Caracterização da variabilidade de rejeitos de mineração de ouro e sua influência na análise do efeito da velocidade no ensaio CPTu

Abstract

O projeto de estruturas de armazenamento de rejeitos de mineração consiste em um desafio para engenheiros geotécnicos. Nestes materiais, a obtenção de parâmetros geotécnicos por meio do ensaio de piezocone (CPTu) deve ser feita com maior cautela, tendo em vista a possibilidade de drenagem parcial durante a execução do ensaio em velocidade padronizada (20mm/s). A prática de realização de ensaios com diferentes velocidades visa avaliar a ocorrência de drenagem parcial e identificar as velocidades em que o ensaio apresenta um comportamento totalmente drenado ou não-drenado, haja vista que somente nestas condições é que parâmetros geotécnicos podem ser derivados do ensaio. Para o rejeito de mineração de ouro, a curva de drenagem característica obtida com os resultados experimentais disponíveis na literatura apresenta considerável dispersão nos resultados. Neste sentido, no presente trabalho foram realizadas simulações numéricas e análise de variabilidade do material para aplicação do Método de Monte Carlo como ferramenta para auxiliar a lidar com a dispersão dos resultados no estudo do efeito da velocidade. As simulações numéricas foram realizadas utilizando teoria de expansão de cavidade para obtenção de curvas de drenagem teóricas, sendo possível observar que a influência das variações nos parâmetros do material é melhor visualizada no espaço de resistências normalizadas (Q) versus a velocidade normalizada de ensaio (V). Considerando a variabilidade do material nos perfis dos ensaios e em subcamadas do perfil, as análises numéricas foram utilizadas para obter resultados aleatórios no espaço Q versus V e no espaço U versus V. Estes resultados possibilitaram a definição do intervalo possível das curvas de drenagem e comparação com dados de campo. Os parâmetros aleatórios podem ser utilizados para análises probabilísticas da estimativa dos parâmetros normalizados do ensaio (U e Q), utilizando o Método de Monte Carlo. O material em estudo demonstrou comportamento não drenado para a velocidade padrão, portanto neste trabalho foi realizada uma análise probabilística do parâmetro Q para condições drenadas, considerando assim a variabilidade do material e o efeito da velocidade observado nas análises numéricas. Foi avaliado o número de iterações necessárias para a estabilização dos resultados, bem como uma comparação entre o parâmetro Q obtido por esta abordagem probabilística e o parâmetro Q estimado de forma determinística. Verificou-se que a análise das camadas produz resultados melhores que a análise do perfil completo, observação que valida a prática de pré-selecionar camadas com menor variabilidade para intensificar a campanha de investigação através de ensaios de campo e/ou de laboratório complementares.

Abstract: The design of mining tailings storage structures is a challenge for geotechnical engineers. In these materials, obtaining geotechnical parameters through piezocone test (CPTu) must be done with awarness, given the possibility of partial drainage during the piezocone test at standard rate (20mm/s). The practice on conducting tests with different rates aims to assess the occurrence of partial drainage and identify the test rates that presents a fully drained or undrained behavior, given that only under these conditions can geotechnical parameters be derived from. For the gold mining tailing, the characteristic drainage curve obtained with experimental results available in the literature presents considerable dispersion. In this sense, numerical simulations and analysis of material variability were used in this study to apply the Monte Carlo Method as a tool to help dealing with the results dispersion when study effect of velocity. The numerical simulations were performed using cavity expansion theory to obtain theoretical drainage curves, and it is possible to observe that the influence of variations in material parameters is better visualized in the space of normalized resistances (Q) versus the normalized test rate (V). Considering the material variability in the test profiles and in profile sublayers, numerical analyzes were used to obtain random results in Q versus V space and in U versus V space. These results enabled the definition of the possible range of drainage curves and comparisons with field data. Random parameters can be used for probabilistic analyzes of piezocone normalized parameters estimation (U and Q) using the Monte Carlo method. The material studied showed undrained behavior for standard rate, so a probabilistic analysis of Q parameter for drained conditions was performed in this study, considering material variability and rate effect. The number of iterations necessary to achieve stabilization of the results was evaluated and comparison has been made between Q parameter obtained by this probabilistic approach and Q parameter estimated in a deterministic way. The analysis by layers was found to produce better results than full profile analysis. This observation validates the practice of pre-selecting layers with less variability to intensify the investigation campaign through complementary field and/or laboratory tests.