Contribuição ao estudo de instabilidade em túneis não revestidos da estrada de ferro Vitória-Minas através da teoria dos blocos-chave e caracterização da rocha através de ensaios laboratoriais e de campo.

No país existem inúmeras estruturas e obras civis que estão em operação a dezenas de anos e necessitam de monitoramento periódico devido a sua importância. Por este motivo, a dissertação apresenta um caso de um túnel antigo com problema de queda de bloco e visa instigar novas pesquisas e aumentar o conhecimento sobre o tema. Foram realizadas inspeções em campo em alguns túneis não revestidos da Estrada de Ferro Vitória-Minas (EFVM), bem como os ensaios em laboratório e in situ realizados nas amostras e no maciço rochoso para caracterizar o problema. Para o estudo foi escolhido o túnel Monte Seco Linha 1 e Linha 2 nos quais foram realizadas sondagens rotativas inclinadas e orientadas próximas ao eixo para investigação dos planos de descontinuidade. Os conceitos da Teoria dos Blocos-Chave foram aplicados às famílias de descontinuidades encontradas nos Túneis Monte Seco L1 e L2 para identificar os possíveis blocos instáveis formados pelas escavações. Para obtenção dos parâmetros geotécnicos de resistência e deformabilidade foram realizados ensaios de compressão uniaxial instrumentados com strain gages. A resistência a tração foi obtida através de Ensaio de Compressão Diametral (ECD). No ensaio de campo foi utilizado o Martelo de Schmidt para avaliação da rocha in situ. Através da análise dos dados foi possível distinguir setores cuja ocorrência de queda de blocos são maiores e a classe do maciço rochoso de acordo com a proposta de Bieniawski.

Informações de suporte ao escalonamento de workflows científicos para a execução em plataformas de computação em nuvem

A ciência tem feito uso frequente de recursos computacionais para execução de experimentos e processos científicos, que podem ser modelados como workflows que manipulam grandes volumes de dados e executam ações como seleção, análise e visualização desses dados segundo um procedimento determinado. Workflows científicos têm sido usados por cientistas de várias áreas, como astronomia e bioinformática, e tendem a ser computacionalmente intensivos e fortemente voltados à manipulação de grandes volumes de dados, o que requer o uso de plataformas de execução de alto desempenho como grades ou nuvens de computadores. Para execução dos workflows nesse tipo de plataforma é necessário o mapeamento dos recursos computacionais disponíveis para as atividades do workflow, processo conhecido como escalonamento. Plataformas de computação em nuvem têm se mostrado um alternativa viável para a execução de workflows científicos, mas o escalonamento nesse tipo de plataforma geralmente deve considerar restrições específicas como orçamento limitado ou o tipo de recurso computacional a ser utilizado na execução. Nesse contexto, informações como a duração estimada da execução ou limites de tempo e de custo (chamadas aqui de informações de suporte ao escalonamento) são importantes para garantir que o escalonamento seja eficiente e a execução ocorra de forma a atingir os resultados esperados. Este trabalho identifica as informações de suporte que podem ser adicionadas aos modelos de workflows científicos para amparar o escalonamento e a execução eficiente em plataformas de computação em nuvem. É proposta uma classificação dessas informações, e seu uso nos principais Sistemas Gerenciadores de Workflows Científicos (SGWC) é analisado. Para avaliar o impacto do uso das informações no escalonamento foram realizados experimentos utilizando modelos de workflows científicos com diferentes informações de suporte, escalonados com algoritmos que foram adaptados para considerar as informações inseridas. Nos experimentos realizados, observou-se uma redução no custo financeiro de execução do workflow em nuvem de até 59% e redução no makespan chegando a 8,6% se comparados à execução dos mesmos workflows sendo escalonados sem nenhuma informação de suporte disponível.