Categoría: construcción

Tendencias futuras y retos de la inteligencia artificial en la ingeniería civil

La ingeniería civil se encuentra inmersa en un profundo proceso de transformación, impulsada por los avances en inteligencia artificial (IA) y en tecnologías digitales emergentes. Estas innovaciones están redefiniendo los procesos de diseño y la gestión y operación de las infraestructuras, lo que permite la implementación de soluciones más eficientes, sostenibles y seguras. En este contexto, resulta imperativo explorar las principales tendencias que delinearán el futuro del sector en los próximos años, así como los desafíos que deberán superarse para lograr una adopción exitosa y generalizada.

Este artículo examina el impacto transformador de la IA y de las tecnologías digitales en la ingeniería civil. Se destacan tendencias futuras clave como la creación de infraestructuras inteligentes con monitorización en tiempo real, el diseño generativo y la planificación asistida por inteligencia artificial. También se abordan el uso de la IA para la construcción sostenible, la proliferación de máquinas autónomas y de robótica, y la mejora de la colaboración entre humanos y máquinas mediante la inteligencia aumentada. El documento también detalla los principales desafíos para la adopción exitosa de la IA, como la calidad de los datos, la integración con sistemas existentes, las consideraciones éticas y la escasez de talento. Por último, se destaca la importancia de abordar estos desafíos para lograr una transformación integral y sostenible del sector.

Tendencias futuras

La primera gran línea de evolución es la de las infraestructuras inteligentes, donde la IA, combinada con el Internet de las Cosas (IoT), permitirá monitorizar en tiempo real el estado de puentes, túneles y redes de transporte, y adaptar automáticamente parámetros como la iluminación, el drenaje o la ventilación según la demanda.

El diseño generativo y la planificación asistida por IA tienen el potencial de transformar de manera significativa las etapas iniciales del proceso de diseño. Mediante algoritmos capaces de explorar un amplio espectro de alternativas, se optimizarán los criterios de costo, consumo de material y rendimiento estructural, reduciendo la subjetividad y acelerando la toma de decisiones.

En el ámbito de la construcción sostenible, la IA aportará análisis avanzados del consumo energético y de la huella de carbono, facilitando la selección de materiales y métodos constructivos de menor impacto ambiental, así como el dimensionado óptimo de sistemas de climatización y redes de servicios.

El despliegue de las máquinas autónomas y la robótica de obra continuará su curso: excavadoras, camiones y drones operarán con escasa supervisión humana, ejecutando movimientos precisos y recolectando datos topográficos que retroalimentan modelos predictivos de rendimiento y seguridad.

La colaboración entre humanos y máquinas se potenciará mediante la inteligencia aumentada, lo que permitirá a los profesionales liberarse de tareas repetitivas para enfocarse en la supervisión e interpretación de los resultados generados por sistemas de IA, combinando intuición y rigor analítico.

Las analíticas predictivas alcanzarán nuevas cotas de sofisticación, ofreciendo a los gestores de proyecto visibilidad temprana sobre desviaciones en costes, plazos y riesgos, y sugiriendo medidas preventivas basadas en patrones históricos.

La tecnología blockchain se explorará como garante de la trazabilidad, la transparencia y la inmutabilidad de los registros de obra, contratos y certificaciones, mitigando fraudes y disputas al proteger la integridad de los datos.

El edge computing permitirá procesar la información localmente en la obra —por ejemplo, en drones o en nodos IoT—, reduciendo la latencia y garantizando una respuesta inmediata en aplicaciones críticas, como la detección de fallos estructurales.

Los gemelos digitales, réplicas virtuales permanentemente actualizadas de activos reales, se consolidarán para simular escenarios de mantenimiento, rehabilitación y operación, optimizando los ciclos de vida y los costes asociados.

Por último, la personalización de soluciones de IA permitirá adaptar herramientas y modelos a las necesidades específicas de cada proyecto, lo que facilitará una adopción más ágil y homogénea.

Retos asociados

No obstante, la plena materialización de estas tendencias se enfrenta a múltiples desafíos. En primer lugar, es preciso señalar que la calidad y la disponibilidad de los datos siguen siendo insuficientes. Los proyectos de gran envergadura generan información dispersa y heterogénea, lo que dificulta el entrenamiento fiable de los modelos.

La integración con sistemas existentes, tales como software de gestión, bases de datos heredadas o flujos de trabajo manuales, puede ocasionar interrupciones en la operativa y en los cronogramas establecidos. Por lo tanto, resulta necesario implementar estrategias de migración y de adaptación progresiva.

Las consideraciones éticas y el sesgo algorítmico obligan a implementar mecanismos de transparencia y gobernanza que garanticen la rendición de cuentas y la equidad en las decisiones críticas.

La escasez de talento experto en IA y en construcción limita la creación, el despliegue y el mantenimiento de estas soluciones, lo que apunta a la necesidad de planes de formación duales en ingeniería y ciencia de datos.

La ausencia de marcos regulatorios y legales claros genera incertidumbre respecto de las responsabilidades, las licencias y el cumplimiento normativo en caso de fallos o litigios.

El coste inicial de adquisición e implementación de tecnologías de IA puede resultar prohibitivo para las pequeñas y medianas empresas (PYMES) y para proyectos con márgenes ajustados. Por ello, es importante demostrar el retorno de la inversión a medio y largo plazo.

La privacidad y la seguridad de los datos, cada vez más extensos y sensibles, requieren arquitecturas robustas que eviten fugas de datos y ciberataques, especialmente cuando se integran sensores IoT y servicios en la nube.

Los problemas de interoperabilidad entre plataformas, estándares y formatos de datos comprometen la colaboración multidisciplinar y el intercambio fluido de información.

La adaptación al ritmo vertiginoso de la evolución tecnológica exige un aprendizaje continuo y revisiones frecuentes de las infraestructuras de TI para no quedarse obsoletos.

Finalmente, la resistencia al cambio por parte de profesionales y directivos puede frenar la adopción, lo que subraya la importancia de campañas de sensibilización y casos de éxito tangibles.

Conclusión

El futuro de la IA en ingeniería civil se perfila como un escenario de grandes oportunidades para la creación de infraestructuras más inteligentes, eficientes y sostenibles. No obstante, es imperativo abordar con éxito los desafíos técnicos, éticos y organizativos para evitar que la implementación de estas tecnologías se limite a proyectos aislados y, en cambio, promueva una transformación integral y sostenible del sector.

Glosario de términos clave

  • Inteligencia artificial (IA): Sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana para realizar tareas, aprendiendo de la información que procesan.
  • Internet de las cosas (IoT): Red de objetos físicos (“cosas”) integrados con sensores, software y otras tecnologías que les permiten recopilar e intercambiar datos.
  • Infraestructuras inteligentes: Estructuras físicas (puentes, túneles, redes) equipadas con tecnología para monitorear y adaptar su funcionamiento en tiempo real.
  • Diseño generativo: Proceso de diseño que utiliza algoritmos para explorar múltiples soluciones basadas en un conjunto de parámetros y restricciones definidos.
  • Construcción sostenible: Prácticas de construcción que minimizan el impacto ambiental, optimizan el uso de los recursos y consideran el ciclo de vida completo de las estructuras.
  • Máquinas autónomas: Equipos o vehículos capaces de operar sin supervisión humana directa, utilizando sensores y software para tomar decisiones.
  • Robótica de obra: Uso de robots para ejecutar tareas en el sitio de construcción, a menudo repetitivas o peligrosas para los humanos.
  • Inteligencia aumentada: Enfoque que combina las capacidades de la inteligencia artificial con la inteligencia humana para mejorar el rendimiento y la toma de decisiones.
  • Analíticas predictivas: Empleo de datos históricos, algoritmos y técnicas de aprendizaje automático para identificar la probabilidad de resultados futuros.
  • Blockchain: Tecnología de registro distribuido que permite transacciones transparentes, seguras e inmutables.
  • Edge Computing: Procesamiento de datos cerca de donde se generan (en el “borde” de la red) en lugar de enviarlos a un centro de datos central.
  • Gemelos digitales: Réplicas virtuales de activos físicos, procesos o sistemas que se actualizan en tiempo real y pueden usarse para simulación y análisis.
  • Sesgo algorítmico: Error sistemático en un algoritmo que produce resultados injustamente discriminatorios o sesgados.
  • Interoperabilidad: Capacidad de diferentes sistemas, plataformas o software para trabajar juntos e intercambiar datos sin problemas.
  • Resistencia al cambio: Falta de disposición de las personas u organizaciones para adoptar nuevas tecnologías, procesos o formas de trabajar.

Referencias:

DONAIRE, S.; BARRAZA, R.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; MARTÍNEZ-SEGURA, M.A.; ÁLVAREZ, L.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2026). Augmented Reality in Engineering Education: Strategic Design and Evidence-Based Results. Plos One, 21(2), e0341815. DOI:10.1371/journal.pone.0341815

GARCÍA, J.; VILLAVICENCIO, G.; ALTIMIRAS, F.; CRAWFORD, B.; SOTO, R.; MINTATOGAWA, V.; FRANCO, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142:104532. DOI:10.1016/j.autcon.2022.104532

FERNÁNDEZ-MORA, V.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Integration of the structural project into the BIM paradigm: a literature review. Journal of Building Engineering, 53:104318. DOI:10.1016/j.jobe.2022.104318.

YEPES, V.; KRIPKA, M.; YEPES-BELLVER, L.; GARCÍA, J. (2023). La inteligencia artificial en la ingeniería civil: oportunidades y desafíos. IC Ingeniería Civil, 642:20-23.

¿Se puede predecir el futuro? Claves de la estimación de costes en proyectos de ingeniería

En el ámbito de la ingeniería civil, planificar correctamente no solo es deseable, sino que es imprescindible para garantizar la eficiencia y la calidad en el desarrollo de proyectos. En todas las etapas de un proyecto, ya sea la construcción de una carretera, un puente o una infraestructura hidráulica, la estimación de costes es un componente esencial. La estimación precisa del costo de una obra es fundamental para tomar decisiones informadas, optimizar recursos y reducir riesgos. Para proceder con la estimación de costes, es preciso definir con precisión el concepto. Para ello, es necesario establecer los fundamentos técnicos y metodológicos que rigen dicha práctica.

El físico danés Niels Bohr, galardonado con el Premio Nobel en 1922, expresó en una ocasión: «Predecir es sumamente complejo, especialmente en lo que respecta al futuro». Esta expresión, originariamente empleada en el ámbito de la física, resulta aplicable en el ámbito de la estimación de costes, dada su compatibilidad tanto con su dimensión técnica como con la naturaleza incierta inherente a todo proceso de planificación.

La estimación de costes puede definirse como el proceso mediante el cual se recopilan y analizan datos históricos, y se aplican modelos cuantitativos, técnicas, herramientas y bases de datos con el objetivo de prever el coste futuro de un producto, proyecto, programa o tarea. En esencia, se trata de una práctica que integra elementos del arte y la ciencia, con el objetivo de estimar el valor, alcance o características probables de un elemento, en función de la información disponible en un momento determinado.

Uno de los pilares fundamentales de esta disciplina son los datos históricos. Como ocurre en cualquier otra actividad científica, la estimación de costes se apoya en evidencia contrastada. Dado que no es posible disponer de datos futuros, es imperativo recurrir a la información relevante del pasado. La búsqueda y el tratamiento de datos históricos son una labor esencial del profesional de la estimación. La recopilación, organización, normalización y gestión adecuadas de los datos históricos resultan valiosas para sentar una base sólida para el análisis posterior.

En lo que respecta a la estimación de costes, esta se fundamenta en el empleo de modelos cuantitativos, los cuales deben caracterizarse por su transparencia, racionalidad y capacidad de ser revisados por terceros. Este componente científico ha sido determinante para que la asignatura de estimación de costes se integre de manera habitual en los departamentos universitarios de ingeniería de sistemas, de investigación operativa o de administración de empresas, lo que refleja su naturaleza técnica y rigurosa.

Un aspecto central de esta profesión es la capacidad de predecir. Frecuentemente, se escucha la afirmación de que «no se puede predecir el futuro», pero esta idea es engañosa. Si alguien afirma que «mañana va a llover», podrá estar en lo cierto o equivocado, pero, en cualquier caso, estará realizando una predicción. De hecho, muchas de nuestras decisiones cotidianas —como la elección de un paraguas o la planificación de una inversión— se fundamentan precisamente en el intento de anticipar el futuro. Predecir, también conocido como pronosticar, es una actividad legítima y valiosa, especialmente en campos como la ingeniería civil, donde los proyectos suelen implicar plazos prolongados, recursos significativos y un alto grado de incertidumbre.

Algunas voces críticas señalan que el uso de datos históricos para estimar costes futuros podría implicar la repetición de errores del pasado en la toma de decisiones. Según esta lógica, estaríamos asumiendo que los gestores actuales cometerán los mismos fallos que sus predecesores, lo cual, según afirman, carece de sentido. Sin embargo, esta objeción se fundamenta en un error de base. Por un lado, los errores del pasado no suelen deberse a la incompetencia de quienes lideraban los proyectos, sino a factores externos que escapaban a su control. Por otro lado, quienes gestionan proyectos en la actualidad se enfrentarán a un contexto diferente, con nuevos retos y condicionantes que también podrían obligarles a desviarse de sus planes iniciales. Como respuesta más irónica (pero igualmente válida), podría decirse que «no cometerás los mismos errores que tus antecesores: cometerás los tuyos».

Por último, es fundamental tener presente que toda estimación se realiza con base en la información disponible en ese momento. Si bien nos gustaría contar con datos precisos sobre las condiciones futuras en las que se ejecutará un proyecto, la realidad es que solo podemos trabajar con lo que sabemos hoy e intentar prever las circunstancias del mañana. Es comprensible que no sea posible anticipar todos los cambios que puedan producirse, especialmente en proyectos a largo plazo. A modo ilustrativo, si se está calculando el coste para producir 200 m³ de hormigón en una planta propia para una obra, pero más adelante el cliente quiere un modificado de obra que nos obliga a producir 2000 m³, es evidente que nuestra estimación inicial no será válida para ese nuevo escenario. Sin embargo, en su momento, la estimación se ajustó a los supuestos establecidos. Por ello, el profesional encargado de estimar costes debe contemplar posibles contingencias y estar preparado para ajustar sus cálculos a medida que evolucionen los planes o cambien las condiciones del entorno.

En definitiva, la estimación de costes constituye una disciplina de gran importancia en el ámbito de la ingeniería civil y de otras ramas técnicas, pues facilita la toma de decisiones fundamentadas en entornos de incertidumbre. Para su correcta aplicación, se requiere una combinación de análisis histórico, rigor matemático y juicio profesional. Se trata de una herramienta fundamental para el éxito de cualquier proyecto de gran envergadura.

Glosario de términos clave

  • Estimación de costes: Proceso de prever el coste futuro de un producto, proyecto, programa o tarea mediante la recopilación y análisis de datos históricos y la aplicación de modelos cuantitativos, técnicas, herramientas y bases de datos.
  • Datos históricos: Información relevante del pasado utilizada como evidencia para fundamentar la estimación de costes, dada la imposibilidad de disponer de datos futuros.
  • Modelos cuantitativos: Herramientas matemáticas y estadísticas empleadas en la estimación de costes, caracterizadas por ser transparentes, racionales y revisables.
  • Predecir/Pronosticar: La actividad de anticipar o prever eventos o valores futuros, crucial en campos como la ingeniería civil para la planificación.
  • Incertidumbre: La falta de certeza sobre las condiciones futuras en las que se ejecutará un proyecto, un factor inherente a la planificación a largo plazo.
  • Contingencias: Posibles eventos o cambios futuros que podrían afectar la estimación inicial de costes y que deben ser contemplados por el profesional.
  • Rigor matemático: La precisión y exactitud en la aplicación de principios y cálculos matemáticos en la estimación de costes.
  • Juicio profesional: La aplicación de la experiencia, el conocimiento y la intuición del experto en el proceso de estimación, complementando el análisis de datos y modelos.
  • Ingeniería civil: Disciplina de ingeniería que se ocupa del diseño, construcción y mantenimiento de infraestructuras físicas y naturales, como carreteras, puentes y sistemas hidráulicos.
  • Optimizar recursos: Utilizar los recursos disponibles de la manera más eficiente posible para lograr los objetivos del proyecto, facilitado por una estimación precisa de costes.
Referencias:

Curso:

Curso de gestión de costes y producción de la maquinaria empleada en la construcción.

Evolución histórica de la inteligencia artificial en la ingeniería civil: de los sistemas expertos a las infraestructuras inteligentes

La inteligencia artificial (IA) se ha ido integrando en la ingeniería civil y la construcción a lo largo de siete décadas, transformando los procesos de diseño, análisis, gestión y ejecución. El siguiente recorrido histórico muestra los avances más relevantes, que han pasado de meras exploraciones teóricas a aplicaciones prácticas que mejoran la eficiencia, la precisión y la toma de decisiones en proyectos de infraestructura.

El artículo examina la evolución histórica de la IA en la ingeniería civil, desde sus fundamentos teóricos en las décadas de los 50 y 60 hasta la actualidad. A continuación, aborda su popularización en la programación y el diseño a través de los sistemas expertos en las décadas de los 70 y 80. En las décadas siguientes, se integró en el análisis estructural y el diseño, y surgió el auge del aprendizaje automático y el análisis de datos para la gestión de proyectos. Más recientemente, la IA se ha combinado con la robótica y otras tecnologías avanzadas para aplicaciones en obra y monitorización. Finalmente, se vislumbra la creación de infraestructuras inteligentes mediante la convergencia de la IA y el Internet de las Cosas.

1. 1950 s–1960 s: Fundación de la IA
En la década de 1950, la IA surgió como disciplina académica, centrada en el desarrollo de máquinas capaces de simular funciones cognitivas humanas. Los primeros trabajos se orientaron hacia el razonamiento simbólico, los sistemas basados en reglas y los algoritmos de resolución de problemas. Estas investigaciones sentaron las bases teóricas necesarias para posteriores aplicaciones en ingeniería civil, aunque en aquel momento todavía no existían implementaciones específicas en el sector de la construcción.

2. 1970 s–1980 s: Sistemas expertos y sistemas basados en conocimiento
Entre los años 1970 y 1980 se popularizaron los sistemas expertos, que imitaban la forma en que los especialistas en dominios concretos tomaban decisiones. En ingeniería civil, estos sistemas se aplicaron a tareas como la programación de proyectos (scheduling), la optimización de diseños y la evaluación de riesgos, emulando el saber de ingenieros veteranos. Paralelamente, los sistemas basados en el conocimiento centralizaban esta información en bases de datos y ofrecían asistencia automatizada para la toma de decisiones en obra y en oficina técnica.

3. 1990 s–2000 s: Integración en análisis estructural y diseño
Durante los años 90 y principios de los 2000, la IA comenzó a tener un impacto directo en el análisis estructural y la optimización del diseño. Se emplearon redes neuronales y lógica difusa para modelar comportamientos complejos de materiales y estructuras. Al mismo tiempo, surgieron los primeros sistemas de monitorización de la salud estructural que, mediante algoritmos de IA, permitían evaluar el estado de puentes y edificios en tiempo real. En gestión de obra, las primeras herramientas asistidas por IA empezaron a abordar la programación, la estimación de costes y el análisis de riesgos.

4. 2000 s–2010 s: Aprendizaje automático y analítica de datos
La explosión del machine learning y el big data en estos años transformó la previsión de plazos, recursos y costes. Las técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado se integraron en plataformas de gestión de proyectos, mientras que la Modelización de la Información de Edificación (BIM) incorporó algoritmos de inteligencia artificial para mejorar la colaboración multidisciplinar, la detección de conflictos (clash detection) y la toma de decisiones basada en datos.

5. 2010 s–presente: Aplicaciones avanzadas y robótica
A partir de 2010, se intensificó la convergencia entre la inteligencia artificial y la robótica en obra. Aparecieron vehículos autónomos para tareas de excavación, drones integrados con visión por ordenador para inspeccionar los progresos y brazos robóticos en plantas de prefabricados. Asimismo, se generalizó el uso de la realidad virtual y aumentada para visualizar diseños y realizar simulaciones en tiempo real, lo que permite realizar ajustes adaptativos durante la ejecución de los proyectos.

6. Perspectivas futuras: IA e infraestructuras inteligentes
El documento señala la próxima convergencia de la IA con el Internet de las Cosas (IoT) para el desarrollo de infraestructuras inteligentes que puedan monitorizarse de forma continua y realizar mantenimiento predictivo. También se espera la aparición de materiales inteligentes y técnicas de diseño generativo que optimicen la sostenibilidad y la resiliencia de las construcciones, cerrando el ciclo de operación, mantenimiento y rehabilitación de infraestructuras.

Conclusión
Este artículo repasa la trayectoria que va desde los inicios teóricos de la IA hasta sus aplicaciones robóticas y de análisis en tiempo real actuales. Cada etapa ha aportado nuevas herramientas al ingeniero civil: desde los sistemas expertos de los años setenta hasta las infraestructuras inteligentes del mañana, la IA continuará redefiniendo la práctica de la ingeniería civil, haciéndola más eficiente, segura y sostenible.

Glosario de términos clave

  • Inteligencia Artificial (IA): Disciplina académica centrada en el desarrollo de máquinas capaces de simular funciones cognitivas humanas.
  • Sistemas Expertos: Programas informáticos que imitan la forma en que los especialistas en dominios concretos toman decisiones, utilizando conocimiento y reglas.
  • Sistemas Basados en Conocimiento: Sistemas que centralizan información en bases de datos para ofrecer asistencia automatizada en la toma de decisiones.
  • Razonamiento Simbólico: Enfoque inicial de la IA que se basa en la manipulación de símbolos para representar conocimiento y realizar inferencias.
  • Algoritmos de Resolución de Problemas: Procedimientos sistemáticos o heurísticos utilizados por la IA para encontrar soluciones a problemas definidos.
  • Redes Neuronales: Modelos computacionales inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano, utilizados para reconocer patrones y aprender de datos.
  • Lógica Difusa: Enfoque que permite el razonamiento con información imprecisa o incierta, utilizando grados de verdad en lugar de valores booleanos (verdadero/falso).
  • Monitorización de la Salud Estructural: Evaluación continua del estado de estructuras como puentes y edificios para detectar deterioros o fallos.
  • Machine Learning (Aprendizaje Automático): Subcampo de la IA que permite a los sistemas aprender de datos sin ser programados explícitamente, utilizando algoritmos para identificar patrones y hacer predicciones.
  • Big Data: Conjuntos de datos extremadamente grandes y complejos que requieren herramientas y técnicas avanzadas para su análisis.
  • Aprendizaje Supervisado: Tipo de machine learning donde el algoritmo aprende de datos de entrenamiento etiquetados (con resultados conocidos).
  • Aprendizaje No Supervisado: Tipo de machine learning donde el algoritmo busca patrones y estructuras en datos no etiquetados.
  • Modelización de la Información de Edificación (BIM): Proceso inteligente basado en modelos 3D que proporciona información sobre un proyecto de construcción a lo largo de su ciclo de vida.
  • Detección de Conflictos (Clash Detection): Proceso en BIM que identifica colisiones o interferencias entre diferentes elementos o sistemas de un diseño.
  • Robótica: Campo que combina la ingeniería y la ciencia para diseñar, construir, operar y aplicar robots.
  • Visión por Ordenador: Campo de la IA que permite a los ordenadores “ver” e interpretar imágenes y videos.
  • Realidad Virtual: Tecnología que crea un entorno simulado por ordenador con el que el usuario puede interactuar.
  • Realidad Aumentada: Tecnología que superpone información digital (imágenes, sonidos, datos) sobre el mundo real.
  • Internet de las Cosas (IoT): Red de objetos físicos (“cosas”) integrados con sensores, software y otras tecnologías para recopilar e intercambiar datos a través de internet.
  • Infraestructuras Inteligentes: Infraestructuras equipadas con sensores y sistemas de comunicación que utilizan IA e IoT para monitorizarse, gestionarse y optimizarse de forma autónoma.
  • Mantenimiento Predictivo: Estrategia de mantenimiento que utiliza datos y algoritmos para predecir cuándo es probable que falle un equipo o componente, permitiendo realizar acciones de mantenimiento antes de que ocurra la falla.
  • Diseño Generativo: Proceso de diseño donde los algoritmos de IA exploran un vasto espacio de posibles soluciones basándose en un conjunto de parámetros y objetivos definidos.

Referencias:

DONAIRE-MARDONES, S.; BARRAZA ALONSO, R.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V.; MARTÍNEZ-SEGURA, M.A. (2024). Innovación educativa con realidad aumentada: perspectivas en la educación superior en ingeniería. En libro de actas: X Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red. Valencia, 11 – 12 de julio de 2024. DOI: https://doi.org/10.4995/INRED2024.2024.18365

GARCÍA, J.; VILLAVICENCIO, G.; ALTIMIRAS, F.; CRAWFORD, B.; SOTO, R.; MINTATOGAWA, V.; FRANCO, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; YEPES, V. (2022). Machine learning techniques applied to construction: A hybrid bibliometric analysis of advances and future directions. Automation in Construction, 142:104532. DOI:10.1016/j.autcon.2022.104532

FERNÁNDEZ-MORA, V.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Integration of the structural project into the BIM paradigm: a literature review. Journal of Building Engineering, 53:104318. DOI:10.1016/j.jobe.2022.104318.

YEPES, V.; KRIPKA, M.; YEPES-BELLVER, L.; GARCÍA, J. (2023). La inteligencia artificial en la ingeniería civil: oportunidades y desafíos. IC Ingeniería Civil, 642:20-23.

La experiencia profesional en la ingeniería y la arquitectura. La necesidad de un cambio en la valoración del profesorado universitario

En España, las Escuelas de Ingeniería y Arquitectura ofrecen títulos universitarios habilitantes para ejercer profesiones reguladas en sectores fundamentales como la arquitectura, la medicina y la ingeniería. Este modelo formativo no solo tiene como objetivo proporcionar una sólida base teórica, sino también formar profesionales competentes para afrontar los retos del mundo laboral. Las Escuelas de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos ejemplifican la estrecha vinculación entre la docencia y la práctica profesional, siendo históricamente referentes gracias a sus catedráticos, quienes han combinado la labor académica con la ejecución de importantes proyectos de infraestructura.

Historia y vínculo con la práctica profesional

Desde sus inicios —como la Escuela de Ingenieros de Caminos de Madrid, fundada en 1802— estas instituciones han contado con profesores de reconocido prestigio internacional que han liderado y gestionado obras de gran envergadura (puentes, presas y puertos, entre otras). La experiencia directa acumulada en el campo aporta un valor añadido incalculable, ya que permite a los egresados no solo dominar la teoría, sino también comprender y aplicar soluciones reales a los desafíos técnicos y constructivos. La integración de la práctica profesional en la enseñanza resalta la inseparabilidad entre ciencia y técnica, base imprescindible para la formación completa del ingeniero.

Limitaciones del modelo universitario actual

El sistema universitario vigente ha privilegiado el desarrollo de la carrera investigadora y académica, orientando a estudiantes brillantes hacia el doctorado, contratos predoctorales, estancias de investigación y la promoción en el escalafón universitario. Si bien este enfoque es fundamental para el avance científico, en el ámbito de la ingeniería ha llevado a descuidar la incorporación de conocimientos derivados de la experiencia práctica de alto nivel. En las últimas décadas, se ha reducido drásticamente la presencia de profesores con una sólida trayectoria profesional en la dirección de grandes obras, lo que genera una desconexión entre el conocimiento teórico y las habilidades prácticas necesarias en el ejercicio profesional.

La figura del profesor asociado

Se ha sugerido que la figura del profesor asociado podría compensar la carencia de profesionales con experiencia práctica en el claustro universitario. No obstante, este modelo presenta áreas de mejora, ya que dichos profesionales, aunque compaginan la actividad práctica con la docencia, tienen contratos que impiden desarrollar, a largo plazo, una carrera académica estable y sólida. Esta situación limita su participación en procesos de investigación y en la toma de decisiones estratégicas a largo plazo, mermando la transferencia directa de conocimientos prácticos a las nuevas generaciones.

La necesidad de integrar la experiencia profesional en la academia

La ausencia de expertos con amplia experiencia en grandes proyectos de ingeniería repercute directamente en la formación de los estudiantes, quienes terminan sus estudios con un conocimiento teórico destacado, pero con habilidades y experiencia práctica mejorables para su incorporación en el mercado laboral. Esta limitación dificulta la transición profesional, pues las empresas y organismos demandan ingenieros capaces de aplicar sus conocimientos en la ejecución y gestión de obras complejas. Ante esta situación, resulta imperativo revisar los criterios de evaluación del profesorado universitario, de manera que la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA) reconozca y valore especialmente la experiencia profesional de calidad al evaluar a este tipo de docentes.

Propuesta para la integración de profesionales en el ámbito universitario

Para solventar la brecha entre la formación teórica y la práctica profesional, se plantea la necesidad de crear nuevas vías de incorporación de profesionales con amplia experiencia en el ejercicio de la ingeniería al ámbito académico. Estas nuevas estructuras permitirían a dichos profesionales desarrollar una carrera académica paralela, estable y digna, sin renunciar a su actividad práctica. Resulta fundamental que esta reforma venga acompañada de una modificación en los criterios de evaluación de las instituciones, integrando los méritos derivados de la experiencia profesional junto a la excelencia investigadora. Modelos internacionales —como los desarrollados en Alemania, Canadá y Suiza— demuestran que es factible conciliar la actividad profesional y académica de manera efectiva, facilitando una mayor transferencia de conocimientos prácticos a los estudiantes y mejorando la conexión entre la formación y las necesidades del mercado laboral.

Conclusión y propuesta de acción

España no puede seguir anclada en un modelo educativo que excluya a aquellos profesionales que cuentan con la experiencia práctica necesaria para enriquecer la formación de los ingenieros. Es urgente la realización de una reforma que integre la experiencia profesional en la valoración del profesorado universitario, garantizando así una educación completa que responda a las exigencias del siglo XXI. En este sentido, se debería revisar en profundidad los criterios de evaluación del profesorado en la docencia de las profesiones reguladas y alcanzar un acuerdo que permita la incorporación efectiva de profesionales con trayectoria en la docencia y la investigación.

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Jules Arthur Vierendeel: trayectoria, contribuciones y legado en la ingeniería estructural

Jules Arthur Vierendeel (1852-1940). https://www.flickr.com/

Jules Arthur Vierendeel (Lovaina, Bélgica, 10 de abril de 1852 – Uccle, Bélgica, 8 de noviembre de 1940) fue un ingeniero civil belga cuya innovación en el diseño estructural, la viga reticulada sin diagonales que lleva su nombre, marcó un punto de inflexión en la teoría de estructuras. Su trayectoria combina una sólida formación académica, una destacada carrera profesional y una profunda influencia en el desarrollo de métodos analíticos avanzados.

Nacido con el apellido Meunier, lo cambió por el de Vierendeel tras el segundo matrimonio de su madre con Pierre Vierendeel. Pasó su infancia y juventud en Geraardsbergen y, en 1874, se licenció en ingeniería civil y de minas en la Universidad Católica de Lovaina. Inmediatamente después, inició su carrera como ingeniero en la empresa Nicaise et Delcuve, en La Louvière.

En 1876 alcanzó notoriedad al ganar el concurso para diseñar el Royal Circus de Bruselas, una de las estructuras metálicas más ambiciosas de la época en Bélgica. Su diseño, excepcionalmente liviano, provocó un amplio debate público, que puso de manifiesto su enfoque audaz en materia estructural.

En 1885 fue nombrado director del servicio técnico del Ministerio de Obras Públicas de Flandes Occidental, cargo que desempeñó hasta 1927. Ese mismo año comenzó a impartir clases en la Universidad Católica de Lovaina, donde fue profesor de Construcción, Resistencia de Materiales, Ingeniería Estructural e Historia de la Técnica. Su influencia académica perduró hasta su jubilación, momento en el que fue distinguido con el título de profesor emérito en 1935.

Entre sus contribuciones más significativas, destaca el desarrollo de la llamada viga Vierendeel, una viga reticulada sin diagonales concebida en 1895. Con motivo de la Exposición Universal de Bruselas de 1897, financió y construyó personalmente un puente experimental de 31,5 metros de luz, que sometió a cargas hasta su colapso con el objetivo de validar empíricamente sus cálculos estructurales. Este experimento no solo confirmó la viabilidad del diseño, sino que consolidó su aceptación tanto en Bélgica —donde fue ampliamente utilizado por los Ferrocarriles del Estado— como en el extranjero; el primer puente Vierendeel en Estados Unidos se construyó ya en el año 1900.

Puente Hafe vu Léck. https://es.wikipedia.org/wiki/Puente_Vierendeel

El primer puente definitivo que empleó su sistema fue el puente de Waterhoek, construido en 1902 sobre el río Escalda, en la localidad de Avelgem. Esta estructura alcanzó relevancia cultural al ser mencionada en la novela De teleurgang van den Waterhoek, de Stijn Streuvels.

La viga Vierendeel planteó importantes desafíos teóricos, especialmente en una época en la que predominaban los métodos analíticos aplicables a estructuras trianguladas. En 1912, la revista Der Eisenbau publicó un debate técnico sobre las ventajas y limitaciones del sistema, lo que estimuló el desarrollo de nuevos enfoques analíticos, como el método de desplazamientos. Su legado técnico sigue vigente en aplicaciones modernas como el puente Qian Lin Xi, en China (1989), o las vigas estructurales del edificio sede del Commerzbank, en Fráncfort (1996).

Vierendeel fue también un prolífico autor. Entre sus obras más relevantes se encuentran Cours de stabilité des constructions (1889), L’architecture du Fer et de l’Acier (1897), Théorie générale des poutres Vierendeel (1900), La construction architectureale en fonte, fer et acier (1901), Der Vierendeelträger im Brückenbau (1911), Einige Betrachtungen über das Wesen des Vierendeelträgers (1912) y Breves reseñas de historia de la técnica y Cálculo de estructuras metálicas. Su producción bibliográfica constituye una referencia esencial en la historia de la ingeniería estructural.

Arthur Vierendeel se retiró en 1927 y falleció trece años después, en 1940. Su legado permanece como testimonio del equilibrio entre audacia ingenieril, rigor analítico y visión académica.

Certificación de la sostenibilidad en la construcción

En el contexto económico español, el sector de la construcción está experimentando un período de notable actividad, influenciado por las fluctuaciones globales y, cada vez más, por factores estructurales relacionados con la sostenibilidad. Un factor clave en esta tendencia es el creciente interés por edificios que sigan los principios ESG (ambientales, sociales y de gobernanza), lo que está reconfigurando las prioridades tanto de la promoción inmobiliaria como de la inversión.

Esta tendencia hacia la sostenibilidad resulta de particular importancia, dada la significativa repercusión ambiental del sector. Se estima que los edificios representan cerca del 40 % del consumo energético y de las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que los convierte en un sector clave dentro de la estrategia europea de neutralidad climática a 2050. En España, este desafío cobra especial relevancia, dado que aproximadamente el 70 % del parque edificado presenta obsolescencia funcional o energética, lo que representa un importante margen para mejorar su desempeño ambiental.

El avance hacia un modelo constructivo más sostenible es impulsado, en parte, por ciertos actores institucionales que actúan como catalizadores para la adopción de prácticas responsables. AENOR ha desempeñado un papel clave en la promoción de la sostenibilidad en el sector de la edificación, desarrollando y aplicando sistemas de certificación específicos. Esta situación ha guiado la actividad constructiva hacia estándares más rigurosos, alineados con las expectativas sociales y ambientales actuales, fortaleciendo la confianza en el cumplimiento de las buenas prácticas y facilitando la transición del sector hacia un modelo comprometido con la protección del entorno y el bienestar colectivo.

En el contexto de las iniciativas de AENOR destinadas a fomentar la sostenibilidad en el ámbito de la construcción, se ofrece una gama de certificaciones para abordar diversas intervenciones en el sector de la edificación. Iniciativas como la Marca AENOR N Sostenible, Edificio Sostenible, Reforma Sostenible, Rehabilitación Sostenible o el Índice de Contribución a la Sostenibilidad de Constructoras, entre otras, son respuestas a enfoques diferenciados según el tipo y alcance del proyecto. Sin embargo, todas comparten un objetivo común: integrar principios de sostenibilidad en el ciclo de vida de los edificios y reconocer prácticas que contribuyan a una construcción más responsable desde el punto de vista ambiental, social y económico.

  • Entre las iniciativas más notables, destaca la Marca AENOR N Sostenible, que se erige como un referente pionero en España al incorporar de manera explícita el análisis de indicadores ESG (ambientales, sociales y de gobernanza) en sus procesos de certificación. Esta distinción amplía el alcance de la reconocida marca AENOR N, tradicionalmente asociada con la calidad del producto, al integrar parámetros que evalúan de manera integral el desempeño sostenible de las organizaciones. El modelo de evaluación en cuestión abarca aproximadamente veinte indicadores de sostenibilidad, los cuales, al ser ponderados, generan una calificación cuantitativa que permite diagnosticar el nivel de compromiso y establecer una hoja de ruta para la mejora continua. Esta certificación no solo es fundamental para la estrategia de sostenibilidad de los fabricantes, sino que también facilita el acceso a los fondos de financiación del programa Next Generation EU.
  • La certificación AENOR de Edificio Sostenible se enfoca en la utilización de materiales en el proceso de construcción, reconociendo a los fabricantes que han demostrado un compromiso con la evaluación integral de factores sociales, económicos y ambientales. En el ámbito social, se valoran las prácticas laborales relacionadas con el empleo, la salud y seguridad en el trabajo, la formación continua, los beneficios sociales, la igualdad de oportunidades, la libertad de asociación, la integración comunitaria, el buen gobierno y la protección de la privacidad del cliente. En el ámbito económico, se evalúa el desempeño de los fabricantes, los impactos directos e indirectos derivados de sus actividades y sus esfuerzos en innovación y desarrollo. En lo que respecta a la dimensión ambiental, se evalúan aspectos como el consumo de energía y agua, las emisiones y vertidos, el uso de sustancias peligrosas, la contaminación del suelo y las inversiones en iniciativas medioambientales. Esta certificación se encuentra en consonancia con los indicadores de sostenibilidad Level(s) de la Unión Europea, que abarcan áreas como la eficiencia energética, el ahorro de agua, la gestión de residuos, la huella de carbono y el bienestar de los usuarios. Esta compatibilidad con la taxonomía verde comunitaria garantiza que la certificación cumple con los más altos estándares internacionales, lo que fortalece su credibilidad ante los inversores internacionales. Este enfoque exhaustivo asegura que cada elemento de un proyecto de construcción sea examinado con los estándares más rigurosos de sostenibilidad, fomentando así una construcción responsable y respetuosa con el medio ambiente y la sociedad.
  • La certificación AENOR de Reforma Sostenible está destinada a obras de remodelación en unidades residenciales y comerciales en edificios existentes, con el objetivo de mejorar su sostenibilidad. Esta certificación abarca aspectos fundamentales como la optimización de la eficiencia energética, la reducción de la huella de carbono, la gestión de residuos y el consumo responsable de agua. Además, se promueve la creación de espacios saludables y confortables para los usuarios, garantizando el uso de materiales sostenibles, especialmente aquellos certificados con la Marca AENOR N Sostenible. En el contexto de la regeneración del parque de viviendas en España, donde más del 50 % de los edificios residenciales fueron construidos antes de 1980, se destaca la relevancia de implementar prácticas de reforma sostenibles. En este contexto, la Certificación Reforma Sostenible facilita el acceso a las ayudas establecidas en el Real Decreto 853/2021, destinado a la rehabilitación residencial. En consonancia con los objetivos del Plan Nacional Integrado de Energía y Clima, se promueve la transición hacia una edificación más eficiente y respetuosa con el medio ambiente.
  • La certificación AENOR de Rehabilitación Sostenible se enfoca en la rehabilitación integral de edificios, abarcando tanto la envolvente (fachadas y cubiertas) como intervenciones completas que incluyen las viviendas en su totalidad. Al igual que la certificación de Reforma Sostenible, se evalúan aspectos clave como la eficiencia energética, la huella de carbono, la gestión de residuos y el consumo de agua. No obstante, su alcance es mayor, ya que se aplica a proyectos de rehabilitación globales que transforman edificios antiguos en estructuras modernas, sostenibles y eficientes en términos energéticos. La rehabilitación sostenible es esencial para mejorar la calificación energética de los edificios en España, donde el 81% de los edificios residenciales tienen una calificación E, F o G según las emisiones AENOR. Esta certificación contribuye significativamente al objetivo nacional de rehabilitar 1,2 millones de viviendas entre 2021 y 2030, promoviendo la modernización de la edificación y el avance hacia un parque inmobiliario más eficiente y respetuoso con el medio ambiente.
  • Finalmente, AENOR ha desarrollado la certificación de Índice de Contribución a la Sostenibilidad de las Constructoras, basada en el Anejo 2 del Código Estructural. Esta certificación evalúa diversos indicadores ESG (ambientales, sociales y de gobernanza) de las empresas constructoras, considerando aspectos clave como la gestión y monitoreo de los residuos de las obras, las emisiones de carbono, el consumo de recursos, la gestión de riesgos laborales, la formación de los trabajadores y los sistemas de gestión ambiental, entre otros. Además, permite certificar obras específicas o estructuras, lo que facilita una evaluación detallada de cada proyecto dentro del marco de sostenibilidad.

Las certificaciones de AENOR no solo garantizan la calidad y sostenibilidad de los proyectos de construcción, sino que también fomentan la confianza entre los actores del sector. En la certificación de productos y procesos, se establece una relación de interdependencia entre promotoras, constructoras, asociaciones y consumidores, quienes son responsables de cumplir con los estrictos requisitos de calidad, seguridad y durabilidad establecidos en las normativas.

El compromiso de AENOR con la sostenibilidad se refleja en su capacidad para adaptarse a los cambios y necesidades del mercado. A través de estas certificaciones, AENOR contribuye a la descarbonización del sector de la construcción y promueve la creación de espacios más saludables y eficientes, consolidándose como un referente en la promoción de buenas prácticas sostenibles en el ámbito de la edificación.

Os dejo un vídeo explicativo.

Más información: https://revista.aenor.com/412/como-impulsar-la-sostenibilidad-integral-en-la-construccion.html

Ya son 6 meses desde el desastre de la DANA en Valencia

Hoy se cumplen seis meses desde aquel fatídico 29 de octubre de 2024, en el que una inundación catastrófica causó cientos de muertes y graves daños materiales en varias comunidades autónomas, pero especialmente, en la valenciana.

Ahora estamos en fase de reconstrucción. A este respecto, os paso algunas reflexiones que he realizado y también unos apuntes en prensa escrita sobre este tema. Espero que el mensaje vaya calando.

 

https://theconversation.com/la-ingenieria-ante-la-dana-la-reconstruccion-no-basta-si-se-repiten-los-errores-del-pasado-250852

https://www.elperiodico.com/es/sociedad/20250427/victor-yepes-catedratico-ingenieria-dana-critico-construccion-116784837

https://www.laprovincia.es/sociedad/2025/04/27/victor-yepes-catedratico-ingenieria-dana-116784827.html

https://www.farodevigo.es/sociedad/2025/04/27/victor-yepes-catedratico-ingenieria-dana-116784828.html

https://www.eldia.es/sociedad/2025/04/27/victor-yepes-catedratico-ingenieria-dana-116784831.html

https://www.diariodeibiza.es/sociedad/2025/04/27/victor-yepes-catedratico-ingenieria-dana-116784834.html

https://www.laopiniondemurcia.es/sociedad/2025/04/27/seis-meses-dana-reconstruccion-dimensiones-historicas-millar-infraestructuras-dana-116781571.html

https://www.levante-emv.com/comunitat-valenciana/2025/04/27/reconstruccion-dana-construimos-igual-volvera-ocurrir-catastrofe-repensar-planificacion-116721432.html

 

Evaluación de sistemas de cerramiento en naves industriales de acero: impacto ambiental y estrategias de final de vida.

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Buildings, de la editorial Elsevier, indexada en el JCR. El trabajo se realiza un exhaustivo análisis comparativo, basado en la metodología de Análisis de Ciclo de Vida (LCA) «de la cuna a la tumba», de tres soluciones de cerramiento para naves industriales de acero (chapas de acero, combinación de acero y ladrillo de arcilla y combinación de acero y bloque de hormigón) bajo dos escenarios de fin de vida (vertedero y reciclaje). Partiendo de una unidad funcional de 500 m² de envolvente lateral y utilizando el método ReCiPe 2016 Midpoint en 18 categorías de impacto, se desglosan detalladamente los inventarios de materiales, factores de reposición, procesos de extracción y fabricación, así como las repercusiones de distintas rutas de gestión de residuos. El estudio identifica los puntos críticos en las fases preoperativa, operativa y postoperativa, cuantifica las ventajas ambientales del reciclaje frente al vertido y evidencia que, pese a la preponderancia del acero, los indicadores de toxicidad humana y ecotoxicidad superan ampliamente la huella de carbono en importancia relativa. Por último, se discuten las limitaciones, se destacan las conclusiones clave y se proponen líneas de actuación futuras para enriquecer la sostenibilidad en el diseño y la gestión de las naves industriales.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València, y es fruto de la colaboración internacional con investigadores de la Universidad Tecnológica Federal de Paraná (Universidade Tecnológica Federal do Paraná, UTFPR), de Brasil.

En el sector de la construcción existe una fuerte demanda de sustituir las técnicas tradicionales por sistemas más sostenibles que cuantifiquen y reduzcan sus impactos ambientales más allá de las simples emisiones de CO₂ o la energía incorporada. Sin embargo, son escasos los estudios comparativos de LCA en naves industriales de acero que contrasten diversas opciones de cerramiento y analicen simultáneamente distintos escenarios de fin de vida. Este trabajo compara tres sistemas de cerramiento en naves de acero (SW: paneles de acero, SClaW: acero + ladrillo de arcilla y SConW: acero + bloque de hormigón) bajo dos rutas de fin de vida (vertedero frente a reciclaje), evaluando su desempeño en 18 categorías de impacto del método ReCiPe 2016 Midpoint. El objetivo es determinar qué combinaciones de materiales y gestión de residuos ofrecen el menor impacto ambiental global y, en consecuencia, orientar futuras decisiones de diseño y gestión.

Siguiendo la norma ISO 14040/44, se define el alcance como el ciclo completo de vida de las naves (extracción de materias primas, producción, construcción, uso y fin de vida). La unidad funcional elegida es 500 m² de cerramiento lateral equivalente a la envolvente de dos muros completos de la nave (superficie total: 600 m², 30 m × 20 m × 5 m). Se excluyó el tratamiento de los residuos generados en la obra y en el mantenimiento por falta de datos fiables y para garantizar la comparabilidad entre los tres diseños.

Las naves comparten estructura de perfiles de acero (ASTM A36 y A572 Gr. 50) y techo de chapa trapezoidal galvanizada de 0,5 mm de espesor y una pendiente del 5 %. Los cerramientos varían únicamente:

  • SW: chapa de acero (2500,78 kg).
  • SClaW: chapa (1190,85 kg) + ladrillo de arcilla (17 503,33 kg) + mortero (10 860,95 kg).
  • SConW: chapa (1190,85 kg) + bloque de hormigón (51 102,57 kg) + mortero (11 235,08 kg).

Para la etapa de uso, se asumió una vida útil de la nave de 50 años y de 40 años para el cerramiento (ABNT NBR 15575), por lo que se calculó un factor de reposición RF = 50/(40−1) = 0,25. Es decir, durante la explotación se sustituyó el 25 % de los materiales del cerramiento.

Se empleó SimaPro 9.6.0.1 con la base de datos Ecoinvent 3.10 y el método ReCiPe 2016 Midpoint (perspectiva jerárquica), con el que se caracterizaron 18 categorías: desde el «potencial de calentamiento global» o GWP hasta la toxicidad humana y la ecotoxicidad (terrestre, dulce y marina), pasando por la eutrofización, el agotamiento de recursos y el consumo de agua. El análisis abarca las fases preoperacional, operativa (incluido el RF) y postoperativa (vertederos inertes/sanitarios según la norma CONAMA 307/2002 frente a rutas de reciclaje).

Resultados: fases preoperativa y operativa

  • SW presenta los mayores impactos en seis categorías clave (eutrofización, ecotoxicidad y toxicidad humana), debido a la extracción y procesamiento intensivos del acero, con liberación de metales pesados y compuestos que elevan la eutrofización de las aguas continentales, la eutrofización marina, la ecotoxicidad terrestre, la ecotoxicidad de las aguas continentales, la eutrofización marina y la toxicidad carcinógena humana.
  • SClaW es el más perjudicial en otras seis categorías (escasez de recursos fósiles, escasez de recursos minerales, GWP, formación de partículas finas, radiación ionizante y toxicidad no carcinógena humana) debido al alto consumo de combustibles fósiles y materias primas en la cocción de ladrillos.
  • SConW lidera las 6 categorías restantes (ozonación, ozonización humana y terrestre, acidificación terrestre, consumo de agua, uso del suelo), atribuibles a la producción de cemento y hormigón (SO₂, NO_x, consumo de áridos y agua).

El impacto operativo equivale a un 25 % del preoperacional en todas las categorías, debido al RF uniforme, por lo que se suma directamente para el análisis conjunto.

Resultados: fase postoperativa

  • En el Escenario 1 (vertedero), SW arroja los mayores impactos en GWP, escasez de recursos fósiles, toxicidad y consumo de agua al verter acero (100 % reciclable) en un vertedero sanitario, lo que aumenta la demanda de material virgen y las emisiones asociadas.
  • En el Escenario 2 (reciclaje), todos los impactos se reducen drásticamente para los tres proyectos; la magnitud de esta reducción es mayor en SW debido a su alta proporción de acero, lo que penaliza severamente su perfil ambiental en el vertedero.

Este contraste evidencia que la estrategia de gestión de residuos (vertedero frente a reciclaje) tiene un efecto igual o más importante que la elección del material de cerramiento.

Resultados: ciclo de vida completo y comparativa cuantitativa.

En el ciclo de vida completo bajo el escenario 2, el SW + reciclaje obtiene el mejor desempeño ambiental en 9 de las 18 categorías. Por ejemplo, en GWP registra 7 823,752 kg CO₂ eq, con el SClaW al 98,34 % y el SConW al 72,66 % de ese valor; en Ozone Depletion es 0,00126 kg CFC11 eq (SClaW al 78,62 %, SConW al 176,45 %); en Ionizing Radiation registra 221,576 kBq Co-60 eq (33,85 % y −4,54 % respectivamente).

En contraste, el SW + vertedero es la peor alternativa en siete categorías (ecotoxicidad terrestre y acuática, carcinogenicidad y eutrofización), lo que subraya el impacto negativo de no reciclar el acero.

La normalización revela que las categorías de ecotoxicidad (terrestre, dulce y marina) y toxicidad no carcinógena para los humanos dominan el impacto total, superando ampliamente a la de GWP. Esto indica que existen riesgos locales y laborales por exposición a contaminantes pesados y compuestos tóxicos, que a menudo quedan fuera de los debates centrados únicamente en el cambio climático.

Discusión de los resultados

  • La opción más favorable en la mitad de las categorías ambientales evaluadas es la elección de chapas de acero reciclables, combinada con un programa de reciclaje efectivo.
  • El estudio demuestra la relevancia de ampliar el alcance de los indicadores más allá del CO₂, ya que categorías como la ecotoxicidad y la toxicidad humana pueden ser hasta 20 veces más significativas en términos normalizados.
  • La disposición de materiales reciclables (acero, ladrillo, hormigón) en vertederos supone un «punto caliente» que puede anular parcialmente las ventajas de un diseño ligero o materialmente eficiente.

Limitaciones y futuras líneas de investigación

Los autores reconocen que el estudio presenta varias limitaciones derivadas del ámbito de los datos y del alcance metodológico. En primer lugar, se ha excluido del inventario la generación de residuos durante las fases de construcción y mantenimiento, debido a la falta de datos fiables y específicos para proyectos de naves industriales. Además, la dependencia de procesos y materiales modelados en la base de datos genérica Ecoinvent, sin tener en cuenta los inventarios locales brasileños, puede afectar a la representatividad regional de los resultados y sesgar las conclusiones. Por último, el análisis se ha centrado exclusivamente en indicadores ambientales, dejando fuera las dimensiones económica y social, como los costes de ciclo de vida y el impacto social, así como aspectos operativos clave, como el confort térmico y la eficiencia energética durante el uso de las naves.

Para superar estas limitaciones y enriquecer la sostenibilidad de futuros estudios, se proponen una serie de recomendaciones. En primer lugar, se sugiere incorporar inventarios primarios locales que reflejen de manera más precisa los procesos y materiales de cada región, especialmente en contextos como el brasileño. En segundo lugar, se debe ampliar el abanico de sistemas constructivos analizados, incluyendo soluciones con aislantes y materiales híbridos que puedan ofrecer mejores prestaciones ambientales. En tercer lugar, se debe avanzar hacia un análisis integrado de costes y aspectos sociales mediante una metodología LCSA (Life Cycle Sustainability Assessment), que combine las dimensiones económica, ambiental y social. Por último, se debe evaluar el rendimiento en uso de las naves y relacionar los resultados de la LCA ambiental con parámetros de eficiencia energética y confort térmico para ofrecer una visión más completa del ciclo de vida del edificio.

Referencia:

VITORIO JUNIOR, P.C.; YEPES, V.; ONETTA, F.; KRIPKA, M. (2025). Comparative Life Cycle Assessment of Warehouse Construction Systems under Distinct End-of-Life Scenarios. Buildings, 15(9), 1445. DOI:10.3390/buildings15091445

Como el artículo está publicado en abierto, lo dejo para su descarga.

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Compatibilidad entre cementos y aditivos: análisis y criterios de evaluación

En este artículo se resumen las ideas básicas de la guía elaborada por la Plataforma Tecnológica Española del Hormigón en relación con la compatibilidad entre cementos y aditivos.

En esta guía se analiza la compatibilidad entre cementos y aditivos superplastificantes, especialmente los basados en policarboxilatos, y se destacan los retos asociados a los cementos con menores emisiones de CO₂.

Se propone un método de ensayo con morteros normalizados para evaluar parámetros como fluidez, consistencia, densidad y tiempos de fraguado, teniendo en cuenta las implicaciones normativas y ambientales.

Además, se explica el impacto de las adiciones en el rendimiento del hormigón y la importancia de elegir aditivos adecuados para garantizar su estabilidad y funcionalidad. También se abordan las implicaciones normativas actuales y futuras en este ámbito.

El texto concluye con recomendaciones sobre la evaluación de nuevas formulaciones cementicias para mantener o mejorar las propiedades del hormigón.

Introducción al análisis de la compatibilidad cemento-aditivo

A lo largo de las últimas décadas, la industria del hormigón ha incorporado nuevas formulaciones de aditivos, en particular superplastificantes basados en polímeros de policarboxilato (PCE), que han permitido alcanzar elevados niveles de fluidez y mantener una consistencia prolongada. Sin embargo, el uso de nuevos tipos de cementos, principalmente aquellos con bajo contenido de clínker y mayor proporción de adiciones, ha planteado desafíos específicos en cuanto a su compatibilidad con estos aditivos. Esta guía se centra en identificar, comprender y evaluar dichos desafíos, y propone un método de contraste basado en ensayos de morteros normalizados que permite anticipar posibles desviaciones en el rendimiento del hormigón debidas a cambios en la química del cemento o del aditivo.

1. Objeto

El objetivo de la guía es evaluar la interacción entre cemento y aditivos superplastificantes mediante un método de ensayo basado en morteros normalizados. Esta metodología permite identificar variaciones en parámetros como fluidez, mantenimiento de la consistencia, aire ocluido, densidad y tiempos de fraguado, tanto frente a modificaciones en la composición del cemento como al empleo de distintos tipos de aditivos, utilizando un protocolo que establece relaciones a/c precisas y reproducibles.

2. Alcance

Este enfoque es especialmente adecuado para cementos con bajo contenido de clínker, elevada finura o presencia de diversas adiciones. Se centra en cementos experimentales cuyo desarrollo tiene como objetivo reducir la huella de carbono y cuya aplicación requiere validar su comportamiento antes de su uso industrial, tanto en hormigón preparado como en prefabricado. En este contexto, la evaluación de compatibilidad se vuelve una herramienta indispensable para prever rendimientos y ajustar formulaciones en función de la tecnología disponible.

3. Mecanismo de actuación de los aditivos superplastificantes y compatibilidad cemento-aditivo

Los aditivos superplastificantes basados en PCE actúan sobre la superficie de las partículas de cemento mediante adsorción, generando una repulsión estérica entre ellas. Esta acción se traduce en una mejora de la fluidez del sistema. La capacidad de mantener el efecto en el tiempo depende del equilibrio dinámico entre la fracción de aditivo adsorbida, la disuelta en solución y la encapsulada en productos de hidratación como la etringita.

La compatibilidad se define como la capacidad del sistema para mantener la consistencia deseada sin pérdidas prematuras de fluidez. Las principales causas de incompatibilidad son una adsorción excesiva o deficiente, la absorción por materiales porosos o las interacciones químicas que inhiben el aditivo. Estos efectos están estrechamente relacionados con las propiedades del cemento, como su finura, el contenido de sulfato soluble, la presencia de adiciones con baja reactividad o carácter absorbente y la relación molar SO₄²⁻/C₃A.

El uso de cementos muy finos puede acelerar la adsorción del aditivo y reducir su reserva disponible, lo que compromete la durabilidad del efecto. Las adiciones absorbentes reducen la proporción de aditivo útil, lo que provoca una pérdida prematura de fluidez. En casos extremos, como defectos de sulfato soluble, puede producirse una inactivación casi total del aditivo. Para ajustar la elección del aditivo más adecuado, es fundamental evaluar detalladamente la compatibilidad y tener en cuenta estos aspectos.

4. Método de ensayo de contraste con morteros normalizados

El procedimiento implica la elaboración de morteros con y sin aditivo superplastificante, manteniendo constante la relación a/c, y la medición de propiedades como la consistencia utilizando una mesa de sacudidas, la densidad, el aire ocluido y los tiempos de fraguado.

Se emplea equipamiento normalizado según la normativa europea (EN 196-1, EN 1015-3, EN 480-1), cuidando las condiciones de amasado y la temperatura de los componentes. El ensayo se realiza en intervalos temporales (T0, T30 y T60) para registrar la evolución de la fluidez.

Los datos obtenidos permiten contrastar el comportamiento del mortero con aditivo respecto al patrón y detectar posibles efectos de incompatibilidad. También se registra la resistencia mecánica a flexión y compresión en diferentes edades para validar el rendimiento final del sistema.

5. Cementos que se recomienda ensayar

El impulso hacia cementos con menor huella de carbono ha llevado al desarrollo de formulaciones con una mayor proporción de adiciones, como cenizas volantes, escorias, puzolanas y calizas. El objetivo de estas estrategias es reducir el contenido de clínker, el componente que más emisiones genera.

Reducir el clínker afecta a la reactividad inicial, la trabajabilidad del hormigón y su estabilidad a largo plazo. La adición de materiales puzolánicos o inertes modifica el comportamiento reológico, por lo que es posible que sea necesario incorporar activadores o ajustar la formulación del aditivo.

La utilización de cementos con adiciones suele implicar la necesidad de aditivos de alta eficiencia, incluidos superplastificantes combinados con retardadores o aceleradores, así como aditivos reductores de retracción. A la hora de elegir, hay que tener en cuenta el tipo de adición y su interacción con el sistema.

Las normativas UNE-EN 197-1, 197-5 y 197-6 han ampliado el espectro de cementos aceptados, incluyendo nuevos tipos como el CEM VI y aquellos con materiales reciclados. Estas actualizaciones ofrecen una mayor flexibilidad en la formulación de cementos sostenibles, pero también exigen métodos de validación más precisos para garantizar la compatibilidad con aditivos y la calidad del producto final.

6. Cementos empleados y sensibilidad del método

El capítulo seis de la guía analiza los resultados obtenidos al aplicar el método de contraste a diversos tipos de cementos disponibles en el mercado, especialmente a aquellos que incorporan adiciones en proporciones significativas. El objetivo de este análisis es comprobar la capacidad del método para detectar diferencias sutiles en la interacción entre el cemento y el aditivo, y así evaluar su sensibilidad ante variaciones compositivas que, en principio, podrían parecer menores.

Se ha comprobado que el método de ensayo propuesto es sensible a las diferencias específicas en los comportamientos según el tipo de adición presente en el cemento. Entre las variables ensayadas, destacan la fluidez inicial, el mantenimiento de la consistencia, la cantidad de aire ocluido, la densidad del mortero fresco y los tiempos de fraguado. Estos parámetros permiten obtener una lectura clara de los efectos derivados del uso de diferentes tipos de adiciones, como escorias, cenizas volantes, calizas o puzolanas naturales.

Asimismo, el procedimiento permite observar los efectos de adiciones con altos grados de vitrificación o bajo nivel de ionización inicial, lo que puede inducir reacciones retardadas en la adsorción del aditivo. En estos casos, el ensayo no solo refleja una merma en la fluidez inicial, sino también un fenómeno de refluidificación tardía, lo que compromete la estabilidad del mortero con el paso del tiempo.

En general, los resultados confirman que el método de contraste no solo es reproducible, sino que su sensibilidad es suficiente para discriminar entre situaciones de compatibilidad aceptable y aquellas en las que existen limitaciones importantes que podrían comprometer el rendimiento del hormigón en aplicaciones reales.

7. Conclusiones

El análisis realizado en esta guía confirma que la compatibilidad entre cemento y aditivos no es un parámetro fijo o inherente al producto, sino que depende de un equilibrio dinámico y ajustado que debe evaluarse en función de cada combinación específica. La evolución de los cementos hacia formulaciones con menor huella de carbono ha introducido nuevas variables que afectan a este equilibrio, desde cambios en la mineralogía hasta variaciones en la reactividad de las adiciones utilizadas.

El método de ensayo de contraste con morteros normalizados propuesto ha demostrado ser eficaz para anticipar el comportamiento del sistema cemento-aditivo, ya que permite identificar de manera temprana posibles desviaciones en propiedades clave como la fluidez, la consistencia, la oclusión de aire, la densidad y los tiempos de fraguado. Su implementación sistemática ofrece una herramienta de diagnóstico útil tanto en las fases de diseño como en el control de calidad de la producción industrial.

En definitiva, comprender las variables que afectan a la compatibilidad entre cementos y aditivos y disponer de herramientas de evaluación sensibles y bien estructuradas es fundamental para garantizar el rendimiento del hormigón en contextos de creciente exigencia ambiental y tecnológica.

Aquí tenéis un mapa mental de lo anteriormente expuesto.

Además, os dejo el documento completo para su consulta.

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Cimentaciones en suelos blandos: análisis integral de mecanismos de fallo

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Buildings, de la editorial Elsevier, indexada en el JCR. El trabajo ofrece una contribución significativa al estudio de los mecanismos de fallo en fosos de cimentación profunda, especialmente en entornos geotécnicos desfavorables caracterizados por suelos blandos limosos. A diferencia de los enfoques previos, que tratan los problemas de estabilidad desde una perspectiva parcial, esta investigación desarrolla un modelo integral que combina simulaciones numéricas en tres dimensiones, pruebas de campo a escala real y un enfoque de acoplamiento microestructural para analizar el comportamiento del terreno y los elementos estructurales en condiciones reales de obra.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal, junto con el profesor Julián Alcalá, en la Universitat Politècnica de València, y es fruto de la colaboración internacional con investigadores de la Hunan University of Science and Engineering (China).

Uno de los principales logros del estudio radica en la aplicación de un modelo multidisciplinar acoplado que tiene en cuenta factores como la consolidación del terreno, la deformabilidad del sistema de contención, la presión del agua subterránea y la calidad de la ejecución del piloteado. Este modelo no solo permite diagnosticar fallos con alta precisión, sino también anticipar comportamientos críticos antes de que se manifiesten de forma visible. Esta capacidad predictiva supone un avance significativo en el campo del control de calidad y la seguridad estructural en cimentaciones profundas.

Además, el trabajo plantea una metodología replicable basada en el uso combinado de tecnologías de ensayo estático, pruebas de onda de baja deformación y modelado por elementos finitos. La gran cantidad de datos empíricos obtenidos, junto con su correlación con los resultados simulados, constituye una base sólida para el desarrollo de futuras normativas de control y supervisión de obras en suelos con baja capacidad portante.

La investigación se ha estructurado en torno a tres ejes metodológicos principales: pruebas de campo, ensayos de laboratorio y modelado numérico. En primer lugar, se llevaron a cabo ensayos in situ que incluyeron pruebas de penetración estándar, ensayos de penetración dinámica, pruebas de velocidad de onda de corte y muestreo mediante perforación mecánica. Estos ensayos se llevaron a cabo en el entorno del proyecto XSS-10D, una obra de gran escala con un foso de cimentación profunda sometido a condiciones geotécnicas complejas.

En segundo lugar, se realizaron ensayos geotécnicos de laboratorio sobre más de 140 muestras de suelo para determinar propiedades como la densidad seca y húmeda, el contenido de humedad, el límite líquido, la cohesión y el ángulo de fricción interna. Estos datos fueron fundamentales para definir los parámetros de entrada de los modelos numéricos.

Finalmente, se construyó un modelo tridimensional por elementos finitos utilizando el programa informático Abaqus CAE. Dicho modelo incorporó las características del suelo, las estructuras de contención, los pilotes y la acción de cargas externas, teniendo en cuenta tanto el comportamiento estático como las deformaciones diferidas. Además, se emplearon modelos viscoelásticos, como el de Kelvin, y se aplicó el criterio de rotura de Mohr-Coulomb para simular el comportamiento plástico del suelo.

Los resultados obtenidos a partir del estudio del proyecto XSS-10D confirman la eficacia del modelo acoplado para detectar defectos estructurales en cimentaciones profundas. En particular, se identificó que el pilote ZH2-194 presentaba una serie de análisis anómalos en los ensayos de baja deformación, los cuales se corroboraron mediante pruebas de carga estática y muestreo con extracción de testigos.

Las pruebas de carga estática evidenciaron desplazamientos superiores a los límites de servicio, mientras que el análisis del testigo reveló defectos de fabricación como oquedades, segregación de hormigón y contaminación con materiales finos. Estas deficiencias se atribuyeron a problemas en el proceso de hormigonado, como la intrusión de lodo en el interior de la perforación, la pérdida de trabajabilidad del hormigón y la falta de compactación adecuada.

El modelo numérico reprodujo con exactitud la distribución de esfuerzos y desplazamientos en la zona afectada y localizó los puntos de mayor concentración de tensiones en las inmediaciones del pilote defectuoso. Se observó un fenómeno de desplazamiento lateral y una redistribución de esfuerzos en el sistema de contención, lo que refuerza la necesidad de tener en cuenta la interacción entre el suelo y la estructura en su conjunto.

Los resultados también mostraron la importancia de factores como la presión del agua subterránea, la consolidación secundaria del suelo y la heterogeneidad estratigráfica en la evolución de los mecanismos de fallo. En particular, la capa de limos blandos localizada en el estrato 3 resultó ser un elemento clave en la pérdida de capacidad portante y el desarrollo de deformaciones excesivas.

A partir de los resultados del presente estudio, se abren diversas posibilidades para profundizar en el análisis de cimentaciones en entornos complejos. Una dirección prometedora consiste en incorporar técnicas de inteligencia artificial para detectar automáticamente los defectos mediante el procesamiento de datos de sensores de deformación y pruebas dinámicas. Esta integración permitiría establecer sistemas de supervisión continua con capacidad de aprendizaje adaptativo.

También es pertinente investigar nuevos materiales con propiedades reológicas adaptadas a entornos saturados o con baja resistencia al corte, como morteros tixotrópicos o mezclas de hormigón autocompactante con aditivos antifisuración.

Otra línea de investigación interesante es el estudio del comportamiento de los sistemas de contención bajo acciones cíclicas o sísmicas, ya que los modelos actuales tienden a centrarse en condiciones estáticas. La incorporación de elementos de análisis dinámico permitiría mejorar la resistencia global del sistema ante eventos extremos.

Por último, se propone la estandarización de protocolos para la inspección microestructural de pilotes defectuosos, en los que se establecen umbrales de aceptabilidad y criterios objetivos de intervención.

En conclusión, el estudio realizado constituye una aportación relevante y detallada al conocimiento sobre los mecanismos de fallo en cimentaciones profundas en suelos blandos. Su enfoque integral, que combina simulaciones numéricas, ensayos geotécnicos y análisis microestructurales, ofrece herramientas eficaces para detectar patologías estructurales de manera temprana. Además, sentará las bases para mejorar los procesos constructivos y desarrollar nuevas metodologías de control de calidad adaptadas a entornos complejos. La replicabilidad del modelo y su aplicabilidad en casos reales lo convierten en una referencia útil para estudiantes y profesionales de la ingeniería civil.

Referencia:

ZHOU, Z.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Study on the failure mechanism of deep foundation pit of high-rise building: comprehensive test and microstructure coupling. Buildings, 15(8), 1270. DOI:10.3390/buildings15081270

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