Resumen

La estabilidad del funcionamiento de una presa de residuos se ve afectada por el nivel de agua del embalse, la línea freática y los parámetros mecánicos de los residuos. Los valores de estos factores no son un valor definitivo en diferentes situaciones. Por otra parte, la existencia de la línea freática hace más complejo el análisis de la estabilidad de la presa de relaves. Además, es muy difícil dar un límite definitivo al estado de la presa de cola desde la seguridad hasta el fallo. Para tener en cuenta la incertidumbre a la hora de calcular la estabilidad de las presas de relaves, se utilizan valores de intervalo para indicar los parámetros físicos y mecánicos de los relaves. Para evaluar la estabilidad de la presa de relaves se desarrolla un modelo de fiabilidad no probabilístico por intervalos, que puede utilizarse cuando los datos son escasos. El modelo de análisis de fiabilidad no probabilístico por intervalos de la presa de relaves se establece en dos casos, incluyendo con y sin considerar las condiciones de la línea freática. El modelo propuesto se aplicó para analizar la estabilidad de dos presas de cola en China y los resultados del cálculo de la fiabilidad no probabilística por intervalos concuerdan con las situaciones reales. Por lo tanto, la fiabilidad no probabilística de intervalo es un complemento beneficioso del método de análisis tradicional de fiabilidad aleatoria.

• Materias:Aguas subterráneas Agua Dinámica de fluidos Dinámica de estructuras Arcilla Permeabilidad
• Subjects:Water underground Water Fluid dynamics Structural dynamics Clay Permeability
• Palabras claves:presa, parámetros de la cola, estabilidad, parámetros mecánicos, línea freática, fiabilidad no probabilística, intervalo, condiciones de la línea freática, modelo de fiabilidad no probabilística, métodos de análisis tradicionales
• Keywords:dam, parameters of tailing, stability, mechanical parameters, phreatic line, nonprobabilistic reliability, interval, phreatic line conditions, nonprobabilistic reliability model, traditional analysis methods