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Um desastre natural pode derrubar o serviço elétrico para milhões. Um novo estudo sugere que desastres consecutivos podem causar danos catastróficos, mas a pesquisa também identifica novas maneiras de monitorar e manter as redes elétricas.
Pesquisadores da Universidade Estadual de Ohio desenvolveram um modelo de aprendizado de máquina para prever como as linhas de transmissão aéreas são suscetíveis a danos quando perigos naturais, como furacões ou terremotos, acontecem em rápida sucessão.
Uma faceta essencial da infraestrutura moderna, as torres de transmissão de aço ajudam a enviar eletricidade por longas distâncias, mantendo as linhas aéreas longe do solo. Após danos graves, falhas nesses sistemas podem interromper as redes nas comunidades afetadas, levando de algumas semanas a meses para serem corrigidas.
O estudo, publicado na revista Engenharia Sísmica e Dinâmica Estrutural, usa simulações para analisar o efeito de danos anteriores no desempenho dessas torres quando ocorre um segundo perigo. Suas descobertas sugerem que danos anteriores têm um impacto considerável na fragilidade e confiabilidade dessas redes se não puderem ser reparados antes que o segundo perigo ocorra, disse Abdollah Shafieezadeh, coautor do estudo e professor associado de ciências civis, ambientais e engenharia geodésica.
“Nosso trabalho visa responder se é possível projetar e gerenciar sistemas de uma forma que não apenas minimize seus danos iniciais, mas permita que eles se recuperem mais rapidamente”, disse Shafieezadeh.
O modelo de aprendizado de máquina não apenas descobriu que uma combinação de terremoto e furacão pode ser particularmente devastadora para a rede elétrica, mas que a ordem dos desastres pode fazer a diferença. Os pesquisadores descobriram que a probabilidade de um colapso da torre é muito maior no caso de um terremoto seguido de um furacão do que a probabilidade de falha quando o furacão vem primeiro e é seguido por um terremoto.
Isso significa que, embora as comunidades certamente sofreriam alguns contratempos no caso de um furacão preceder um terremoto, uma situação em que um terremoto precede um furacão poderia devastar a rede elétrica de uma região. Tais conclusões são o motivo pelo qual a pesquisa de Shafieezadeh tem grandes implicações para os esforços de recuperação de desastres.
“Quando os sistemas de rede elétrica de grande escala estão espalhados por grandes áreas geográficas, não é possível inspecionar cuidadosamente cada centímetro deles com muito cuidado”, disse Shafieezadeh. “Modelos preditivos podem ajudar engenheiros ou organizações a ver quais torres têm a maior probabilidade de falha e mover-se rapidamente para melhorar esses problemas em campo.”
Depois de treinar o modelo para vários cenários, a equipe criou “modelos de fragilidade” que testaram como as estruturas se comportariam sob diferentes características e intensidades de ameaças naturais. Com a ajuda dessas simulações, os pesquisadores concluíram que as falhas de torre devido a um único evento perigoso eram muito diferentes do padrão de falhas causadas por eventos de vários riscos. O estudo observou que muitas dessas falhas ocorreram nos elementos das pernas da estrutura, um segmento da torre que ajuda a prender a estrutura ao solo e evita o colapso.
No geral, Shafieezadeh disse que sua pesquisa mostra a necessidade de se concentrar em reavaliar toda a filosofia de design dessas redes. No entanto, para realizar tal tarefa, é necessário muito mais apoio de concessionárias e agências governamentais.
“Nosso trabalho seria muito benéfico na criação de novos regulamentos de infraestrutura no campo”, disse Shafieezadeh. “Isso, juntamente com nossas outras pesquisas, mostra que podemos melhorar substancialmente o desempenho de todo o sistema com a mesma quantidade de recursos que gastamos hoje, apenas otimizando sua alocação”.
Este trabalho foi apoiado pelo Instituto Coreano de Avaliação e Planejamento de Tecnologia de Energia (KETEP) e do Ministério do Comércio, Indústria e Energia da República da Coreia (MOTIE).
Fonte da história:
Materiais fornecido por Universidade Estadual de Ohio. Original escrito por Tatyana Woodall. Nota: O conteúdo pode ser editado para estilo e duração.
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