Aplicação de redes neuronais no planeamento de emergência em barragens de aterro

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Aplicação de redes neuronais no planeamento de emergência em barragens de aterro

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Title: Aplicação de redes neuronais no planeamento de emergência em barragens de aterro
Author: Tavares, José Luís Lopes
Abstract: O controlo de segurança para preservação da integridade estrutural da barragens é, durante a fase de exploração normal, uma actividade que tem essencialmente como elemento fulcral as inspecções à estrutura e os dados resultantes das observações periódicas da obra, apoiando-se em modelos de comportamento da mesma. Neste sentido, a análise de situações de emergência requer, em regra, a atenção de um especialista em segurança de barragens, o qual poderá, perante os resultados da observação disponíveis e da aplicação de modelos do comportamento da estrutura, identificar o nível de alerta adequado à situação que se está a viver na barragem. Esta abordagem tradicional de controlo de segurança é um processo eficaz mas que apresenta a desvantagem de poder decorrer um período de tempo significativo entre a identificação de um processo anómalo e a definição do respectivo nível de gravidade. O uso de novas tecnologias de apoio à decisão e o planeamento de emergência podem contribuir para minorar os efeitos desta desvantagem. O presente trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo de aferição do comportamento de uma barragem através da aplicação de redes neuronais do tipo Perceptrão Multicamadas aos resultados da observação de uma barragem de aterro, por forma a identificar anomalias de comportamento e a quantificar o correspondente nível de alerta. A tese divide-se essencialmente em duas partes. A primeira parte aborda os aspectos que se relacionam com as barragens de aterro, nomeadamente definindo as soluções estruturais mais correntes e identificando os principais tipos de deteriorações que podem surgir nestas estruturas. São, igualmente, abordadas as questões que se relacionam com o controlo de segurança e o planeamento de emergência em barragens de aterro. A segunda parte do trabalho versa sobre o modelo de rede neuronal desenvolvido em linguagem de programação java – o modelo ALBATROZ. Este modelo permite definir o nível de alerta em função do nível de água na albufeira, da pressão registada em quatro piezómetros localizados no corpo e na fundação da barragem e do caudal percolado através da barragem e respectiva fundação. Nesta parte, o trabalho recorre, aos resultados da observação da barragem de Valtorno/Mourão e usa os resultados de um modelo de elementos finitos (desenvolvido no Laboratório Nacional de Engenharia Civil, no âmbito do plano de observação da obra) por forma a simular o comportamento da barragem e fornecer dados para o treino da rede neuronal desenvolvida.O presente trabalho concluiu que o desenvolvimento de redes neuronais que relacionem o valor registado em algumas das grandezas monitorizadas pelo sistema de observação com o nível de alerta associado a uma situação anómala na barragem pode contribuir para a identificação rápida de situações de emergência e permitir agir atempadamente na sua resolução. Esta característica transforma a redes neuronais numa peça importante no planeamento de emergência em barragens e constitui, igualmente, um instrumento de apoio ao controlo de segurança das mesmas.The safety control, to preserve the structural integrity of the dam, during the exploration phase, is an activity based on the inspections of the structure and on the analysis of the data from the monitoring activities, and relies on the comparison of the observed with the predicted behavior. In this sense, the analysis of emergency situations need, as a rule, the attention of an expert on dam safety, which may, with the results of observation and by comparison with models of the behavior, identify the alert level adequate to the situation that is occurring in the dam. This traditional approach to safety monitoring is effective but may have the disadvantage of taking a significant period of time between identification of an anomalous process and the determination of their level of severity. The use of new technologies for decision support and emergency planning can help mitigate the effects of this disadvantage. This study represents an example of application a model using a multilayer perceptron neural network like to the monitoring results of a embankment dam in order to identify anomalies and establish a alert level. The thesis is divided into two main parts. The first part deals with those aspects related to embankment dams, including the most common structural solutions and the main types of damage that may arise in these structures. Issues relating to the safety control and emergency planning in embankment dams are also addressed. The second part of the work deals with the neural network model developed in java programming language - the model ALBATROZ. This model allows you to define the alert level and some diagnoses of the dam behavior based on the input of the water level in the reservoir, the pressure recorded in four piezometers located in the dam and seepage flow through the dam and its foundation. This part of the work relies also on the results of observation of the Valtorno/Mourão dam and on a finite element model (developed at the National Laboratory of Civil Engineering for the monitoring plan) in order to obtain data to the training of the neuronal network model. This study concluded that the development of neural networks that relate the value recorded in some of the quantities monitored by the monitoring system with the alert level associated with an anomalous situation in the dam may contribute to the rapid identification of emergency situations and allow early action in its resolution. This characteristic makes neural networks a important tool in a dam emergency planning and in dam safety.
Description: Orientação: João Manuel Marcelino Mateus da Silva ; co-orientação: Maria Teresa Viseu Santos
URI: http://hdl.handle.net/10437/4636
Date: 2011


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