Stability of underground excavations is a prerequisite for the proper functioning of all other systems in a mining environment. From a safety point of view, the lives of people working underground rely on how well the support systems installed underground are performing. The ground control engineer cannot design an effective support system unless the area of the rock mass around the opening, prone to failure, is well identified in advance, even before the excavation of the tunnel. Under high stress conditions, usually experienced at deep mining levels, stress-induced rock failure is the most common type of instability around the underground openings. This thesis focuses firstly on the use of the finite difference numerical tool FLAC to simulate brittle rock failure under static in-situ stresses. Brittle failure of the rock mass around underground openings is a particular type of stress-induced failure, which can result in notch-shaped breakouts around the boundary of the tunnel. Generation of these breakout zones is a discontinuum process and approximating this process using FLAC, which is a continuum tool, requires careful consideration of the stress conditions and the stress related behavior of rock material. Based on plasticity theory, this thesis makes an effort to estimate the breakout formation using an elastic – brittle - plastic material model. Due to seismic challenges that deep mining operations are currently experiencing, rockbursting is a major hazard to the stability of underground structures. Therefore in this research, brittle failure of rock in the vicinity of the underground excavations is approximated also under dynamic loading conditions. The numerically modeled results of two different material models iv are compared with each other along with a previously developed empirical graph. This assessment, when further validated by field observations, may provide a different perspective for underground support design under burst-prone conditions.

Atualmente, a escavação de túneis rasos em regiões densamente ocupadas requer medidas severas para reduzir riscos e possíveis influências em estruturas próximas. Um importante passo é a previsão dos efeitos da escavação, principalmente no que concerne à geração de recalques. As redes neurais artificiais (RNAs) aparecem como uma nova ferramenta para auxiliar o entendimento desses fenômenos. Isso porque a rede neural possui a capacidade de realizar generalizações, isto é, após a rede aprender características de uma categoria geral de dados baseada em uma série de exemplos daquela categoria, a rede pode apresentar respostas idênticas ou similares às respostas treinadas para entradas não treinadas. Nesse trabalho, realiza-se a aplicação de redes neurais artificiais para os dados das linhas 1 e 2 do metrô de São Paulo, onde se observa a influência de alguns parâmetros e a melhoria significativa de previsão da rede neural devido à utilização de algumas técnicas no tratamento e manuseio dos dados. Dentre as técnicas de tratamento de dados utilizadas destaca-se a adimensionalização dos dados por parâmetros da própria obra garantindo melhor estabilidade à rede e melhor capacidade de previsão. Análises de sensibilidade também são realizadas para contemplar o tipo de influência que cada parâmetro exerceu nos recalques obtidos. / Excavating shallow tunnels in densely occupied areas currently requires strict precautions to reduce risks and possible effects on nearby structures. Being able to predict excavation effects and particularly settlement - related effects is an important step forward in this respect. Artificial neural networks (ANNs) have emerged as a new tool for analyzing geotechnical problem. Longstanding problems have been solved and conventional solutions enhanced as the ability to generate more information grows and the understanding of obscure points is deepened. Neural networks have the ability to make generalizations: once a network has learned the characteristics of a general category of objects based on a series of examples from this category, it can provide identical or similar responses to trained responses for non-trained inputs. This study uses artificial neural networks to analyze data from São Paulo subway line 1 and 2 to observe the effects of certain parameters and notes significantly enhanced neural network predictive ability due to the use of certain data processing techniques. The study also sets out to show that the use of dimensionless data in training may upgrade the predictive ability of the model. Knowledge acquired was applied to further develop use of this technique for tunnel instrumentation.

Atualmente, a escavação de túneis rasos em regiões densamente ocupadas requer medidas severas para reduzir riscos e possíveis influências em estruturas próximas. Um importante passo é a previsão dos efeitos da escavação, principalmente no que concerne à geração de recalques. As redes neurais artificiais (RNAs) aparecem como uma nova ferramenta para auxiliar o entendimento desses fenômenos. Isso porque a rede neural possui a capacidade de realizar generalizações, isto é, após a rede aprender características de uma categoria geral de dados baseada em uma série de exemplos daquela categoria, a rede pode apresentar respostas idênticas ou similares às respostas treinadas para entradas não treinadas. Nesse trabalho, realiza-se a aplicação de redes neurais artificiais para os dados das linhas 1 e 2 do metrô de São Paulo, onde se observa a influência de alguns parâmetros e a melhoria significativa de previsão da rede neural devido à utilização de algumas técnicas no tratamento e manuseio dos dados. Dentre as técnicas de tratamento de dados utilizadas destaca-se a adimensionalização dos dados por parâmetros da própria obra garantindo melhor estabilidade à rede e melhor capacidade de previsão. Análises de sensibilidade também são realizadas para contemplar o tipo de influência que cada parâmetro exerceu nos recalques obtidos. / Excavating shallow tunnels in densely occupied areas currently requires strict precautions to reduce risks and possible effects on nearby structures. Being able to predict excavation effects and particularly settlement - related effects is an important step forward in this respect. Artificial neural networks (ANNs) have emerged as a new tool for analyzing geotechnical problem. Longstanding problems have been solved and conventional solutions enhanced as the ability to generate more information grows and the understanding of obscure points is deepened. Neural networks have the ability to make generalizations: once a network has learned the characteristics of a general category of objects based on a series of examples from this category, it can provide identical or similar responses to trained responses for non-trained inputs. This study uses artificial neural networks to analyze data from São Paulo subway line 1 and 2 to observe the effects of certain parameters and notes significantly enhanced neural network predictive ability due to the use of certain data processing techniques. The study also sets out to show that the use of dimensionless data in training may upgrade the predictive ability of the model. Knowledge acquired was applied to further develop use of this technique for tunnel instrumentation.

Due to the inherent uncertainties in ground and groundwater conditions, tunnel projects often have to face potential risks of cost overrun or schedule delay. Risk analysis has become a required tool (by insurers, Federal Transit Administration, etc.) to identify and quantify risk, as well as visualize causes and effects, and the course (chain) of events. Various efforts have been made to risk assessment and analysis by using conventional methodologies with precise probabilities. However, because of limited information or experience in similar tunnel projects, available evidence in risk assessment and analysis usually relies on judgments from experienced engineers and experts. As a result, imprecision is involved in probability evaluations. The intention of this study is to explore the use of the theory of imprecise probability as applied to risk analysis in tunneling. The goal of the methodologies proposed in this study is to deal with imprecise information without forcing the experts to commit to assessments that they do not feel comfortable with or the analyst to pick a single distribution when the available data does not warrant such precision. After a brief introduction to the theory of imprecise probability, different types of interaction between variables are studied, including unknown interaction, different types of independence, and correlated variables. Various algorithms aiming at achieving upper and lower bounds on previsions and conditional probabilities with assumed interaction type are proposed. Then, methodologies have been developed for risk registers, event trees, fault trees, and decision trees, i.e. the standard tools in risk assessment for underground projects. Corresponding algorithms are developed and illustrated by examples. Finally, several case histories of risk analysis in tunneling are revisited by using the methodologies developed in this study. All results obtained based on imprecise probabilities are compared with the results from precise probabilities. / text

Os sistemas de classificação maciços rochosos e as redes neurais artificiais possuem diversas similaridades. Existem características que estão presentes nos dois tipos de sistemas: bases de dados são usadas para o seu desenvolvimento; e pesos são parte da representação do conhecimento. Os principais sistemas de classificação geomecânicas (Sistema Q e RMR) podem ser escritos como representações neurais locais. Tais representações permitem uma melhor compreensão do processo de classificação e identificação de padrões realizado pelas classificações convencionais. Experimentos convencionais foram realizados com modelos de redes neurais não-supervisionados. Os modelos não supervisionados permitiriam uma melhor compreensão da distribuição dos dados no espaço de feições. Um modelo supervisionado para escavações subterrâneas em todo domínio do espaço de feições. Importantes relações entre características foram encontradas. / Rock mass classification systems and artificial neural networks have several similarities. There is some characteristics present in both systems: data bases are used in they development, and weights are part of the knowledge representation. The main rock mass classification systems (Q-system and RMR) can be written as local neural network representations. This representation helps a better understanding of the pattern classification and identification process made by the conventional classifications. Computational experiments were made with unsupervised and supervised neural networks models. Unsupervised models allow a better understanding of the data in the feature space. A supervised model allow to make a mapping of the support type used in underground excavation in all feature space domain. Important relations between domain regions characteristics and type of support used were found.

Os sistemas de classificação maciços rochosos e as redes neurais artificiais possuem diversas similaridades. Existem características que estão presentes nos dois tipos de sistemas: bases de dados são usadas para o seu desenvolvimento; e pesos são parte da representação do conhecimento. Os principais sistemas de classificação geomecânicas (Sistema Q e RMR) podem ser escritos como representações neurais locais. Tais representações permitem uma melhor compreensão do processo de classificação e identificação de padrões realizado pelas classificações convencionais. Experimentos convencionais foram realizados com modelos de redes neurais não-supervisionados. Os modelos não supervisionados permitiriam uma melhor compreensão da distribuição dos dados no espaço de feições. Um modelo supervisionado para escavações subterrâneas em todo domínio do espaço de feições. Importantes relações entre características foram encontradas. / Rock mass classification systems and artificial neural networks have several similarities. There is some characteristics present in both systems: data bases are used in they development, and weights are part of the knowledge representation. The main rock mass classification systems (Q-system and RMR) can be written as local neural network representations. This representation helps a better understanding of the pattern classification and identification process made by the conventional classifications. Computational experiments were made with unsupervised and supervised neural networks models. Unsupervised models allow a better understanding of the data in the feature space. A supervised model allow to make a mapping of the support type used in underground excavation in all feature space domain. Important relations between domain regions characteristics and type of support used were found.

L'instabilité des blocs situés à la surface des excavations souterraines est un problème courant dans les milieux rocheux fracturés. Comme les méthodes exactes prenant en compte tous les blocs et leurs interactions sont très lourdes, l'approche des Blocs Isolés est souvent adoptée. Elle consiste à étudier chaque bloc en considérant qu'il est rigide et que le reste de la masse rocheuse est rigide et fixe. Néanmoins, aucune des méthodes existantes adoptant cette approche ne prend en compte de façon rigoureuse les contraintes initiales et le comportement des joints. Dans cette thèse, on développe une nouvelle méthode qui apporte des améliorations importantes aux méthodes conventionnelles de Blocs Isolés. Connaissant les contraintes initiales, on rend compte du processus d'excavation par le déchargement de la face libre du bloc. Les efforts sur les faces du bloc en contact avec la roche sont alors modifiés en respectant l'équilibre des forces et des moments, la loi de comportement des joints et le mouvement de corps solide du bloc. On aboutit ainsi à un système linéaire où les seules inconnues sont les vecteurs translation et rotation du bloc. Deux modèles sont proposés : le premier considère un comportement linéaire élastique des joints et, par conséquent, la stabilité est évaluée a posteriori. Le deuxième modèle, plus pertinent, considère un comportement hyperbolique des joints dans la direction normale et élastoplastique dans la direction tangentielle avec prise en compte de la dilatance. La méthode numérique adoptée pour la résolution du problème non linéaire est une intégration explicite dans le temps cinématique avec des pas de déchargement constants. La technique d'intégration surfacique utilisée permet d'étudier toute forme géométrique de bloc. La méthode proposée a été validée puis comparée aux méthodes conventionnelles. Des études paramétriques ont montré l'influence des contraintes initiales et des propriétés mécaniques des joints sur la stabilité. Le soutènement a été aussi intégré dans le code développé. Finalement, la nouvelle méthode a été appliquée pour l'étude d'un assemblage de blocs autour d'une excavation souterraine et comparée à un modèle prenant en compte tous les blocs via la méthode des Éléments Distincts. Elle a été aussi utilisée pour restituer un cas réel de chute de blocs. / Failure of rock blocks located at the surface of underground excavations is a common problem in discontinuous rock masses. Since exact methods that take into account all blocks and their interactions are computationally hard, the Isolated Blocks method is usually adopted. It consists in studying each block considering it to be rigid and the surrounding rock mass to be rigid and fixed. Nevertheless, none of the existing methods based on this approach takes into account initial stresses and joints behavior rigorously. In this thesis, a new method providing significant improvements to conventional Isolated Blocks methods is developed. Considering that initial stresses are known, the excavation process is modeled by unloading the block's free face. Stresses acting on the faces in contact with the rock mass are then resolved by taking into account force and moment balance equations, joints behavior and rigid body movement. This leads to a linear system where the block's translation and rotation vectors are the only unknowns.Two models are proposed: the first one assumes linear elastic joint behavior, thus the stability is evaluated a posteriori. The second, more realistic model, assumes joint behavior to be hyperbolic in the normal direction and elastoplastic in the tangential direction, while also accounting for dilatancy. This non-linear problem is solved numerically by explicit integration in the kinematic time with constant deconfining steps. Also, thanks to the surface integration technique used, any block geometry can be studied. The method proposed is validated and compared to other conventional methods. Parametric studies show the influence of initial stresses and the joints' mechanical properties on the stability. Rock support modeling is also integrated into the code. Finally, the new method is applied to study an assemblage of blocks around an underground excavation and is compared to a model that takes into account all the blocks with the Distinct Element Method. It is also used to reproduce an actual block failure case.

Pesquisas e projetos envolvendo a complexa interação de maciços rochosos com estruturas de suporte de túneis evoluem constantemente. A adoção de modelos numéricos sofisticados aliada ao desenvolvimento de computadores com capacidade de processamento crescente possibilitam representações mecânicas de processos complexos. Para análises geotécnicas, considerações de resistência, deformabilidade e condutividade hidráulica do maciço são encontradas em códigos computacionais com representações próximas das encontradas nas pesquisas experimentais de vanguarda da área. Por outro lado, estes mesmos códigos atribuem com frequência ao comportamento do concreto reforçado representações simplistas, muitas vezes com base na teoria da elasticidade. Implicações econômicas e de incerteza na avaliação da segurança decorrem desta forma de representação. Esta pesquisa visa a contribuir para análises da interação entre maciço e suporte de uma escavação subterrânea. Para tanto foram elaboradas simulações numéricas considerando técnicas consagradas de avaliação mecânica de uma escavação, aliadas a uma representação do concreto reforçado considerando o marcante efeito de fissuração. Com foco no comportamento do concreto foram desenvolvidas simulações numéricas de distintas estruturas de concreto reforçado selecionadas na literatura e que contam com boa instrumentação e caracterização mecânica adequada de seus materiais. Os resultados obtidos indicam a possibilidade da avaliação concomitante das complexas características do maciço assim como do concreto reforçado. Este fato contribui para a avaliação da segurança de uma escavação subterrânea com possíveis repercussões no custo das obras. / Research and projects involving the intricate interaction between rock mass and tunnel support structures constantly evolve. The adoption of sophisticated numerical models allied to the development of computers with an increasing processing capacity allows mechanical representations of complex processes. For geotechnical analysis, considerations on rock mass strength, deformability and hydraulic conductivity are found in computational codes with representations close to those found in vanguard experimental research of this subject. However, these same codes often attribute simplistic representations to reinforced concrete behavior, frequently based on elasticity theory. Economic and uncertainty implications in safety evaluation result from this sort of representation. This research aims to contribute to analysis of interaction between rock mass and support of an underground excavation. Thus, numerical simulations were elaborated considering established techniques of mechanical evaluation of excavations, allied to a reinforced concrete representation taking into account the prominent effect of cracking. Focused on the concrete behavior, there were developed numerical simulations of distinct reinforced concrete structures selected in literature and that rely on fair instrumentation and adequate mechanical characterization of the involved materials. The results indicate the possibility of concomitant evaluation of the rock mass complex character and the reinforced concrete. This fact contributes to safety evaluation of an underground excavation with potential repercussions on project cost.

A ocupação do espaço subterrâneo tem assumido importância crescente na sociedade atual; destaca-se no Sul do Brasil o uso de escavações subterrâneas em empreendimentos hidrelétricos, executadas nas rochas efusivas da Formação Serra Geral (FSG). Algumas destas obras registraram tensões elevadas nos maciços rochosos, as quais ocasionaram grandes prejuízos por não terem sido previstas em projetos e não terem solução adequada quando são utilizadas correlações empíricas. Tendo em vista estas dificuldades no desenvolvimento dos projetos, esta tese teve o objetivo de estudar o comportamento das rochas efusivas da FSG e utilizar os dados na simulação numérica de túneis. Foi feito o acompanhamento da execução de cerca de 650m do túnel de adução da UHE Castro Alves, tendo sido coletados os dados de geologia, resultados da instrumentação da obra e coletadas amostras das rochas encontradas no túnel. Foram realizados ensaios de laboratório em corpos de prova para determinar o comportamento tensão versus deformação destes materiais e suas envoltórias de ruptura. Foram obtidas correlações entre alguns dos parâmetros. Os parâmetros determinados nos ensaios (rocha intacta) foram extrapolados para o maciço rochoso. Diversos dados da obra, bem como o cruzamento entre eles e os parâmetros geomecânicos obtidos foram colocados em uma plataforma SIG, a qual se mostrou uma ferramenta bastante útil e de grande potencialidade para uso nestes projetos. Com os parâmetros geomecânicos determinados para o maciço foi realizada uma análise numérica 3D do túnel escavado, a partir da qual foi feita uma retro-análise dos deslocamentos medidos em campo, sendo possível estimar o valor de K0 de campo de cerca de 1,3. Foram também realizadas análises paramétricas para estudar a importância da correta estratigrafia dos derrames basálticos (especialmente a presença das brechas) e a simulação de tensões horizontais elevadas, tendo se demonstrado a necessidade de análises deste tipo para verificação de soluções adequadas em túneis em maciços com estas condicionantes. / In the present society the underground occupation has become increasingly relevant. In Southern Brazil it is possible to observe the use of underground excavation applied to tunneling for hydro electric power plants, as carried out in the Serra Geral Formation (FSG) effusive rocks. Some of these tunnels showed high stresses in the rock mass, which resulted in time and money wasted as it was not expected in the project development and also because there was not a suitable solution found when empirical correlations were applied. Considering these difficulties during the project development, this thesis studies the FSG effusive rocks behavior and the utilization of tunnel data for numerical simulations. About 650m of tunnel excavation has been monitored at the UHE Castro Alves. Geology data, instrumentation results and rock samples have been obtained. To determine the shear stress versus strain behavior, laboratory tests were carried out. The correlation between some parameters was obtained and test parameters of the intact rock were extrapolated to the rock mass. A SIG platform has been used with the field data and the geomechanical parameters; it appears to be a useful tool with great potential for this kind of work. Since the geomechanical parameters have been determined, a FEM 3D analysis was carried out; field displacements back-analysis from the 3D analysis made possible the estimation of a K0 value approximately equal to 1,3. Parametrical analyses were also carried out to study the relevance of considering the correct rock strata and the effects of high horizontal stresses on the numerical simulation results, which showed the need for this kind of analysis in tunnels excavated under these conditions.

A ocupação do espaço subterrâneo tem assumido importância crescente na sociedade atual; destaca-se no Sul do Brasil o uso de escavações subterrâneas em empreendimentos hidrelétricos, executadas nas rochas efusivas da Formação Serra Geral (FSG). Algumas destas obras registraram tensões elevadas nos maciços rochosos, as quais ocasionaram grandes prejuízos por não terem sido previstas em projetos e não terem solução adequada quando são utilizadas correlações empíricas. Tendo em vista estas dificuldades no desenvolvimento dos projetos, esta tese teve o objetivo de estudar o comportamento das rochas efusivas da FSG e utilizar os dados na simulação numérica de túneis. Foi feito o acompanhamento da execução de cerca de 650m do túnel de adução da UHE Castro Alves, tendo sido coletados os dados de geologia, resultados da instrumentação da obra e coletadas amostras das rochas encontradas no túnel. Foram realizados ensaios de laboratório em corpos de prova para determinar o comportamento tensão versus deformação destes materiais e suas envoltórias de ruptura. Foram obtidas correlações entre alguns dos parâmetros. Os parâmetros determinados nos ensaios (rocha intacta) foram extrapolados para o maciço rochoso. Diversos dados da obra, bem como o cruzamento entre eles e os parâmetros geomecânicos obtidos foram colocados em uma plataforma SIG, a qual se mostrou uma ferramenta bastante útil e de grande potencialidade para uso nestes projetos. Com os parâmetros geomecânicos determinados para o maciço foi realizada uma análise numérica 3D do túnel escavado, a partir da qual foi feita uma retro-análise dos deslocamentos medidos em campo, sendo possível estimar o valor de K0 de campo de cerca de 1,3. Foram também realizadas análises paramétricas para estudar a importância da correta estratigrafia dos derrames basálticos (especialmente a presença das brechas) e a simulação de tensões horizontais elevadas, tendo se demonstrado a necessidade de análises deste tipo para verificação de soluções adequadas em túneis em maciços com estas condicionantes. / In the present society the underground occupation has become increasingly relevant. In Southern Brazil it is possible to observe the use of underground excavation applied to tunneling for hydro electric power plants, as carried out in the Serra Geral Formation (FSG) effusive rocks. Some of these tunnels showed high stresses in the rock mass, which resulted in time and money wasted as it was not expected in the project development and also because there was not a suitable solution found when empirical correlations were applied. Considering these difficulties during the project development, this thesis studies the FSG effusive rocks behavior and the utilization of tunnel data for numerical simulations. About 650m of tunnel excavation has been monitored at the UHE Castro Alves. Geology data, instrumentation results and rock samples have been obtained. To determine the shear stress versus strain behavior, laboratory tests were carried out. The correlation between some parameters was obtained and test parameters of the intact rock were extrapolated to the rock mass. A SIG platform has been used with the field data and the geomechanical parameters; it appears to be a useful tool with great potential for this kind of work. Since the geomechanical parameters have been determined, a FEM 3D analysis was carried out; field displacements back-analysis from the 3D analysis made possible the estimation of a K0 value approximately equal to 1,3. Parametrical analyses were also carried out to study the relevance of considering the correct rock strata and the effects of high horizontal stresses on the numerical simulation results, which showed the need for this kind of analysis in tunnels excavated under these conditions.