Una historia de todos los días

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Rubén Naranjo Arroyo
hace 5 años
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1 Una historia de todos los días Cada miércoles Don R va de Valparaíso a Santiago con su coche. El curso es a la 10 de la mañana.

2 La clase de Don R Santiago a la 10h00 Necesito de partir a la km Valparaíso 100 km/h

3 Ts=9h La clasa Incertitudes Don del viaje R a una hora de llegada aleatoria Santiago a la 10h00 Ml=10h Necesito un margen de seguridad de salida a las 8:25 Llegada a la 10h km 9h00 Valparaíso 80 km/h X 100 km/h + 20 min Vina del Mar

4 La clase de Don R Santiago a la Solución 1 : hora de salida con un margen de seguridad 100 km Solución 2 : cambio de coche por un AUDI A3 Velocidad media a más de 120km/h Valparaíso Solución 3 : mejorar el control de la velocidad

5 Es un buen ejemplo de lo que se llama el Análisis de Riesgos. Un análisis de riesgos, no es una idea de un investigador excéntrico, sino una realidad de cada días. Transposición a la ingeniería civil para las obras hidráulicas.

Grupo de Geotecnia Pontificia Universidad Católica de

la construcción de depósitos mineros Parte 1 Autores:

6 Grupo de Geotecnia Pontificia Universidad Católica de Valparaíso. Chile Université Blaise Pascal Clermont Ferrand. Francia Análisis de riesgos y variabilidad aplicada en la construcción de depósitos mineros Parte 1 Autores: Claude BACCONNET, Daniel BOISSIER, Roland GOURVES Raúl ESPINACE, Gabriel VILLAVICENCIO y Claudio CARVAJAL Marzo 2007

7 Tranques de relaves Antiguos y diversificados Peligro para la población

8 Presas : obras particulares Obras de grandes dimensiones Obras únicas

9 Presas : obras particulares Obras con riesgos muy elevados Ruptura de grandes presas 1959 : Malpasset (65m) 421 muertos Consecuencias : Vidas humanas Económicas Ambientales Políticas

10 Obras hidráulicas Necesidad de una evaluación de especialistas Evaluación de riesgos Informaciones cualitativas y cuantitativas Metodología de diagnóstico 2 aproximación paralelas y complementarias Cualitativa para comprender los fenómenos Cuantitativa para evaluar el riesgo

11 Conocimiento de los fenómenos La aproximación cualitativa Para llevar a cabo un estudio que permita asegurar el funcionamiento, se procedió en cuatro etapas: Etapa 1: Análisis funcional Etapa 3: Análisis de las información recopilada por especialistas Etapa 2: AMF de las presas en tierra Etapa 4: Descripción de escenarios AMF: Análisis de los Modos de Falla

12 Modelo del sistema muro resistente Paramento a trasdos Coronamiento Muro Fundación

13 y de su entorno Paramento a trasdos Coronamiento Agua Muro Suelo natural Fundación Contra canal Suelo natural Subestrato

14 Cargas externas: presiones hidráulicas

15 Cargas externas: sismos

16 Etapa 2 : Análisis de modos de falla Causas Sistema Consecuencias Proceso de diagnóstico Síntomas Identificación

17 Etapa 3 Fenómenos físicos identificados Fenómenos hidráulicos: Erosión externa y diferentes tipos de erosión interna. Fenómenos asociados a cargas : Inestabilidad por vaciado rápido (talud aguas arriba ), consolidación, deformación del filtro, licuación, entre otros.

18 Etapa 4 Ejemplos de escenarios críticos para tranques de relaves : - Licuación - Erosión externa, - Deslizamiento de taludes, - Erosión interna, Definición de los estados limites Medidas de detección apropiadas.

19 Modelización de estados límites para una presa en hormigón en masa (Claudio Carvajal) Tracción - Fisuracion Esfuerzo cortante - Deslizamientos Compresión Fisuración Esfuerzo cortante Tracción Compresión

20 Aproximación cuantitativa A partir de los escenarios de falla se define los estados límites de cálculo Para cada estado límite es introducido la incertidumbre en relación a la resistencia y solicitaciones La teoría de la fiabilidad permite de relacionar la incertidumbre con este cálculo

21 Aproximación cuantitativa : La fiabilidad Cada situación de calculo y del tipo: Equilibrio: Resistencia y Solicitación Factor de seguridad : F=R/S Ejemplo licuación : F=CRR/CSR Ejemplo estabilidad de taludes : F=MR/MS

22 Margen de seguridad M = R - S P f = 0 f M ( m) dm Pf : Probabilidad de fallas

23 Indice de fiabilidad de Cornell G( R, S) = R S Domaine de défaillance G(r,s) < 0 f G (g) Domaine de sûreté G(r,s) > 0 g 0 β C * σ G m G β = C m σ G G

24 Metodología Modelación probabilista de los parámetros resistente Modelación probabilista de solicitaciones Integración de variables al modelo mecánico.

25 Modelización de parámetros de resistencia : Disponibilidad de datos -Densidad Relaciones físicas -R. Compresión -R. Tracción -Cohesión -Frotamiento - Effort tranchant (MPa) Courbe intrinsèque Effort normal (MPa) parabole cercle fc cercle ft Droite max _ min

26 Modélización de solicitaciones : Variables aleatorias -Empuje del agua. -Sub-presiones. -Sedimentación. -Sismos. -Hielo. -

27 Modelización de estados límites FORM / SORM Probabilidad de falla Sensibilidad Índice de fiabilidad Simulación de Monte Carlo Hauteur du plan d'eau (m) Espace physique : EL Ouverture de Fissures Résistance à la traction (kpa)

28 Conclusión Necesidad de una descripción de la variabilidad espacial de los parámetros resistentes. Utilización de la geo-estadistica

29 Variabilidad de los suelos Diferente origen de incertidumbre Una importancia particular de la variabilidad espacial Utilizamos la geo-estadistica Análisis estructural Modelación del variograma Estimación con «Kriging estimador» Simulación de variaciones posible de la resistencia del suelo

30 Estudio de una presa

31 Análisis estructural de la resistencia de punta

32 Modelación del variograma Tratamientos de datos físicamente posibles

33 Mejor estimación: El «kriging»

34 Simulación de la repartición potencial de la resistencia Cálculo de estabilidad para cada simulación

35 x Aplicación para la predicción de avalanchas 40 m 100 m z y

36 Repartición determinista de la cohesión Repartición de la cohesión después de un tiraje aleatorio F mini determinístico = 2,7 fréquence Histogramme de F F

37 Conclusión Cualitativa: importancia de especialistas Aporte de la patologia Exaustividad de la metodologia Cuantitativa: ayuda de las probabilidades Modelizacion de la variabilidad Herramientas simples, rapida, con muchos puntos de medida Medidas fiables y reproducibles Combinacion en conjunto de diferentes equipos Ejemplo de estudio en Chile Parte 2

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