Correlações entre classificações geomecânicas ajustadas, estudo de caso em maciços rochosos do Quadrilátero Ferrífero - Minas Gerais, Brasil

• Main Author: Campos, Campos
• Other Authors: Marques, Eduardo Antonio Gomes
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Viçosa 2018
• Subjects: Mecânica de rochas; Engenharia geotécnica; Engenharia Civil
• Online Access: http://www.locus.ufv.br/handle/123456789/21897

Submitted by MARCOS LEANDRO TEIXEIRA DE OLIVEIRA ([e-mail]) on 2018-09-20T12:54:14Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 7106505 bytes, checksum: 6e7bbac6d547dbebd1255bcf80191bcc (MD5) === Made available in DSpace on 2018-09-20T12:54:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 7106505 bytes, checksum: 6e7bbac6d547dbebd1255bcf80191bcc (MD5) Previous issue date: 2018-02-19 === O conhecimento das caracterizações e classificações geomecânicas dos maciços rochosos são de grande interesse e importância para o projeto de obras civis e mineração,já que a estabilidade de taludes e escavações subterrâneas está diretamente relacionada as propriedades geomecânicas dos maciços. As classificações geomecânicas surgiram com o intuito de ajudar a prever o comportamento dos maciços rochosos susceptíveis ã solicitações de obras de engenharia ou mineração, na fase de projeto. Algumas das principais classificações atualmente utilizadas são o RMR (Rock Mass Rating), proposta por Bieniawski (1989), o índice de qualidade Q (Tunelling Quality Index), de Barton et al. (1974) e o GSI (Geological Strength Index), proposta por Hoek (1994). Em 201 1, Bieniawski apresentou uma explicação sobre a forma exata de como usar os pesos adotados pelo seu método, uma vez que os usuários do RMR tiveram, na opinião do autor, um entendimento errôneo na hora de atribuir esses valores, já que os pesos adotados não eram mínimos, como estavam sendo utilizados, e sim valores médios. Nesse contexto, Celada et al. (2014) realizaram atualizações e melhorias no RMR89. Em sua nova versão, além de acrescentar um parâmetro referente a alterabilidade dos maciços, foram unificados e substituídos os parâmetros RQD e espaçamento das descontinuidades, pelo número de descontinuidades por metro. Devido ã grande dificuldade encontrada por alguns profissionais em classificar maciços rochosos altamente intemperizados usando o RMR89, Santos et al. (2012) propuseram uma correção dos pesos ao considerar o grau de intemperismo no RMR89. Também com dificuldades em classificar os maciços rochosos do Quadrilátero Ferrífero pela classificação RMR89, a mineradora Vale (2008) atribuiu alguns ajustes no RMR89. Neste contexto, o presente trabalho verificou, para os maciços rochosos do Quadrilátero de Ferrífero, Brasil, a eficacia dos ajustes utilizados na classificação RMR89, propostas por Santos et al. (2012), Bieniawski (2011) e Vale (2008). Além disso, na tentativa de estimar os valores de GSI, através da classificação RMR89,entre os valores de GSI e os valores ajustados de RMR . Como Hoek et al. (2013)possibilitaram a quantificação do GSI por meio de parâmetros encontrados na classificação RMR, o presente trabalho também verificou os resultados encontrados para os métodos quantitativo e qualitativo nos maciços rochosos de itabiritos de diferentes consistências da mina Sapecado. Apesar da explicação dada por Bieniawski (2011), a classificação RMR89 apresentou certa dificuldade em classificar os maciços rochosos do Quadrilátero Ferrífero, sendo, por isso, recomendado a utilização de outros ajustes para encontrar resultados mais fidedignos, como as apresentadas por Santos et al. (2012) e Vale (2008. As correlações de GSI com os RMR ajustados apresentaram resultados satisfatórios, podendo auxiliar em tomada de decisão em trabalhos que envolvam classificações geomecânicas em minas commaciços rochosos compostos por litotipos e graus de intemperismo semelhantes. Apesar das formas qualitativas e quantitativas de encontrar valores de GSI terem sido agrupadas regiõessemelhantes, o GSI apresentou dificuldades em aplicar as quantificações nos maciços rochosos de baixa qualidade. === The knowledge of the geomechanical characterizations and geomechanical classifications of the rock masses are of great interest and importance for the design of civil and mining works on rocks, as slope and underground excavations stability are directly related to the mechanical properties of each rock mass class. Geomechanical classifications have been developed to help predict the behavior of rock masses susceptible to requests for engineering works during the design phase. Some of the most common geomechanical rock mass classifications currently used are the RMR (Rock Mass Rating) proposed by Bieniawski (1989), the Tuning Quality Index (Q) by Barton et al. (1974) and the GSI (Geological Strength Index) proposed by Hoek (1994). On 2011, Bieniawski presented a new study in which the author points that an erroneous understand by some of the RMR user related to weights adopted for some parameters, as the proposed values were average values and not minimum values by the method. On this context, Celada et al. (2014) made updates and improvements on RMR89. ln its new version, besides adding a parameter referring to the alterability of the masses, the parameters RQD and the spacing of the discontinuities were unified and replaced by the number of discontinuities per meter Due to the great difficult found by some professionals to classify highly weathered rock masses by using the RM R89, Santos et al. (2012) have proposed a correction of these weights by considering weathering degree on RMR89. Additionally, Vale mining company (2008) have also attributed some a adjusts on RMR89 throughout a method already under development and testing. On this context, the present work has the aim of verifying, for rock masses from Inron Quadrangle, Minas Gerais, Brazil, the effectiveness of the proposed adjusts on RMR89 proposed by Santos et al. (2012), by Bieniawski (2011) and by Vale (2008.In addition, in an attempt to estimate the GSI values, through the classification RM R89, Hoek presented a correlation between the classifications as GSI : RMR89 - 5. However, since this correlation was estimated only for the RMR89, the formula should not be used for any other RMR version. Therefore, in order to find GSI values for the different proposed adjustments, correlations were made between the GSI values and the adjusted RMR values. As Hoek et al. (2013) made possible the quantification of the GSI by means of parameters found in the RMR classification, the present work also verified the results found for both quantitative and qualitative rocks proposed by hoek et al. (1994, 2013)for itabirites rock masses of different coherence of the Sapecado mine. Despite the explanation given by Bieniawski (2011), an RMR classification presented some difficulty in classifying the rocks masses of the Iron Quadrangle, and it is therefore recommended to use adjustments to find more reliable results. As correlations of GSI with the adjusted RMR presented satisfactory results, it can help in decision making in works that involve the geomechanical ranking in mines with rocky masses composed of lithotypes and degrees of weathering. The GSI it was difficult to find good correlations for low quality rock masses.