Como a Seleção da Função Copula Afeta a Análise de Confiabilidade na Modelagem de Falhas de Faces de Escavação

A análise de confiabilidade desempenha um papel crucial na engenharia estrutural, particularmente quando se trata da segurança de sistemas de escavação. O comportamento das pressões de apoio e o assentamento do solo, embora frequentemente considerados independentes em muitos modelos, podem, na realidade, apresentar interdependências significativas que afetam os resultados da avaliação de risco. A escolha da função copula adequada, que descreve a dependência entre essas variáveis, é fundamental para garantir uma avaliação precisa da probabilidade de falha de uma face de escavação.

Quando se introduzem condições de falha para a face de escavação — como uma pressão de apoio mínima de 70 kPa e um assentamento do solo máximo de 30 mm — a área de falha pode ser identificada no gráfico de dispersão, com pontos fora dessas áreas representando falhas. A probabilidade de falha é calculada pela razão entre o número de pontos dentro da área de falha e o total de pontos simulados. Nos modelos de copula, a escolha da função copula pode alterar consideravelmente essa probabilidade. Entre as copulas analisadas (Plackett, Gaussiana, No. 16, Frank e Independência), a copula Frank oferece a menor probabilidade de falha, sendo vista como o modelo de referência.

A variação nas probabilidades de falha com base na escolha da copula é evidente. Por exemplo, a copula Gaussiana tende a subestimar a probabilidade de falha em comparação com a Frank, o que pode levar a conclusões erradas, como a subestimação do risco. Por outro lado, copulas como a Frank e No. 16 mostram resultados mais robustos e consistentes, apresentando diferenças mínimas em suas estimativas de falha. A escolha da copula correta, portanto, não deve ser negligenciada, pois impacta diretamente a análise de confiabilidade e, por fim, a segurança da estrutura.

A análise da probabilidade de falha também pode ser influenciada pelos limites impostos nas variáveis de entrada, como a pressão de apoio e o assentamento do solo. A probabilidade de falha diminui à medida que os limites para o assentamento do solo aumentam, com uma redução mais acentuada quando o limite de assentamento ultrapassa 32 mm. Quando o limite de assentamento é inferior a 26 mm, há um aumento significativo na probabilidade de falha, indicando um risco elevado. Essas dinâmicas ressaltam a importância de ajustar dinamicamente os valores limites de falha com base nas condições reais de operação, para garantir que a análise de confiabilidade reflita com precisão as condições do projeto.

Além disso, a simulação de Monte Carlo e o tamanho da amostra de dados medidos são fatores essenciais para garantir a precisão da análise de confiabilidade. O aumento no tamanho da amostra de MCS melhora a precisão das estimativas da probabilidade de falha, mas também aumenta o tempo de cálculo, o que pode ser um desafio de eficiência. Para garantir uma análise robusta, é necessário um equilíbrio entre o tamanho da amostra e a capacidade computacional, a fim de obter resultados confiáveis sem sobrecarregar o sistema.

O impacto da seleção do tamanho da amostra de MCS é notável em casos de probabilidades de falha extremamente pequenas, onde um número maior de amostras é necessário para obter previsões precisas. No entanto, um número excessivamente grande de amostras pode tornar a simulação computacionalmente intensiva e demorada. Portanto, escolher o tamanho de amostra adequado é crucial para uma análise de confiabilidade eficiente e precisa, que evite tanto erros de estimativa quanto ineficiências computacionais.

Como Realizar Análise de Sensibilidade no Processo de Tomada de Decisão em Projetos de Escavação de Túneis

A equação (19) apresenta a fórmula utilizada para calcular os coeficientes de proximidade $CC_f$, sendo CC_h_i o coeficiente de proximidade da i-ésima alternativa na h-ésima iteração. O objetivo é classificar todas as alternativas comparando esses coeficientes, sendo a alternativa com o maior valor de $CC_f$ considerada a melhor solução. Este processo é fundamental para a escolha da alternativa mais eficiente com base em múltiplos critérios e nas especificidades de cada projeto de escavação.

A equação (20) descreve o cálculo da sensibilidade do critério $j$ em relação ao coeficiente de proximidade $CC_i$ da alternativa $i$. A análise de sensibilidade baseada nos dados de avaliação de especialistas fornece informações valiosas sobre como cada critério impacta a decisão final. Esse tipo de análise não apenas oferece uma visão mais detalhada dos efeitos das incertezas, mas também ajuda a identificar quais critérios são mais críticos para a escolha final da alternativa. A aplicação do coeficiente de correlação de Spearman permite medir a sensibilidade dos critérios em relação às variações nas avaliações, proporcionando uma análise mais precisa das incertezas no processo de tomada de decisão.

Em um estudo experimental realizado no projeto do túnel da Linha 2A do Metrô de Wuhan, na China, foram avaliadas cinco alternativas de métodos de escavação, levando em consideração 16 critérios relevantes. As alternativas analisadas incluem o método Hard-rock TBM (A1), o método de escavação New Austrian Tunneling Method (A2), o método de mineração (A3), o Shield TBM (A4) e o Soft-rock TBM (A5). A escolha desses métodos foi baseada em fatores como segurança, custo, eficiência e a adaptação ao tipo de solo e geologia local.

O estudo mostrou que a alternativa com o maior coeficiente de proximidade era considerada a melhor opção, o que implica que ela está mais próxima da solução ideal. A classificação das alternativas foi realizada com base nos coeficientes de proximidade, e uma simulação de 1000 iterações foi realizada para modelar o processo de tomada de decisão. O valor médio das iterações foi então selecionado como o resultado esperado, fornecendo uma estimativa precisa da alternativa ótima.

Além da análise de sensibilidade, é essencial considerar outros fatores que podem afetar a escolha da alternativa ideal, como o impacto ambiental, os custos indiretos (como tempo de construção e custos de manutenção), e a adaptação das tecnologias às condições locais. Esses aspectos, embora muitas vezes difíceis de quantificar diretamente, podem ser fundamentais para garantir o sucesso a longo prazo do projeto.

Como controlar os riscos na construção de túneis usando modelos inteligentes de interação túnel-solo-edificação?

O desafio torna-se ainda mais complexo pelo fato de que as rotas planejadas para novos túneis frequentemente passam em áreas já ocupadas por edificações superficiais e redes subterrâneas, muito próximas entre si. Esse contexto implica que o recalque excessivo inevitavelmente poderá desencadear danos estruturais nos edifícios e infraestruturas adjacentes. Essas deformações estruturais significativas podem gerar uma cascata de patologias, como deslocamentos, fissuras, vazamentos e outros problemas, comprometendo até mesmo o desempenho operacional desses sistemas, especialmente quando suas fundações são rasas.

Diante dessa estreita interação entre as atividades de escavação e as estruturas vizinhas, a investigação da interação túnel-solo-edificação sob múltiplos fatores se torna uma prioridade. Tal abordagem visa reduzir a incerteza e a aleatoriedade na gestão da segurança durante a construção, protegendo tanto as instalações subterrâneas quanto as superficiais. Contudo, o monitoramento, a estimativa e o controle rigoroso do recalque e das taxas de dano nas edificações em fases iniciais do projeto permanecem como desafios significativos.

Neste cenário, a construção de modelos inteligentes que capturem as complexas interações entre túnel, solo e edificação é um problema central a ser resolvido. Modelos baseados em redes neurais profundas, combinados com técnicas de otimização por descida de gradiente, têm demonstrado um desempenho promissor tanto na previsão multioutput quanto na otimização multiobjetivo. As redes neurais profundas (DNN) são especialmente eficazes na regressão não linear de forma end-to-end, entregando previsões de alta qualidade. Já a otimização por descida de gradiente (GDO) agrega interpretabilidade ao processo, possibilitando identificar numericamente a contribuição de cada variável para a redução do risco, além de destacar os fatores mais influentes. Isso viabiliza recomendações práticas alinhadas às condições reais da obra para melhorar a segurança operacional.

Dois principais grupos de métodos de análise de risco têm sido aplicados: os estatísticos e os de aprendizado de máquina. Os modelos estatísticos tradicionais, embora úteis para identificar e avaliar riscos, têm limitações severas por dependerem fortemente do conhecimento teórico-prático prévio, que muitas vezes é escasso ou difícil de obter em projetos reais, comprometendo sua efetividade. Por outro lado, com o avanço da inteligência artificial, os algoritmos de aprendizado de máquina ganharam destaque pela capacidade de processar grandes volumes de dados multidimensionais, descobrir padrões ocultos e aumentar a precisão das previsões.

Modelos como o de máquinas de vetor de suporte (SVM) integrados a transformações de sinais têm sido empregados para prever recalques diários induzidos pela escavação, contribuindo para a melhoria da segurança. Entretanto, esses modelos sofrem de baixa eficiência computacional e limitada interpretabilidade. Outros, como as florestas aleatórias (random forests), conseguem predizer níveis de risco e identificar variáveis-chave, porém exigem extração manual de características, cujo manejo inadequado pode degradar a qualidade das previsões.

Apesar dessas vantagens, o uso das redes neurais profundas ainda é limitado na previsão de riscos em projetos de escavação com escudo. A construção de um meta-modelo DNN que aprenda inteligentemente as variáveis de entrada relacionadas à segurança e realize previsões múltiplas e simultâneas pode representar um avanço significativo. Porém, prever riscos não é suficiente: transformar esses resultados em controle efetivo dos riscos ainda depende muito da interpretação especializada, que pode ser falha diante das variações geológicas. Ajustar automaticamente os parâmetros de entrada para mitigar riscos corresponde a um problema de otimização multiobjetivo, ainda pouco explorado na engenharia de túneis.

Além dos aspectos técnicos, é fundamental entender que o desenvolvimento de modelos inteligentes para gerenciamento de riscos na construção de túneis depende da qualidade e abrangência dos dados coletados no canteiro de obras, bem como do conhecimento interdisciplinar entre geotecnia, engenharia estrutural e ciência de dados. A interpretação dos resultados desses modelos deve sempre considerar as peculiaridades locais do terreno e da infraestrutura, para que as decisões tomadas tenham embasamento realista e eficiente. O avanço contínuo das tecnologias digitais e sensores em campo possibilita uma coleta cada vez mais precisa e em tempo real, ampliando a eficácia desses modelos e contribuindo para a segurança, economia e sustentabilidade dos projetos subterrâneos.