O ESTABELECIMENTO DE VALORES DE CONTROLE PARA A
INSTRUMENTAÇÃO
4.1 - Introdução
O Boletim 68 do Comitê Internacional de Grandes Barragens (ICOLD, 1989) relata que, desde a década de 80, tem-se constatado um crescente interesse da comunidade técnica no estabelecimento de valores limites para os dados de instrumentação de barragens. Como na época os métodos computacionais ainda impunham muitas dificuldades, as análises através de métodos determinísticos não eram muito difundidas. Na França, Japão e Suíça, as previsões das leituras da instrumentação eram então feitas por meio de métodos estatísticos, sendo utilizadas regressões para se obter as leituras esperadas, a partir do histórico de leituras coletadas por um determinado instrumento.
A Itália foi o país precursor na tentativa de prever leituras utilizando métodos determinísticos e de estabelecer ‘faixas de tolerância’ ou espectros distintos de comportamento de uma dada estrutura (normal, alerta leve e alerta sério), dependendo do desvio entre os valores medidos e previstos. As faixas de tolerância para as medidas da instrumentação eram, então, definidas a partir da estimativa do desvio padrão das diferenças entre os valores previstos no modelo e aquelas medidas ao longo de um período de dois ou três anos de comportamento normal da estrutura.
O limite da primeira faixa era fixado como sendo igual a duas vezes o valor deste desvio padrão e o da segunda, igual a três vezes o valor do mesmo. Os limites da terceira faixa eram fixados pelo projetista, com base no modelo matemático da estrutura e nos coeficientes de segurança adotados. Neste caso, os modelos numéricos precisavam ser ‘calibrados’ com os dados da instrumentação (considerando que a barragem estava
funcionando adequadamente), para que pudessem ser estabelecidos valores passíveis de serem utilizados como limites.
Esta metodologia conjugada (limites determinísticos e estatísticos) disseminou-se principalmente a partir da década de 90. No entanto, os avanços nesta área foram tímidos, uma vez que, com a possibilidade de utilização de recursos computacionais cada vez mais avançados, o foco se voltou para a busca de modelos somente determinísticos que fossem capazes de representar com exatidão o comportamento da barragem e, conseqüentemente, prever adequadamente os valores a serem obtidos pela instrumentação.
Os termos ‘valores-limite’ ou ‘valores limites’ difundiram-se no meio técnico
brasileiro como o valor máximo de projeto a ser atingido por uma medida da instrumentação e que definiriam situações de alerta. Outros termos como ‘valores de controle’, ‘valores de referência’, ‘indicadores de desempenho’ ou ‘faixas de tolerância’ também são empregados, e a autora os considera mais adequados quando
este limite se tratar de um valor esperado que, se ultrapassado, sinalizaria uma alteração no comportamento da barragem e não necessariamente risco de ruptura ou um coeficiente de segurança abaixo do desejado. Nesta Dissertação será empregado o termo
‘valores de controle’ para este objetivo.
4.2 – Valores de controle para a instrumentação
Transcorridos quase 30 anos das primeiras tentativas de estabelecimento de valores de controle para os dados da instrumentação de barragens, percebe-se que sua importância ainda não é reconhecida por grande parte dos proprietários destas estruturas.
O Corps of Engineers (USACE, 2004) reforça que, para que seja possível identificar comportamentos anômalos tanto das estruturas quanto dos próprios instrumentos, é importante a pré-definição de faixas de valores aceitáveis para cada instrumento. Somente o estabelecimento destas faixas e a automação da verificação imediata dos
comportamento de uma barragem e a otimização do potencial da instrumentação instalada.
Com base na integração de métodos determinísticos e estatísticos, três tipos distintos de valores de controle são propostos pela USACE (2004), denominados, respectivamente, como limites de projeto, limites de atenção e indicadores de desempenho.
Limites de projeto constituem valores que expressam limites aceitáveis para
deslocamentos, pressões e vazões de percolação, para as condições de um determinado coeficiente de segurança. Estes são estabelecidos originalmente durante o projeto da barragem, usualmente através de modelos determinísticos e, posteriormente, são calibrados com base nas observações durante a vida útil da estrutura. Em síntese, constituem os critérios de segurança da barragem sob a visão do projetista.
Limites de atenção são valores de alerta, estabelecidos abaixo dos limites de projeto,
que permitem reparos na barragem ou alteração nos procedimentos operacionais da mesma, previamente ao estabelecimento de uma situação de risco iminente à sua segurança. Estabelecem, portanto, um limite acima (ou abaixo) da faixa de dados históricos e abaixo do fator de segurança de projeto.
Indicadores de desempenho são valores que antecipam a faixa de medidas previstas
para um dado parâmetro monitorado. São utilizados para chamar a atenção para dados que se desviam das tendências históricas e para prever valores futuros. Estes indicadores buscam a relação dos parâmetros monitorados com o tempo ou representam relações carregamento x resposta (Figura 4.1), tais como aquelas envolvendo correlações entre:
pressão piezométrica x nível do reservatório; • • • • • •
vazão de percolação x nível do reservatório ou precipitação; concentração química x nível do reservatório;
turbidez da água x vazão de percolação;
aceleração x deslocamento vertical ou horizontal;
Indicador de Desempenho
Figura 4.1 – Valores de controle para a instrumentação (USACE, 2004).
Os indicadores de desempenho de uma determinada estrutura têm como objetivo principal checar se a leitura pode ser considerada correta e servir como uma análise preliminar dos dados. Nas situações onde ocorrem variações repentinas ou desvios dos valores previstos, servem também para verificar a correção das leituras anteriores, a ocorrência de algum defeito na instrumentação ou mesmo de um problema estrutural.
A autora deste trabalho vê ainda uma outra possibilidade de estabelecimento de alertas quanto à modificação no comportamento de um maciço de terra e/ou enrocamento por meio de uma análise mais global de uma seção ou de uma região da barragem, considerando-se o funcionamento conjunto de um grupo de instrumentos. Neste caso, poderiam ser estabelecidas inequações capazes de caracterizar situações de risco com maior consistência do que analisando o comportamento de um instrumento isoladamente.
4.3 – A automação nas análises preliminares dos dados da instrumentação
A análise preliminar dos dados de instrumentação consiste em procedimentos de controle prévio das leituras, mediante a detecção de valores anômalos (erros aleatórios) ou de erros sistemáticos tais como tratamentos incorretos, trocas de origem, etc, mediante correlação imediata e direta com os valores de referência adotados.
Segundo o Boletim 118 do ICOLD (ICOLD, 2000), um software de controle geral e de sistematização de banco de dados da instrumentação deve ser desenvolvido de forma a armazenar os dados coletados, verificar sua consistência a fim de aumentar a confiabilidade dos valores medidos, permitir sua ordenação e sistematização para fins de uma análise global e possibilitar fácil acesso às equações de transformação dos dados e aos outros programas lógicos e conjuntos de constantes de cada instrumento.
Prioritariamente, porém, um programa de instrumentação consistente deve proceder a um processo de gestão das anomalias, particularmente em relação àquelas leituras que se desviam das faixas admissíveis, mediante a caracterização imediata dos sinais de alerta correspondentes. Este procedimento permite tornar on line uma parte da avaliação realizada pelos técnicos envolvidos nestas atividades, gerando sinais de alarme para situações de interesse que devem ser analisadas em profundidade e orientando, de forma dinâmica e continuada, o trabalho de coordenação e supervisão dos procedimentos de controle global dos dados analisados.
Junto com os reais problemas de comportamento da barragem, poderá haver certo número de falsos alarmes necessitando de uma análise mais cuidadosa e mais abrangente. Por isso, o ICOLD (2000) recomenda que os alarmes emitidos pelo sistema automático constituam essencialmente alarmes técnicos, ou seja, destinados apenas para os agentes de controle da barragem. Entretanto, quando há a emissão de alarmes relacionados com as leituras de vários instrumentos e/ou envolvendo várias leituras sucessivas, pode ser necessário colocar em ação as medidas emergenciais necessárias até que uma explicação convincente seja obtida.
Ainda segundo o ICOLD (2000), a tendência dos novos meios tecnológicos para uma melhor compreensão e um melhor controle da segurança de barragens é a aplicação das técnicas de Inteligência Artificial, sendo as mais correntes os sistemas especialistas e os sistemas de redes neurais.
Os sistemas especialistas dependem da existência de conhecimento especializado a respeito do comportamento do sistema em questão. Uma característica-chave destes sistemas é dizer ao usuário ‘como’ uma conclusão foi atingida, indicando os dados e a
série de regras que conduziram a máquina a esta conclusão.
Os sistemas de rede neural, ao contrário, não necessitam de nenhuma compreensão do comportamento do sistema em questão. Apóiam-se simplesmente sobre uma capacidade de comparar padrões, sem necessitar de um modelo fundamental para explicar como ou por que o sistema produz um resultado particular proveniente do dado de entrada em questão. Segundo Gutiérrez (2003), sua utilização é recomendada em situações onde a solução envolve sofisticadas modelagens tridimensionais, condições de contorno complexas e incertezas na variação espacial e temporal das propriedades dos materiais que constituem a barragem e sua fundação. As duas tecnologias representam abordagens complementares: a natureza lógica, cognitiva e mecânica das abordagens dos sistemas especialistas e a natureza numérica, associativa, auto-organizadora e biológica das abordagens de sistema de rede neural.
Desta forma, um sistema de processamento de dados da instrumentação poderia compreender uma rede neural para processamento das entradas de dados, enviando os dados filtrados para um sistema especialista destinado às suas análises e interpretação. Quando dados de entrada suficientemente confiáveis estão disponíveis, redes neurais artificiais poderiam igualmente ser utilizadas para a previsão de medidas futuras ou o estabelecimento dos limites dos campos admissíveis para as medidas.
O emprego destas técnicas permite a execução automática de certos tipos de interpretação de dados, mas isto não dispensa a intervenção do engenheiro de
monitoramento da barragem, capaz de avaliações e análises no caso de situações atípicas ou potencialmente críticas de alarme.
4.4 – A experiência do Brasil
Kupperman (2003) relata que grande parte das barragens brasileiras teve seus projetos desenvolvidos nas décadas de 1960 a 1980. Nesta época não era usual a fixação determinística de valores limites máximos para as medidas da instrumentação, devido às dificuldades de modelagem numérica e pela pouca representatividade que os valores obtidos poderiam ter.
Em geral, os únicos efeitos de ações que possuíam limites bem definidos eram as subpressões atuantes e a temperatura, ambos em estruturas de concreto. As subpressões eram limitadas aos diagramas estabelecidos pelo Bureau of Reclamation (EUA) e os valores limites de temperaturas eram estabelecidos a partir de estudos de propagação térmica realizados com base no método dos elementos finitos.
Atualmente, devido à facilidade de automação da análise preliminar das medidas, o interesse pelo estabelecimento de valores de controle para a instrumentação deveria ser maior. Entretanto, constata-se que não foram feitos grandes avanços nesta área pela grande maioria dos proprietários de barragens no Brasil. As principais abordagens e aplicações feitas nesta área no país são relatadas a seguir.
4.4.1 – Furnas Centrais Elétricas S.A.
FURNAS talvez tenha sido a precursora no Brasil no estabelecimento de faixas de controle e alerta para dados da instrumentação. Pires Filho (1989) estabeleceu estas faixas para as barragens de Itumbiara, Pium-i e Porto Colômbia. Os limites foram fixados estatisticamente, utilizando-se o programa Stepwise Multiple Regression da IBM, que permite o estabelecimento de uma correlação multilinear entre uma variável dependente e outras independentes. No modelo adotado, as variáveis independentes
foram representadas por fatores tais como nível d’água, temperatura, pluviometria e tempo, a saber:
Mxx: potência xx do nível do reservatório montante à barragem
Mxxyy: nível montante médio entre os xx e yy dias anteriores à data da observação
Jxx: potência xx do nível de jusante
Txxyy: temperatura ambiente média entre os xx e yy dias anteriores a data de observação
Pxxyy: chuva média entre os xx e yy dias anteriores à data de observação LZ: logaritmo (LZ= Ln(t+1)) do tempo decorrido entre a primeira
observação e a data da observação analisada, dentro do período arbitrado para análise.
Zxx: potência do tempo decorrido entre a primeira observação e a data da observação analisada, dentro do período arbitrado para análise.
Assim, por exemplo, na Barragem de Itumbiara a correlação obtida para as leituras P do piezômetro TME22SP E007 seria expressa por:
P = 4,5664E+02 + 1,1171E-02.M2545 - 1,1619E-01.LZ - 2,7595E-01.M0309 +
2,7906E-01.M0114. (4.1) Apesar deste tipo de abordagem não considerar os efeitos de interação entre as
diferentes variáveis adotadas no modelo, os resultados obtidos em termos de previsão são considerados adequados.
Guedes et al. (1999a) resumem os processos de auscultação das barragens do Sistema Furnas. No início de operação de uma barragem, os valores de controle são implantados pela equipe de segurança de barragens com base nos critérios de projeto e, posteriormente, são reavaliados por tratamento estatístico ou mesmo por modelagem híbrida, utilizando-se as medições provenientes dos ciclos de carregamento impostos às estruturas.
A modelagem estatística, mediante análise multilinear de regressão acoplada com análise de variância, tem sido aplicada na quantificação da dependência entre as ‘grandezas-efeito’ e as ‘grandezas-causa’, monitoradas nas barragens. Recentemente, tem-se recorrido também às modelagens dos efeitos medidos através de técnicas de inteligência artificial.
Guedes et al. (1999b) utilizaram um modelo híbrido especializado no controle dos deslocamentos horizontais absolutos da barragem de Funil. Para esta barragem em concreto, a componente devida à variação do nível d’água no reservatório foi calculada pelo modelo da teoria da elasticidade, enquanto que a componente devida à temperatura foi modelada estatisticamente. Utilizou-se uma rede neural na identificação dos parâmetros elásticos dos materiais da casca e do maciço de fundação da barragem, a partir das medições efetuadas em cinco pontos instrumentados com pêndulos e um prumo ótico.
Guedes et al. (1999c) utilizaram um procedimento de identificação bayesiana dos parâmetros elásticos dos materiais da Barragem de Funil e de sua fundação, para permitir a formulação do modelo híbrido para controle do comportamento da barragem praticamente em tempo real. Neste trabalho, efetuou-se a identificação bayesiana dos parâmetros elásticos atuais do concreto da casca e do maciço de fundação, supostos homogêneos, a partir dos deslocamentos horizontais radiais medidos em cinco pontos da casca, por meio de pêndulos diretos e invertidos, bem como um prumo ótico. Foi utilizado um modelo funcional probabilístico que relaciona os parâmetros elásticos, as observações e as ações medidas no sistema estrutural, inseridas hipóteses de distribuição para cada um dos parâmetros e aplicado o teorema de Bayes.
De Faria et al. (2005) desenvolveram um modelo estatístico para previsão e controle da percolação de água pela fundação da barragem de concreto de Funil, empregando a técnica de regressão multilinear. Carvalho (2005) executou a modelagem temporal das medidas de vazão dos drenos da Barragem de Funil utilizando redes neurais e métodos estatísticos.
4.4.2 – CESP –Companhia Energética de São Paulo
A CESP, Companhia Energética de São Paulo, contratou em 2000 um estudo da Themag para o estabelecimento de valores de referência para deslocamentos e pressões piezométricas para as barragens de Ilha Solteira, Jaguari, Jupiá, Paraibuna e Paraitinga. Segundo Kupperman (2003), chegou-se a um consenso de que a fixação de valores limites muito além aos observados historicamente, o que ocorria para grande parte dos limites obtidos através de métodos determinísticos, poderia não alertar para alguma alteração de comportamento da barragem. Isto poderia levar a um adiamento da tomada de ações e de prevenção de algum problema maior.
O critério estabelecido previu que situações de atenção seriam atingidas quando valores de referência fossem ultrapassados ou quando as medições indicassem o início de uma tendência que desviasse do padrão estabelecido ao longo do tempo, que é função das ações atuantes e seus efeitos. A hipótese básica adotada foi a seguinte: se as estruturas das barragens funcionaram normalmente nos últimos 30 anos, então se os valores medidos pelos instrumentos continuarem variando dentro de uma mesma faixa através dos anos, mantidas todas as outras condições similares às do passado, o comportamento da estrutura poderia ser considerado normal.
Dentro desta lógica, foram efetuadas análises de correlação das leituras com as forças atuantes, a saber: nível d’água montante, nível d’água jusante e diferenças de nível d’água a montante e jusante. Os conceitos básicos de estatística utilizados foram distribuição normal, variância, distribuição de Student, intervalo de confiança, testes de hipótese e significância, regressão linear simples e múltipla e coeficiente de correlação.
Adotou-se a premissa que as medidas obedeciam a uma distribuição normal e que o grau de confiança deveria estar entre 70% e 100%. Foram desconsiderados coeficientes de correlação inferiores a 0,7, pois tais correlações explicam apenas cerca de 50% das variações observadas nas leituras. Também foram rejeitadas correlações cujo nível de significância (‘p-valor’) fosse incompatível com a hipótese de significância da
Segundo Kupperman et al. (2004), no estabelecimento dos valores limite para os dados da instrumentação foram considerados dois casos distintos:
• Instrumentos de monitoramento das estruturas de concreto e instrumentos com leituras praticamente constantes, com pouca correlação com o NA do reservatório: foi calculada a média e o desvio padrão das leituras e o intervalo de previsão foi estabelecido baseado num intervalo de confiança de 95%. Os limites foram obtidos adicionando-se ou subtraindo-se da média um valor obtido pela multiplicação do desvio padrão pelo coeficiente “t” de Student;
• Valores de referência estabelecidos através da correlação com o NA de montante, jusante ou da diferença entre os níveis d’água a montante e a jusante. Neste caso, 95% dos dados históricos deveriam situar-se no âmbito da faixa estabelecida.
O banco de dados da instrumentação da CESP trabalha com três situações: normal, alerta e emergência. Uma situação de alerta é caracterizada se o valor de referência é ultrapassado ou se há uma mudança de tendência nos valores lidos. A análise de uma situação de alerta implica em verificação da instrumentação, aumento da freqüência das leituras e sua análise e inspeção detalhada das estruturas civis. Uma situação de emergência ocorre quando os fatores de segurança estruturais estão muito próximos dos de projeto ou quando as inspeções visuais periódicas indiquem fatos extraordinários como surgências que possam levar ao piping, trincas inesperadas, erosões no talude de jusante causadas por galgamento, etc. Neste caso, mesmo quando não há risco imediato para a estabilidade estrutural, a situação é indesejável e deve ser corrigida imediatamente.
4.4.3 – Rede Celpa – Centrais Elétricas do Pará
Para a barragem de Curuá-Una, localizada no Pará, foram estabelecidos níveis de segurança (normal, atenção e emergência) para os registros piezométricos, quando dos
estudos de elevação do nível do reservatório para a instalação de uma unidade geradora adicional (Ligocki et al., 2003).
Para tal, foram feitas simulações das condições de fluxo permanente utilizando o programa PLAXIS 7.2 Pro, calibrando-se o modelo através de sucessivas simulações até se obter a que melhor reproduzisse a linha freática observada no campo. Para a barragem em operação, sob condição de fluxo permanente, considerou-se como situação de operação normal aquela em que os níveis piezométricos conduziam a um fator de segurança superior a 1,5. Como situação de atenção, foram consideradas as condições de fluxo que resultavam em fatores de segurança entre 1,5 e 1,2. Condições de estabilidade com fator de segurança inferior a 1,2 foram classificadas como situação de emergência.
4.4.4 – Cemig Geração e Transmissão S.A.
A Cemig Geração e Transmissão S.A. tem empregado, até o momento, limites determinísticos para os dados da instrumentação. De forma geral, as projetistas definem, além dos valores esperados para os parâmetros monitorados, faixas de atenção e de emergência. Estas faixas são estabelecidas elevando-se ‘intencionalmente’ a linha freática no modelo matemático, reduzindo-se conseqüentemente os coeficientes de segurança. Não existe um critério único para a definição destas faixas, mas comumente a faixa de atenção é estabelecida para coeficientes de segurança entre 1,5 e 1,2 e a faixa de emergência para fatores de segurança inferiores a estes.