Estabilidad de cuñas de roca utilizando un método de simulación nivel III
Resumen
En los macizos rocosos, la presencia de discontinuidades controla la resistencia de los taludes. Estas incluso controlan la geometría de una falla potencial, lo que se conoce como falla con control cinemático. Por lo tanto, es necesario caracterizar su variabilidad de forma apropiada con el fin evaluar la estabilidad de los taludes en roca. En este trabajo se llevan a cabo análisis de confiabilidad de estabilidad de taludes rocosos. La orientación de las discontinuidades se modeló como una variable aleatoria siguiendo la distribución Fisher, que es rotacionalmente simétrica. Además, se planteó un algoritmo para identificar los mecanismos de falla, que fue adaptado a una propuesta existente para calcular el factor de seguridad de cuñas de roca de forma explícita. El algoritmo define de forma sistemática un arreglo de planos. Luego, verifica la posición del talud dentro que ese arreglo que se asocia al modo de falla. El algoritmo fue validado contra los resultados de un programa comercial para calcular factores de seguridad en cuñas de roca. En ambos casos se obtuvo el mismo resultado. Además, se calculó la probabilidad de falla y la función de probabilidad del factor de seguridad para cuñas removibles. Los análisis de confiabilidad mostraron la importancia de efectuar una caracterización adecuada de la variabilidad en la orientación de las discontinuidades, ya que el parámetro de concentración tuvo una gran probabilidad de falla. Se requiere efectuar un análisis cinemático para definir las cuñas removibles antes de calcular el factor de seguridad, ya que no todas las combinaciones de planos derivan en cuñas potencialmente inestables, lo que reduce la probabilidad de falla. De no efectuarse el análisis, esta se sobreestima. Finalmente, sugerimos ampliar este trabajo empleando distribuciones de probabilidad que no sean rotacionalmente simétricas.
Palabras clave
Cuña de roca, análisis de confiabilidad, Distribución Fisher, Simulación de Monte Carlo
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