Il congelamento artificiale del terreno (Artificial Ground Freezing, AGF) si basa su principi termodinamici e di trasferimento di calore. Un fluido refrigerante, tipicamente una soluzione di cloruro di calcio o glicole, circola all’interno di tubi metallici inseriti nel suolo, assorbendo calore e abbassando la temperatura del terreno al di sotto del punto di congelamento dell’acqua presente nei pori. Questo provoca la formazione di cristalli di ghiaccio che legano i granuli di sabbia, riducendo drasticamente la permeabilità e aumentando la coesione.
Il fenomeno è influenzato da un accoppiamento idro‑termico‑meccanico: il raffreddamento genera contrazioni termiche, mentre la pressione dell’acqua sotterranea può provocare flusso verso le zone più fredde, alterando il gradiente termico. La modellazione di questi processi richiede l’uso di equazioni di Darcy per il flusso di acqua, l’equazione di conduzione di Fourier per il calore e le leggi di elasticità per lo stress meccanico.
Per valutare i rischi, gli autori hanno costruito una rete bayesiana a più livelli. Il nodo radice rappresenta la probabilità complessiva di incidente, mentre i nodi figli includono variabili osservabili: temperatura del fluido, pressione dell’acqua, deformazione del terreno, integrità dei tubi. Le probabilità condizionali sono state stimate mediante dati storici e test in laboratorio, poi aggiornate in tempo reale con sensori di temperatura e pressione installati sul campo.
L’Analytic Hierarchy Process (AHP) è stato impiegato per assegnare pesi ai criteri di rischio. Gli esperti hanno valutato soggettivamente l’importanza di ciascuna fase (perforazione, congelamento, scavo, supporto, scongelamento) e, tramite confronti a coppie, è stata generata una matrice di giudizio. La coerenza della matrice è stata verificata con l’indice di coerenza (CI) e, se necessario, sono stati apportati aggiustamenti per ridurre l’incoerenza. I risultati hanno mostrato che la fase di scavo e supporto è la più critica, con un peso del 52,94%, seguita dalla fase di scongelamento‑iniezione di malta (31,48%).
L’integrazione di AHP e rete bayesiana consente una valutazione dinamica: ogni variazione dei parametri di monitoraggio (ad esempio un aumento improvviso della pressione dell’acqua) ricalcola le probabilità posteriori, evidenziando in tempo reale i punti di vulnerabilità. Questo approccio supporta decisioni operative, come l’interruzione temporanea del congelamento o l’incremento della pressione di iniezione di malta, riducendo la probabilità di rottura dei tubi o di perdita della cortina di ghiaccio. In sintesi, la combinazione di modellazione termomeccanica, AHP e Bayesian network fornisce un quadro completo per gestire la sicurezza in ambienti sotterranei complessi, dove le condizioni geologiche sono variabili e i margini di errore ridotti.
