Navegando por Assunto "Geotechnical structures"

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Acesso aberto (Open Access)
Análise dos efeitos da detonação na estabilidade de talude em mina de ferro no Quadrilátero Ferrífero em Minas Gerais
(Universidade Federal do Pará, 2022-08-03) AZEVEDO, Daniel Prado; MARQUES, Eduardo Antonio Gomes; http://lattes.cnpq.br/6725413897416818; ALENCAR JÚNIOR, Júlio Augusto de; http://lattes.cnpq.br/3663658632717465
As vibrações induzidas por detonação em frente de lavra são ondas finitas que podem abalar estruturas geotécnicas, taludes ou barragens na mineração. Para a presente pesquisa foram distribuídos sismógrafos pela extensão de um talude com aproximadamente duzentos metros de diferença de cota do fundo da cava até o topo, com o objetivo de analisar a velocidade e aceleração das partículas no momento da passagem de ondas, e suas consequências na estabilidade do maciço rochoso. Sabe-se que o caminhamento destas oscilações vibratórias faz com que as partículas se movimentem e depois retornem ao estado de equilíbrio, por isso, é importante estudar a intensidade das as ondas que foram geradas na detonação e seus comportamentos nas litologias percorridas. Foi analisado um talude na mina objeto de estudo, propriedade da Vale S.A. composto em sua maioria de filitos e quartzitos, ora contínuos, ora descontínuos, pois há uma zona fraturada de orientação N/S que se estende desde o topo do talude até sua base. Nesse contexto há ao menos 3 direções de fraturas que atuam como zona de escape para a água subterrânea, constituindo um problema geotécnico de desagregação de material, resultando em uma grande erosão. As vibrações induzidas pelas detonações de explosivos em frente de lavra podem potencializar a condição de erosão ao se propagarem pela zona fraturada. Foi utilizada neste estudo a maior leitura sismográfica obtida entre os sismógrafos e realizada a avaliação da redução no fator de segurança de seções escolhidas, posteriormente, foi simulada uma vibração limite em que o talude se mantém estável usando-se o software slide. A avaliação dos resultados no talude analisado permitiu interpretar que os efeitos das vibrações nos taludes, reduziu entre 4,1% e 4,8% os valores dos fatores de segurança e mostra que quanto menor o fator de segurança do talude, maior esta interferência da vibração na estabilidade da estrutura pois tem uma diferença de 8% entre a seção de maior Fator de segurança para a de menor Fator de Segurança.
Acesso aberto (Open Access)
Detecção de danos em superfícies geotécnicas com redes neurais convolucionais de baixa complexidade
(Universidade Federal do Pará, 2024-05-29) ARAÚJO, Thabatta Moreira Alves de; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; ttp://lattes.cnpq.br/7458287841862567
A maioria dos desastres naturais resulta de eventos geodinâmicos, como deslizamentos de terra e colapso de estruturas geotécnicas. Essas falhas causam catástrofes que impactam diretamente o meio ambiente e causam perdas financeiras e humanas. A inspeção visual é o principal método para detectar falhas em superfícies de estruturas geotécnicas. Todavia, as visitas no local podem ser arriscadas devido à possibilidade de solo instável. Além disso, o design do terreno e as condições de instalação hostis e remotas inviabilizam o acesso a essas estruturas. Quando uma avaliação rápida e segura é necessária, a análise por visão computacional torna-se uma alternativa. No entanto, estudos em técnicas de visão computacional ainda precisam ser explorados neste campo devido às particularidades da engenharia geotécnica, como dados públicos limitados, redundantes e escassos. Neste contexto, esta tese apresenta uma abordagem com Redes Neurais Convolucionais para a identificação de defeitos na superfície de estruturas geotécnicas com o objetivo de reduzir a dependência de inspeções no local conduzidas por humanos. Para tanto, foram coletadas imagens de taludes às margens de uma rodovia brasileira, com o auxílio de veículo aéreo não tripulado (VANT) e dispositivos móveis. Em seguida, foram exploradas arquiteturas de baixa complexidade para construir um classificador binário capaz de detectar em imagens falhas aparentes a olho nu humano. A arquitetura composta por 3 camadas convolucionais, cada uma com 32 filtros, seguidas por duas camadas densas de 128 neurônios cada, e saída com um neurônio apresentou acurácia de 94,26%. A avaliação de desempenho com o conjunto de teste obteve índice AUC de 0,99, matriz de confusão e precisão-revocação (AUPRC) que indicam desempenho robusto do classificador mesmo com desequilíbrio de classes, ao mesmo tempo que mantém uma baixa complexidade computacional, tornando-a adequada para aplicações práticas em campo. As contribuições da tese incluem a disponibilização de banco de imagens, a obtenção de um modelo de classificação adequado para dados escassos e desequilibrados e recursos computacionais limitados, e uma estratégia para automação da inspeção em estruturas geotécnicas.