Daliana Cristina Possari
Resumo
A escavação mecanizada vem sendo cada vez mais utilizada na concepção de túneis urbanos inseridos em complexas condições geológicas com bastante sucesso. O entendimento dos processos envolvidos e gestão do controle de escavação e das movimentações na superfície, decorrentes da atividade de escavação de túneis por meio de tuneladoras é ferramenta indispensável para gerir riscos e mitigar eventos inesperados que podem colocar em risco a segurança da obra em meio urbano, onde qualquer má gestão pode ter sérias consequências. Este trabalho apresenta o desenvolvimento da modelagem numérica 3D de um trecho da escavação mecanizada do túnel da Linha 4 Sul na Zona Sul da cidade do Rio de Janeiro. Os estudos numéricos foram subsidiados pelos dados/registros de acompanhamento da obra, disponibilizados pela empreiteira responsável pela escavação com a TBM (Tunnel Boring Machine). A comparação de resultados reais e numéricos mostrou que a modelagem da escavação com o programa Plaxis 3D é muito satisfatória e auxilia a compreensão do comportamento do maciço sob os esforços da escavação mecanizada.
Abstract
The machanized excavation has been increasingly used in the urban tunnel conception successfully inserted in complex geological conditions. The excavation control management, moves on the surface and the involved process learning arising from the tunnel excavation activity through TBM (Tunnel Boring Machine) is an essencial tool to manage risks and mitigate unexpected events which may jeopardize the work safety at urban environment, where any mismanagement may have several consequences. This paper presents the 3D numerical modelling developing of the South Line 4 tunnel automated excavation stretch in the South Zone of the Rio de Janeiro city. The numerical studies were subsidised by the work follow-up data/records, available by the contractor responsible for the excavation along with the TBM. The numerical and real result comparison has showed that the excavation modelling with the Plaxis 3D program is satisfactory and besides, it aids the mass bahavior learning under the automated excavation efforts.
