Análise de vulnerabilidade da rede urbana

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Figura 1 – Exemplo de rota alternativa devido às impedâncias na rede

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Fonte: Adaptado de Sullivan et al (2010)

De acordo com Taylor et al (2006), para a análise da vulnerabilidade da rede e da dependência desta a um conjunto de arcos, deve-se identificar quais os arcos que são considerados críticos à rede, caracterizando-os pelo impacto que incidem sobre a rede devido à ocorrência da sua degradação. O referido autor ainda ressalta que a vulnerabilidade da rede está relacionada à suscetibilidade da rede às falhas e às consequências que pode provocar. Dessa forma, para calcular a probabilidade da ocorrência desses distúrbios, deve-se levar em consideração que a confiabilidade do sistema é essencial para o seu funcionamento, pois a realização de intervenções para reduzir os riscos da ocorrência de distúrbios influenciará diretamente no desempenho e na confiabilidade, reduzindo os custos do transporte de cargas.

- Risco de um evento imprevisível e não regular

De acordo com Berdica (2002), para analisar o risco de um distúrbio é necessário considerar o aspecto tempo e espaço, uma vez que a sua medição envolve uma incerteza considerável, mesmo que possam ser mensuradas a sua probabilidade e consequência. Para o autor, o risco está associado a uma combinação da probabilidade de um evento de impacto negativo ocorrer e da extensão das suas consequências, uma vez que este evento ocorreu em um local específico.

Snelder et al (2012), fazem uma distinção entre os distúrbios levando em consideração a sua previsibilidade e/ou regularidade. Nesse sentido, as probabilidades e consequências determinam a forma como o evento incide sobre a rede, tendo em vista que as falhas são improváveis e podem resultar muitas vezes em sérias implicações. Com isso, pode-se destacar a importância de uma definição de riscos que considerem esses dois aspectos. Dentre os métodos que podem ser utilizados para explicitar isso, pode-se citar a elaboração de uma Matriz de Risco, cujo princípio é exemplificado na Figura 2.

Figura - 2 Matriz de Risco: combinações de probabilidade e consequência

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Fonte: Adaptado de Berdica (2002)

Com base na Figura 2, pode-se definir que os eventos não regulares e imprevisíveis, como obras e manutenções em vias públicas, podem ser localizados na parte superior esquerda, pois seu impacto sobre a rede incide com mais efeito e com baixa probabilidade (IMMERS et al, 2004).

Diante do exposto, observa-se que estimar a ocorrência de intervenções nas vias públicas torna-se difícil. Isso porque, a sua previsibilidade baseia-se na disponibilidade de dados históricos em longo período, fazendo-se necessário a utilização de conceitos e/ou métodos adicionais para dar aporte ao resultado. Dentre as metodologias que podem ser utilizadas, pode-se citar a Manutenção Centrada na Confiabilidade (MCC) para medir a relevância do impacto do risco de um evento não regular e imprevisível como, por exemplo, as intervenções em vias públicas devido às falhas no sistema de abastecimento de água e esgoto, por encaixar-se no âmbito de abordagem desse conceito.

- Manutenção centrada na confiabilidade

Os principais objetivos da Manutenção Centrada na Confiabilidade (MCC) consistem em antecipar, prevenir e corrigir falhas, sendo necessário o conhecimento sobre o modo como os sistemas funcionam. Desse modo, as falhas podem ser classificadas quanto a origem, velocidade, extensão, criticidade, manifestação e idade, bem como potencial e/ou funcional. É válido ressaltar que essas classificações descrevem o modo como a falha pode ser observada, podendo ainda ser classificada como evidente, oculta e múltipla (SELLITTO et al., 2002).

- Análise do tempo de falha

De acordo com Sellito et al (2002), é possível identificar, analisar, quantificar e hierarquizar modos, severidade, potenciais falhas e possíveis suas consequências, bem como a confiabilidade do componente para o sistema. Essa análise pode ser realizada através de diversas ferramentas que possuem caráter estatístico ao utilizar estimadores, métodos e modelos probabilísticos. Dentre os principais métodos que auxiliam na análise da falha a partir do seu histórico de ocorrências, citam-se a Distribuição Lognormal, Regressão, Gumbel, de Weibull, Kaplan-Meier, Tempo Médio Entre Falhas, Exponencial, etc.

Em determinadas situações, verifica-se a necessidade de quantificar e hierarquizar os segmentos de arco a partir das consequências que a falha pode provocar na rede viária. Para isso, pode-se basear inicialmente no tempo de exposição ao risco, por exemplo. É válido salientar que para as análises do tempo de falha podem ser utilizados modelos probabilísticos pautados na confiabilidade, como a estimação do Tempo Médio Entre Falhas (TMEF) e do Fator de Confiabilidade.

Nesse contexto, o TMEF tem como finalidade estimar a previsibilidade da ocorrência de uma falha, baseando-se no histórico de falhas anteriores, conforme apresentado na Equação 1. Já o Fator de Confiabilidade consiste em medir a taxa de falha através da modelagem dos dados considerando a probabilidade de falha constante, independentemente da idade do equipamento, sendo ideal para modelar dados de longos prazos e com baixo risco de falha (Equação 2).

(Equação 1)[pic 3]

(Equação 2) [pic 4]

Onde:

TMEF: Tempo médio entre falhas;

Δf1: Tempo entre o início e a primeira falha;

Δf2: Tempo entre a primeira e a segunda falha;

Δfn: Tempo entre as duas últimas falhas;

Ndf: Quantidade de vezes em que a falha ocorreu;

C: Função Confiabilidade;

e: Log Neperiano;

t: Tempo desejado para estimar a ocorrência da falha.

Diante do contexto apresentado a respeito do sistema classificatório no âmbito da MCC, verifica-se que falhas no sistema de abastecimento de água e esgoto ainda podem ser classificadas como funcional múltipla.