Estudo geológico e geotécnico de taludes rochosos em S. Pedro da Afurada (Vila Nova de Gaia): contributos para a avaliação da estabilidade estrutural

Mestrado em Engenharia Geotécnica e Geoambiente

Ensaios geomecânicos em rochas metassedimentares do maciço da Mina das Aveleiras (Mosteiro de Tibães): comparação, potencialidades e limitações

Mestrado em Engenharia Geotécnica e Geoambiente

As características geotécnicas de um maciço como factores preponderantes na planificação e organização de obras de escavação subterrâneas - uma perspectiva sobre a produção

Com o presente documento pretende-se abordar e identificar os diferentes factores que influenciam directamente a produção e execução de uma escavação subterrânea, com especial relevo sobre a influência exercida pela geotecnia do maciço intersectado. Inicialmente são focados os principais aspectos a ter em conta na caracterização geotécnica de um maciço, seguindo-se uma introdução a diferentes métodos de escavação actuais e metodologias de suporte de uma obra subterrânea, com particular realce para os utilizados em maciços brandos. Depois de tratados estes conceitos, é apresentada uma obra subterrânea em execução que foi acompanhada durante 4 meses para efeitos de desenvolvimento deste estudo. Assim, são abordados neste documento diferentes aspectos construtivos, no que diz respeito à mão-de-obra utilizada, metodologias e técnicas aplicadas, redes técnicas auxiliares instaladas, produções e rendimentos verificados. De seguida e de modo a atestar a importância da caracterização geotécnica ao longo da obra, foi feito um estudo do maciço intersectado, relativamente às descontinuidades que o intersectam, litologia, alteração, e resistência à compressão. Para este último parâmetro foram utilizadas técnicas distintas mas complementares, nomeadamente o ensaio de carga pontual (em laboratório), e o esclerómetro portátil (in situ). Por último, tendo em conta os parâmetros e características presentes e as implicações que uma obra do género acarreta, são propostas de modo sucinto, técnicas alternativas de escavação do maciço cuja viabilidade de implementação seja possível no contexto em questão.

Geotecnia dos túneis do maciço de Paranhos: avaliação hidrogeomecânica exploratória

As classificações geomecânicas são uma das abordagens mais reconhecidas para estimar a qualidade do maciço rochoso, face à sua simplicidade e competência para gerir incertezas. As incertezas geológicas e geotécnicas podem ser avaliadas de forma eficaz usando classificações adequadas. Este estudo pretende enfatizar a importância das classificações geomecânicas e índices geomecânicos, tais como a Rock Mass Rating (RMR), a Rock Tunnelling Quality Index (Qsystem), o Geological Strength Index (GSI) e o Hydro‐Potential (HP) Value, para ajuizar a qualidade do maciço rochoso granítico das galerias subterrâneas de Paranhos (setor de Carvalhido ‐ Burgães; área urbana do Porto). Em particular, o valor hidro‐potencial (HP‐value) é uma classificação semi‐quantitativa aplicada a maciços rochosos que permite estimar as infiltrações de água subterrânea em escavações de terrenos rochosos. Para esta avaliação foi compilada e integrada uma extensa base de dados geológico‐geotécnica e geomecânica, apoiada na técnica de amostragem linear de superfícies expostas descontinuidades. Para refinar o zonamento geotécnico do maciço rochoso granítico, previamente realizado em 2010, foram coletadas amostras de rocha em pontos‐chave, com o objetivo de avaliar a sua resistência através do Ensaio de Carga Pontual (PLT). A aplicação das classificações geomecânicas foi realizada de uma forma equilibrada, estabelecendo diferentes cenários e tendo sempre em conta o conhecimento das características do maciço in situ. Apresenta‐se uma proposta de zonamento hidrogeomecânico com o objetivo de compreender melhor a circulação geo‐hidráulica do maciço rochoso granítico. Pretende‐se com esta metodologia contribuir para aprofundar o conhecimento do substrato rochoso do Porto, nomeadamente no que diz respeito ao seu comportamento geomecânico.

Estudo da antiga mina de volfrâmio das Aveleiras (Mire de Tibães): cartografia geotécnica e avaliação geomecânica

Este trabalho tem como objetivo sublinhar a importância de um estudo geológico‐geotécnico para apoiar a cartografia geotécnica do maciço rochoso subterrâneo da antiga mina de volfrâmio das Aveleiras (Mosteiro de Tibães, Braga). Foi realizado um trabalho de campo sistemático, ao longo de uma rede de galerias subterrâneas com uma extensão aproximada de 155 m. Estas galerias são constituídas, principalmente, por rochas metassedimentares, embora aflorem rochas graníticas num pequeno trecho de uma das galerias. A técnica de amostragem linear de descontinuidades aplicada ao grau de compartimentação do maciço rochoso esteve na base de todos os dados geológicos, geotécnicos e geomecânicos. Além disso, foram coligidos e integrados os dados de campanhas de campo anteriores, realizadas entre 2006 e 2011. Foram igualmente descritos os métodos de avaliação dos dados de campo, bem como a análise estatística dos parâmetros geológico‐geotécnicos. O zonamento geotécnico do maciço rochoso das Aveleiras foi desenvolvido tendo em conta o comportamento do maciço rochoso in situ, e foi apoiado por ensaios laboratoriais de resistência do material‐rocha através do Ensaio de Carga Pontual. Apresenta‐se uma proposta preliminar de zonamento geomecânico com o objectivo de apoiar o projeto de engenharia de maciços rochosos.

Proposta de modelo para obtenção do Work Index das rochas

Este trabalho pretende estabelecer uma relação entre o Work Index e algumas propriedades das rochas. Através da pesquisa bibliográfica foram identificadas varias propriedades com possível influência no valor do Work Index, das quais foram seleccionadas a massa volúmica aparente, a resistência à carga pontual, a composição química, a composição mineralógica e a abrasividade. Adicionalmente a porosidade aberta e resistência à compressão também foram analisadas. Assim foram analisadas 10 amostras de rocha, quatro de granitos, uma de quartzodiorito, uma de ardósia, uma de serpentinito, uma de calcário, uma de mármore e uma de sienito nefelínico, sobre as quais já eram conhecidos os valores de cinco das propriedades referidas previamente, tendo sido determinados os valores das ainda desconhecidas, resistência à carga pontual e a abrasividade que está representada através do resultado do ensaio capon. Devido à dificuldade de execução do ensaio de determinação do Work Index de Bond foram recolhidos dados bibliográficos de valores do Work Index para as amostras de rocha seleccionadas e adoptado o valor médio para cada uma. Os dados obtidos foram tratados estatisticamente através do método de análise de componentes principais assim como através de regressões lineares simples e múltiplas. A análise de componentes principais permitiu identificar várias propriedades da rocha com possível influência sobre o Work Index de entre as analisadas. Foi possível estabelecer uma relação entre o Work Index e quatro das propriedades seleccionadas, designadamente a porosidade aberta, a resistência à compressão, a resistência à carga pontual e a abrasividade.

Definition of MV Load Diagrams via Weighted Evidence Accumulation Clustering using Subsampling

A definition of medium voltage (MV) load diagrams was made, based on the data base knowledge discovery process. Clustering techniques were used as support for the agents of the electric power retail markets to obtain specific knowledge of their customers’ consumption habits. Each customer class resulting from the clustering operation is represented by its load diagram. The Two-step clustering algorithm and the WEACS approach based on evidence accumulation (EAC) were applied to an electricity consumption data from a utility client’s database in order to form the customer’s classes and to find a set of representative consumption patterns. The WEACS approach is a clustering ensemble combination approach that uses subsampling and that weights differently the partitions in the co-association matrix. As a complementary step to the WEACS approach, all the final data partitions produced by the different variations of the method are combined and the Ward Link algorithm is used to obtain the final data partition. Experiment results showed that WEACS approach led to better accuracy than many other clustering approaches. In this paper the WEACS approach separates better the customer’s population than Two-step clustering algorithm.

Determination of electricity consumers’ load profiles via weighted evidence accumulation clustering using subsampling

With the electricity market liberalization, the distribution and retail companies are looking for better market strategies based on adequate information upon the consumption patterns of its electricity consumers. A fair insight on the consumers’ behavior will permit the definition of specific contract aspects based on the different consumption patterns. In order to form the different consumers’ classes, and find a set of representative consumption patterns we use electricity consumption data from a utility client’s database and two approaches: Two-step clustering algorithm and the WEACS approach based on evidence accumulation (EAC) for combining partitions in a clustering ensemble. While EAC uses a voting mechanism to produce a co-association matrix based on the pairwise associations obtained from N partitions and where each partition has equal weight in the combination process, the WEACS approach uses subsampling and weights differently the partitions. As a complementary step to the WEACS approach, we combine the partitions obtained in the WEACS approach with the ALL clustering ensemble construction method and we use the Ward Link algorithm to obtain the final data partition. The characterization of the obtained consumers’ clusters was performed using the C5.0 classification algorithm. Experiment results showed that the WEACS approach leads to better results than many other clustering approaches.

Investment optimization in distribution network based on fuzzy outage parameters

This paper presents a methodology that aims to increase the probability of delivering power to any load point of the electrical distribution system by identifying new investments in distribution components. The methodology is based on statistical failure and repair data of the distribution power system components and it uses fuzzy-probabilistic modelling for system component outage parameters. Fuzzy membership functions of system component outage parameters are obtained by statistical records. A mixed integer non-linear optimization technique is developed to identify adequate investments in distribution networks components that allow increasing the availability level for any customer in the distribution system at minimum cost for the system operator. To illustrate the application of the proposed methodology, the paper includes a case study that considers a real distribution network.

Typical load profiles in the smart grid context – a clustering methods comparison

The present research paper presents five different clustering methods to identify typical load profiles of medium voltage (MV) electricity consumers. These methods are intended to be used in a smart grid environment to extract useful knowledge about customer’s behaviour. The obtained knowledge can be used to support a decision tool, not only for utilities but also for consumers. Load profiles can be used by the utilities to identify the aspects that cause system load peaks and enable the development of specific contracts with their customers. The framework presented throughout the paper consists in several steps, namely the pre-processing data phase, clustering algorithms application and the evaluation of the quality of the partition, which is supported by cluster validity indices. The process ends with the analysis of the discovered knowledge. To validate the proposed framework, a case study with a real database of 208 MV consumers is used.

Increase of the delivered energy probability in DES using a fuzzy probabilistic modeling

The paper proposes a methodology to increase the probability of delivering power to any load point by identifying new investments in distribution energy systems. The proposed methodology is based on statistical failure and repair data of distribution components and it uses a fuzzy-probabilistic modeling for the components outage parameters. The fuzzy membership functions of the outage parameters of each component are based on statistical records. A mixed integer nonlinear programming optimization model is developed in order to identify the adequate investments in distribution energy system components which allow increasing the probability of delivering power to any customer in the distribution system at the minimum possible cost for the system operator. To illustrate the application of the proposed methodology, the paper includes a case study that considers a 180 bus distribution network.

Knowledge extraction from medium voltage load diagrams to support the definition of electrical tariffs

With the electricity market liberalization, distribution and retail companies are looking for better market strategies based on adequate information upon the consumption patterns of its electricity customers. In this environment all consumers are free to choose their electricity supplier. A fair insight on the customer´s behaviour will permit the definition of specific contract aspects based on the different consumption patterns. In this paper Data Mining (DM) techniques are applied to electricity consumption data from a utility client’s database. To form the different customer´s classes, and find a set of representative consumption patterns, we have used the Two-Step algorithm which is a hierarchical clustering algorithm. Each consumer class will be represented by its load profile resulting from the clustering operation. Next, to characterize each consumer class a classification model will be constructed with the C5.0 classification algorithm.

Intelligent energy resource management considering vehicle-to-grid: A simulated annealing approach

This paper proposes a simulated annealing (SA) approach to address energy resources management from the point of view of a virtual power player (VPP) operating in a smart grid. Distributed generation, demand response, and gridable vehicles are intelligently managed on a multiperiod basis according to V2G user´s profiles and requirements. Apart from using the aggregated resources, the VPP can also purchase additional energy from a set of external suppliers. The paper includes a case study for a 33 bus distribution network with 66 generators, 32 loads, and 1000 gridable vehicles. The results of the SA approach are compared with a methodology based on mixed-integer nonlinear programming. A variation of this method, using ac load flow, is also used and the results are compared with the SA solution using network simulation. The proposed SA approach proved to be able to obtain good solutions in low execution times, providing VPPs with suitable decision support for the management of a large number of distributed resources.

Fuzzy Monte Carlo mathematical model for load curtailment minimization in transmission power systems

This paper presents a methodology which is based on statistical failure and repair data of the transmission power system components and uses fuzzyprobabilistic modeling for system component outage parameters. Using statistical records allows developing the fuzzy membership functions of system component outage parameters. The proposed hybrid method of fuzzy set and Monte Carlo simulation based on the fuzzy-probabilistic models allows catching both randomness and fuzziness of component outage parameters. A network contingency analysis to identify any overloading or voltage violation in the network is performed once obtained the system states by Monte Carlo simulation. This is followed by a remedial action algorithm, based on optimal power flow, to reschedule generations and alleviate constraint violations and, at the same time, to avoid any load curtailment, if possible, or, otherwise, to minimize the total load curtailment, for the states identified by the contingency analysis. In order to illustrate the application of the proposed methodology to a practical case, the paper will include a case study for the Reliability Test System (RTS) 1996 IEEE 24 BUS.

Contextual intelligent load management with ANN adaptive learning module

With the current increase of energy resources prices and environmental concerns intelligent load management systems are gaining more and more importance. This paper concerns a SCADA House Intelligent Management (SHIM) system that includes an optimization module using deterministic and genetic algorithm approaches. SHIM undertakes contextual load management based on the characterization of each situation. SHIM considers available generation resources, load demand, supplier/market electricity price, and consumers’ constraints and preferences. The paper focus on the recently developed learning module which is based on artificial neural networks (ANN). The learning module allows the adjustment of users’ profiles along SHIM lifetime. A case study considering a system with fourteen discrete and four variable loads managed by a SHIM system during five consecutive similar weekends is presented.