Os financiadores e planejadores de investimento trabalham com o risco e o avaliam todos os dias.

Um pesquisador da Universidade do Texas em Arlington está pegando esses mesmos princípios de aversão ao risco e aplicando-os aos métodos de engenharia e modelagem.

O objetivo:determinar quais partes dos sistemas de encanamento de água urbanos devem ser substituídos para resistir a terremotos.

Mohsen Shahandashti, um professor assistente de engenharia civil, recentemente recebeu US $ 399, 933 doação da National Science Foundation para desenvolver um algoritmo que modela os efeitos de terremotos na infraestrutura de dutos de água. O modelo determinará a melhor forma de usar o financiamento limitado de infraestrutura para tornar os oleodutos menos sujeitos a danos por terremotos.

Jay Rosenberger e Victoria Chen - ambos professores na área industrial, Departamento de Engenharia de Manufatura e Sistemas - e o professor de engenharia civil Simon Chao são co-investigadores principais do projeto.

"Sempre há um risco em projetos de reabilitação de que você tome uma decisão errada, especialmente quando você está trabalhando com tubos que foram enterrados por décadas, "O algoritmo de otimização que estamos criando usa princípios emprestados de finanças quantitativas para resolver o problema de quais tubos substituir para que as comunidades possam tomar as melhores decisões possíveis para o uso de seus fundos de infraestrutura", disse Shahandashti.

O acesso à água pode ser difícil após grandes terremotos. Após o terremoto de 1994 em Northridge, Califórnia, os moradores ficaram sem água por cerca de uma semana e os bombeiros não conseguiram apagar os incêndios por causa dos danos ao sistema de encanamento da cidade. Esse terremoto foi de magnitude 6,7, em comparação com os recentes terremotos de magnitude 6,4 e 7,1 no sul da Califórnia.

Shahandashti espera que sua pesquisa permita às cidades prever com mais precisão onde os dutos são mais vulneráveis, para que possam consertar e substituir os canos de forma proativa e evitar cortes de água semelhantes.

“A vulnerabilidade sísmica das redes de dutos de água não foi bem estudada, e sabemos que terremotos atingirão canos subterrâneos, " ele disse.

Rosenberger e Chen, junto com vários de seus alunos, estão trabalhando para criar o algoritmo de otimização. Chao é especialista em engenharia de terremotos.

“Água potável é uma necessidade para nossas comunidades, e qualquer coisa que possamos fazer para garantir que as pessoas em áreas sujeitas a terremotos vejam interrupções limitadas em seu acesso à água tornará essas cidades mais habitáveis, "Disse o presidente do Departamento de Engenharia Civil, Ali Abolmaali." Este projeto combina ciência de decisão e avaliação de infraestrutura de uma forma verdadeiramente nova, e se o algoritmo do Dr. Shahandashti funcionar tão bem quanto seus primeiros resultados indicam que pode, a pesquisa pode ter um impacto de longo alcance sobre como as cidades mantêm seus dutos de água. "

A pesquisa de Shahandashti é um exemplo de como a UTA está contribuindo para comunidades urbanas sustentáveis, tema do Plano Estratégico 2020 da Universidade.

Além do projeto de Shahandashti, engenheiros civis da UTA estão realizando pesquisas na avaliação da saúde estrutural de tubulações de esgoto, fabricação de tubos de concreto, construção e reabilitação sem valas, técnicas mínimas de escavação, projeto e teste de concreto armado e materiais à base de cimento. C

O corpo docente de engenharia civil também está investigando abordagens inovadoras para a mitigação de desastres, incluindo vários projetos financiados pela Administração Nacional Oceanográfica e Atmosférica. Em um esforço, A UTA está desenvolvendo uma maneira de obter previsões e métricas de várias fontes, como o U.S. Geological Survey, o Corpo de Engenheiros do Exército dos EUA e universidades em todo o país - e mesclá-los em uma previsão integrada que pode ser mais facilmente compreendida durante grandes eventos climáticos. Um estudo separado examina os dados do sistema conjunto de satélites polares para melhorar os modelos de previsão em torno do derretimento da neve, escoamento e inundação.