Acaban de publicarnos un artículo en la revista científica Applied Sciences (indexada en el JCR, Q2), que trata sobre el análisis del ciclo de vida de puentes mediante redes bayesianas y matemática difusa. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación DIMALIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
En la actualidad, reducir el impacto de la industria de la construcción sobre el medio ambiente es fundamental para lograr un desarrollo sostenible. Son muchos los que utilizan programas informáticos para evaluar el impacto ambiental de los puentes. Sin embargo, debido a la complejidad y la diversidad de los factores medioambientales de la industria de la construcción, resulta difícil actualizarlos y determinarlos con rapidez, lo que provoca la pérdida de datos en las bases de datos. La mayoría de los datos perdidos se estiman mediante simulación de Monte Carlo, lo que reduce significativamente la fiabilidad y la precisión de los resultados de la investigación. Este trabajo utiliza la teoría matemática difusa avanzada bayesiana para resolverlo. En la investigación, se establece una evaluación de la teoría matemática difusa bayesiana y un modelo de discriminación prioritaria de sensibilidad de varios niveles, y se definen los pesos y los grados de pertenencia de los factores de influencia para lograr una cobertura completa de los mismos. Con el apoyo de la modelización teórica, se evalúan exhaustivamente todos los factores que inciden en las distintas etapas del ciclo de vida de la estructura del puente. Los resultados muestran que la fabricación de materiales, el mantenimiento y el funcionamiento del puente siguen produciendo contaminación ambiental; la fuente principal de las emisiones supera el 53 % del total. El factor de impacto efectivo alcanza el 3,01. Al final del artículo, se establece un modelo de sensibilidad de «big data». Optimizando con estas técnicas, las emisiones contaminantes del tráfico se redujeron en 330 toneladas. Se confirma la eficacia y la practicidad del modelo de evaluación integral de la metodología propuesta para abordar los factores inciertos en la evaluación del desarrollo sostenible en el caso de los puentes. Los resultados de la investigación contribuyen a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible en la industria de la construcción.
El artículo se ha publicado en abierto y se puede descargar en el siguiente enlace: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/11/4916
ABSTRACT:
At present, reducing the construction industry’s environmental impact is key to achieving sustainable development. Countries worldwide are using software systems to bridge the gap in environmental impact assessment. However, due to the complexity and discreteness of ecological factors in the construction industry, they are difficult to update and determine quickly, and data is missing in the database. Most of the lost data is optimized by Monte Carlo simulation, which significantly reduces the reliability and accuracy of the research results. This paper uses advanced Bayesian fuzzy mathematics to solve this problem. In the research, a Bayesian fuzzy mathematics evaluation and a multi-level sensitivity-priority discrimination model are established, and the weights and membership degrees of influencing factors are defined to achieve comprehensive coverage. With support from theoretical modeling, software analysis, and fuzzy mathematics, the five stages’ influencing factors in the bridge structure’s life cycle are comprehensively evaluated. The results show that the bridge’s materials manufacturing, maintenance, and operations still cause environmental pollution; the primary source of emissions exceeds 53% of the total. The practical impact factor reaches 3.01. A big data sensitivity model was established at the end of the article. Significant data innovation and optimization analysis reduced traffic pollution emissions by 330 tonnes. Modeling the comprehensive research model clearly confirms the effectiveness and practicality of the Bayesian network fuzzy number comprehensive evaluation model in addressing uncertainty in evaluating the sustainable development of the construction industry. The research results have made important contributions to realizing the sustainable development goals of the construction industry.
Keywords:
Construction industry; environmental; impact factor; analysis; contribution
Reference:
ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2021). Life cycle assessment of bridges using Bayesian Networks and Fuzzy Mathematics. Applied Sciences, 11(11):4916. DOI:10.3390/app11114916