Adrian Torrico Siacara.

The project aims to assess the impact of data scarcity on evaluating geothermal resources beneath urban areas. It will use publicly available datasets and advanced numerical simulations to model the thermal performance of geothermal systems under varying data resolutions. Collaborative efforts between the University of Surrey and the University of São Paulo will leverage expertise in subsurface modeling, uncertainty quantification, and reliability analysis.Key objectives include developing a methodology to map the reliability of shallow geothermal resources, producing reliability maps for London and São Paulo, fostering ongoing research collaboration between the universities, and contributing to global efforts towards Net Zero emissions. The project aligns with Sustainable Development Goals (SDGs) 7 (affordable and clean energy), 11 (sustainable cities and communities), and 13 (climate action) by promoting low-carbon heating solutions and supporting climate resilience.

Normas e práticas em engenharia geotécnica geralmente seguem métodos determinísticos, embora reconheçam a presença de incertezas. Os fatores de segurança refletem essa incerteza, com valores mais altos indicando maior incerteza nos modelos e na estabilidade das estruturas. Este projeto de pesquisa foca na avaliação das incertezas nas propriedades dos materiais e nas cargas aplicadas em estruturas geotécnicas. Utilizando métodos numéricos, serão analisados os efeitos das incertezas nas análises de confiabilidade estrutural e riscos associados. A otimização das estruturas considerando incertezas será comparada entre critérios determinísticos, probabilísticos e de risco, utilizando literatura especializada, ensaios de laboratório e modelagem numérica determinística e probabilística. Análises determinísticas serão inicialmente conduzidas com diferentes softwares, seguidas por análises probabilísticas utilizando programação em FORTRAN, Python, Maplesoft ou Matlab. O estudo culminará na avaliação integrada das estruturas em termos determinísticos, probabilísticos e de riscos, contribuindo para uma definição mais precisa dos critérios de estabilidade.