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Type: Tese de Doutorado
Title: Simulação estocástica na estimativa de assoreamento em reservatórios
Authors: Emmanuel Kennedy da Costa Teixeira
First Advisor: Marcia Maria L Pinto Coelho
First Co-advisor: Eber Jose de Andrade Pinto
First Referee: Aloysio Portugal Maia Saliba
Second Referee: Francisco Eustaquio Oliveira e Silva
Third Referee: Marcio Benedito Baptista
metadata.dc.contributor.referee4: Christopher Freire Souza
metadata.dc.contributor.referee5: Ana Luiza de Oliveira Borges
Abstract: Reservatórios são construídos para diversas finalidades, como geração de energia, abastecimento de água, etc. Essas estruturas estão sujeitas a algum grau de assoreamento, visto que ao aumentar a área molhada do curso dágua, a velocidade de escoamento é diminuída, o que altera a capacidade do transporte de sedimentos. Esse assoreamento, dentre outros problemas, pode interferir no uso para o qual o reservatório foi construído. Assim, deve-se estimar a altura de material depositado e quando os sedimentos acumulados começarão a interferir nas funções do reservatório. Entretanto, prever o acúmulo de sedimentos é difícil porque os processos envolvidos são complexos, sujeitos à variabilidade temporal e a incertezas, o que torna o estudo não apenas determinístico, mas também estocástico. Assim, o objetivo desta pesquisa foi desenvolver um método estocástico e avaliar o seu desempenho na estimativa do assoreamento em reservatórios. Para a realização desse projeto foram utilizados os dados hidrossedimentológicos e topográficos da PCH Salto do Paraopeba, que foi construída em 1956, sendo que o reservatório se encontra intensamente assoreado, o que a tornou inoperante. No CPH da UFMG há um modelo reduzido do reservatório dessa PCH, sendo que o resultado de assoreamento observado nesse modelo foi utilizado para validar o método estocástico. Obtiveram-se os dados de vazões e concentrações de sedimentos em suspensão da PCH, os quais foram convertidos para a realidade do modelo reduzido, de acordo com as escalas de semelhanças hidráulicas. A partir desses dados, foram geradas estocasticamente milhares de séries sintéticas, utilizando o software estatístico R e o modelo AR(1). Os dados gerados foram introduzidos no HEC-RAS para estimar o assoreamento no modelo reduzido da PCH. Para isso, foi desenvolvido um código computacional que permite o acoplamento automático do modelo estocástico com o determinístico. O resultado obtido via simulação estocástica foi comparado com o assoreamento medido no modelo físico, observando-se que o assoreamento real, para os dois períodos analisados (2008-2012 e 2013-2017), sempre esteve entre o 1º e 3º quartil de probabilidade do resultado estocástico, ou seja, ao se ordenar de forma crescente os resultados gerados estocasticamente, tem-se que o assoreamento real sempre foi maior que 25% dos assoreamentos gerados e menor que 75% deles. Assim, tem-se que o método estocástico pode auxiliar em projetos futuros de estimativa de assoreamento em reservatórios, visto que ele permite a obtenção das probabilidades de alturas assoreadas em seções de interesse.
Abstract: Reservoirs are built for various purposes such as power generation, water supply, etc. These structures are subject to some degree of sedimentation, since by altering the river's equilibrium, its capacity to transport sediments is altered. Such siltation, among other problems, may interfere with the use for which the reservoir was built. Thus, the height of deposited material must be estimated and when the accumulated sediments will begin to interfere with the functions of the reservoir. However, predicting the accumulation of sediments is difficult because the processes involved are complex, subject to temporal variability and uncertainties, which makes the study not only deterministic but also stochastic. Thus, the objective of this research was to develop a stochastic model and to evaluate its performance in the estimation of sedimentation in reservoirs. For the realization of this project, the hydrosedimentological and topographic data of the Salto do Paraopeba PCH was used, which was built in 1956, and the reservoir is intensely silted, which made it inoperative. In the CPH of the UFMG there is a reduced model of the reservoir of this PCH, and the result of silting observed in this model was used to validate the stochastic model. The discharge data and sediment concentrations in suspension of the PCH were obtained, which were converted to the reality of the reduced model according to the hydraulic similarity scales. From these data, thousands of synthetic series were stochastically generated, using statistical software R and model AR(1). The data generated were introduced in the HEC-RAS software to estimate the siltation in the reduced SHP model. For this, a computational code was developed that allows the automatic coupling of the stochastic model with the deterministic one. The result obtained by stochastic simulation was compared with the sedimentation measured in the physical model, observing that the actual siltation for the two periods analyzed (2008-2012 and 2013-2017) was always between the 1st and 3rd quartile of probability of the result stochastic, that is, the actual silting was always greater than 25% of the stochastically generated values and less than 75% of them. Thus, it is possible that the stochastic model can help in future projects of estimation of sedimentation in reservoirs, since it allows to obtain the probabilities of heights silted in sections of interest.
Subject: Modelagem física
Recursos hídricos Desenvolvimento
Engenharia sanitária
Reservatórios
language: Português
Publisher: Universidade Federal de Minas Gerais
Publisher Initials: UFMG
Rights: Acesso Aberto
URI: http://hdl.handle.net/1843/RAOA-BELSHZ
Issue Date: 14-Mar-2019
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