Multi-Scale Uncertainty Propagation in Energy Geostructures: From Interface Mechanics to Urban Geothermal Systems, Urban Thermal Resilience, and Subsurface Urban Heat Island Mitigation

Resumo Técnico: Propagação de Incerteza Multiescala em Geoestruturas de Energia

Definição do Problema
As geoestruturas de energia (GEs)—fundações, paredes de contenção e revestimentos de túneis integrados com trocadores de calor—oferecem um caminho crítico para a descarbonização do aquecimento e resfriamento urbano, ao mesmo tempo que mitigam as Ilhas de Calor Subsuperficiais Urbanas (ICSU). No entanto, a implementação em larga escala das GEs é dificultada por uma incerteza significativa. A pesquisa e as práticas de projeto atuais abordam predominantemente a incerteza em escalas espaciais isoladas (mecânica de interface em microescala, desempenho de estrutura única em mesoescala ou sistemas de distritos em macroescala) sem caracterizar adequadamente como as incertezas se propagam através dessas escalas. Essa fragmentação leva a uma falta de compreensão sobre como as variabilidades de microescala (ex.: rugosidade da interface solo-estrutura, resistência térmica de contato) influenciam os comportamentos acoplados termo-hidro-mecânicos (THM) e, em última análise, o balanço térmico do distrito e a resiliência térmica urbana. Além disso, as abordagens de projeto determinísticas existentes frequentemente falham em considerar a heterogeneidade espacial inerente aos geomateriais, erros de medição e incertezas de forma de modelo, resultando em uma potencial subestimação dos riscos de recalque e superestimação do desempenho térmico.

Metodologia
Este estudo emprega uma metodologia de revisão crítica sistemática baseada no framework PRISMA 2020. Os autores analisaram 103 estudos revisados por pares publicados entre 2000 e 2026, selecionados de um pool inicial de 412 registros. A revisão abrange quatro domínios disciplinares:

1. Geotecnia de energia e modelagem THM acoplada.
2. Quantificação de incerteza (UQ) e geomecânica probabilística.
3. Dinâmica térmica subsuperficial e caracterização de ICSU.
4. Inteligência artificial (IA) e aplicações de gêmeos digitais na engenharia geotérmica.

A síntese avalia fontes de incerteza, mecanismos de propagação, metodologias de projeto probabilístico e tecnologias digitais emergentes. A revisão examina especificamente a transição de frameworks determinísticos para probabilísticos e a integração de ferramentas de IA, como Redes Neurais Informadas pela Física (PINNs) e Redes Neurais Bayesianas (BNNs), na gestão geotérmica.

Principais Contribuições
O artigo apresenta cinco contribuições primárias para os campos da geotecnia de energia e engenharia geotérmica urbana:

1. Taxonomia de Incerteza Multiescala: Os autores estabelecem uma classificação estruturada de fontes de incerteza através de três escalas espaciais:
   • Microescala (< 1 m): Comportamento da interface solo-estrutura, resistência térmica de contato e heterogeneidade local do material.
   • Mesoescala (1–100 m): Desempenho de GEs individuais, fluxo de água subterrânea e interações THM acopladas.
   • Macroescala (> 100 m): Redes de energia de distrito, regimes térmicos de águas subterrâneas e dinâmica de ICSU em escala urbana.
2. Framework de Propagação de Incerteza: A revisão identifica os caminhos mecanísticos através dos quais as incertezas de microescala (ex.: degradação da interface, efeitos de carregamento térmico cíclico) se propagam através dos processos THM para influenciar o desempenho estrutural em mesoescala e os resultados térmicos urbanos em macroescala. Destaca que esta propagação é um processo de amplificação não linear, em vez de uma simples acumulação de erros.
3. Síntese de Metodologia Integrada: O artigo compara várias abordagens probabilísticas e numéricas, incluindo Simulação de Monte Carlo (MCS), Modelagem de Campo Aleatório, Métodos de Primeira/Segunda Ordem de Confiabilidade (FORM/SORM) e Inferência Bayesiana. Observa-se que, embora esses métodos ofereçam capacidades complementares para o projeto consciente da incerteza, eles permanecem subutilizados na prática atual devido aos custos computacionais e complexidade.
4. Framework de Inteligência Geotérmica Urbana: É proposto um novo framework conceitual que integra modelagem THM, quantificação de incerteza, IA e gêmeos digitais. Este framework consiste em seis camadas interconectadas: Mecânica de Interface, Modelagem THM Acoplada, Quantificação de Incerteza, Integração de Energia de Distrito, Gestão Térmica Urbana e IA/Gêmeos Digitais.
5. Roteiro de Pesquisa: A revisão identifica lacunas críticas de conhecimento e propõe quatro prioridades estratégicas: transição para padrões de projeto baseados em confiabilidade, desenvolvimento de gêmeos digitais geotérmicos urbanos, quantificação das interações de gestão térmica de escala de distrito e integração de computação científica habilitada por IA para sistemas THM.

Resultos e Constatações

• Fontes de Incerteza: As incertezas dominantes incluem heterogeneidade de materiais (condutividade térmica, permeabilidade hidráulica), variabilidade de condições de contorno (fluxo de água subterrânea, clima) e incerteza de forma de modelo (leis constitutivas, simplificações).
• Mecanismos de Propagação: Incertezas originadas na interface solo-estrutura (ex.: variações na resistência térmica de contato) propagam-se através de processos THM acoplados, afetando a eficiência da troca de calor, redistribuição de tensões e recalque a longo prazo. Estes efeitos locais agregam-se para influenciar a interferência térmica de escala de distrito e os resultados de mitigação de ICSU.
• Papel da IA e Gêmeos Digitais: Tecnologias emergentes mostram potencial significativo para atualização de modelos em tempo real e redução de incertezas. As PINNs são destacadas pela sua capacidade de incorporar leis físicas em redes neurais, reduzindo os requisitos de dados enquanto garantem a consistência física. As BNNs e os gêmeos digitais são identificados como ferramentas chave para a gestão de infraestrutura adaptativa e previsão probabilística.
• Mitigação de ICSU: Confirma-se que as GEs são ativos de dupla função, capazes de extrair calor antropogênico para reduzir a intensidade da ICSU (potencialmente em 0,5–1,0 °C por 100 GEs em contextos piloto) enquanto fornecem energia renovável para redes de distrito. No entanto, sua eficácia é limitada pelas incertezas na evolução da pluma térmica e no balanço térmico de longo prazo.
• Limitações Atuais: A revisão constata que as práticas de projeto atuais frequentemente tratam as GEs de forma determinística, negligenciando a variabilidade espacial e o acoplamento não linear dos processos térmicos, hidráulicos e mecânicos. Isso leva a riscos de ratcheting térmico, degradação da interface e previsões de desempenho imprecisas.

Significância e Alegações
O artigo afirma que a propagação de incerteza multiescala é o desafio crítico ainda não resolvido na geotecnia de energia. Os autores alegam que preencher a lacuna entre a mecânica de interface em escala de laboratório e o desempenho geotérmico em escala de cidade é essencial para o desenvolvimento de infraestruturas urbanas confiáveis, adaptáveis e resilientes ao clima.

A significância deste trabalho reside na sua mudança de uma pesquisa compartimentada para uma perspectiva integrada. Ao propor o Framework de Propagação de Incerteza Multiescala e o Framework de Inteligência Geotérmica Urbana, o artigo fornece uma base conceitual para a transição de infraestruturas geotérmicas determinísticas para sistemas inteligentes e conscientes da incerteza. Os autores concluem que realizar o pleno potencial das geoestruturas de energia para cidades climaticamente neutras requer a convergência de modelagem baseada em física, métodos probabilísticos, sensoriamento em tempo real e aprendizado de máquina científico, necessitando de colaboração interdisciplinar entre engenheiros geotécnicos, cientistas de dados e planejadores urbanos.