Controlador do HEC-RAS para automatização das simulações de transporte de sedimentos

Autores

Emmanuel Kennedy Da Costa Teixeira, Leonardo Da Silva Machado, Marconi De Arruda Pereira, Heber Tormentino De Souza, Márcia Maria Lara Pinto Coelho, Eber José De Andrade Pinto

Resumo

O assoreamento em reservatórios deve ser considerado como um processo estocástico, devido às inúmeras incertezas envolvidas em seus parâmetros, além de sua variabilidade espaço-temporal. Entretanto, o Hydrologic Engineering Center's River Analysis System (HEC-RAS), o qual é um software amplamente utilizado na área de recursos hídricos, estima a sedimentação de forma determinística. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho foi desenvolver códigos computacionais que permitam controlar o HEC-RAS para que se estime estocasticamente a sedimentação em reservatórios. Para isso, foi realizado um estudo de caso utilizando os dados do modelo reduzido de uma Pequena Central Hidrelétrica (PCH). Após o desenvolvimento dos códigos foi possível preencher automaticamente o HEC-RAS com milhares de séries sintéticas de dados hidrossedimentológicos. Por fim, também automaticamente, foram obtidos milhares de resultados do assoreamento que ocorreu no perfil longitudinal do reservatório e os quartis de probabilidade do assoreamento para cada seção transversal simulada.

Palavras-chave

Modelagem Estocástica; Modelagem Física; Hidrossedimentologia.

HEC-RAS Controller for automation of sediment transport simulations

Authors

Emmanuel Kennedy Da Costa Teixeira, Leonardo Da Silva Machado, Marconi De Arruda Pereira, Heber Tormentino De Souza, Márcia Maria Lara Pinto Coelho, Eber José De Andrade Pinto

Abstract

The silting process in reservoirs should be considered as a stochastic process, due to the numerous uncertainties involved in its parameters, as well as its spatial and temporal variability. However, the Hydrologic Engineering Center's River Analysis System (HEC-RAS), which is widely used software in the field of water resources, estimates sedimentation deterministically. In this context, the objective of this work was to develop computational codes that allow controlling HEC-RAS to estimate sedimentation in reservoirs stochastically. To achieve this, a case study was conducted using data from the reduced model of a Small Hydroelectric Power Plant (SHP). After developing the codes, it was possible to automatically populate HEC-RAS with thousands of synthetic series of hydrosedimentological data. Finally, thousands of results of siltation that occurred in the longitudinal profile of the reservoir and the probability quartiles of sedimentation for each simulated cross-section were also obtained automatically.

Keywords

Stochastic Modeling; Physical Modeling; Hydrosedimentology.