Acidentes em obras de engenharia são frequentemente atribuídos a \"imprevistos ou surpresas geológicas\". Tal denominação denota um desconhecimento relativo da geologia dos maciços rochosos nos quais estas obras são implantadas. Este desconhecimento traduz o quadro de incertezas que permeia o ambiente geológico, responsável por inúmeros insucessos em obras de engenharia. Em vista das dificuldades que o meio técnico encontra para equacionar o problema o estudo propõe a incorporação destas incertezas ao projeto e construção de túneis em áreas urbanas, através da análise de decisão. A metodologia e o modelo de decisão propostos envolveram uma estratégia para redução do risco, apoiada em dois princípios básicos: reduzir as incertezas através da obtenção de um maior número de informações geológicas do maciço ou limitar o impacto das incertezas no desempenho técnico e econômico do projeto, adotando-se alternativas de construção que, em princípio, podem parecer mais caras. A aplicação do modelo de decisão exige a estimativa de probabilidades da ocorrência de eventos aleatórios, que são tratadas segundo os princípios da Teoria das Probabilidades, em sua visão subjetiva. A proposta metodológica desenvolvida foi aplicada na região das marginais do rio Pinheiros, correspondente a um subtrecho do túnel da Linha 4 - Amarela, da Companhia do Metropolitano de São Paulo - METRO, atualmente em processo de licitação. O trecho analisado foi caracterizado como de alto risco nas análises efetuadas, e os resultados obtidos demonstraram que o modelo de decisão adotado foi capaz de diferenciar a melhor alternativa para redução do risco bem como indicar o método de escavação do túnel que, frente ao critério de risco inicialmente estabelecido, fosse o mais econômico. / Failures in engineering works are always attributed to geological uncertainty. These facts denote that there is a significant lack of knowledge of the rock mass behavior where the works are developed. This lack of knowledge reflects the uncertainty associated to the geological environment, and responsible for several accidents in civil works. Aiming at solving that problem, this thesis proposes to incorporate these uncertainties in the design and construction of tunnels in urban areas, using decision theory. The methodology and decision model suggested evolves a risk reduction strategy based on two basic principles: 1) to reduce the uncertainty through the addition of more geologic information (obtained by more investigation) and 2) to limit the impact of the uncertainty in the technical and economical performance of the design, adopting construction alternatives that, initially, may appear more expensive. The application of the decision model implies the estimation of the probabilities that aleatory events may occur, which are analyzed according the Probability Theory in its subjective approach. The methodology here proposed was applied in the region of the marginal Rio Pinheiros avenue, corresponding to a portion of the Line 4 - Yellow, of the Metropolitano de São Paulo - METRO. The portion submitted to the analysis showed to be of high risk and the results obtained demonstrated that the decision model proposed and adopted was able to differ the best alternative to reduce the risk, as well as to indicate the most appropriate construction method considering the risk criterion initially established.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:teses.usp.br:tde-15042015-142727 |
Date | 03 September 2002 |
Creators | Adalberto Aurelio Azevedo |
Contributors | Fabio Taioli, Celso Santos Carvalho, Tarcisio Barreto Celestino, Wilson Shoji Iyomasa, Jorge Kazuo Yamamoto |
Publisher | Universidade de São Paulo, Recursos Minerais e Hidrogeologia, USP, BR |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP, instname:Universidade de São Paulo, instacron:USP |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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