Cecília Mendes de Miranda Coelho
Título
ANÁLISE PROBABILÍSTICA DE PROPAGAÇÃO DE TRINCAS PARAPLANEJAMENTO DE INSPEÇÕES À FADIGA DE ESTRUTURAS OFFSHORE
Orientador(es)
Luis Volnei Sudati Sagrilo
Resumo
O carregamento cíclico aleatório gerado por ondas e vento nas estruturas offshore é causa de muitas falhas geradas por trincas. Essas falhas se tornam críticas quando podem desencadear em um colapso estrutural ou em fatalidades. Durante a fase de projeto, um aprimoramento dos detalhes estruturais é feito através do estudo da fadiga e, durante a vida útil da estrutura, inspeções são realizadas de modo a garantir que o risco de falha seja reduzido. Porém, a escolha dos locais e intervalos de inspeção nem sempre é simples e muitas vezes recorre-se a histórico de falhas e à experiência prévia. Para que o planejamento de inspeções de trincas de estruturas offshore seja viabilizado independentemente de experiência prévia, é necessário que se conheça o comportamento e a relação entre as variáveis envolvidas. Dois modelos de confiabilidade estrutural propostos anteriormente pela DNV GL (2015) e SAGRILO et al. (1997) são apresentados e comparados em três estudos de caso. Os modelos são baseados na Mecânica da Fratura (Lei de Paris) e foram calibrados para detalhes estruturais com curvas S-N associadas considerando distribuições probabilísticas conhecidas para cada variável. O método Monte Carlo foi utilizado para a geração das combinações mais prováveis das variáveis aleatórias. A Teoria Bayesiana junto às curvas de probabilidade de detecção de trincas foi utilizada para exemplificação e consolidação dos programas de inspeção estrutural.
Abstract
Cyclic random loading generated by waves and wind in the offshore structures is the cause of many failures due to fatigue cracks. These failures become critical when they can trigger structural collapse or fatalities. During the design phase, structural details improvement is done through fatigue study and over the structure life time inspections are performed to ensure that the risk of failure is reduced. However, the hotspots’ locations and inspection intervals are not always simple to be defined and often a history of failures and past experience must be used. In order to make the inspection planning feasible independently of past experience it is necessary to know the behavior and the relation between the related variables. Two structural reliability models previously proposed by DNV GL (2015) and SAGRILO et al. (1997) are presented and compared through three case studies. The models are based on Fracture Mechanics (Paris Law) and were calibrated for structural details with associated S-N curves considering known probabilistic distributions for each variable. Monte Carlo method was used to generate the most probable combinations for the random variables. The Bayesian Theory together with crack probability of detection curves were used to exemplify and consolidate the structural inspection programs.
