MODELAGEM DE RECALQUES DE LONGO PRAZO DE UM ATERRO SANITÁRIO EXPERIMENTAL – ANÁLISE CRÍTICA DE TRÊS MODELOS EMPÍRICOS

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Michelle Granha Giorgini
Cícero Antônio Antunes Catapreta
Gustavo Ferreira Simões

Resumen

Uma das ferramentas utilizadas para a estimativa de recalques a longo prazo em aterros sanitários são os modelos de previsão de recalques. A estimativa de recalques e as velocidades com que eles ocorrem são importantes na determinação da vida útil dos aterros, tendo em vista que os resíduos sólidos urbanos sofrem grandes recalques. A previsão de recalques em aterros sanitários é extremamente complexa por se tratar de materiais heterogêneos com propriedades variáveis no tempo e aos diferentes mecanismos envolvidos no processo. Este artigo apresenta a continuação do estudo realizado por Simões e Catapreta (2013), no qual foram utilizados registros de 6 anos de monitoramento de recalques no aterro sanitário experimental de Belo Horizonte para previsão de recalques de longo prazo, utilizando três modelos (reológico, hiperbólico e composto), e comparando com os registros atuais de 13 anos de monitoramento. Além disso, uma nova calibração dos modelos foi realizada com os registros de 13 anos. Os parâmetros obtidos na calibração foram usados para prever os recalques de mais 20 anos. Os resultados confirmaram a necessidade de utilização de longos períodos de registros de monitoramento para a previsão de valores mais próximos aos observados em campo. Os resultados para a previsão de recalques a longo prazo obtidos pelos modelos hiperbólico e reológico subestimaram significativamente os recalques, independentemente do período de registros utilizado na calibração. Os melhores ajustes foram obtidos com o modelo compósito.

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Cómo citar
[1]
Giorgini, M.G., Catapreta, C.A.A. y Simões, G.F. 2021. MODELAGEM DE RECALQUES DE LONGO PRAZO DE UM ATERRO SANITÁRIO EXPERIMENTAL – ANÁLISE CRÍTICA DE TRÊS MODELOS EMPÍRICOS. Revista AIDIS de ingeniería y ciencias ambientales: Investigación, desarrollo y práctica. 14, 1 (abr. 2021), 107–121. DOI:https://doi.org/10.22201/iingen.0718378xe.2021.14.1.69962.