Contribución a la estimación de la probabilidad de fallo de presas de hormigón en el contexto del análisis de riesgos.

Abstract

Las metodologías de análisis de riesgos precisan cuantificar el riesgo, lo que en general implica estimar, para un determinado estado inicial del sistema presa-embalse, y para los diversos modos de fallo, tanto la probabilidad de los eventos de solicitación como la probabilidad condicional de la respuesta del sistema presa-embalse dado un determinado evento de solicitación, así como estimar las consecuencias sobre el medio, dada una determinada respuesta del sistema. Fraccionado así el problema, la presente tesis doctoral se centra en el estudio de la segunda de las probabilidades expuesta, es decir, en la cuantificación de la probabilidad condicional de la respuesta del sistema, dado un determinado evento de solicitación, y para el caso particular de presas de hormigón. En el contexto del análisis de riesgos, para obtener esta probabilidad se dispone de tres métodos: referencias históricas, emisión de probabilidades y, finalmente, técnicas de análisis basadas en fiabilidad. La cuestión de la estimación de las probabilidades de la respuesta de un sistema complejo como el sistema presa-embalse ha estado sujeta desde los inicios del análisis de riesgos a controversia y discusión por parte de la comunidad presística. Con este escenario de partida, se presenta en esta tesis doctoral una metodología para mejorar y dotar de mayor robustez a la estimación de la probabilidad condicional de la respuesta del sistema presa-embalse, para el caso de presas de hormigón, que incorpora el empleo de modelos de comportamiento complejos mediante técnicas de simulación numérica, sobre los cuales se aplican técnicas de fiabilidad de diversos niveles de exactitud, y, en particular, técnicas de fiabilidad Nivel 3, mediante simulaciones por el método de Monte Carlo. La variabilidad espacial y temporal de las variables (acciones y propiedades de los materiales) y la incertidumbre inherente a los mismos se considera mediante las correspondientes funciones de probabilidad.