Avaliação da probabilidade de galgamento da barragem da PCH de Cajuru por simulação de Monte Carlo

Abstract

A definição do risco associado à eventual ruptura de uma barragem constitui um problema corrente na engenharia. As barragens têm um papel importante na sociedade e o colapso de tais estruturas traz consigo desastres de grandes dimensões. A presente pesquisa procurou sistematizar uma técnica de simulação numérica de análise de risco,conhecida como Simulação de Monte Carlo, para avaliar a probabilidade de galgamento de uma barragem, causado por eventos de naturezas hidráulicas e hidrológicas, e aplicá-la em estudo de caso. A simulação foi utilizada com o intuito de avaliar a probabilidade de galgamento da barragem da PCH Cajuru, situada em Minas Gerais, em decorrência de uma cheia de determinado tempo de retorno, considerando as incertezas presentes na análise local de frequência de vazões máximas anuais. O método de Monte Carlo, ao ter em conta as incertezas das estimativas de eventos de dado tempo de retorno, demonstrou ser de muita utilidade na avaliação completa da probabilidade de galgamento. No caso em estudo, a simulação mostrou que a barragem de Cajuru apresenta grau não desprezível de vulnerabilidade a eventos de grandes magnitudes. Além das cheias, também foram analisadas as incidências do vento sobre o paramento de montante da barragem, provocando ondas e consequentes reduções da borda livre existente, entre o NA máximo-maximorum e a crista do referido barramento.

Probability of rainfall for the city of Cruzeiro do Sul, Acre, Brazil

“…Finally, the probable rainfall quantiles associated with probability levels of 5, 10, 25, 40, 50, 60, 75, 90, and 95% were determined. It should be noted that, because the calculations would require too much effort and complex routine, they were carried out using statistical software specially designed for this purpose, such as the packages base and fitdistrplus R packages (Delignette-Muller and Dutang, 2015; R Core Team, 2019) in addition to the ALEA (Local Frequency Analysis of Annual Events) (Lima et al, 2015).…”