Long-term dynamic monitoring of a concrete block of the Itaipu hydroelectric dam
Data
2022-03-03
Autores
Ardila Ardila, Yeny Victoria
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Resumo
As barragens são estruturas que oferecem múltiplos benefícios: água para irrigação, energia, controle de inundações, entre outros. A integridade estrutural dessas estruturas pode ser afetada ao longo do tempo pela deterioração relacionada a idade, inundações, terremotos e outros fatores, representando um risco potencial para a população e ecossistemas vizinhos. Portanto, e necessário implementar sistemas de monitoramento para avaliar a integridade estrutural dessas estruturas, obtendo e observando a evolução das principais propriedades estáticas e dinâmicas. O monitoramento dinâmico envolve a medição da resposta estrutural na forma de acelerações devido as excitações ambientais e, em seguida, a identificação dos parâmetros modais: frequências naturais, taxas de amortecimento e modos de vibração. Como estas características dinâmicas dependem de propriedades físicas como a massa ou rigidez, portanto, a detecção de mudanças significativas nos parâmetros modais indica a presença de anomalias estruturais. Entretanto, diferentes estudos têm demonstrado que as condições ambientais e/ou operacionais podem induzir mudanças nos parâmetros modais no mesmo grau que os danos. Portanto, o monitoramento dinâmico deve incluir a normalização das informações para separar as mudanças nos parâmetros modais produzidas por essas variáveis ambientais e operacionais das produzidas por danos. Neste trabalho, o monitoramento contínuo dos parâmetros modais (frequências naturais e taxas de amortecimento) de um bloco de concreto do tipo gravidade aliviada da usina hidrelétrica de Itaipu e realizado durante três anos de operação (Janeiro/2018 - Dezembro/2020). Este bloco e instrumentado com dois sensores triaxiais que registram permanentemente os dados de aceleração a uma frequência de amostragem de 200 [Hz]. Para esta aplicação, foi definida uma metodologia para estimar automaticamente as propriedades modais. O procedimento começa a partir dos resultados de identificação usando o algoritmo SSI-COV a serie temporal de acelerações com durações de 30 minutos. Posteriormente, o diagrama de estabilidade obtido passa por uma etapa de limpeza, onde os modos espúrios são descartados, uma etapa de agrupamento, onde modos com características modais similares são agrupados e uma etapa de seleção, onde os modos físicos que foram identificados são extraídos. Estes modos são comparados com modos de referência, permitindo o seguimento automático de frequências naturais e taxas de amortecimento. O processo e repetido para cada serie temporal de 30 minutos, produzindo um novo conjunto de parâmetros modais para cada análise. Uma vez concluído o processo de identificação e seguimento, e analisado o efeito da temperatura ambiente e do nível do reservatório sobre a evolução temporal dos parâmetros identificados. Modelos autorregressivos de média móvel com entradas exógenas (ARMAX) são ajustados para separar os efeitos das variáveis ambientais dos parâmetros modais. Como resultado, nove modos foram identificados e seguidos durante os três anos de operação. Análises de correlação entre os parâmetros modais identificados e a temperatura e o nível do reservatório mostraram que estas variáveis ambientais influenciam as frequências naturais. Os modelos ARMAX permitiram mitigar estes efeitos e reduzir a variabilidade das frequências naturais em mais de 10 [%] para os modos associados as frequências mais influenciadas por estas condições ambientais.
Resumen
Las presas son estructuras que ofrecen múltiples beneficios: agua para riego, energía, control de inundaciones, entre otros. La integridad estructural de estas estructuras puede verse afectada con el tiempo por el deterioro relacionado con la edad, inundaciones, terremotos y otros factores, lo que representa un riesgo potencial para la población y los ecosistemas vecinos. Por lo tanto, es necesario implementar sistemas de monitoreo para evaluar la integridad estructural de estas estructuras, obteniendo y observando la evolución de las principales propiedades estáticas y dinámicas. El monitoreo dinámico implica medir la respuesta estructural en forma de aceleraciones debido a excitaciones ambientales y luego identificar los parámetros modales: frecuencias naturales, tasas de amortiguamiento y modos de vibración. Dado que estas características dinámicas dependen de propiedades físicas como la masa o la rigidez, la detección de cambios significativos en los parámetros modales indica la presencia de anomalías estructurales. Sin embargo, diferentes estudios han demostrado que las condiciones ambientales y/u operativas pueden inducir cambios en los parámetros modales en el mismo grado que el daño. Por lo tanto, el monitoreo dinámico debe incluir la normalización de la información para separar los cambios en los parámetros modales producidos por estas variables ambientales y operativas de aquellos producidos por el daño. Este trabajo describe el monitoreo continuo de parámetros modales (frecuencias naturales y razones de amortiguamiento) de un bloque de concreto aliviado por gravedad en la planta hidroeléctrica de Itaipú, realizado durante tres años de operación (enero de 2018 - diciembre de 2020). Este bloque está instrumentado con dos sensores triaxiales que registran continuamente datos de aceleración a una frecuencia de muestreo de 200 Hz. Para esta aplicación, se definió una metodología para estimar automáticamente las propiedades modales. El procedimiento comienza con los resultados de identificación utilizando el algoritmo SSI-COV en una serie temporal de aceleraciones con duraciones de 30 minutos. Posteriormente, el diagrama de estabilidad resultante se somete a una etapa de limpieza, donde se descartan los modos espurios; una etapa de agrupamiento, donde se agrupan los modos con características modales similares; y una etapa de selección, donde se extraen los modos físicos identificados. Estos modos se comparan con los modos de referencia, lo que permite el seguimiento automático de frecuencias naturales y razones de amortiguamiento. El proceso se repite para cada serie temporal de 30 minutos, produciendo un nuevo conjunto de parámetros modales para cada análisis. Una vez finalizado el proceso de identificación y seguimiento, se analiza el efecto de la temperatura ambiente y el nivel del embalse en la evolución temporal de los parámetros identificados. Se ajustan modelos autorregresivos de media móvil con entradas exógenas (ARMAX) para separar los efectos de las variables ambientales de los parámetros modales. Como resultado, se identificaron y rastrearon nueve modos durante los tres años de operación. Los análisis de correlación entre los parámetros modales identificados y la temperatura y el nivel del embalse mostraron que estas variables ambientales influyen en las frecuencias naturales. Los modelos ARMAX permitieron mitigar estos efectos y reducir la variabilidad de las frecuencias naturales en más de un 10% para los modos asociados con las frecuencias más influenciadas por estas condiciones ambientales.
Abstract
Dams are structures that offer multiple benefits: water for irrigation, energy, flood control, among others. The structural integrity of these structures can be affected over time by agerelated deterioration, flooding, earthquakes and other factors, representing a potential risk to the population and neighboring ecosystems. Therefore, it is necessary to implement monitoring systems that allow the assessment of the structural integrity of these structures by obtaining and observing the evolution of the main static and dynamic properties. Dynamic monitoring involves measuring the structural response in the form of acceleration due to ambient excitations and then identifying modal parameters: natural frequencies, damping ratios and mode shapes. As these dynamic characteristics depend on physical properties such as mass or stiffness, the detection of significant changes in the modal parameters indicates the presence of structural anomalies. However, many studies have shown that environmental and operational conditions can induce changes in modal parameters to the same degree as the damage. Therefore, dynamic monitoring should include the normalization of information to separate the changes in modal parameters produced by these environmental and operational variables from those produced by damage. In this work, continuous monitoring of the modal parameters (natural frequencies and damping ratios) of a hollow-gravity concrete block of the Itaipu Hydroelectric Dam is performed for three years of operation (January/2018 - December/2020). This block is instrumented with two triaxial sensors that permanently record acceleration data with a sampling frequency of 200 [Hz]. For this application, a methodology was configured to estimate modal properties automatically. The procedure starts from the identification results using the SSI-COV algorithm to 30-minute long accelerations time series. Subsequently, the obtained stability diagram goes through a cleaning phase, where the spurious modes are discarded, a grouping phase, where the modes with similar modal characteristics are clustered, and a selection phase, where the identified physical modes are extracted. These modes are compared with reference modes, allowing automatic tracking of natural frequencies and damping ratios. The process is repeated for each set of 30-minute long time series, producing a new set of modal parameters in each analysis. Once the identification and tracking process is completed, the effect of ambient temperature and reservoir water level on the temporal evolution of the identified parameters is analyzed. Autoregressive moving average models with exogenous inputs (ARMAX) are fitted to separate the effects of environmental variables from the modal parameters. As a result, nine modes were identified and tracked during the three years of operation. Correlation analysis between the identified modal parameters and temperature and reservoir water level showed that these environmental variables influence natural frequencies. ARMAX models were able to mitigate these effects and reduce the variability in natural frequencies by more than 10 [%] for the modes associated with the frequencies most influenced by these environmental conditions.
Descrição
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil da Universidade Federal da Integração Latino-Americana, como parte integrante dos requisitos para obtenção do título de Mestre em Engenharia Civil.