Metodología basada en metamodelos para la estimación del riesgo de fortificaciones en estructuras subterráneas por sismicidad inducida

Abstract

El estudio de la sismicidad inducida y sus efectos en estructuras subterráneas requiere de estudios complejos que permitan la toma de decisiones bajo altas condiciones de incertidumbre. Los estallidos de roca en túneles en particular, pueden producir pérdidas considerables por lo que es necesario que la fortificación tenga un diseño apropiado. Para ello se pueden emplear simulaciones numéricas con modelos sofisticados y con alto costo computacional. Este trabajo propone una metodología de análisis de riesgo y sensibilidad para el problema de estallidos en roca. La metodología consiste en tres modelos principales: un funcional de amenaza, un modelo geomecánico de alta fidelidad y un modelo probabilístico con las incertidumbres de las variables del problema. Dado que la solución de las integrales probabilísticas asociadas al riesgo y la sensibilidad requieren de una gran cantidad de análisis, se propone el uso de un metamodelo sustituto Kriging. Este metamodelo entrega una relación simplificada entre las entradas y salidas de un proceso a partir de un entrenamiento con resultados previos. De esta forma, se permite la generación de una gran cantidad de escenarios usando los resultados de pocos análisis de modelos numéricos complejos, reduciendo la carga computacional. Para la compatibilización del funcional de amenaza con la amenaza local se emplea inferencia Bayesiana que permite integrar mediciones o datos empíricos de parámetros que definen la amenaza con medidas de desempeño en la infraestructura. Se presenta un ejemplo de la implementación de la metodología. Los resultados indican que el uso de esta metodología reduce hasta 100 veces el tiempo computacional. El Model Class Selection para escoger el funcional de amenaza permite equilibrar la precisión y complejidad de los funcionales de amenaza propuestos, y se puede comprender el problema de sismicidad a partir de los parámetros cuya incertidumbre controla el problema. Se espera que esta metodología pueda ampliarse para integrar todos los parámetros que participan en el problema e integrando diferentes medidas de desempeño para realizar análisis de riesgo integrales.