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Análise dos modos de falha e efeitos (FMEA) para avaliação de um acidente em barragem de rejeitos:um evento de mineração no Brasil

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Dissertacao_Marcus_Nicholas_rev_21-02-2018_correção_pos_rev_banca_01com ficha_termo.pdf: 2810444 bytes, checksum: 45d47937e81b1bcead3b0e0e53dcdd96 (MD5) / O acidente da barragem de rejeitos de minério de ferro de Fundão, no
município de Mariana, Minas Gerais, foi considerado o maior desastre
ambiental da história brasileira e o maior do mundo envolvendo barragens de
rejeito. Em todas as fases da vida útil da uma barragem estará presente o risco
da ocorrência de falhas, mesmo quando as devidas medidas mitigadoras são
adotadas. Nesse contexto, as atividades de gestão de risco compreenderão a
utilização de resultados de análises de risco de forma a prover os recursos
necessários à garantia da segurança de uma barragem. Este trabalho tem por
objetivo apresentar a aplicação da ferramenta de análise de risco Failure Mode
and Effect Analysis (FMEA), visando contribuir a identificação dos aspectos
mais críticos da barragem e priorização de estudos complementares,
identificando os comportamentos mais prováveis esperados para o atributo
(modo de falha) e, os aspectos mais críticos da barragem, utilizando como
exemplo, a barragem do Fundão. A metodologia consiste basicamente na
análise do cenário do acidente através da ferramenta FMEA, identificando os
modos de falha e suas conseqüências em subsistemas que compõem o
cenário. O resultado demonstra que a técnica de análise de risco utilizada pode
favorecer o processo de tomada de decisão em momentos de emergências em
barragens, melhorando o tempo de resposta e a confiabilidade das ações,
como se constata a partir da aplicabilidade dos requisitos e critérios desta
técnica. Entende-se também que, a partir dos valores dos sistemas analisados,
a estabilidade da Barragem de Rejeitos de Fundão (BRF) se encontraria sob
um estado de alerta. / The accident in tailings dam at Fundão, in the Mariana City, Minas Gerais, was
considered the largest environmental disaster in Brazilian history and the largest in
the world involving tailings dams. At all stages of the life of a tailings dam, there will
be a risk of failure, even when due mitigation measures are taken. In this context, the
risk management activities will comprise the use of risk analysis results in order to
provide the necessary resources to guarantee the safety of a dam. This work aims to
present the application of a risk analysis tool, "Failure Mode and Effect Analysis"
(FMEA), aiming to contribute to the identification of the most critical aspects of the
dam and prioritization of complementary studies, identifying the most probable
behaviors expected for the phenomenon (failure mode), and the most critical aspects
of the dam, using as an example, the dam of the Fundão. The methodology consists
basically in the analysis of the accident scenario through the FMEA tool, identifying
the failure mode and their consequences in subsystems that make up the scenario.
The result shows that the risk analysis technique used can favor the decision-making
process at times of dams emergencies, improving the response time and the
reliability of the actions, as evidenced by the applicability of the requirements and
criteria of this technique. It is also understood that, based on the values of the
analyzed elements, the stability of the Fundão Tailings Dam would be under a state
of alert.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/25698
Date21 February 2018
CreatorsFonseca, Marcus Nicholas Esquivel
ContributorsÁvila Filho, Salvador, Magalhães, Robson, Dantas Barbosa, Luiz, Oliveira Junior, José Baptista, Dias, Acires
PublisherEscola Politécnica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Industrial, UFBA, brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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