, ou seja, suas principais causas, as regiões afetadas do modelo e sua severidade. / [en] In a dynamic environment, models tend to perform poorly once the underlying distribution shifts. This phenomenon is known as Concept Drift. In the last decade, considerable research effort has been directed towards developing methods capable of detecting such phenomena early enough so that models can adapt. However, not so much consideration is given to explain the drift, and such information can completely change the handling and understanding of the underlying cause. This dissertation presents a novel approach, called Interpretable Drift Detector, that goes beyond identifying drifts in data. It harnesses decision trees’ structure to provide a thorough understanding of a drift, i.e., its principal causes, the affected regions of a tree model, and its severity. Moreover, besides all information it provides, our method also outperforms benchmark drift detection methods in terms of falsepositive rates and true-positive rates across several different datasets available in the literature.

[pt] Contexto: Várias mudanças de código aplicadas ao evoluir funcionalidades visam melhorar atributos internos de qualidade como coesão. Tais mudanças são as refatorações. Refatorações não dirigidas podem piorar, e não melhorar, atributos internos. Porém, o saber atual é insuficiente para gerir atributos internos durante a evolução do sistema. Objetivo: Nosso primeiro objetivo é entender como refatorações afetam atributos internos ao evoluir sistemas, mitigando limitações de escopo de estudos anteriores. Nosso segundo objetivo é atender uma carência por evidência quantitativa sobre como gerir atributos internos críticos via refatorações ao evoluir sistemas. Um atributo interno é crítico se sua medição assume valores anômalos. Baixa coesão é um exemplo de atributo crítico. Método: O primeiro estudo estende uma avaliação quantitativa da relação entre refatorações e cinco atributos internos: acoplamento, coesão, complexidade, herança e tamanho. Incluímos novas análises e resolvemos ameaças à validade da literatura. O segundo estudo contém estudos de caso qualitativos baseados em grupo focal. Em dois casos industriais, promovemos discussões sobre o quanto (e por que) atributos críticos são relevante ao evoluir funcionalidades. Por fim, cruzamos os achados dos dois estudos para discutir como gerir atributos críticos via refatoração ao evoluir funcionalidades. Resultados: Aproximadamente 64 por cento das refatorações melhoram ou não afetam os atributos internos. Desenvolvedores parecem refatorar até melhorar os atributos mais relevantes, ignorando outros atributos internos possivelmente críticos. Baixa coesão e alta complexidade são percebidos como relevantes e tornam mais difícil evoluir funcionalidades. Alto acoplamento, herança larga e tamanho largo são percebidos como irrelevantes ao implementar funcionalidades especialmente complexas, por exemplo. Ao cruzar dados entre estudos, discutimos como refatorações podem melhorar atributos internos, inclusive atributos críticos. Conclusões: Os achados dos nossos estudos podem apoiar a gestão de atributos críticos relevantes aos desenvolvedores, mas também preservar outros atributos que podem se tornar críticos. / [en] Context: Several software changes applied while evolving software features aim at improving internal quality attributes, e.g. cohesion. These changes are the refactorings. Non-assisted refactorings might worsen, rather than improve, internal attributes. However, current knowledge is insufficient for managing internal attributes during software evolution. Objective: Our first objective is assessing how refactorings affect internal attributes during software evolution by filling gaps of past work on study scope. Our second objective is filling gaps of qualitative evidence on how to manage critical internal attributes via refactorings while evolving features. An internal attribute is critical when its measurement has anomalous values. Low cohesion is an example of critical attribute. Method: Our first study extends a large quantitative assessment of the relationship between refactorings and five internal attributes: cohesion, complexity, coupling, inheritance, and size. We include a more detailed statistical analysis and address major threats to validity of past work. Our second study is a qualitative case study based on focus group. We selected two industry cases to promote discussions on how much (and why) critical attributes are relevant while evolving features. Finally, we crossed the findings from both conducted studies aimed at discussing how critical attributes can be addressed via refactoring when evolving features. Results: About 64 per cent of refactorings either improve or keep the internal attributes unaffected. Developers seem to perform refactorings until the most relevant internal attributes are improved, thereby neglecting other internal attributes that may be critical. Low cohesion and high complexity are perceived as relevant because they often make evolving features harder than usual. High coupling, large inheritance, and large size are perceived as irrelevant when developers implement especially complex features. By crossing the findings from both studies, we discuss how refactorings can improve internal attributes, especially the critical ones. Conclusions: The findings of our studies can support managing critical attributes that developers typically find relevant, while preserving other attributes that may become critical.

[pt] Procedimentos e processos são essenciais para garantir a qualidade de qualquer operação. Porém, o processo realizado na prática nem sempre está de acordo com o processo idealizado. Além disso, uma análise mais refinada de gargalos e inconsistências só é possível a partir do registro de eventos do processo (log). Mineração de processos (process mining) é uma área que reúne um conjunto de métodos para reconstruir, monitorar e aprimorar um processo a partir de seu registro de eventos. Mas, ao aplicar as soluções já existentes no log de uma unidade de coqueamento retardado, os resultados foram insatisfatórios. O núcleo do problema está na forma como o log está estruturado, carecendo de uma identificação de casos, essencial para a mineração do processo. Para contornar esse problema, aplicamos agrupamento hierárquico aglomerativo no log, separando as válvulas em grupos que exercem uma função na operação. Desenvolvemos uma ferramenta (PLANTSTATE) para avaliar a qualidade desses grupos no contexto da planta e ajustar conforme a necessidade do domínio. Identificando os momentos de ativação desses grupos no log chegamos a uma estrutura de sequência e paralelismo entre os grupos. Finalmente, propomos um modelo capaz de representar as relações entre os grupos, resultando em um processo que representa a operações em uma unidade de coqueamento retardado. / [en] Procedures and processes are essential to guarantee the quality of any operation. However, processes carried out in the real world are not always in accordance with the imagined process. Furthermore, a more refined analysis of obstacles and inconsistencies is only possible from the process events record (log). Process mining is an area that brings together a set of methods to rebuild, monitor and improve processes from their log. Nevertheless, when applying existing solutions to the log of a delayed coker unit, the results were unsatisfactory. The core of the problem is how the log is structured, lacking a case identification, essential for process mining. To deal with this issue, we apply agglomerative hierarchical clustering in the log, separating the valves into groups that perform a task in an operation. We developed a tool (PLANTSTATE) to assess the quality of these groups in the context of the plant and to adjust in accord to the needs of the domain. By identifying the moments of activation of these groups in the log we arrive at a structure of sequence and parallelism between the groups. Finally, we propose a model capable of representing the relationships between groups, resulting in a process that represents the operations in a delayed coker unit.

[pt] Descoberta de Processo significa determinar um modelo de processo a partir de um registro histórico de eventos de um processo de negócios. Muitos algoritmos de descoberta de processos tentam sintetizar uma rede de Petri que representa o registro localizando locais e arcos que relacionam as classes de eventos. Bergenthum et al (2007) e van der Werf et al. (2008) propõem formulações para este problema descobrir um place de cada vez, em que cada solução básica do conjunto de desigualdades representa um lugar candidato. Propomos uma formulação global de programação inteira que, dado um registro histórico, determina todos os places e arcos que definem uma rede de Petri de uma só vez. Este modelo é uma alternativa a seleção de locais, mas tem um problema de eficiência devido à grande quantidade de variáveis inteiras usadas. Também propomos um método de decomposição para o modelo ILP global para tratar cada place e suas restrições associadas como um subproblema separado. Conseguimos então executar o algoritmo em instâncias sintéticas grandes, o que é inédito para esta classe de mineradores de processo. / [en] Process Discovery amounts to determine a process model from an event log of a business process. Many process discovery algorithms try to synthesize a Petri net representing the log by finding places and arcs that relate the event classes. Bergenthum et al. (2007) and van der Werf et al. (2008) propose formulations for this problem discover one place at a time, in which each basic solution of the set of inequalities represents a candidate place. We propose a global integer programming formulation that, given a log, determines all places and arcs defining a Petri net. This model simplifies the selection of places but has an efficiency problem due to a large number of integer variables used. We also propose a decomposition method for the global ILP model to treat each place and their associated constraints as a separate sub-problem. We can run the algorithm on large synthetic instances, which is unprecedented for this kind of process miner.

[pt] Esta dissertação tem como objetivo principal estudar o comportamento dos taludes da mineração Pampa de Pongo, situada no Peru, em termos de deslocamentos e fatores de segurança contra ruptura por cisalhamento. As escavações atingem atualmente profundidades superiores a 900m com o corpo mineral seccionado por várias falhas geológicas que podem aumentar o potencial de risco de colapso dos taludes. As análises tensão x deformação foram executadas pelo método dos elementos finitos, em modelos bi e tridimensionais, considerando a existência e a ausência do sistema de falhas para melhor estimar e compreender a influência destas nos deslocamentos do maciço com o avanço das escavações. Este estudo também investigou as diferenças observadas nos resultados obtidos com dois programas comerciais de elementos finitos para solução de problemas geotécnicos (Phase2 e Plaxis 2D) tendo em vista as diferentes metodologias por eles empregadas na simulação de fraturas em meios contínuos. Nas análises de estabilidade os valores dos fatores de segurança determinados pelo método dos elementos finitos, em simulações 2D e 3D, foram também comparados com aqueles calculados por método de equilíbrio limite (método das fatias). De modo geral, observou-se que os efeitos das descontinuidades são maiores nos campos de deslocamentos horizontais e que também tendem a diminuir os valores de fator de segurança, inclusive para limites mínimos abaixo dos recomendados por normas brasileiras. / [en] This thesis aims to study the behavior of the Pampa de Pongo open pit mine, situated in Peru, in terms of displacements and safety factors against shear failure. Excavations currently reach depths greater than 900m and the orebody is sectioned by several geological faults that may increase the potential risk of collapse of embankments. The stress x strain analyses were carried out by the finite element method, with two and three dimensional models, considering the existence and the absence of the fault system, to better estimate and understand the influence of these discontinuities in the displacements of the rock mass with the advancement of excavations. This study also investigated the differences in results obtained with two commercial finite element programs for solution of geotechnical problems (Phase2 and Plaxis 2D) since they use different techniques to simulate fractures in continuous media. In the stability analyses, the values of safety factors determined by the finite element method in 2D and 3D simulations were also compared with those calculated by the equilibrium method limit (method of slices). In general, it could be observed that the effects of discontinuities are larger on the horizontal displacement fields and they also tend to decrease the values of safety factors, even below the minimum thresholds recommended by Brazilian Standards.

[pt] Rupturas de barragens de mineração estão associadas à severos impactos sociais, econômicos e ambientais para a sociedade de forma geral. Estas estruturas figuram entre as maiores e mais complexas no âmbito da geotecnia, representando um desafio na compreensão do comportamento geomecânico dos materiais e dos fenômenos que eventualmente possam levar à falha. Devido a esta complexidade, a construção de modelos numéricos representativos destas estruturas é uma tarefa igualmente difícil, estando disponíveis diversas metodologias embasadas, principalmente, em análises de pequenas deformações ou em conceitos oriundos da hidrodinâmica computacional. Neste sentido, o presente trabalho objetiva contribuir para a avaliação de rupturas de barragens de mineração por meio da modelagem numérica em grandes deformações utilizando o Método do Ponto Material (MPM), método numérico híbrido capaz de simular o meio contínuo utilizando pontos deslocáveis em uma malha fixa de cálculo. Para isso, simulou-se com o MPM a ruptura da Barragem de Cadia, na Austrália, caso histórico de falha de uma estrutura de contenção de rejeitos, utilizando o modelo de Mohr-Coulomb com e sem amolecimento. Complementarmente, simulações em pequenas deformações fazendo uso do Método dos Elementos Finitos foram conduzidas de modo a constituir um referencial na avaliação crítica dos resultados em grandes deformações, inclusive considerando o modelo embasado na teoria do estado crítico NorSand. Além da avaliação geral das deformações induzidas no processo de ruptura, as modelagens focam na simulação de um run-out compatível com as observações de campo, bem como a estimativa dos volumes de material mobilizado em caso de ruptura. Foram obtidas, nas análises numéricas, configurações deformadas aderentes ao observado para a barragem estudada. Observou-se que o MPM é um método aplicável em análises geotécnicas, fornecendo resultados coerentes com observações registradas na literatura, podendo sua utilização ser estendida para diversas aplicações de engenharia. / [en] Tailings dams failures are associated with severe social, economic, andenvironmental impacts on society at large. These structures rank among thelargest and most complex in the field of g eotechnics, representing a challengein understanding the geomechanical behavior of materials and the phenomenathat might lead to failure. Due to this complexity, building representativenumerical models of the mechanisms associated with these structures is equallychallenging, with various methodologies available, mainly based on small strainanalyses or concepts from computational hydrodynamics. In this context, thisstudy aims to contribute to the understanding of mechanisms associated withtailings dams failures through large deformation numerical modeling usingthe Material Point Method (MPM), a hybrid numerical method capable ofsimulating the continuum using movable points on a fixed computationalmesh. To this end, in the numerical analyses with the MPM, the failureof the Cadia Dam in Australia, a historic case of a tailings storage facilityfailure, was simulated using the Mohr-Coulomb model with and withoutsoftening. Additionally, small strain simulations using the Finite ElementMethod were conducted to provide a benchmark for the critical evaluation oflarge deformation results, including the NorSand model based on the criticalstate theory. Beyond the general assessment of the deformations induced in thefailure process, the models focus on simulating a run-out consistent with fieldobservations, as well as estimating the volumes of mobilized material in theevent. In the numerical analyses, deformed geometries adherent to the observedones were obtained for the studied dam. It was observed that the MPM is asuitable method for geotechnical analyses, providing results consistent withobservations documented in the literature, and its use can be extended forvarious engineering applications.