10.48321/D1QK6M
Yuri taglieri Sáo
https://orcid.org/0000-0003-2037-5451
São Paulo State University
Abordagem probabilística em estudos de ruptura de barragens de rejeitos com fins de definição de metodologia consistente
DMPHub
2022
São Paulo State University
https://ror.org/00987cb86
Geraldo de Freitas Maciel
https://orcid.org/0000-0003-1272-9045
São Paulo State University
en-US
Data Management Plan
<p>Barragens de rejeitos são estruturas que armazenam grandes volumes de materiais não-aproveitáveis economicamente (rejeitos) da mineração. Tais estruturas apresentam riscos extraordinários para comunidades, infraestrutura e meio ambiente, visto que há a possibilidade de falhas e consequente ruptura da barragem, liberando volumes consideráveis de rejeitos no vale a jusante. Estudos numéricos de ruptura de barragens são executados para estimar danos ambientes, sociais e econômicos, bem como planejar ações de mitigação de danos e planos de emergência, através da avaliação das características do escoamento da lama de rejeitos (alcance, área inundada, velocidades, profundidades, etc). Geralmente, parâmetros de entrada para modelos numéricos (HEC-RAS, RiverFlow2d, MIKE21, etc) são os parâmetros de brecha, que fornecerá o hidrograma de ruptura, e as características reológicas dos rejeitos. Esses parâmetros de entrada afetam significativamente o escoamento, logo a avaliação da sensibilidade de cada um deles no modelo numérico é muito importante. Neste contexto, este projeto aplicará uma abordagem probabilística para avaliar e quantificar a sensibilidade de cada parâmetro de entrada usando o modelo determinístico HEC-RAS 6.2. Essa abordagem requer uma quantidade significativa de dados produzidos pelo HEC-RAS 6.2, que será usada para construir e validar um modelo substitutivo (metamodelo) usando a técnica de Expansão em Polinômio Caos via regressão. O método dos Índices de Sobol será aplicado diretamente no metamodelo, permitindo a quantificação da sensibilidade de cada parâmetros sobre os dados produzidos.</p>
São Paulo Research Foundation
https://doi.org/10.13039/501100001807
https://dmptool.org/api/v2/plans/77638.pdf