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Desenvolvimento e aplicação de um modelo de predição de recalques no aterro sanitário da CRVR – unidade de São Leopoldo/RS

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Previous issue date: 2018-12-20 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho objetivou desenvolver um modelo matemático para predição de recalques, aplicado ao aterro sanitário de São Leopoldo, gerenciado pela Companhia Riograndense de Valorização de Resíduos (CRVR). Primeiramente foram desenvolvidos ensaios de adensamento em uma amostra de Resíduos Sólidos Urbanos (RSU) coletada no aterro da CRVR/SL, obtendo os parâmetros: índice de compressão primária (Cc = 0,17), índice de compressão secundária (Cα = 0,14), índice de vazios (e = 0,224 – 0,241), que foram aplicados aos modelos clássicos de adensamento (Sowers, 1973 e Bjarngard e Edgers, 1990). Os modelos mostraram baixa aderência aos dados reais, medidos em campo, com erros de 67,6% a 99,9%. Após, foram analisados os dados de monitoramento de lixiviado e recalques da CRVR/SL, e estes foram aplicados ao modelo de Gomes e Caetano (2010). Este modelo apresentou boa aderência aos dados reais, com erro médio de 27,9%. Por fim, foi gerado o modelo matemático de predição de recalques, através de análise estatística de regressão linear múltipla, incluindo análise fatorial pelo método das componentes principais, via rotação ortogonal do tipo Varimax. O modelo utilizou os parâmetros de monitoramento de lixiviado da CRVR/SL e apresentou erro médio de 20% aos dados reais de recalque. Foi constatado que a utilização de modelos de predição de recalques, através da análise de regressão, é adequada para a estimativa da vida útil dos aterros, desde que considerados alguns ajustes no monitoramento dos dados (frequência de monitoramento e monitoramento contínuo), e que cada aterro tem suas particularidades, sendo necessário analisar cada caso a fim de certificar-se de que um modelo atende a um determinado aterro sanitário. / The objective of this work was to develop a mathematical model for the prediction of settlements, applied to the sanitary landfill of São Leopoldo, managed by Companhia Riograndense de Valorização de Residuos (CRVR). Firstly, confined compression tests were performed on a sample of MSW collected at the CRVR landfill, obtaining the parameters: primary compression index (Cc = 0.17), secondary compression index (Cα = 0.14), void index (e = 0.224 to 0.241) which were applied to the classical settlement models (Sowers, 1973; and Bjarngard & Edgers, 1990). The models showed low adherence to real data, measured in the field, with errors from 67.6% to 99.9%. After, were analyzed the CRVR leachate and settlement monitoring data, these were applied to the Gomes & Caetano (2010) model. This model showed good adherence to real data, with a mean error of 27.9%. Finally, the mathematical model of settlement prediction was generated, through statistical analysis of multiple linear regression, including factorial analysis by principal component method, via orthogonal rotation of Varimax. The model used the CRVR leachate monitoring parameters and presented an average error of 20% to the actual settlement data. It was found that the use of regression prediction models, through regression analysis, is adequate to estimate the useful life of landfills, considering some adjustments in data monitoring (frequency of monitoring and continuous monitoring), and that each landfill has its particularities, and it is necessary to analyze each case to make sure that a model meets a given landfill.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.jesuita.org.br:UNISINOS/7644
Date20 December 2018
CreatorsDai-Prá, Léa Beatriz
Contributorshttp://lattes.cnpq.br/0367690077465707, Gomes, Luciana Paulo
PublisherUniversidade do Vale do Rio dos Sinos, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Unisinos, Brasil, Escola Politécnica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UNISINOS, instname:Universidade do Vale do Rio dos Sinos, instacron:UNISINOS
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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