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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.18.2015.tde-16112015-093322
Documento
Autor
Nome completo
Iraydes Tálita de Sena Nola
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2015
Orientador
Banca examinadora
Zuquette, Lázaro Valentin (Presidente)
Pissato, Edilson
Ribeiro, Rogério Pinto
Título em português
Avaliação de dados geológico-geotécnicos prévios para elaboração de carta de eventos perigosos de movimentos de massa gravitacionais por meio de redes neurais artificiais e probabilidade 
Palavras-chave em português
Brasil
Carta de eventos perigosos
Movimentos de massa gravitacionais
Ouro Preto
Probabilidade
Redes neurais artificiais
Resumo em português
Este trabalho contempla os estudos realizados para elaboração de uma carta de eventos perigosos (hazard) de uma área de aproximadamente 45 km², no município de Ouro Preto/MG, a partir de dados geológicos e geotécnicos, gerados em trabalhos de mapeamento geotécnico, com o uso dos recursos de redes neurais artificiais e da probabilidade condicional. Os dados prévios foram tratados e um conjunto de 15 mapas e cartas elaborado, a saber: topográfico, de substrato rochoso, material inconsolidado, de uso e ocupação, de inventário dos movimentos de massa gravitacionais (escorregamentos translacionais, escorregamentos translacionais tipo de material), de declividade, de rumo da inclinação das encostas, das unidades geológico-geotécnicas, das seções típicas das unidades geológico-geotécnicas, da resistência ao cisalhamento, do contraste de permeabilidade e da superfície potencial de ruptura, associado a uma tabela com as características das unidades geológico-geotécnicas. Os modelos de redes neurais artificiais e probabilidade condicional foram desenvolvidos para o uso em MATLAB utilizando um conjunto de 11 mapas e cartas dentre os citados anteriormente. A análise dos dados prévios frente aos modelos foi desenvolvida no sentido de avaliar a sua qualidade e a sua adequação ao modelo proposto. Concluiu-se sobre a necessidade de dados específicos que nem sempre são gerados em trabalhos rotineiros, como: levantamento da atividade, velocidade, volume e data de ocorrência, entre outros para caracterização das feições de movimentos de massa gravitacionais; estudo detalhado dos parâmetros de resistência dos materiais e das descontinuidades presentes no substrato rochoso; dados de estações pluviométricas para estudos da intensidade e distribuição da chuva na região, entre outras informações.
Título em inglês
Assessment of the previous geological and geotechnical data for elaboration of the landslides hazard map using artificial neural network and probability
Palavras-chave em inglês
Artificial neural network
Brazil
Hazard map
Landslides
Ouro Preto
Probability
Resumo em inglês
This work shows the studies developed for elaboration of the landslide hazard map of the area of 45 km², approximately, in the municipality of Ouro Preto, in the state of Minas Gerais, Brazil, from data generated in geotechnical mapping, with the use of artificial neural networks and conditional probability methods. The previous data were processed and was elaborated a set of 15 maps and charts: topographic, lithologies, unconsolidated material, land uses, inventory (landslides, translational slides, translational inventory - type of geological material, slope, slope inclination direction, geological - geotechnical units, typical topographic profile of the geological and geotechnical units, the shear strength categories, hydraulic conductivity contrasts, potential failure surfaces and a table with characteristic of the geological and geotechnical units. The procedures of the artificial neural networks and conditional probability were developed for use in MATLAB using a set of 11 maps among the 15 elaborated. A analysis of the previous data prepared and the data necessary for models was developed to evaluate its suitability. The main conclusion is that the routine mapping and inventories do not consider important attributes, such as activity, movement rate, volume, landslide date and others aspects of the features; detailed study about shear strength of geological materials and discontinuities and rainfall data.
 
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dissertacao_talita.pdf (27.51 Mbytes)
Data de Publicação
2015-11-23
 
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