La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

La presentazione è in caricamento. Aspetta per favore

Analisi di rischio di sistemi spazialmente distribuiti SIMONA ESPOSITO DSF- Napoli, 3 novembre 2009 Università degli Studi di Napoli Federico II Dottorato.

Presentazioni simili


Presentazione sul tema: "Analisi di rischio di sistemi spazialmente distribuiti SIMONA ESPOSITO DSF- Napoli, 3 novembre 2009 Università degli Studi di Napoli Federico II Dottorato."— Transcript della presentazione:

1 Analisi di rischio di sistemi spazialmente distribuiti SIMONA ESPOSITO DSF- Napoli, 3 novembre 2009 Università degli Studi di Napoli Federico II Dottorato di Ricerca in Rischio Sismico - XXIV ciclo Tutor: Ing. Iunio Iervolino

2 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni R=V*E*P PERICOLOSITA – I anno Probabilità di superamento di un assegnato livello del parametro scelto per caratterizzare il moto al suolo per un sistema in un dato intervallo di tempo. VULNERABILITA - II anno Predisposizione da parte di sistemi spazialmente distribuiti a subire danni in presenza di un sisma di una data intensità PERDITE/ESPOSIZIONE - III anno Consistenza, qualità, valore di beni e attività presenti sul territorio in esame influenzati dal sisma Systemic Seismic Vulnerability and Risk Analysis for Buildings, Lifeline Networks and Infrastructures Safety Gain URL: System reliability Necessità di stimare le perdite economiche dovute a interruzione o riduzione di funzionalità del sistema ; Random field

3 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni PSHA (Cornell, 1968) - Analisi di Sito Modello di occorrenza Poissoniano omogeneo ML (km) Λ (ev/anno) S S S1 S2

4 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni PSHA -Analisi Aggregata Ae=2.5% At Ae variabile PGA(g ) [Baker, 2009]

5 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni ISOTROPIA Dipendenza della variabilità solo dal modulo della distanza inter-stazione STAZIONARIETA DEBOLE Momento primo e Momento secondo del campo di intensità invarianti per traslazione La predizione dei valori di intensità del parametro di moto al suolo scelto in più siti è possibile se è nota la forma della correlazione spaziale di tali parametri tra i siti di interesse. Tale correlazione dipende dalla distanza inter-stazione Legge di Tobler: Osservazioni prese da siti vicini tendono ad essere pi`u simili di osservazioni prese a siti distanti. Dati non indipendenti.

6 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni Campo Gaussiano Multivariato Random field condizionato a M,R,s Residuo intra-evento Residuo inter-evento Matrice Varianza-Covarianza Coefficiente di correlazione

7 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni Accelerazioni indipendentiAccelerazioni correlate Obiettivo: Formulazione di un modello di correlazione calibrato su più terremoti Pga(g)

8 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni Modellazione Spaziale Funzione aleatoria, funzione della localizzazione u allinterno di unarea S S.u0.u0 pdf Per ogni configurazione di n punti di S si ottiene una funzione di distribuzione multivariata Stazionarietà del secondo ordine Momento primo esiste ed è invariante rispetto alla posizione u; momento secondo, esiste e non dipende dalla posizione dei punti in cui è definito, ma solo dalla loro distanza h. Funzione covarianza tra e dei punti di posizione u 1 e u 2 a distanza h diventa :

9 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni Semivariogramma (varianza degli incrementi) Stazionarietà del secondo ordine: covariogramma e variogramma equivalenti nella descrizione della correlazione spaziale. Le ipotesi di stazionarietà del secondo ordine possono essere indebolite (parzialmente rilassate) assumendo lesistenza del variogramma; ciò non è valido per il covariogramma SEMIVARIOGRAMMA Stima sperimentale Identificazione del modello Generazione random field

10 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni STIMA SPERIMENTALE ITACA Restrizioni database (Sabetta e Pugliese,1996) Residui normalizzati N° EVENTI N° records MR (Km) R(<100km)M(4.6),R 489 (90 ev)318 (47 ev)

11 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni Nuvola del variogramma Semivariogramma campionario classico Stimatore alternativo (robusto ai valori anomali) Analisi descrittiva semivariogramma Distanza_interstazione semivariogramma

12 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni IDENTIFICAZIONE MODELLO Processi stazionari Linterpretazione dei semivariogrammi sperimentali consiste nellidentificazione del modello della funzione aleatoria. Nel caso di modelli stazionari del secondo ordine, per valori di h elevati, il semivariogramma sperimentale si attesta ad un valore che è approssimabile alla varianza empirica. Il valore di soglia e la distanza alla quale esso è raggiunto sono detti rispettivamente sill e range Modelli base 1.Gaussiano 2.Esponenziale 3.Sferico 4.Mater 5.Power Law Stimatori parametrici 1.Ols 2.Wls 3.ML 4.RML efficienza Range Sill Nugget semivariogramma Distanza_interstazione

13 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni LAquila_M5.8 semivariogramma Distanza_interstazione semivariogramma

14 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni Affidabilità : probabilità di soddisfare un prefissato obiettivo in determinate condizioni duso e per un fissato tempo di missione T: per sistemi spazialmente distribuiti: laffidabilità può essere ricavata dal legame che esiste, in termini di affidabilità, tra lo stato delle parti e lo stato del sistema (struttura logica) e dipende dallobiettivo del sistema in esame. Obiettivo 3: da tutti gli input ad almeno un output ALL to ANY Obiettivo 2: da almeno un input ad almeno un output ANY to ANY Obiettivo 1: dallinput I2 ad almeno un output ONE to ANY

15 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni One to Any Any to Any All to Any

16 Introduzione Analisi di pericolosità Correlazione spaziale Conclusioni CONCLUSIONI Lanalisi di rischio sismico per sistemi spazialmente distribuiti va condotta in modo differente rispetto al caso di una singola struttura. Pericolosità Lanalisi di pericolosità deve: indagare sul superamento di un assegnato parametro sismico contemporaneamente in tutti i punti di unarea e tenere conto della correlazione esistente tra i parametri sismici in siti vicini. Tale correlazione deve essere stimata empiricamente: richiede molti dati a disposizione; Generalizzazione che prevede la calibrazione su più terremoti Vulnerabilità Laffidabilità di un sistema è funzione del suo obiettivo prestazionale e va effettuata tenendo conto della correlazione esistente tra i parametri sismici.


Scaricare ppt "Analisi di rischio di sistemi spazialmente distribuiti SIMONA ESPOSITO DSF- Napoli, 3 novembre 2009 Università degli Studi di Napoli Federico II Dottorato."

Presentazioni simili


Annunci Google