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Título: SAFETY ASSESSMENT OF A BREAKWATER ON SOFT CLAY
Autor: ANA LUIZA ROSSINI VALENTE DE OLIVEIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  ALBERTO DE SAMPAIO FERRAZ JARDIM SAYAO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 45334
Catalogação:  12/09/2019 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=45334@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=45334@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.45334

Resumo:
This work aims at applying available methods of probabilistic analysis for assessing the stability of a breakwater built on soft clay at the Sergipe Terminal, gathering information on the existent materials in the field and a statistical analysis of the geotechnical parameters, emphasizing the inherent variability as part of the research. Three probabilistic techniques of analysis have been used: FOSM, Point Estimates and Monte Carlo Simulation. The hypotheses, calculation steps and basic concepts of reliability index and probability of failure are presented, with brief discussions on the different limit equilibrium procedures used for polygonal surfaces. Three scenarios were studied, regarding the soft clay parameters: total stress analysis, considering undrained loading, effective stress analysis with effective friction angle from triaxial tests, and effective stress analysis with effective friction angle from back analysis of a previous failure. For the three scenarios, the probability of failure values were, respectively around: 1/70, 1/2100 and 1/30. Besides this, when using the FOSM and Point Estimates probabilistic techniques, the results proved to be more conservative, in comparison to Monte Carlo Simulation.

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