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Title: Planning for Robust High-Speed Rail Systems: the Effects of Natural Hazards
Authors: Costa, Ana Laura Domingues 
Orientador: Coelho, Paulo Alexandre Lopes de Figueiredo
Cunha, Maria da Conceição Morais de Oliveira
Keywords: Sistemas de transporte
Issue Date: 16-Dec-2013
Citation: COSTA, Ana Laura Domingues - Planning for Robust High-Speed Rail Systems: the Effects of Natural Hazards. Coimbra : [s.n.], 2013. Tese de doutoramento. Disponível na WWW: <http://hdl.handle.net/10316/24320>
Abstract: Planning for a High-Speed Rail (HSR) system involves decisions concerning the macro-location of the infrastructure, defining boundaries for the detailed project design. Within the planning stage, opportunities exist for the consideration of significantly different alignments, each having a particular performance considering construction and operation characteristics. The large investments required to build a HSR network are generally supported by public funding, which require a conscious allocation of resources and increase the demand for a high-level of performance. The safety and quality of service offered by high-speed trains are influenced by the HSR configuration and by its interrelations with the deployment site characteristics. And, while standard planning conditions (SPC) are those prevailing within the infrastructure’s lifetime, uncertain and extreme events can severely damage and disrupt transportation infrastructure as clearly shown by recent history (e.g. 2011 Japan Earthquake, 2012 Hurricane Sandy). Decisions, however, can be made at the HSR planning stage that reduce the exposure, such as the corridors to cross, and that reduce the vulnerability, such as the cross-sections to adopt. The HSR is commonly exposed and vulnerable to multiple and uncertain natural hazards but planning for the worst-case is economically unfeasible. On the other hand, weighting the importance attributed to the effects of natural hazards according to their probability of occurrence can result in HSR configurations essentially neglecting low probability but potentially destructive events. Addressing these issues, the thesis proposes a robust optimization model for the consideration of the effects of natural hazards in HSR planning. The model aims at finding optimal or near-optimal HSR configurations that are not overly sensitive to any specific natural hazard, while capturing the risk aversion context of decision-making generally observed for public and expensive infrastructure. The performance for each of the scenarios, representing a particular natural hazard, is assessed by the direct market losses pertaining to the physical damage of the HSR. In many cases, the HSR scenario performance can be improved at larger construction costs but the latter are often budget constrained. The approach trades-off the HSR performance for natural hazards and the performance for SPC, the regular conditions under which to perform. The robust approach builds on the SPC model, considering the construction costs, the demanding geometry design of the alignment, the connection of intermediate locations and land-use concerns, which is extended to incorporate scenario-descriptions of the uncertain natural hazards. Different geotechnical structures and design solutions can be chosen for the layout (cuts, embankments, tunnels and bridges) each having a particular performance depending on the deployment site characteristics. In the planning context, covering large areas and considering significantly different HSR, it is extremely complex to ascertain the HSR configuration yielding the most value. To assist the decision-making process, a user-friendly computational tool is developed. It is programed in Microsoft Visual Studio C# linked to a Microsoft SQL Server 2008 database. The tool applies both the SPC and robust models and implements a local search technique, the Simulated Annealing Algorithm, to solve the problem. The tool is able to cope with the interrelation of factors affecting the HSR performance and the capabilities of both the SPC and robust models are shown for a large and complex real-world problem. Applications to a Portuguese case, the Lisbon-Oporto HSR planning problem are presented. The results obtained for the SPC show the ability of the SAA to find sound configurations within the cost bounds of existing HSR. The robust model is solved considering two seismic scenarios and one rainfall scenario inducing floods. The robust HSR solutions consistently improve the natural hazards performance of the SPC optimization solutions at moderately larger construction costs. Moreover, increasing the importance attributed to the natural hazards performance results in solutions less affected by such extreme events but also more expensive.
O planeamento de Redes Ferroviárias de Alta Velocidade (AV) envolve decisões para a macro localização da infraestrutura, definindo delimitações para o projecto final. Na fase de planeamento é possível considerar alinhamentos significativamente diferentes, cada um dos quais associado a uma performance específica de características de construção e operação. Os grandes investimentos necessários à construção de AV são em geral suportados por financiamento público, requerendo uma conscienciosa alocação dos recursos e exigindo elevados níveis de performance. A segurança e a qualidade do serviço oferecido são influenciadas pela configuração das AV e pela sua inter-relação com as características do local de implementação. E, enquanto as condições de planeamento standard (SPC) serão predominantes durante o tempo de vida útil, eventos extremos e incertos podem degradar e interromper as AV como claramente demonstrado pela história recente (p. ex. o Grande Terramoto do Leste do Japão em 2011 e o Furação Sandy em 2012). No entanto, decisões podem ser tomadas na fase de planeamento das AV para a redução da exposição, como a escolha dos corredores, e para a redução da vulnerabilidade, como a escolha das secções transversais a adoptar. As AV estão em geral expostas e vulneráveis a múltiplos perigos naturais de ocorrência incerta e o planeamento para as condições mais desfavoráveis é economicamente inviável. Por outro lado, atribuir uma importância para os efeitos dos perigos naturais proporcional à probabilidade de ocorrência pode resultar na negligência de perigos de baixa probabilidade mas potencialmente destrutivos. Abordando estas questões, a tese propõe um modelo de optimização robusta para a consideração dos efeitos dos perigos naturais no planeamento de AV. O modelo robusto tem como objectivo encontrar configurações de AV óptimas ou próximas do óptimo que não sejam excessivamente sensíveis a nenhum perigo natural específico e que consigam capturar o contexto de aversão ao risco geralmente observado em infraestruturas públicas e dispendiosas. A performance para cada cenário, individualmente representando um perigo natural específico, é avaliada pelos custos directos correspondentes aos danos físicos das AV. Em muitas circunstâncias, a performance das AV para os cenários pode ser melhorada através de custos de construção mais elevados mas estes estão frequentemente sujeitos a restrições orçamentais. A abordagem estabelece uma relação de compromisso entre a performance para perigos naturais e a performance para SPC, as condições normais de performance. A abordagem robusta fundamenta-se no modelo de optimização SPC, que considera os custos de construção, os exigentes parâmetros geométricos do alinhamento, a ligação de localizações intermédias e questões do uso do solo, que é estendido para incorporar os perigos naturais incertos representados por cenários. Diferentes estruturas geotécnicas e soluções de projecto podem ser decididas para a configuração (escavações, aterros, túneis e pontes) cada um dos quais tendo uma performance específica dependendo das características do local de implementação. No contexto do planeamento, que considera uma área extensa e configurações de AV significativamente diferentes, é extremamente complexo determinar a configuração para as AV com mais valor. Uma ferramenta computacional amiga do utilizador é desenvolvida para apoiar o processo de decisão. Esta é programada em Microsoft Visual Studio C# conectada a uma base de dados Microsoft SQL Server 2008. A ferramenta tem a capacidade de aplicar ambos os modelos SPC e robusto e implementa uma técnica de procura local, o Simulated Annealing Algorithm (SAA), para a resolução do problema. A ferramenta é capaz de lidar com a inter-relação de factores que afectam a performance de AV e as capacidades de ambos os modelos SPC e robusto são demonstradas com a aplicação a um problema complexo do mundo real. Aplicações para um caso português, o planeamento da ligação Lisboa-Porto por AV, são apresentadas. Os resultados obtidos para o modelo SPC demonstram a capacidade do SAA em encontrar configurações fundamentadas com custos enquadrados nos custos de AV existentes. O modelo robusto é resolvido considerando dois cenários sísmicos e um cenário e chuvas intensas com geração de inundações. As soluções robustas melhoram consistentemente, com custos de construção moderadamente mais elevados, a performance para os perigos naturais das soluções obtidas para as SPC. Ainda, o aumento da importância atribuída à performance para os perigos naturais resulta em soluções menos afectadas for este tipo de eventos extremos mas sendo também mais dispendiosas.
Description: Tese de doutoramento em Sistemas de Transportes apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra
URI: http://hdl.handle.net/10316/24320
Rights: embargoedAccess
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