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Campo Dublin CoreValorIdioma
dc.contributor.advisorGomes, Romero Césarpt_BR
dc.contributor.advisorBraga, Marco Antônio da Silvapt_BR
dc.contributor.authorFreitas, Renata Delicio Andrade de-
dc.date.accessioned2021-06-08T20:35:53Z-
dc.date.available2021-06-08T20:35:53Z-
dc.date.issued2021pt_BR
dc.identifier.citationFREITAS, Renata Delicio Andrade de. Simulação numérica tridimensional do comportamento geotécnico de uma barragem de contenção de rejeitos por meio de ensaios de campo e microssísmica. 2021. 171 f. Dissertação (Mestrado em Geotecnia) - Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/13268-
dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Geotecnia. Núcleo de Geotecnia, Escola de Minas, Universidade Federal de Ouro Preto.pt_BR
dc.description.abstractLocalizada na cidade de Tapira/Minas Gerais, a Barragem BR é produto do rejeito proveniente do processamento de rocha fosfática e é formada, predominantemente, por magnetita ciclonada. O barramento é monitorado, até o presente, por cinco piezômetros, dezoito indicadores de nível de água, três medidores de vazão, onze marcos superficiais, uma régua, um pluviômetro, um evaporímetro e quatro geofones. Houve duas campanhas de sondagens SPT e CPTu, em 2014 e 2019. Além das sondagens geotécnicas, em 2017, foram realizados estudos geofísicos que incluíram ER, IP, SP e GPR. Em 2019 foi realizada uma obra de reforço do pé da BR. De junho de 2018 até abril de 2020 foram coletados os dados de microssísmica. Dos dados brutos foram calculadas as diferenças de velocidade de onda (dv/v). Estes dados foram filtrados a fim de encontrar equivalência com as informações de geotecnia e geofísica, já que o objetivo principal era ranquear quais desses parâmetros que mais se correlacionam com o dado da microssísmica passiva. Para tanto, foi utilizado o método de árvore de regressão e Random Forest para criar um modelo estatístico replicável. Quando explorada a estatística descritiva, foi notório um grande acúmulo de dados numa só faixa de valores, indicando que o banco de dados provavelmente apresenta algum erro. Isso pode ser causado pela, ainda em estudo, interpolação que foi usada para gerar os dados brutos cedidos pela empresa que os coleta. Mesmo assim o modelo foi gerado, e a velocidade de onda sísmica, que era esperada ficar na primeira posição, ficou na decima. Enquanto o coeficiente de adensamento foi o primeiro colocado. Foi concluído que o modelo não se ajusta bem ao problema proposto, mas como é um modelo replicável, pode ser aplicado assim que a interpolação dos dados for realizada com maior sucesso. Além disso, foram gerados modelos em 3D, utilizando o software Leapfrog, para melhor entendimento da estrutura e visualização dos dados. Por fim, foram plotados gráficos da dv/v no domínio do tempo e comparados, visualmente, com dados climáticos e hídricos. O resultado do modelo foi satisfatório, com perfis que condizem com aqueles cedidos pela empresa responsável. Foi também gerado um modelo de umidade que pode ajudar a explicar uma menor dv/v nos geofones localizados próximos a região úmida. A obra realizada na estrutura provavelmente causou um aumento da dv/v, mas os outros fatores analisados não parecem influenciar na resposta da microssísmica.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.subjectBarragens de rejeitospt_BR
dc.subjectTecnologia - microssísmica passivapt_BR
dc.subjectEngenharia geotécnica - Randon Forestpt_BR
dc.titleSimulação numérica tridimensional do comportamento geotécnico de uma barragem de contenção de rejeitos por meio de ensaios de campo e microssísmica.pt_BR
dc.title.alternativeThree-dimensional numerical simulation of the geotechnical behavior of a waste containment dam through field and microssysmic tests.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 24/05/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação.pt_BR
dc.contributor.refereeGomes, Romero Césarpt_BR
dc.contributor.refereeCunha, Alan de Sousapt_BR
dc.contributor.refereeAssis, André Pacheco dept_BR
dc.description.abstractenLocated in the city of Tapira/Minas Gerais, the BR Dam is the product of tailings from the processing of phosphate rock and is formed predominantly by cycloned magnetite. The dam is monitored to date by five piezometers, eighteen water level indicators, three flow meters, eleven surface landmarks, one ruler, one rain gauge, one evaporimeter, and four geophones. There were two SPT and CPTu survey campaigns in 2014 and 2019. In addition to geotechnical surveys, in 2017, geophysical studies were carried out that included ER, IP, SP, and GPR. In 2019 a work was carried out to reinforce the foot of the BR. From June 2018 to April 2020, microseismic data were collected. From the raw data, the difference in wave speed (dv/v) was calculated. These data were filtered to find equivalence with the geotechnical and geophysical information since the main objective was to rank which of those parameters that most correlate with the passive microseismic data. For that, the regression tree and Random Forest method were used to create a replicable statistical model. When exploring descriptive statistics, a large accumulation of data in a single range of values was identified, indicating that the database probably has an error. This can be caused by, still under study, interpolation that was used to generate the raw data provided by the company that collects them. Even so, the model was generated, and the seismic wave velocity, which was expected to be in the first position, was in the tenth. While the density coefficient was the first place. It was concluded that the model does not fit well with the proposed problem, but as it is a replicable model it can be applied as soon as the data interpolation is performed successfully. Also, 3D models were generated, using the Leapfrog software, for a better understanding of the structure and data visualization. Finally, plots of dv/v were plotted in the time domain and visually compared with climatic and water data. The model's result was satisfactory, with profiles that match those provided by the responsible company. A humidity model was also generated that can help explain a lower dv/v in geophones located near the humid region. The work carried out on the structure probably caused an increase in dv/v, but the other factors analyzed do not seem to influence the response of microsystems.pt_BR
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