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dc.contributor.advisorRibeiro, Jose Luis Duartept_BR
dc.contributor.authorDreher, Julio Henriquept_BR
dc.date.accessioned2020-10-15T04:05:40Zpt_BR
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/214195pt_BR
dc.description.abstractA tomada de decisões está diretamente relacionada com o conhecimento da capacidade que um sistema tem em manter seu funcionamento em circunstâncias hostis e inesperadas, isto é, a partir do momento que uma falha em um sistema possa proporcionar risco à vida humana, degradação ambiental ou grandes perdas patrimoniais. As informações sobre a capacidade de resposta destes sistemas, frente a eventos críticos se torna importante tanto para definição de ações imediatas, visando reduzir os riscos, quanto para minimizar os danos após um evento crítico indesejável por meio do acionamento de planos de contingência. Esta dissertação concentra-se em encontrar as fraquezas do sistema, calcular a probabilidade e o potencial impacto dos riscos. Apresenta-se como importante opção para mitigar ameaças e amortecer impactos de eventos imprevisíveis. Desenvolver a resiliência na gestão da segurança em sistemas complexos representa uma possível defesa contra impactos de diferentes níveis. Nesse contexto, os sistemas críticos, como as barragens hidrelétricas, necessitam de estudos que avaliem a garantia do seu funcionamento a fim de evitar falhas inesperadas. Projetos de grandes barragens trazem grandes benefícios no controle de inundação, irrigação e geração de energia, no entanto, existem riscos à hidrologia, geologia, design, construção e envelhecimento. Esses riscos em potencial precisam ser mensurados e controlados para garantir a qualidade e a confiabilidade do sistema. O presente estudo de caso apresenta um procedimento para auxiliar a tomada de decisão com relação ao risco operacional da Barragem Principal da Usina Hidrelétrica da Itaipu Binacional, onde a tomada de decisão está alicerçada nos resultados das simulações provenientes do método de Monte Carlo. A análise do sistema de drenagem da Barragem Principal é observada em duas perspectivas, a primeira destaca quais são os equipamentos que apontam para as possíveis falhas no dimensionamento do projeto indicando onde devem ser aplicados os maiores esforços para sua melhoria. A segunda perspectiva foca na confiabilidade do sistema de drenagem da Barragem Principal por meio de simulações que utilizam dados históricos dos conjuntos de equipamentos e aplicam variações nos parâmetros da taxa de falha e de reparo. Como resultado, os piores casos de operação são analisados, além do comportamento deste sistema de drenagem ao longo do tempo. Este processo analisou o sistema de drenagem da Itaipu Binacional, quantificando sua robustez e permitiu aos gestores aperfeiçoar a operação do sistema de drenagem e a tomada de decisões.pt_BR
dc.description.abstractDecision-making is directly related to the knowledge of the ability of a system to maintain its functioning in hostile and unexpected circumstances, that is, from the moment that a failure in a system can pose a risk to human life, environmental degradation or major property losses. Information about the responsiveness of these systems in the face of critical events becomes important both for defining immediate actions, aiming to reduce risks, and to minimize damage after an undesirable critical event by triggering contingency plans. This dissertation focuses on finding the weaknesses of the system, calculating the probability and the potential impact of the risks. It presents itself as an important option to mitigate threats and cushion impacts of unpredictable events. Developing security management resilience in complex systems represents a possible defense against impacts at different levels. In this context, critical systems, such as hydroelectric dams, need studies that assess the guarantee of their operation in order to avoid unexpected failures. Large dam’s projects bring great benefits in flood control, irrigation and energy generation, however, there are risks to hydrology, geology, design, construction and aging. These potential risks need to be measured and controlled to ensure the quality and reliability of the system. The present case study presents a procedure to assist decision making regarding the operational risk of the Main Dam of the Itaipu Binacional Hydroelectric Power Plant, where decision making is based on the results of the simulations from the Monte Carlo method. The analysis of the drainage system of the Main Dam is observed in two perspectives, the first highlights which are the equipment that point to possible flaws in the design of the project, indicating where the greatest efforts should be applied for its improvement. The second perspective focuses on the reliability of the main dam drainage system through simulations that use historical data from the equipment sets and apply variations in the failure rate and repair parameters. As a result, the worst operating cases are analyzed, in addition to the behavior of this drainage system over time. This process analyzed Itaipu Binacional's drainage system, quantifying its robustness and allowed managers to improve the operation of the drainage system and decision making.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectItaipu Binacionalpt_BR
dc.subjectReliabilityen
dc.subjectDrainage systemen
dc.subjectConfiabilidadept_BR
dc.subjectSistemas de drenagempt_BR
dc.subjectOperationen
dc.subjectLarge damsen
dc.subjectBarragenspt_BR
dc.subjectCritical systemsen
dc.subjectMétodo de Monte Carlopt_BR
dc.subjectMonte Carlo simulationen
dc.titleEstudo de confiabilidade para subsidiar a tomada de decisão com relação ao risco operacional da barragem principal da Usina Hidrelétrica de Itaipu Binacionalpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001118731pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.programPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Transportespt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2020pt_BR
dc.degree.levelmestrado profissionalpt_BR


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