Categoría: energía

Gestión del riesgo de inundación en infraestructuras críticas: estrategias y medidas de resiliencia

Las inundaciones suponen una amenaza significativa para las infraestructuras críticas (IC), como el suministro de electricidad, las telecomunicaciones, el agua potable, el tratamiento de aguas residuales y el gas. La gestión del riesgo de inundación en las infraestructuras críticas cobra mayor importancia en un contexto de cambio climático, en el que los eventos extremos son más frecuentes e intensos. Este informe aborda la gestión del riesgo de inundación en las infraestructuras críticas y expone medidas específicas para incrementar su resiliencia, la aplicación de modelos para evaluar el impacto de estos eventos y la implementación de estrategias para mejorar la capacidad de recuperación.

Infraestructuras críticas y el riesgo de inundación: marco de referencia

Las infraestructuras críticas son sistemas esenciales para el funcionamiento de una sociedad, que incluyen sectores clave como la energía, las telecomunicaciones, el agua y los servicios de saneamiento. Estos sectores son interdependientes y se organizan en redes complejas, por lo que una interrupción en uno de ellos puede desencadenar efectos en cascada que afecten a múltiples sistemas, comprometiendo la seguridad y el bienestar de la población. La gestión del riesgo de inundación (GRI) en estas infraestructuras es fundamental, pues permite reducir la vulnerabilidad y mejorar la capacidad de recuperación ante eventos adversos.

Papel de las infraestructuras hidráulicas en la gestión del riesgo de inundación

Las infraestructuras hidráulicas, como las presas, los tanques de tormenta, las canalizaciones y los corredores verdes, desempeñan un papel crucial en la gestión de inundaciones y en la protección de las infraestructuras críticas (IC). Estas infraestructuras ayudan a gestionar el flujo de agua y evitan que las lluvias torrenciales y las crecidas de los ríos afecten directamente a las IC y a las áreas urbanas densamente pobladas.

  1. Presas y embalses: Estas estructuras permiten almacenar grandes volúmenes de agua y controlar el caudal de los ríos, además de regular el flujo hacia áreas vulnerables. Durante una tormenta, las presas pueden retener el exceso de agua y liberarla de forma gradual una vez que los niveles han disminuido, lo que reduce el riesgo de desbordamientos y minimiza el impacto aguas abajo.
  2. Tanques de tormenta: Son estructuras de almacenamiento subterráneo que recogen el agua de lluvia durante eventos intensos. Actúan como amortiguadores temporales, evitando que el sistema de alcantarillado se sature y se reduzca el riesgo de inundaciones en las áreas urbanas. Posteriormente, el agua acumulada puede liberarse de manera controlada hacia los sistemas de tratamiento o directamente a los cuerpos de agua cuando el caudal ha disminuido.
  3. Canalizaciones y sistemas de drenaje: Canalizar los ríos y desarrollar sistemas de drenaje bien planificados es esencial para redirigir el agua de inundación de manera segura, reduciendo la velocidad del flujo y mitigando el riesgo de erosión y daños estructurales en las áreas urbanas..
  4. Corredores verdes y zonas de retención natural: Estos espacios, a menudo ubicados en áreas urbanas o suburbanas, están diseñados para absorber y retener el exceso de agua de lluvia, y funcionan como «esponjas» naturales que reducen el caudal de agua que llega a los sistemas de alcantarillado. Además, estas zonas verdes actúan como amortiguadores, reteniendo el agua y liberándola lentamente, lo cual es particularmente útil para proteger infraestructuras sensibles a las inundaciones.
  5. Áreas de infiltración y pavimentos permeables: En las ciudades, los pavimentos permeables y las áreas de infiltración permiten que el agua de lluvia penetre en el suelo, recargando los acuíferos y reduciendo la escorrentía superficial. Esto alivia la presión sobre los sistemas de drenaje y evita que el agua llegue rápidamente a las áreas de IC, lo que disminuye el riesgo de inundación.

Ciclo de gestión de riesgos de desastres (GRD) en infraestructuras críticas

El proceso de GRI en IC suele estructurarse en cinco fases, que permiten implementar medidas específicas en cada etapa:

  1. Preparación: Incluye todas las acciones de planificación y recursos necesarios para reducir el impacto de las inundaciones, incluyendo la incorporación de infraestructuras hidráulicas y la capacitación del personal.
  2. Prevención y mitigación: Consiste en la implementación de infraestructuras hidráulicas, medidas de control y sistemas de drenaje para minimizar la vulnerabilidad de las IC frente a las inundaciones.
  3. Impacto: Se refiere a la capacidad de las infraestructuras para soportar los efectos de una inundación y a cómo estas protegen a las IC regulando el flujo de agua.
  4. Respuesta: Acciones de emergencia implementadas para reducir los daños y restaurar los servicios críticos.
  5. Recuperación y rehabilitación: Estrategias para devolver a las IC su estado funcional o mejorado, integrando lecciones aprendidas y mejorando la infraestructura para incrementar su resistencia a futuros eventos.

Impacto de las inundaciones en las infraestructuras críticas y la función de las infraestructuras hidráulicas

Las infraestructuras críticas, al depender de una red de servicios interconectados, son especialmente vulnerables a las inundaciones. Las infraestructuras hidráulicas desempeñan un papel esencial en la mitigación de estos efectos, ya que protegen los sistemas de IC de daños directos o indirectos:

  • Electricidad: El contacto con el agua puede provocar cortocircuitos, daños en estaciones de transformación y la interrupción del suministro a gran escala. Esto no solo afecta al servicio eléctrico, sino que también genera riesgos para la salud debido a la posibilidad de descargas eléctricas en áreas inundadas.
  • Telecomunicaciones: La infraestructura de telecomunicaciones incluye componentes activos (como nodos de red y antenas) que dependen de la electricidad y, por tanto, son altamente vulnerables a las interrupciones de suministro eléctrico. La interrupción de las comunicaciones complica la coordinación de emergencias y la respuesta rápida.
  • Suministro de agua: Las inundaciones pueden introducir contaminantes en el sistema de suministro de agua, especialmente en instalaciones de captación de agua cercanas a ríos u otras fuentes de agua superficial. Además, los sistemas de bombeo pueden verse interrumpidos, lo que afecta a la presión y la calidad del agua suministrada.
  • Tratamiento de aguas residuales: Este sector es especialmente vulnerable, ya que las inundaciones pueden dañar las plantas de tratamiento y provocar que las aguas residuales no tratadas se liberen al medio ambiente, con consecuencias ambientales y para la salud pública.
  • Gas: Aunque los sistemas de tuberías de gas suelen estar más protegidos, las estaciones de regulación y control pueden verse afectadas por las inundaciones, lo que interrumpiría el servicio y supondría posibles riesgos de seguridad.

Estrategias y medidas de resiliencia en la gestión del riesgo de inundación

Una estrategia integral de resiliencia frente a las inundaciones para infraestructuras críticas abarca una combinación de medidas estructurales y no estructurales. Estas medidas se estructuran de acuerdo con el ciclo de gestión del riesgo de desastre, como se detalla a continuación:

1. Preparación

La fase de preparación incluye la planificación y el equipamiento para mejorar la respuesta ante una emergencia. Algunas medidas clave son:

  • Planes de contingencia: Crear planes detallados para responder a situaciones de emergencia, incluyendo la designación de roles y responsabilidades para cada tipo de infraestructura.
  • Almacenamiento de equipos de emergencia: Disponer de generadores, bombas y otras unidades de repuesto listas para usar en caso de interrupciones.
  • Entrenamiento y simulacros: Capacitar al personal para que lleve a cabo los planes de emergencia y realizar simulacros periódicos de inundación.
  • Monitoreo y colaboración meteorológica: Establecer una estrecha colaboración con los servicios meteorológicos para monitorizar el riesgo de inundaciones en tiempo real, utilizando sistemas avanzados de alerta.

2. Prevención y mitigación

Las medidas de prevención y mitigación incluyen la infraestructura necesaria para controlar el flujo de agua y proteger las IC:

  • Construcción de infraestructuras resilientes: Elevar o construir instalaciones en áreas con menor riesgo de inundación, y utilizar materiales resistentes al agua en instalaciones críticas.
  • Barreras físicas: Instalar barreras móviles o permanentes alrededor de infraestructuras clave para protegerlas de las aguas de inundación.
  • Redundancia de sistemas: Desarrollar redundancias en la red para que, si un componente falla, otros puedan compensar la pérdida de servicio.
  • Planificación territorial y zonificación: Garantizar que las infraestructuras críticas se sitúen fuera de las zonas de alto riesgo de inundación, siempre que sea posible.

3. Impacto

La fase de impacto contempla la reducción de los efectos de una inundación mediante infraestructuras hidráulicas que controlen y disminuyan el caudal en zonas urbanas.

  • Gestión de flujos con presas y embalses: Control de la liberación de agua en embalses, asegurando que no se libere de manera repentina y que el flujo se distribuya para minimizar el impacto en las áreas críticas.
  • Desviación del flujo en canalizaciones: Redirigir el agua de inundación mediante canalizaciones y drenajes que la alejen de áreas vulnerables, como plantas de tratamiento y subestaciones eléctricas.
  • Evaluación de vulnerabilidad: Identificar los puntos más débiles en las infraestructuras para priorizar las medidas de protección y mitigación.
  • Medición y control de los niveles de agua: Implementar sensores para controlarlos en tiempo real, lo que permite respuestas más informadas y rápidas.

4. Respuesta

La respuesta es clave para minimizar el tiempo de interrupción de los servicios críticos y reducir los posibles daños adicionales. Las medidas que se deben tomar en esta etapa son:

  • Despliegue de unidades de reemplazo: Utilizar generadores móviles, bombas y sistemas de comunicación alternativos para restaurar  temporalmente los servicios mientras se repara la infraestructura dañada.
  • Prioridades en la restauración: Establecer listas de prioridades para el despliegue de recursos en las áreas de mayor impacto y donde se vean afectadas poblaciones vulnerables.
  • Comunicación pública: Informar a la comunidad sobre las interrupciones y los tiempos estimados de restauración, ofreciendo recomendaciones de seguridad.

5. Recuperación y rehabilitación

La fase de recuperación y rehabilitación se centra en restaurar los servicios de infraestructura de manera eficaz y reforzar su resiliencia futura. Las medidas en esta etapa incluyen:

  • Reparación y sustitución de componentes dañados: Restablecer los servicios lo antes posible mediante la reparación de las instalaciones dañadas y la sustitución de componentes.
  • Evaluación posterior al evento: Realizar un análisis detallado del impacto de la inundación y de la eficacia de las medidas implementadas, documentando lecciones aprendidas para mejorar los planes futuros.
  • Mejoras en la infraestructura: Donde sea posible, aplicar el principio de «reconstruir mejor», introduciendo mejoras en la infraestructura para aumentar su resistencia frente a futuros eventos.
  • Revisión y mantenimiento de las infraestructuras hidráulicas: Evaluar el estado de las presas, los tanques de tormenta y los sistemas de drenaje, y realizar mejoras en función de los eventos recientes.
  • Evaluación de la eficacia de las medidas implementadas: Análisis del impacto de las infraestructuras hidráulicas en la contención del flujo y ajuste del sistema de almacenamiento y drenaje según los datos recopilados.

Modelado del riesgo y evaluación de medidas hidráulicas

Para optimizar la planificación de la resiliencia, el modelado de redes de infraestructura crítica permite evaluar el impacto potencial de las inundaciones y probar diferentes medidas de mitigación. Este tipo de modelado incluye:

  • Análisis de impacto en redes: Representación de las interdependencias entre sectores críticos mediante modelos de red que simulan cómo los fallos en un sector pueden afectar a otros.
  • Evaluación de vulnerabilidades: Determinar los componentes más sensibles a las inundaciones dentro de cada red, como estaciones de bombeo o transformadores eléctricos, para priorizar su protección.
  • Simulación de medidas de resiliencia: Implementar simulaciones que muestran cómo diferentes medidas (como barreras de contención o sistemas de redundancia) pueden reducir los daños y acelerar la recuperación.
  • Cálculo de riesgo poblacional: Integrar datos de densidad poblacional para cuantificar el impacto de las interrupciones en términos de personas afectadas y tiempo de recuperación, lo que facilita la toma de decisiones informadas para la implementación de medidas.
  • Simulación de impacto y respuesta: Permite simular diferentes escenarios de inundación y evaluar la eficacia de las infraestructuras hidráulicas para proteger las IC, comparando opciones de almacenamiento, liberación controlada y desviación de agua.
  • Optimización del sistema de retención y almacenamiento: Determina la cantidad óptima de agua que debe almacenarse en embalses y tanques de tormenta para minimizar el riesgo de desbordamiento y daños a las IC.

Desafíos y recomendaciones para la resiliencia ante inundaciones

La gestión del riesgo de inundación en infraestructuras críticas plantea varios desafíos, entre los cuales se encuentran:

  • Interdependencias complejas: La dependencia mutua entre diferentes sectores hace que el fallo en uno de ellos pueda generar efectos en cascada que agraven el impacto global.
  • Cambio climático y eventos extremos: La mayor frecuencia e intensidad de las inundaciones requieren que las infraestructuras se diseñen y operen considerando escenarios extremos.
  • Disponibilidad de datos: La falta de datos integrados y fiables sobre las características de las infraestructuras y su vulnerabilidad ante las inundaciones limita la precisión de los modelos y la planificación de resiliencia.

Para enfrentar estos desafíos, se recomienda:

  1. Fortalecer la colaboración intersectorial: Establecer redes de cooperación entre operadores de infraestructura crítica para mejorar la planificación y la respuesta.
  2. Integrar herramientas de predicción y alerta temprana: Aprovechar tecnologías avanzadas de monitoreo y modelado climático para anticipar inundaciones y activar respuestas más eficaces.
  3. Aumentar la inversión en infraestructura resiliente: Priorizar la construcción y adaptación de infraestructuras críticas con materiales y diseños capaces de soportar inundaciones.
  4. Desarrollar políticas de zonificación y regulación más estrictas: Promover la construcción fuera de zonas de riesgo y fomentar diseños urbanos que integren espacios de absorción de agua.

Conclusión

La gestión del riesgo de inundación en infraestructuras críticas es fundamental para la resiliencia de las ciudades y la seguridad de la población. Al implementar un enfoque integral basado en el ciclo de gestión del riesgo de desastre (GRD), es posible identificar y aplicar medidas específicas en cada fase, desde la preparación hasta la recuperación. Los modelos de red permiten evaluar y mejorar la capacidad de respuesta de las infraestructuras ante las inundaciones, y ayudan a los operadores y a los gobiernos a tomar decisiones informadas que minimicen el impacto de estos eventos. Al integrar infraestructuras hidráulicas, como presas, tanques de tormenta y zonas de retención natural, en el ciclo de gestión del riesgo de desastres, es posible aumentar la protección de los servicios esenciales y reducir el impacto de las inundaciones. Además, combinar infraestructuras hidráulicas con medidas de resiliencia específicas para cada sector refuerza la capacidad de respuesta y recuperación, minimizando los efectos en cascada y garantizando la continuidad de los servicios esenciales y el bienestar de la población.

Os dejo un domuento denominado “Principios para la infraestructura resiliente”, de Naciones Unidas. Espero que os resulte de interés.

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Este otro, del Ministerio para la Transición Ecológica, trata de la “Evaluación de la resiliencia de los núcleos urbanos frente al riesgo de inundación: redes, sistemas urbanos y otras infraestructuras”.

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Redes neuronales y metamodelos Kriging para la optimización de la energía en puentes losa pretensados

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en el JCR. El artículo evalúa la eficacia de las redes neuronales artificiales y los modelos sustitutos de Kriging para optimizar la energía incorporada de los puentes de losas pretensadas, y proporciona recomendaciones prácticas para mejorar el diseño y la sostenibilidad.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

A continuación se recoge un resumen sintético del trabajo.

 

 

Introducción

  • La industria de la construcción contribuye significativamente al consumo mundial de energía y a las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que suscita un interés creciente en mejorar las prácticas de sostenibilidad.
  • El hormigón pretensado destaca por sus ventajas, que incluyen la durabilidad, la reducción del mantenimiento y la rapidez de construcción, a pesar de los costes iniciales más altos en comparación con los métodos tradicionales.
  • Las investigaciones indican que existe una brecha en la optimización de la energía incorporada en los puentes de losas de hormigón, lo que exige una mayor exploración y metodologías innovadoras, como el Kriging y las redes neuronales artificiales, para optimizar su diseño de manera efectiva.

Descripción de la cubierta del puente de losa aligerada

  • Los diseñadores suelen utilizar una relación canto/luz de 1/25 para las losas de carreteras con el fin de garantizar su integridad estructural. Los diseños de losas aligeradas ofrecen ventajas en cuanto a rigidez a la flexión y adaptabilidad.
  • El estudio se centra en una configuración de losas aligeradas pretensadas adecuada para los pasos superiores, con el objetivo de mejorar la eficiencia del diseño y el rendimiento estructural.
  • La teoría del estado límite se emplea para verificar la resistencia estructural mediante el uso de software avanzado para el modelado tridimensional y el análisis de cargas.
Figura 2. Imagen aérea de la estructura, situada en Cocentaina (Alicante). Imagen: Google Maps.

Metodología

  • El estudio analiza varios materiales, incluidos tipos específicos de acero y calidades de hormigón, para optimizar el diseño del puente de losa aligerada.
  • Se utilizan dos metamodelos predictivos, Kriging y las redes neuronales, con el fin de optimizar el diseño propuesto del puente de losas.
  • La metodología incluye una fase de diversificación para la optimización inicial y una fase de intensificación para refinar los resultados, midiendo los errores de predicción mediante el error cuadrático medio (RMSE).

Metamodelo Kriging

  • Kriging se emplea para estimar las necesidades de energía del puente de losas, utilizando un enfoque determinista que proporciona respuestas consistentes basadas en los datos de entrada.
  • La «caja de herramientas Kriging de MATLAB» se utiliza para crear un modelo sustituto, y el LHS (LHS) mejora el proceso de muestreo para representar mejor el espacio de diseño.
  • Este método permite realizar pruebas computacionales eficientes y, al mismo tiempo, minimizar los errores sistemáticos, lo que lo hace adecuado para tareas complejas de optimización estructural.

Red neuronal artificial

  • Las ANN están estructuradas con capas de neuronas, donde las capas ocultas utilizan funciones sigmoideas para procesar las entradas y la capa de salida emplea funciones lineales para las predicciones.
  • El modelo de perceptrón multicapa (MLP) destaca por su capacidad para aproximar funciones de manera eficaz, basándose en el algoritmo de retropropagación para el entrenamiento.
  • El estudio hace hincapié en la importancia de la validación cruzada para evitar el sobreaprendizaje y garantizar que el rendimiento de la red neuronal sea sólido en los diferentes conjuntos de datos.

Visualización de los datos observados

  • La gráfica de contorno de los datos observados revela múltiples valores óptimos locales, lo que indica la complejidad del problema de optimización y las limitaciones de los modelos de regresión tradicionales.
  • Esta complejidad requiere el uso de modelos predictivos avanzados para identificar con precisión las soluciones óptimas dentro del espacio de diseño.

Comparación de modelos predictivos

  • Los modelos de Kriging son deterministas, mientras que las redes neuronales introducen variabilidad debido a que se basan en la selección aleatoria de datos para su entrenamiento y validación.
  • El rendimiento de la red neuronal se estabiliza mediante múltiples ejecuciones, lo que permite una comparación más fiable de los valores medios con las predicciones de Kriging.

Análisis de errores

  • El promedio de las predicciones de la red neuronal coincide estrechamente con los resultados del modelo de Kriging, aunque la red neuronal presenta un error cuadrático medio (MSE) y un error cuadrático medio (RMSE) más bajos.
  • El análisis destaca la necesidad de una evaluación exhaustiva de la capacidad de la red neuronal para identificar los valores óptimos, comparando las predicciones entre todos los puntos de datos.

Recomendaciones prácticas

  • El estudio proporciona recomendaciones prácticas para reducir las emisiones en los puentes de losas pretensadas, incluidas directrices específicas sobre el contenido de hormigón y refuerzo.
  • Los hallazgos sugieren que tanto las redes neuronales como las de Kriging pueden identificar eficazmente los valores óptimos locales, lo que ayuda a los ingenieros estructurales a optimizar los diseños para obtener beneficios económicos y ambientales.
  • Haciendo hincapié en la importancia de los modelos sustitutivos, la investigación aboga por su uso para perfeccionar los procesos de diseño y mejorar los resultados en materia de sostenibilidad.

Conclusiones

  • Se subraya la complejidad de la superficie de respuesta al consumo de energía, ya que tanto Kriging como las redes neuronales predicen valores superiores a los observados.
  • El modelo de Kriging muestra un error relativo menor en las predicciones óptimas locales en comparación con la red neuronal, que, sin embargo, muestra un rendimiento de RMSE superior.
  • El estudio concluye que, si bien Kriging proporciona resultados deterministas, las redes neuronales requieren múltiples iteraciones para estabilizar los resultados, lo que aporta información valiosa para optimizar los diseños estructurales.

ABSTRACT:

The main objective of this study is to assess and contrast the efficacy of distinct spatial prediction methods in a simulation aimed at optimizing the embodied energy during the construction of prestressed slab bridge decks. A literature review and cross-sectional analysis have identified crucial design parameters that directly affect the design and construction of bridge decks. This analysis determines the critical design variables to improve the deck’s energy efficiency, providing practical guidance for engineers and professionals in the field. The methods analyzed in this study are ordinary Kriging and a multilayer Perceptron neural network. The methodology involves analyzing the predictive performance of both models through error analysis and assessing their ability to identify local optima on the response surface. Results show that both models generally overestimate observed values. The Kriging model with second-order polynomials yields a 4% relative error at the local optimum, while the neural network achieves lower root-mean-square errors (RMSE). Neither the Kriging model nor the neural network provide precise predictions, but point to promising solution regions. Optimizing the response surface to find a local minimum is crucial. High slenderness ratios (around 1/28) and 40 MPa concrete grade are recommended to improve energy efficiency.

KEYWORDS:

bridges; embodied energy; optimization; prestressed concrete; artificial neural network; surrogate model; Kriging; sustainability

REFERENCE:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Artificial neural network and Kriging surrogate model for embodied energy optimization of prestressed slab bridges. Sustainability, 16(19), 8450; DOI:10.3390/su16198450

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Coste del ciclo de vida de las baterías de NiZn mediante Optimización Multiobjetivo por Enjambre de Partículas

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en el JCR. El artículo de investigación se centra en la optimización de las funciones de coste del ciclo de vida (LCC) e impacto ambiental (LCA) de las baterías de níquel-zinc (NiZn) mediante el algoritmo de optimización por enjambres de partículas multiobjetivo (MOPSO). El proceso de optimización se centra en las fases de adquisición de materias primas y de fin de vida útil de las baterías de NiZn para mejorar sus indicadores clave de rendimiento (KPI) de sostenibilidad. La metodología, implementada en MATLAB, utiliza un modelo de formulación de LCC y LCA ambiental, e incorpora datos de la base de datos Ecoinvent, el software OpenLCA y otras bases de datos públicas. Los resultados obtenidos gracias a la optimización proporcionan información sobre las combinaciones de países más eficaces para obtener materias primas para la producción de baterías de NiZn y gestionar los residuos de las baterías que no se pueden reciclar. Los KPI de sostenibilidad, como el impacto del calentamiento global y los costes de capital, se vinculan automáticamente a los resultados, lo que garantiza su reproducibilidad en caso de actualizaciones de datos o cambios en las ubicaciones de producción y reciclaje establecidas inicialmente en París (Francia) y Krefeld (Alemania). El proceso de validación implica un análisis de sensibilidad para garantizar la solidez de los parámetros matemáticos y tener en cuenta las futuras variaciones del mercado, junto con el uso del proceso jerárquico analítico (AHP) para validar los resultados con interacciones humanas. En el futuro, se sugiere incluir las fases de fabricación y uso en el modelo de optimización para mejorar aún más la sostenibilidad y la eficiencia de las baterías de NiZn.

Como conclusiones más importantes de este trabajo, se pueden señalar las siguientes:

  • El estudio optimizó el ciclo de vida, el impacto ambiental y el costr de las baterías de NiZn, utilizando los datos más recientes disponibles de los principales productores y centros de tratamiento de residuos.
  • La optimización por enjambres de partículas multiobjetivo (MOPSO) se consideró más adecuada que el algoritmo genético (GA) para la optimización multiobjetivo, debido a su eficiencia y eficacia.
  • El análisis tuvo en cuenta 14 flujos de materiales, una línea de eliminación de residuos y varias ubicaciones del mundo con diferentes costes e impactos ambientales, lo que puso de relieve la complejidad del proceso de optimización.
  • Mediante el MOPSO, se identificaron las ubicaciones óptimas de los proveedores de materias primas con un coste e impacto medioambiental mínimos, así como las ubicaciones de eliminación de residuos de materiales no reciclables.
  • Se recomendaron países proveedores óptimos específicos para los diferentes materiales, haciendo hincapié en la importancia de tomar decisiones estratégicas de abastecimiento para reducir el impacto ambiental y los costes.
  • El modelo de IA demostró su solidez al alinearse con los resultados del proceso jerárquico analítico (AHP) y mostrar su resiliencia a las fluctuaciones del mercado en el análisis de sensibilidad.
  • El estudio hizo hincapié en la necesidad de contar con módulos de programación dinámicos para estimar los indicadores clave de rendimiento (KPI) de sostenibilidad y validar los resultados de la optimización, especialmente en las fases de adquisición de materias primas y eliminación de residuos.
  • La validación mediante el AHP reveló similitudes y diferencias entre la IA y los resultados de las encuestas de un panel de expertos, lo que puso de manifiesto la eficacia del modelo de IA en la toma de decisiones estratégicas para el abastecimiento y la gestión de residuos.
  • El documento concluyó destacando la importancia de incorporar las fases de fabricación y uso en los futuros modelos de optimización para mejorar aún más la sostenibilidad y la eficiencia de las baterías de NiZn.

Abstract:

This study aims to optimize the Environmental Life Cycle Assessment (LCA) and Life Cycle Cost (LCC) of NiZn batteries using Pareto Optimization (PO) and Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO), which combine Pareto optimization and genetic algorithms (GA). The optimization focuses on the raw material acquisition and end-of-life phases of NiZn batteries to improve their sustainability Key Performance Indicators (KPIs). The optimization methodology, programmed in MATLAB, is based on a formulation model of LCC and the environmental LCA, using data from the Ecoinvent database, the OpenLCA software (V1.11.0), and other public databases. Results provide insights about the best combination of countries for acquiring raw materials to manufacture NiZn and for disposing of the waste of NiZn batteries that cannot be recycled. These results were automatically linked to some sustainability KPIs, such as global warming and capital costs, being replicable in case of data updates or changes in production or recycling locations, which were initially considered at Paris (France) and Krefeld (Germany), respectively. These results provided by an AI model were validated by using a sensitivity analysis and the Analytical Hierarchy Process (AHP) through an expert panel. The sensitivity analysis ensures the robustness of mathematical parameters and future variations in the market; on the other hand, the AHP validates the Artificial Intelligence (AI) results with interactions of human factors. Further developments should also consider the manufacturing and use phases in the optimization model.

Keywords:

LCCA; LCA; MOPSO; genetic algorithms; AHP; sustainability KPIs; AI; NiZn batteries

Reference:

MALVIYA, A.K.; ZAREHPARAST MALEKZADEH, M.; SANTARREMIGIA, F.E.; MOLERO, G.D.; VILLALBA-SANCHIS, I.; MARTÍNEZ-FERNÁNDEZ, P.; YEPES, V. (2024). Optimization of the Life cycle cost and environmental impact functions of NiZn batteries by using Multi-Objective Particle Swarm Optimization (MOPSO). Sustainability, 16(15):6425. DOI:10.3390/su16156425

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Impacto ambiental del ciclo de vida de las baterías de NiZn de la cuna a la tumba

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Energies, revista indexada en el JCR. El artículo analiza los impactos ambientales de las baterías de níquel-zinc utilizando modelos matemáticos basados en las normas ISO y el método ReCiPe 2016. Asimismo, compara los impactos ambientales de las baterías de NiZn con los de otras tecnologías y sugiere formas de reducir su impacto mediante la energía renovable y la tecnología de recuperación ecológica. El documento sigue las normas ISO 14040 e ISO 14044 para la metodología de evaluación del ciclo de vida (LCA) y compara la batería de NiZn con las baterías de plomo-ácido y de iones de litio. También recopila los datos principales del inventario del ciclo de vida (LCI) de una producción a escala piloto en China para la fase inicial, centrándose en el consumo de electricidad y excluyendo determinadas evaluaciones de impacto ambiental. Utiliza el método ReCiPe 2016 para la evaluación del impacto, teniendo en cuenta las categorías de impacto intermedio y final, como el potencial de calentamiento global y los daños a la salud humana y los ecosistemas. Por último, aplica el software OpenLCA para modelar los impactos e incorpora los métodos de demanda energética acumulada (CED) y ReCiE 2016 con varios indicadores de impacto para realizar un análisis ambiental exhaustivo.

Las contribuciones más relevantes de este trabajo son las siguientes:

  • Desarrolla modelos matemáticos para estimar los impactos ambientales de las baterías de níquel-zinc durante el ciclo de vida, comparándolos con otras tecnologías de baterías.
  • Analiza los impactos ambientales de las baterías recargables de níquel-zinc desde el principio hasta la tumba, en consonancia con las normas ISO para el análisis del ciclo de vida.
  • Excluye las evaluaciones de impacto ambiental relacionadas con la infraestructura y los bienes de capital, y se centra en los impactos de los productos, el transporte y las contribuciones al final de su vida útil.
  • Proporciona funciones objetivas para optimizar el coste y el impacto medioambiental de las baterías de NiZn, lo que contribuye al objetivo del proyecto LOLABAT de lograr un alto rendimiento, una rentabilidad competitiva y una sostenibilidad.
  • Recibe financiación del programa de investigación Horizonte 2020 de la Unión Europea dentro del proyecto LOLABAT, lo que refleja las opiniones de los autores sobre la posible industrialización de las baterías de NiZn en el contexto europeo.

Las conclusiones más importantes del trabajo se pueden resumir de la siguiente forma:

  • Las baterías de NiZn tienen un impacto ambiental de aproximadamente 14 MJ para la demanda energética acumulada (CED) y de 0,82 kg de CO₂ equivalentes para el potencial de calentamiento global (GWP) por kWh de energía liberada, lo que las sitúa entre las baterías de iones de litio y las de plomo-ácido.
  • La fase de uso contribuye significativamente al impacto de la energía electromagnética, ya que las baterías de NiZn tienen un menor impacto ambiental en comparación con las baterías de plomo-ácido, pero son similares a las tecnologías de iones de litio.
  • Las baterías de NiZn tienen un impacto ambiental menor que las baterías de plomo-ácido, con un impacto ligeramente mayor en comparación con las baterías de iones de litio, lo que las convierte en una opción favorable tanto desde el punto de vista económico como medioambiental.
  • Se espera que las futuras mejoras en los procesos de fabricación y los componentes de las celdas reduzcan la carga medioambiental de las baterías de NiZn y respalden su potencial como solución de almacenamiento de energía más sostenible.

Abstract:

This paper presents a comprehensive and systematic analysis of the environmental impacts (EI) of novel nickel-zinc battery (RNZB) technology, a promising alternative for energy storage applications. The paper develops mathematical models for estimating the life cycle environmental impacts of RNZB from the cradle to the grave based on an extensive literature review and the ISO standards for life cycle costing and life cycle analysis. The paper uses the ReCiPe 2016 life cycle analysis (LCA) method to calculate the EI of RNZB in terms of eighteen Midpoint impact categories and three Endpoint impact categories: damage to human health, ecosystem diversity, and resource availability. The paper also compares the EI of RNZB with those of other battery technologies, such as lead-acid and lithium-ion LFP and NMC. The paper applies the models and compares results with those provided by the software openLCA (version 1.11.0), showing its reliability and concluding that NiZn batteries contribute approximately 14 MJ for CED and 0.82 kg CO₂ eq. for global warming per kWh of released energy. This places them between lithium-ion and lead-acid batteries. This study suggests that NiZn battery technology could benefit from using more renewable energy in end-use applications and adopting green recovery technology to reduce environmental impact. Further developments can use these models as objective functions for heuristic optimization of the EI in the life cycle of RNZB.

Keywords:

Sustainable energy; nickel-zinc battery; life cycle analysis modeling; environmental impacts of battery technologies

Reference:

MALVIYA, A.K.; ZAREHPARAST MALEKZADEH, M.; LI, J.; LI, B.; SANTARREMIGIA, F.E.; MOLERO, G.D.; VILLALBA-SANCHIS, I.; YEPES, V. (2024). A formulation model for computation to estimate the Life Cycle Environmental Impact of NiZn Batteries. Energies, 17:2751. DOI:10.3390/en17112751

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Diseño sostenible de los cimientos de los aerogeneradores terrestres

Acaban de publicarnos un artículo en el Journal of Physics: Conference Series, referente a la comunicación que presentamos en la WindEurope Annual Event 2024 en Bilbao. El estudio se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El documento evalúa la sostenibilidad de los cimientos de los aerogeneradores utilizando un enfoque holístico, comparando diferentes alternativas concretas en función de los impactos del ciclo de vida y empleando un modelo de toma de decisiones multicriterio. Cuantifica la sostenibilidad y clasifica el hormigón con escorias de alto horno como el más sostenible, seguido del hormigón convencional y las cenizas volantes, y proporciona una metodología para la optimización del diseño con una perspectiva sostenible.

Las conclusiones más importantes de este trabajo son las siguientes:

  • El estudio concluye que la alternativa del hormigón con escorias molidas de alto horno (GBFS) demuestra índices de sostenibilidad más altos en comparación con el hormigón convencional (CONV) y el hormigón con cenizas volantes (FA) para cimentaciones de aerogeneradores.
  • El GBFS supera al CONV y al FA en términos de impacto ambiental, mientras que el CONV es más económico que el GBFS y el FA, y el GBFS muestra impactos sociales más destacados según los indicadores de los trabajadores.
  • El documento hace hincapié en la importancia de tener en cuenta simultáneamente las dimensiones económica, ambiental y social al optimizar el diseño, y destaca la necesidad de adoptar un enfoque holístico de la sostenibilidad en el diseño de las cimentaciones de las turbinas eólicas.

Abstract

Recently, wind power has emerged as a prominent contributor to electricity production. Minimizing the costs and maximizing the sustainability of wind energy is required to improve its competitiveness against other non-renewable energy sources. This communication offers a practical approach to assess the sustainability of wind turbine generator foundations from a 3-dimensional holistic point of view. Specifically, the main goal of this study is to analyse the life cycle impacts of one shallow foundation design by comparing three different concrete alternatives: conventional concrete, concrete with 66-80% of blast furnace slags and concrete with 20% fly ash, and then to apply a Multi-Criteria Decision-Making model based on TOPSIS method to evaluate and compare the resulting sustainability of each alternative considered. The study results in a methodology for quantifying sustainability rather than simply qualifying it. Therefore, with a sustainable perspective, this methodology can be employed for design optimization, such as geometry and materials. Specifically, in this study, concrete with blast furnace slags emerges as the top-ranked sustainable alternative, followed by conventional concrete in second place and the fly ash option in third position.

Reference:

MASANET, C.; NAVARRO, I.; COLLADO, M.; YEPES, V. (2024) Journal of Physics:Conference Series, 2745:012005. DOI:10.1088/1742-6596/2745/1/012005

Esta comunicación está en abierto, por lo que os la dejo para su descarga.

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Modelo para estimar el coste del ciclo de vida de las baterías de NiZn

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en el JCR. El documento presenta un análisis exhaustivo del costo del ciclo de vida (LCC) de las baterías recargables de níquel-zinc (RNZB) y lo compara con otras tecnologías de baterías, como las baterías de plomo-ácido, LFP de iones de litio y NMC, en términos de costo, seguridad, rendimiento e impacto ambiental. El estudio concluye que las baterías de NiZn, en particular las de formulación de NiZn, son la opción más barata durante todo su ciclo de vida, con el menor costo por unidad de energía liberada. El documento también destaca la necesidad de obtener más datos sobre las baterías de níquel-zinc. Estas aún se encuentran en la fase de investigación y desarrollo, y recomienda considerar factores como la ubicación de la infraestructura, el costo de la maquinaria, el almacenamiento, los proveedores de materias primas, el transporte y la recuperación del material para reducir aún más los costos. El modelo de costos del ciclo de vida propuesto puede aplicarse a otras tecnologías de almacenamiento de energía y utilizarse con fines de optimización.

Las contribuciones más importantes de este trabajo son las siguientes:

  • El documento establece modelos matemáticos para estimar el costo del ciclo de vida de las baterías recargables de níquel-zinc (RNZB) y aplica estos modelos para comparar el costo de las RNZB con el de otras tecnologías avanzadas de baterías para aplicaciones estacionarias.
  • El estudio proporciona un análisis exhaustivo y sistemático de los RNZB, teniendo en cuenta factores como la seguridad, el rendimiento, el impacto ambiental y el costo. Se concluye que las baterías de NiZn, en particular las de formulación de NiZn, son la opción más barata durante todo su ciclo de vida, con el menor coste por unidad de energía liberada.
  • El modelo de costos del ciclo de vida sugerido se puede utilizar como una función objetiva para optimizar el costo y el impacto ambiental de las baterías de NiZn. También sugiere considerar varios factores, como la ubicación de la infraestructura, el costo de la maquinaria, el almacenamiento, los proveedores de materias primas, el transporte y la recuperación del material, para reducir aún más los costos a lo largo del ciclo de vida de la batería.
  • Los modelos establecidos en este documento se pueden aplicar para estimar el costo del ciclo de vida y el impacto ambiental de cualquier nueva tecnología de almacenamiento de energía, proporcionando un marco para la investigación y el desarrollo futuros en el campo del almacenamiento de energía.

Abstract:

The increasing demand for electricity and the electrification of various sectors require more efficient and sustainable energy storage solutions. This paper focuses on the novel rechargeable nickel–zinc battery (RNZB) technology, which can potentially replace the conventional nickel–cadmium battery (NiCd), in terms of safety, performance, environmental impact, and cost. The paper aims to provide a comprehensive and systematic analysis of RNZBs by modeling their lifecycle cost (LCC) from cradle to grave. This paper also applies this LCC model to estimate costs along the RNZB’s lifecycle in both cases: per kilogram of battery mass and per kilowatt hour of energy released. This model is shown to be reliable by comparing its results with costs provided by recognized software used for LCC analysis. A comparison of LCCs for three widely used battery technologies: lead–acid, Li-ion LFP, and NMC batteries, which can be market competitors of NiZn, is also provided. The study concludes that the NiZn battery was the cheapest throughout its entire lifecycle, with NiZn Formulation 1 being the cheapest option. The cost per unit of energy released was also found to be the lowest for NiZn batteries. The current research pain points are data availability for nickel–zinc batteries, which are in the research and development phase. In contrast, other battery types are already widely used in energy storage. This paper recommends considering the location factor of infrastructures, cost of machinery, storage, number of suppliers of raw materials, amount of materials transported in each shipment, and the value of materials recovered after the battery recycling process to further reduce costs throughout the battery’s lifecycle. This LCC model can also be used for other energy storage technologies and serve as objective functions for optimization in further developments.

Keywords:

Sustainable energy; nickel–zinc battery; nickel–cadmium battery; lifecycle cost modeling; battery technologies

Reference:

MALVIYA, A.K.; ZAREHPARAST MALEKZADEH, M.; SANTARREMIGIA, F.E.; MOLERO, G.D.; VILLALBA-SANCHIS, I.; YEPES, V. (2024). A formulation model for computation to estimate the Life Cycle Cost of NiZn Batteries. Sustainability, 16(5):1965. DOI:10.3390/su16051965

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Special Issue: “Energy Efficiency and Innovative Material Application in Sustainable Buildings”

Sustainability (ISSN: 2071-1050) is an international, peer-reviewed, open-access journal on environmental, cultural, economic, and social sustainability of human beings, published semimonthly online by MDPI.

Impact Factor: 3.9 (2022); 5-Year Impact Factor: 4.0 (2022)
Deadline for manuscript submissions: 31 October 2024

Special Issue Editors

Prof. Dr. Víctor Yepes

E-Mail Website
Guest Editor

Construction Engineering Department, Universitat Politècnica de València, 46022 Valencia, Spain
Interests: multi-objective optimization; structure optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; reliability-based maintenance optimization; optimization and decision-making under uncertainty
Special Issues, Collections and Topics in MDPI journals
Prof. Lorena Yepes-Bellver E-Mail Website
Guest Editor
Mechanics of Continuous Media and Theory of Structures Department, Universitat Politècnica de València, 46022 Valencia, Spain
Interests: multi-objective optimization; structure optimization; lifecycle assessment; social sustainability of infrastructures; metamodels

Special Issue Information

Dear Colleagues:

The Special Issue “Energy Efficiency and Innovative Material Application in Sustainable Buildings” focuses on advancing energy-efficient practices and novel materials in construction, crucial for global sustainability. Buildings account for significant energy use and carbon emissions, necessitating innovations to enhance efficiency and reduce environmental impact. This Special Issue aims to facilitate interdisciplinary dialogue and to highlight cutting-edge research in sustainable architecture and engineering. Aligned with the journal’s scope, it seeks to inspire professionals while promoting sustainable design and construction excellence. Key themes include energy-efficient design, innovative materials, intelligent building technologies, lifecycle assessment, and case studies illustrating best practices. Through these avenues, this Special Issue aims to contribute to a more sustainable and resilient built environment, addressing critical challenges and fostering progress towards a greener future.

In this Special Issue, original research articles and reviews are welcome. Research areas may include (but are not limited to) the following:

  • Energy-Efficient Building Design and Retrofitting;
  • Nanotechnology Applications for Energy-Efficient Building Materials;
  • Integration of Renewable Energy Systems in Urban Buildings;
  • Sustainable Concrete Solutions for Green Construction;
  • Emerging Trends in Energy-Efficient HVAC Systems;
  • Smart Building Systems and Technologies ;
  • Circular Economy Approaches in Building Material Management;
  • The Role of Artificial Intelligence in Optimizing Building Energy Performance;
  • Innovations in Daylighting and Natural Ventilation Strategies;
  • Net-Zero Energy Building Case Studies: Lessons Learned and Future Directions;
  • Case Studies and Best Practices;
  • Regenerative Design in Architecture and Construction.

We look forward to receiving your contributions.

Prof. Dr. Víctor Yepes

Prof. Lorena Yepes-Bellver

Guest Editors

Manuscript Submission Information

Manuscripts should be submitted online at www.mdpi.com by registering and logging in to this website. Once you are registered, click here to go to the submission form. Manuscripts can be submitted until the deadline. All submissions that pass pre-check are peer-reviewed. Accepted papers will be published continuously in the journal (as soon as accepted) and will be listed together on the special issue website. Research articles, review articles as well as short communications are invited. For planned papers, a title and short abstract (about 100 words) can be sent to the Editorial Office for announcement on this website.

Submitted manuscripts should not have been published previously nor be under consideration for publication elsewhere (except conference proceedings papers). All manuscripts are thoroughly refereed through a single-blind peer-review process. A guide for authors and other relevant information for submission of manuscripts is available on the Instructions for Authors page. Sustainability is an international peer-reviewed open-access semimonthly journal published by MDPI.

Please visit the Instructions for Authors page before submitting a manuscript. The Article Processing Charge (APC) for publication in this open-access journal is 2400 CHF (Swiss Francs). Submitted papers should be well formatted and use good English. Authors may use MDPI’s English editing service prior to publication or during author revisions.

Keywords

  • energy efficiency
  • innovative materials
  • sustainable buildings
  • smart buildings
  • green construction
  • circular economy

Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging

Durante los días 10-13 de julio de 2023 tuvo lugar en Donostia-San Sebastián (Spain) el 27th International Congress on Project Management and Engineering AEIPRO 2023. Fue una buena oportunidad para debatir y conocer propuestas sobre dirección e ingeniería de proyectos. Nuestro grupo de investigación, dentro del proyecto de investigación HYDELIFE, presentó varias comunicaciones. A continuación os paso el resumen de una de ellas.

El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología para optimizar la energía en la construcción de tableros losa pretensado aligerados. Se lleva a cabo un análisis de la sección transversal para determinar los parámetros de diseño a través de un estudio del estado del arte. A partir de ese análisis, se identifican las variables de diseño que mejorarán la eficiencia energética del tablero. La metodología se divide en dos fases: primero, se utiliza una técnica estadística llamada hipercubo latino para muestrear las variables del tablero y determinar una superficie de respuesta; y en segundo lugar, se optimiza la superficie de respuesta mediante un modelo de optimización basado en Kriging. Como resultado, se ha desarrollado una metodología que reduce el costo energético en la construcción de tableros losa pretensado aligerados. Las recomendaciones para mejorar la eficiencia energética incluyen emplear esbelteces elevadas (alrededor de 1/28), reducir el consumo de hormigón y armadura activa, y aumentar la cantidad de armadura pasiva.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Palabras clave:

Optimización; energía; puentes; Kriging; metamodelos; sostenibilidad

Agradecimientos:

This research was funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, grant number PID2020-117056RB-I00 and The APC was funded by ERDF A way of making Europe.

Referencia:

BRUN-IZQUIERDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging. 27th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 10-13 de julio, Donostia/San Sebastián (Spain), pp. 426-437. DOI:10.61547/3374

A continuación os dejo un vídeo donde presentamos el trabajo. Espero que os sea de interés.

Os dejo la comunicación completa, pues está publicada en abierto.

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Optimización del coste energético de puentes losa postesados mediante un Kriging en dos fases

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, revista indexada en el JCR. El objetivo del estudio es optimizar la energía empleada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el desarrollo de una metodología que utilice el muestreo latino de hipercubos y la optimización basada en el método Kriging. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

  • El artículo establece una metodología para optimizar la energía incorporada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el uso del hipercubo latino y la optimización basada en el método Kriging.
  • El estudio recomienda emplear índices de esbeltez elevados, minimizar el uso de hormigón y armaduras activas y aumentar la cantidad de armaduras pasivas para mejorar la eficiencia energética.
  • El artículo utiliza una técnica estadística llamada muestreo de hipercubo latino para muestrear variables y crear una superficie de respuesta, que luego se ajusta con precisión mediante un metamodelo Krixing.
  • La metodología desarrollada en el trabajo reduce el coste energético de la construcción de puentes de losas aligeradas.
  • El estudio contribuye al campo de la optimización energética en la construcción al proporcionar una metodología específica para los puentes de losas de hormigón pretensado aligerado, especialmente en los pasos elevados de carreteras postesadas.

Abstract:

This study aims to establish a methodology for optimizing embodied energy while constructing lightened road flyovers. A cross-sectional analysis is conducted to determine design parameters through an exhaustive literature review. Based on this analysis, key design variables that can enhance the energy efficiency of the slab are identified. The methodology is divided into two phases: a statistical technique known as Latin Hypercube Sampling is initially employed to sample deck variables and create a response surface; subsequently, the response surface is fine-tuned through a Kriging-based optimization model. Consequently, a methodology has been developed that reduces the energy cost of constructing lightened slab bridge decks. Recommendations to improve energy efficiency include employing high slenderness ratios (approximately 1/28), minimizing concrete and active reinforcement usage, and increasing the amount of passive reinforcement.

Keywords:

Optimization; embodied energy; bridges; surrogate model; Kriging; prestressed concrete; sustainability

Reference:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Embodied energy optimization of prestressed concrete road flyovers by a two-phase Kriging surrogate model. Materials, 16(20); 6767. DOI:10.3390/ma16206767

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Maquinaria y procedimientos de construcción: Problemas resueltos

Os presento el libro que he publicado sobre maquinaria y procedimientos de construcción. Se trata de una completa colección de 300 problemas resueltos, abarcando aspectos relacionados con la maquinaria, medios auxiliares y procedimientos de construcción. Su contenido se enfoca en la mecanización de las obras, costos, disponibilidad, fiabilidad y mantenimiento de equipos, estudio del trabajo, producción de maquinaria, sondeos y perforaciones, técnicas de mejora del terreno, control y abatimiento del nivel freático, movimiento de tierras, equipos de dragado, explosivos y voladuras, excavación de túneles, instalaciones de tratamiento de áridos, compactación de suelos, ejecución de firmes, maquinaria auxiliar como bombas, compresores o ventiladores, cables y equipos de elevación, cimentaciones y vaciados, encofrados y cimbras, fabricación y puesta en obra del hormigón, organización y planificación de obras.

Es un libro, por tanto, muy enfocado a los ámbitos de la ingeniería de la construcción, tanto en el ámbito de la edificación, de la minería o de la ingeniería civil. Además, se incluyen 27 nomogramas originales y 19 apéndices para apoyar tanto a estudiantes de ingeniería o arquitectura, como a profesionales que enfrentan desafíos similares en su práctica diaria en obra o proyecto. La colección se complementa con un listado de referencias bibliográficas que respaldan los aspectos teóricos y prácticos abordados en los problemas. Estos problemas son similares a los tratados durante las clases de resolución de casos prácticos en la asignatura de Procedimientos de Construcción del Grado en Ingeniería Civil de la Universitat Politècnica de València (España). Por tanto, el libro resulta adecuado tanto para estudiantes de grado como para cursos de máster relacionados con la ingeniería civil y la edificación.

El libro tiene 562 páginas. Este libro lo podéis conseguir en la propia Universitat Politècnica de València o bien directamente por internet en esta dirección: https://www.lalibreria.upv.es/portalEd/UpvGEStore/products/p_376-7-1

Sobre el autor: Víctor Yepes Piqueras. Doctor Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos. Catedrático de Universidad del Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil de la Universitat Politècnica de València. Número 1 de su promoción, ha desarrollado su vida profesional en empresas constructoras, en el sector público y en el ámbito universitario. Ha sido director académico del Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón (acreditado con el sello EUR-ACE®), investigador del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) y profesor visitante en la Pontificia Universidad Católica de Chile. Imparte docencia en asignaturas de grado y posgrado relacionadas con procedimientos de construcción y gestión de obras, calidad e innovación, modelos predictivos y optimización en la ingeniería. Sus líneas de investigación actuales se centran en la optimización multiobjetivo, la sostenibilidad y el análisis de ciclo de vida de puentes y estructuras de hormigón.

Referencia:

YEPES, V. (2023). Maquinaria y procedimientos de construcción. Problemas resueltos. Colección Académica. Editorial Universitat Politècnica de València, 562 pp. Ref. 376. ISBN 978-84-1396-174-3

A continuación os paso las primeras páginas del libro, con el índice, para hacerse una idea del contenido desarrollado.

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