Geomechanical parameters evaluation in underground structures : artificial intelligence, bayesian probabilities and inverse methods

Abstract

This work aims to improve the numerical methodologies of geomechanical parameters eval- uation in rock masses. In particular, the assessment of strength and deformability parameters in underground structures is addressed. In this task, innovative methodologies were developed and validated using real data from the Venda Nova II hydroelectric scheme. In an underground work, the geomechanical parameters are continuously evaluated in di®er- ent stages. Three main levels were de¯ned in which this evaluation has to be carried out. Level 1 is correspondent to the preliminary design stage where the geomechanical parameters values estimation has to be made, in many cases, based on scarce and uncertain information. Level 2 is concerned with the parameters updating when new information about the rock mass is available which can happen in both design and service stages. Level 3 identi¯es the parameter values used in the constitutive models using observation results from the construction and/or service stages to perform inverse calculations. In each level, a certain amount of data concerning the rock mass is available therefore di®erent approaches were carried out. In relation to level 1, a large database of geotechnical information was gathered and explored using Data Mining techniques. The goal was to develop simple and reliable models for the geomechanical characterisation in order to be used mainly in the preliminary project stages. In what concerns level 2, a consistent and mathematically valid framework was developed, based on Bayesian probabilities, which is particularly suited to deal with the quanti¯cation of uncertainty. The application to real data from in situ tests performed by LNEC in the scope of the Venda Nova II project allowed validating the developed methodologies. In the scope of level 3, di®erent classical and new optimisation algorithms were investigated in the scope of underground works back analysis. Besides, an innovative algorithm - an evolution strategy - was used together with a 3D model of the powerhouse caverns of the Venda Nova II complex for the back analysis of the deformability modulus and in situ stress state. The results were compared with the solution provided by an optimisation software based on traditional algorithms.

Este trabalho pretende contribuir para melhorar as metodologias numéricas de avaliação de parâmetros geomecânicos em maciços rochosos. Em particular, e abordada a problemática do calculo de parâmetros de resistência e deformabilidade em obras subterrâneas. Para levar a cabo esta tarefa foram desenvolvidas metodologias inovadoras que foram posteriormente validadas utilizando dados reais do complexo hidroeléctrico da Venda Nova II. Numa obra subterrânea os parâmetros geomecânicos são continuamente avaliados em diferentes fases. Assim, foram definidos três níveis principais, nos quais esta avaliação deve ser executada. O nível 1 e correspondente µa fase preliminar do projecto onde a estimativa dos parâmetros geomecânicos e executada, em muitos casos, baseada em informação escassa afectada por um elevado nível de incerteza. O nível 2 esta relacionado com a actualização do valor dos parâmetros quando estão disponíveis novos dados relativos ao maciço rochoso o que pode acontecer durante a fase de projecto de execução e/ou serviço. O nível 3 idêntica os valores dos parâmetros utilizados nos modelos constitutivos utilizando resultados de observação provenientes das fases de construção e/ou serviço. Em cada nível existe uma determinada quantidade de dados relativos ao maciço rochoso tendo-se, por isso, levado a cabo diferentes abordagens. Relativamente ao nível 1 foi reunida uma grande base de dados de informação geotécnica que foi explorada e analisada utilizando técnicas de Data Mining. O objectivo foi desenvolver modelos simples e fiáveis para o cálculo dos parâmetros geomecânicos de forma a possibilitar a sua utilização principalmente na fase preliminar do projecto. No que concerne ao nível 2 procedeu-se ao desenvolvimento de uma metodologia consistente e matematicamente valida, baseada em probabilidades Bayesianas, que e particularmente apropriada para lidar com a quantificação da incerteza relativamente ao valor dos parâmetros. A metodologia desenvolvida foi validada pela sua aplicação a dados resultantes de medições de campo efectuadas pelo LNEC no âmbito do projecto da Venda Nova II. No âmbito do nível 3 foram testados diferentes técnicas de retroanalise em obras subterrâneas. Foi também utilizado um algoritmo inovador (estratégia evolutiva) em conjunto com um modelo 3D das cavernas principais do complexo da Venda Nova II, para a identificação do modulo de deformabilidade do maciço rochoso e do estado de tensão. Os resultados foram comparados com a solução obtida utilizando um programa de optimização baseado em algoritmos tradicionais.