XXV SBRH - Simpósio Brasileiro de Recursos Hídricos

Data: 19/11/2023 à 24/11/2023
Local: Centro de Convenções AM Malls - Sergipe
ISSN: 2318-0358
Mais informações: http://www.abrhidro.org.br/xxvsbrh

Revisão de índice de risco aplicado à simulação de rompimento de barragem no Brasil

Código

XXV-SBRH1159

Autores

Maria de Andrade Rocha Alencar Castro, Marcus Nóbrega Gomes Júnior, Mateo Hernández Sánchez, Paulo Berardo Pessoa de Souza Filho, Eduardo Mário Mendiondo

Tema

16 - Hidroclimatologia, Segurança Hídrica, Risco, Escassez, Inundações e Desastres

Resumo

Barragens são estruturas construídas em um curso permanente ou temporário, utilizadas entre os seus diversos tipos de uso, para contenção ou acumulação de água, disposição de rejeitos e controle de enchentes. Entretanto, elas estão associadas ao risco de rompimento do corpo da barragem, desencadeando prejuízos para as áreas à jusante da estrutura. De acordo com o Sistema Nacional de Informações sobre Segurança de Barragens (SNISB) e o Censo do IBGE de 2010, aproximadamente 1 milhão de pessoas vivem a até 1 quilômetro de distância de uma das 1220 barragens classificadas como de alto risco e potencial dano. Ainda com base nesse levantamento, 39 destas barragens classificadas foram projetadas para o armazenamento de resíduos de mineração, que são consideradas altamente instáveis e foram responsáveis por dois desastres associados a rompimento de barragem mais conhecidos no Brasil, Mariana (2015) e de Brumadinho (2019). Este artigo tem como objetivo revisar os estudos de rompimento de barragem correlacionados ao desenvolvimento de índices de risco, incluindo a metodologia para simulação de uma ruptura. Inicialmente, foi feita uma seleção de 19 artigos revisados por partes entre 2013 e 2023 para análise na base de dados Scielo. Posteriormente, 5 dos artigos com maior relevância nos últimos 10 anos foram avaliados sistematicamente. Os resultados apontam que existe uma tendência para modelagem 2D nas simulações de um rompimento de barragem por softwares como o HEC-RAS, além disso, revela a importância da qualidade dos dados de entrada, principalmente o modelo digital de terreno e do coeficiente de Manning.

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