Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso, se ha realizado un análisis comparativo del ciclo de vida de los puentes de hormigón y de los mixtos en función del porcentaje de acero reciclado empleado. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
En este trabajo se propone evaluar el ciclo de vida (ACV) y comparar cuatro alternativas de tableros de puentes para diferentes longitudes de vano, a fin de determinar cuáles son las soluciones más sostenibles. Se utiliza el método ReCiPe para realizar el análisis del ciclo de vida, mediante el cual se obtiene el valor de impacto para cada alternativa y longitud de vano. Se ha utilizado la base de datos Ecoinvent 3.3. El ciclo de vida se ha dividido en cuatro fases: fabricación, construcción, uso y mantenimiento, y desmantelación. Se han tenido en cuenta las incertidumbres asociadas, y los resultados se muestran tanto en los enfoques de punto medio como de punto final. Los resultados muestran que, para vanos inferiores a 17 m, la mejor alternativa es la losa maciza de hormigón pretensado. Para luces entre 17 y 25 m, dado que no se utiliza la solución de viga cajón, la losa aligerada de hormigón pretensado es la mejor alternativa. Para luces entre 25 y 40 m, la mejor solución depende del porcentaje de acero estructural reciclado. Si este porcentaje supera el 90%, la mejor alternativa es el tablero de puente compuesto de vigas cajón. Sin embargo, si el porcentaje es inferior, la alternativa más limpia es el tablero de vigas cajón de hormigón pretensado. Por lo tanto, los resultados muestran la importancia de reciclar y reutilizar el acero estructural en los diseños de los tableros de los puentes.
Abstract:
Achieving sustainability is currently a key objective, so consensus across environmental, social, and economic dimensions is necessary. The construction sector is one of the main sectors responsible for environmental impacts worldwide. This paper proposes a life cycle assessment (LCA) and a comparison of four bridge deck alternatives for different span lengths to determine which are the most sustainable solutions. The ReCiPe method is used to conduct the life cycle analysis, from which the impact value is obtained for each alternative and span length. The Ecoinvent 3.3 database has been used. The life cycle has been divided into four phases: manufacturing, construction, use and maintenance, and end-of-life. The associated uncertainties are considered, and the results are shown in both midpoint and endpoint approaches. The results of our research show that for spans less than 17 m, the best alternative is a prestressed concrete solid slab. For span lengths between 17 and 25 m, since the box-girder solution is not used, the prestressed concrete lightened slab is the best alternative. For span lengths between 25 and 40 m, the best solution depends on the percentage of recycled structural steel. If this percentage exceeds 90%, the best alternative is the composite box-girder bridge deck. However, if the percentage is lower, the cleanest alternative is the prestressed concrete box-girder deck. Therefore, the results show the importance of recycling and reusing structural steel in bridge deck designs.
Keywords:
Life cycle assessment; sustainability; structures; ReCiPe; environment; bridges
ICITECH (Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón). Universitat Politècnica de València
La línea de investigación emprendida por nuestro grupo no puede quedarse en la mera optimización económica del hormigón estructural, que podría ser un objetivo a corto plazo de interés evidente para las empresas constructoras o de prefabricados. En anteriores proyectos (HORSOST, BRIDLIFE, DIMALIFE) afrontados por nuestro grupo se abordó tanto el diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos, como la toma de decisiones en la gestión del ciclo de vida de puentes pretensados de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. También se emplearon metamodelos y el diseño óptimo robusto y basado en fiabilidad para obtener diseños automáticos de puentes e infraestructuras que consideraban hormigones con baja huella de carbono, donde se incluían los aspectos de durabilidad, de consumo energético y de emisiones de CO2, de seguridad, y otros que se estudiaban a lo largo del ciclo de vida de las estructuras, en especial en puentes de hormigón pretensado, tanto prefabricados, como construidos “in situ”. Además, se emplearon técnicas de decisión multicriterio para abordar, en primer lugar, la decisión de la mejor tipología constructiva de un puente, y posteriormente, para decidir la mejor de las opciones resultantes de la frontera de Pareto.
La producción científica de estos proyectos fue significativa. Se ha abordado la optimización multiobjetivo (coste, CO2 y energía) de puentes con vigas artesa (Martí et al., 2015; Martí et al., 2016; Yepes et al., 2015;2017), de puentes cajón (García-Segura et al., 2016;2017a;b). Se ha abordado la optimización del mantenimiento de puentes en ambiente marino (Navarro et al., 2017;2018), del mantenimiento de redes de pavimento (Yepes et al., 2016; Torres-Machí, 2017). Se ha analizado la sostenibilidad social de las infraestructuras (Sierra et al., 2017a;b). Se han utilizado metodologías emergentes en la toma de decisiones, como la lógica neutrosófica (Navarro et al., 2020) o las redes bayesianas (Sierra et al., 2018). Se han utilizado en la optimización metamodelos de redes neuronales (García-Segura et al., 2017b), modelos kriging (Penadés-Plà et al., 2019), el análisis de fiabilidad (García-Segura et al., 2017a). Se han propuesto sistemas de indicadores de sostenibilidad social y medioambiental (Milani et al., 2020; Sánchez-Garrido y Yepes, 2020). Se ha aplicado el diseño robusto a los puentes (Penadés-Plà et al., 2020). Se ha analizado la resiliencia de las infraestructuras (Salas et al., 2020). Se han realizado análisis del ciclo de vida de estructuras e infraestructuras óptimas (Penadés-Plà et al. 2017; Zastrow et al., 2017; Pons et al., 2018;2020; Navarro et al. 2018; Zhou et al., 2020). También se encuentra en fase de evaluación la patente “Viga en cajón mixta acero-hormigón, P202030530” (Alcalá y Navarro, 2020), autor que forma parte del equipo de investigación.
Sin embargo, para dar un paso adelante, es necesario abordar las limitaciones y el alcance de estos proyectos previos. El proyecto HYDELIFE busca un salto cualitativo en nuestra línea de investigación que pretende superar algunas limitaciones en cuanto al alcance planteado hasta ahora. En primer lugar, no se puede perder la oportunidad de incorporar las técnicas emergentes del DL en la hibridación de las metaheurísticas, pues sería renunciar a la potencia predictiva de la inteligencia artificial y a la eficiencia de esta nueva generación de algoritmos. En segundo lugar, debe abordarse la construcción industrializada modular tanto en edificación como en obra civil, estudiando en detalle y confrontando los puentes mixtos y las estructuras híbridas con las soluciones de hormigón, en un análisis completo del ciclo de vida que incluya la sostenibilidad social y medioambiental. Para ello se pretende profundizar en las técnicas de decisión multicriterio emergentes como la lógica neutrosófica y otras como las redes bayesianas. En este contexto, a pesar de que se ha avanzado en la optimización multiobjetivo de las estructuras, en el mundo real existen incertidumbres, imperfecciones o desviaciones respecto a los parámetros utilizados en los códigos (propiedades del material, geometría, cargas, etc.). Una estructura óptima se encuentra cercana a la región de infactibilidad, por lo que es necesario incorporar incertidumbres para proporcionar diseños más robustos y fiables (Martínez-Frutos et al., 2014), tanto desde el diseño basado en la fiabilidad como desde el diseño óptimo robusto.
El gran problema de la optimización multiobjetivo de estructuras, al incorporar incertidumbres, es su coste computacional muy elevado. Tal y como hemos visto en algunos de nuestros trabajos, este problema lo hemos abordado mediante metamodelos que proporcionan una relación funcional aproximada entre las variables de diseño y sus respuestas, con un número moderado de análisis completos. Sin embargo, las metaheurísticas híbridas basadas en DL emergen como técnicas capaces de mejorar dichos planteamientos previos.
Los trabajos desarrollados hasta el momento por nuestro grupo de investigación han permitido avances importantes en el diseño automatizado y óptimo de las estructuras de hormigón con múltiples criterios a lo largo del ciclo de vida, sin embargo, existe una serie de limitaciones que este HYDELIFE tiene intención de superar:
Ampliación del análisis del ciclo de vida no solo a los puentes de hormigón, sino también a otras tipologías, como puentes mixtos y estructuras híbridas, así como a estructuras industrializadas modulares.
Utilizar metaheurísticas híbridas basadas en la inteligencia artificial con un doble objetivo: mejorar la calidad de las soluciones al incorporar el aprendizaje profundo en la base de datos generada en la búsqueda de los algoritmos y reducir los tiempos de cálculo.
Explorar el efecto de la aleatoriedad de los parámetros mediante la incorporación del diseño óptimo robusto y del diseño óptimo basado en la fiabilidad, para evitar que los proyectos optimizados reales sean infactibles ante pequeños cambios.
Profundización en las funciones de distribución de los impactos sociales y ambientales en las construcciones modulares y mixtas.
Profundización en la investigación dirigida a la fase de mantenimiento, centrada más en el problema social que plantean las estructuras modulares y mixtas en servicio.
Analizar la sensibilidad de las políticas presupuestarias, poco sensibles a la realidad del sector, en la gestión de las estructuras. Ello supone modelar distintos escenarios económicos y analizar las soluciones eficientes derivadas, especialmente en épocas de crisis.
Profundización en la determinación de los factores que inciden en la toma de decisiones multicriterio.
Profundización en los costes de mantenimiento y en los esperados en caso de fallo. Además, las incertidumbres asociadas al deterioro requieren métodos probabilísticos.
Profundizar en el análisis de ciclo de vida, la inclusión de la demolición y reutilización de los materiales de las infraestructuras, siendo una de las variables de diseño la durabilidad.
Lo indicado hasta ahora, que resume los antecedentes y las realizaciones del grupo, se podría sintetizar en los siguientes aspectos:
La temática a investigar se ha ido profundizando en cada uno de los proyectos realizados, acorde a los objetivos previstos.
Los estudios realizados se basaban en la optimización multiobjetivo, la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida y el diseño robusto y basado en la fiabilidad de puentes pretensados. El objetivo es dar un salto al incorporar el aprendizaje profundo en las metaheurísticas y ampliar el alcance a otro tipo de construcciones industrializadas modulares y a puentes mixtos e híbridos.
Referencias
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Proyecto de Investigación:
Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.
En el marco de la XIII Reunión del Grupo Español de Decisión Multicriterio, que se celebró en San Sebastián, se entregó ayer, 23 de julio del 2021, los premios a las mejores tesis doctorales en decisión multicriterio 2020. Este grupo se creó en 1999 dentro de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa (SEIO).
El premio a la mejor tesis doctoral lo recibió Ignacio Javier Navarro Martínez, tesis que tuve el placer de dirigir junto con el profesor José V. Martí. En este enlace podéis encontrar los detalles de este premio.
Las tesis doctorales premiadas son las siguientes:
PRIMER PREMIO
Título: Life cycle assessment applied to the sustainable design of prestressed bridges in coastal environments
Autor: Ignacio Javier Navarro Martínez
Directores: Víctor Yepes Piqueras y José V. Martí Albiñana
Universidad: Universidad Politécnica de Valencia
Año: 2019
SEGUNDO PREMIO “EX AEQUO”
Título: Building composite indicators from a multicriteria approach: an empirical application for the performance appraisal and efficiency of the Spanish Public Higher Education System
Autora: Samira El Gibari Ben Said
Directores: Trinidad Gómez Núñez y Francisco Ruiz de la Rúa
Universidad: Universidad de Málaga
Año: 2020
Título: Ordinal treatment of ordered qualitative scales: analysis, methods and applications
Autora: Raquel González del Pozo
Director: José Luis García Lapresta
Universidad: Universidad de Valladolid
Año: 2020
Entrega del Primer Premio, con Ignacio junto a los miembros del jurado
Ignacio, primer premiado, junto con Samira y Raquel, segundo premio «ex aequo»Ignacio explicando su tesis doctoral
Os paso a continuación la relación de artículos científicos indexados que han sido fruto de la tesis doctoral de Ignacio J. Navarro, y otras que han sido desarrolladas tras la defensa de su tesis.
Referencias:
SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homes. Environmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572
NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective.Environmental Impact Assessment Review, 74:23-34. DOI:10.1016/j.eiar.2018.10.001
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks.Journal of Cleaner Production, 196: 698-713. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.06.110
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments.Environmental Impact Assessment Review, 72:50-63. DOI:10.1016/j.eiar.2018.05.003
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics, indexada en el primer decil del JCR. En este caso, se ha desarrollado una aplicación para optimizar una estrategia sostenible en la gestión de un proyecto de ingeniería internacional. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
El objetivo de este artículo es establecer un marco internacional para la gestión sostenible de proyectos en ingeniería, completar la investigación en este campo y proponer una base teórica para el diseño de un nuevo sistema de gestión de proyectos. El artículo emplea como métodos de investigación la revisión de la literatura, un algoritmo de programación matemática y el estudio de casos. La revisión de la literatura analizó los resultados de 21 años de investigación en este campo. Como resultado, se constató que el sistema de gestión de proyectos presenta deficiencias. Se estableció un modelo matemático para analizar la composición y los elementos del sistema optimizado de gestión de proyectos internacionales. La investigación de casos seleccionó grandes puentes para su análisis y verificó la superioridad y viabilidad del sistema teórico propuesto. La aportación de esta nueva investigación radica en el establecimiento de un modelo de sistema de gestión de proyectos internacional completo; en la integración del desarrollo sostenible con la gestión de proyectos; y en la propuesta de nuevos marcos de investigación y modelos de gestión para promover el desarrollo sostenible de la industria de la construcción.
Abstract:
The aim of this paper is to establish an international framework for sustainable project management in engineering, address the lack of research in this field, and propose a scientific theoretical basis for the development of a new project management system. The article employs a literature review, a mathematical programming algorithm, and a case study as its research methods. The literature review applied the visual clustering research method and analyzed results from 21 years of research in this field. As a result, the project management system was found to have defects and deficiencies. A mathematical model was established to analyze the composition and elements of the optimized international project management system. The case study research selected large bridges for analysis and verified the superiority and practicability of the theoretical system. Thus, the goal of sustainable bridge development was achieved. The value of this research lies in establishing a comprehensive international project management system model that truly integrates sustainable development with project management, and in providing new research frameworks and management models to promote sustainable development in the construction industry.
Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH). http://congress.cimne.com/SAHC2020/frontal/JoseM.Adam.asp
En varios artículos anteriores detallamos los antecedentes, la motivación y la trascendencia del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar las hipótesis de partida sobre las que se basa este proyecto.
La hipótesis principal de partida es que las metaheurísticas híbridas emergentes son capaces de extraer información no trivial de las inmensas bases de datos procedentes de la optimización y mejorar la calidad y el tiempo de cálculo tanto en el diseño como en el mantenimiento óptimo de puentes y estructuras. Con esta propuesta metodológica se pretende abordar las incertidumbres del mundo real, planteando el diseño y el mantenimiento óptimos basados en la fiabilidad y en diseños robustos. Esta hipótesis debe extenderse a los procesos de toma de decisiones multicriterio que atiendan a la sostenibilidad social y ambiental del ciclo de vida completo que contemplen las fluctuaciones tanto de los parámetros como de los escenarios posibles, especialmente en el caso de fuertes restricciones presupuestarias. Esta metodología presenta, no obstante, serias dificultades, por lo que conviene explorar metamodelos y DL capaces de acelerar los procesos de cálculo complejos.
Para la consecución de los objetivos del proyecto, es necesario alcanzar una serie de objetivos específicos que, a su vez, se basan en unas determinadas hipótesis:
Hipótesis 1: Las metaheurísticas mejoran la calidad y reducen el tiempo de cálculo al hibridarse con el aprendizaje profundo (DL).
Hipótesis 2: El análisis del ciclo de vida de la construcción industrializada modular presenta mejores indicadores medioambientales y sociales que la construcción tradicional.
Hipótesis 3: La optimización multiobjetivo de los puentes mixtos de hormigón y acero y de las estructuras híbridas de acero reduce los impactos sociales y ambientales a lo largo del ciclo de vida.
Hipótesis 4: La optimización multiobjetivo puede dar como resultado soluciones que, con pequeñas variaciones en los parámetros o en las restricciones, resultan infactibles.
Hipótesis 5: Tanto el diseño óptimo basado en la fiabilidad como el diseño óptimo robusto conducen a soluciones menos sensibles a la variabilidad y a los cambios en los escenarios (especialmente presupuestarios), pero se basan en funciones de probabilidad poco realistas debido a la falta de datos.
Hipótesis 7: Las soluciones de mantenimiento óptimas de puentes mixtos y de estructuras modulares difieren si el análisis del ciclo de vida se incluye o no en la fase de proyecto.
Hipótesis 8: Incluso considerando la variabilidad innata del mundo real, es posible integrar múltiples actores, escenarios y criterios (tangibles e intangibles) en técnicas analíticas que asistan en la toma de decisiones complejas que incluyan aspectos de sostenibilidad social y ambiental mediante herramientas colaborativas.
Hipótesis 9: Las decisiones públicas (instituciones) y privadas (empresas) adecuadas pueden mejorar la sostenibilidad, las prestaciones a largo plazo y la durabilidad de las estructuras, incluso en escenarios presupuestarios muy restrictivos.
Hipótesis 10: Dado un horizonte temporal para una estructura, es posible encontrar un diseño y una gestión posteriores de dicho activo que mejoren otras alternativas, incluso con presupuestos restrictivos.
Hipótesis 11: Las medidas estratégicas, de proyecto y preventivas derivadas de un sistema de apoyo a la toma de decisiones multicriterio son preferibles a la reparación severa de los puentes y estructuras modulares por su menor coste social y ambiental.
Hipótesis 12: Es posible encontrar buenas prácticas en el diseño, conservación, mantenimiento y desmantelamiento de los puentes y estructuras modulares que sean robustas a cambios en los escenarios presupuestarios.
Proyecto de Investigación:
Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.
Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
En un artículo anterior detallamos los antecedentes y la motivación del proyecto de investigación HYDELIFE. Ahora vamos a explicar la relevancia de la propuesta, que se centra tanto en la utilización de una metodología emergente y novedosa en el ámbito de las estructuras, como es la hibridación de las metaheurísticas con la inteligencia artificial, en especial con el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), como en el objeto de estudio, que es la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero. A continuación, justificamos la importancia de esta propuesta.
La Inteligencia Artificial (IA) se ha usado en estas últimas décadas de forma intensiva en las investigaciones relacionadas con la ingeniería civil, especialmente en el ámbito de las estructuras y las infraestructuras (Taffese et al., 2017). Sin embargo, los métodos más recientes, como el reconocimiento de patrones (Pattern Recognition, PR), el aprendizaje automático (Machine Learning, ML) y el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL), son métodos emergentes en este ámbito de la ingeniería (Salehi et al., 2018). Estas técnicas emergentes tienen la capacidad de aprender interrelaciones complejas entre parámetros y variables, y así permiten resolver una diversidad de problemas que son difíciles o imposibles de resolver con los métodos tradicionales. Son capaces de descubrir información oculta, no trivial, sobre el rendimiento de una estructura al aprender la influencia de diversos mecanismos de daño o degradación, así como a partir de los datos recogidos por los sensores. Además, ML y DL tienen una elevada potencialidad en el dominio de la mecánica computacional, como, por ejemplo, para optimizar los procesos en el método de elementos finitos para mejorar la eficiencia de los cálculos.
La optimización de las estructuras constituye un campo científico en el que se ha trabajado intensamente en las últimas décadas (Afzal et al., 2020). Debido a que los problemas reales requieren un número elevado de variables, la resolución exacta del problema de optimización asociado resulta inabordable. Se trata de problemas NP-hard, de complejidad computacional elevada, que requieren metaheurísticas para alcanzar soluciones satisfactorias en tiempos de cálculo razonables. La idea es aprovechar la inmensa cantidad de datos generados por el elevado número de iteraciones que requiere la optimización estructural mediante metaheurísticas. Es el campo ideal para la inteligencia artificial, pues permite extraer información para acelerar y afinar la búsqueda de la solución óptima. Un ejemplo de este tipo es nuestro trabajo (García-Segura et al., 2017a) de optimización multiobjetivo de puentes cajón, donde una red neuronal aprendía de los datos intermedios de la búsqueda y luego predecía con una extraordinaria exactitud el cálculo del puente, sin necesidad de calcularlo. Ello permitía reducir considerablemente el tiempo de computación final. Sin embargo, este tipo de aplicación es muy sencilla, pues solo ha reducido el tiempo de cálculo (cada comprobación completa de un puente mediante el método de los elementos finitos es mucho más lenta que una predicción con una red neuronal). HYDELIFE trata de dar un paso más allá. Se pretende que la metaheurística sea capaz de aprender de los datos recogidos utilizando la inteligencia artificial para ser mucho más efectiva, y no solo más rápida.
En concreto, la propuesta se centra en el aprendizaje profundo (DL), que, dentro del ML, utiliza algoritmos más sofisticados, basados en el principio de las redes neuronales. El foco metodológico del proyecto es la exploración de la integración específica del DL en las metaheurísticas, con el objeto de mejorar la calidad de las soluciones o los tiempos de convergencia al optimizar estructuras. Nuestro grupo ha tenido la oportunidad de comprobar la eficacia de este hibridaje en estructuras sencillas, como los muros de contrafuertes (García et al., 2020a, 2020b; Yepes et al., 2020). Además, hemos lanzado al respecto un número especial en la revista Mathematics (indexada en el primer decil del JCR) titulado “Deep learning and hybrid-metaheuristics: novel engineering applications” (https://www.mdpi.com/journal/mathematics/special_issues/Deep_Learning_Hybrid-Metaheuristics_Novel_Engineering_Applications).
Modern methods of construction. https://www.lancashirebusinessview.co.uk/latest-news-and-features/let-s-talk-modern-methods-of-construction
En cuanto al objeto del proyecto, la construcción industrializada modular, tanto en edificación como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero, su justificación deriva de su importancia creciente y los huecos en la investigación encontrados. En efecto, la construcción modular y la prefabricación son técnicas ya veteranas desde que en 1936 Eugène Freyssinet construyó el primer puente de hormigón pretensado del mundo, en el que las vigas y los tableros eran prefabricados. Sin embargo, la auténtica revolución que supone la IA, las tecnologías BIM y los retos de la sostenibilidad está cambiando radicalmente este concepto y lo está llevando a una nueva dimensión. La reciente norma UNE 127050:2020 trata de los sistemas constructivos industrializados para edificios construidos con elementos prefabricados de hormigón, así como de los requisitos de comportamiento, fabricación, instalación y verificación. Los métodos modernos de construcción (Modern Methods of Construction, MMC), o como algunos la llaman “construcción inteligente”, constituyen alternativas a la construcción tradicional. Es un término que abarca una amplia gama de tecnologías basadas en la fabricación modular, ya sea “in situ” o “off-site”, que están revolucionando la forma de construir de manera más rápida, rentable y eficiente. Un ejemplo no muy lejano ha sido la construcción de dos hospitales de campaña en Wuhan (China) en tan solo 12 días, debido a la crisis sanitaria. Países como Suecia y Japón lideran la construcción MMC. En Suecia, casi la mitad de las viviendas de nueva construcción utilizan este método, hasta el 80% en el caso de las viviendas unifamiliares. Japón es el país donde se construyen el mayor número de viviendas nuevas con este método, aunque no alcanzan el 20% del total. La construcción MMC permite un ahorro de tiempo de hasta el 50%, permite el uso de materiales sostenibles, reduciéndose el desperdicio. La construcción en fábrica permite tolerancias estrictas, la reducción de los errores, promueve la seguridad, no estando los materiales a la intemperie durante la construcción. Además, permite el uso de materiales durables, que mejoran el aislamiento acústico, la protección contra incendios y la eficiencia energética. Sin embargo, en algunos países, el uso de las MMC implica costes más elevados que la construcción tradicional. Otras barreras son la falta de mano de obra especializada, la escasez de suministros y la regulación vigente (Rahman, 2014). Con todo, la actual crisis del Covid-19 puede acelerar los cambios necesarios. De todos modos, los métodos MMC constituyen un producto distinto del de la construcción tradicional. La construcción modular, al tratarse de un producto alternativo, en lugar de competir, complementará el mercado tradicional. El objetivo es aumentar la productividad de los recursos disponibles mejorando la calidad, la eficiencia empresarial, la satisfacción del cliente, el rendimiento ambiental, el índice de sostenibilidad y el control de los plazos de entrega. Nuestro grupo de investigación (Sánchez-Garrido y Yepes, 2020) ha empezado a aplicar técnicas analíticas de toma de decisiones multicriterio (MCDM) y de análisis del ciclo de vida, comparando la construcción tradicional de una vivienda unifamiliar con dos alternativas basadas en el MMC. Propusimos un índice de sostenibilidad, que incluye atributos tangibles e intangibles, así como factores de incertidumbre y riesgos, que permite a los promotores priorizar soluciones que aseguren la sostenibilidad económica, social y medioambiental. HYDELIFE pretende profundizar en esta vía mediante la optimización híbrida multiobjetivo de este tipo de construcción modular.
Constructalia – ArcelorMittal. Puente mixto Wirkowice: El primer puente de carretera en Europa con vigas de acero autopatinable Arcorox® 460 – Constructalia
Otro de los huecos detectados por nuestro grupo en este ámbito son los puentes mixtos (Martínez-Muñoz et al., 2020). El análisis del estado del arte indica que la investigación se ha centrado en el diseño preliminar de puentes con un enfoque principalmente económico (Yepes et al., 2019) sin abordar la optimización multiobjetivo social y ambiental de su ciclo de vida completo que permita aplicar técnicas de decisión desde el diseño. Mientras que a nivel mundial la preocupación se centra en la búsqueda de soluciones sostenibles. También se ha detectado un vacío en los puentes ejecutados con vigas armadas híbridas. En este tipo de estructuras se utilizan diferentes límites elásticos de acero en las chapas de alas y de alma para disminuir el espesor de las chapas de mayor límite elástico, lo que supone una reducción de peso por unidad de longitud de la sección transversal (Chacón, 2014). Sin embargo, la reducción del espesor puede acarrear la disminución de la capacidad de la sección ante otros fenómenos, como es el caso de la inestabilidad. Se debe garantizar un buen comportamiento de las vigas a cortante, estudiando su inestabilidad ante cargas concentradas y pandeo lateral. Por tanto, nos encontramos ante un caso de optimización de gran interés en el que, además, no se ha abordado hasta ahora su optimización integral a lo largo de su ciclo de vida. Asimismo, en nuestro equipo de investigación se ha desarrollado una patente sobre vigas en cajón mixtas (Alcalá y Navarro, 2020) que permiten resolver el problema de las vigas descolgadas en forjados de elementos prefabricados y que consiste en un cajón metálico que formará parte de un sistema de forjados slim-floor. HYDELIFE aplicará la metodología híbrida antes descrita para cubrir este vacío en el ámbito de la investigación de las estructuras.
Proyecto de Investigación:
Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.
Referencias:
AFZAL, M.; LIU, Y.H.; CHENG, J.C.P.; GAN, V.J.L. (2020). Reinforced concrete structural design optimization: A critical review. J. Clean. Prod., 260:120623.
ALCALÁ, J.; NAVARRO, F. (2020). Viga en cajón mixta acero-hormigón. Patente P202030530, 4 junio 2020.
CHACÓN, R. (2014). Vigas armadas híbridas de acero. Estado del conocimiento. Revista Ciencia e Ingeniería, 35(2):95-102.
GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020a). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics, 8(4), 555.
GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020b). The buttressed walls problem: An application of a hybrid clustering particle swarm optimization algorithm. Mathematics, 8(6), 862.
MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2020). Steel-concrete composite bridges: design, life cycle assessment, maintenance and decision making. Adv. Civ. Eng., 2020, 8823370.
RAHMAN, M.M. (2014). Barriers of implementing modern methods of construction. J. Manage. Eng., 30(1):69-77.
SALEHI, H.; BURGUEÑO, R. (2018). Emerging artificial intelligence methods in structural engineering. Eng. Struct., 171:170-189.
SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2020). Multi-criteria assessment of alternative sustainable structures for a self-promoted, single-family home. J. Clean. Prod., 258: 120556.
TAFFESE, W.Z.; SISTONEN, E. (2017). Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions. Autom. Constr., 77:1-14.
YEPES, V.; DASÍ-GIL, M.; MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; LÓPEZ-DESFILÍS, V.J.; MARTÍ, J.V. (2019). Heuristic techniques for the design of steel-concrete composite pedestrian bridges. App. Sci., 9(16), 3253.
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12(7), 2767.
Laboratorio de materiales del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
El proyecto HYDELIFE aborda directamente el reto de la sostenibilidad social y medioambiental de las estructuras a lo largo de su ciclo de vida, desde el inicio del proyecto hasta su demolición. Para ello, se propone una metodología híbrida emergente que integra el aprendizaje profundo (Deep Learning, DL) procedente de la inteligencia artificial (IA), metamodelos y metaheurísticas de optimización multiobjetivo, y técnicas de toma de decisiones multicriterio. El foco del proyecto se centra en el diseño robusto y resiliente aplicado a la construcción industrializada modular, tanto en edificación, como en puentes mixtos de hormigón y acero y en estructuras híbridas de acero. El proyecto se apoya en los avances realizados en proyectos de investigación anteriores (HORSOST, BRIDLIFE y DIMALIFE), donde se desarrollaron metodologías aplicadas a puentes e infraestructuras viarias, pero con una propuesta metodológica y un foco de atención innovador respecto a los anteriores.El proyecto se orienta al objetivo 9 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS): construir infraestructuras resilientes, promover la industrialización sostenible y fomentar la innovación. También se alinea con la Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial (ENIA) del Gobierno de España (2020). A continuación, se justifica la propuesta en función de los antecedentes y el estado actual.
La sostenibilidad económica y el desarrollo social de la mayoría de los países dependen, entre otros factores, del comportamiento fiable y duradero de sus infraestructuras (Frangopol, 2011). La construcción y el mantenimiento de infraestructuras influyen en la actividad económica, el crecimiento y el empleo. Sin embargo, estas actividades impactan significativamente en el medio ambiente, producen efectos irreversibles y pueden comprometer el futuro de la sociedad. El gran reto, por tanto, será disponer de infraestructuras capaces de maximizar su beneficio social sin comprometer su sostenibilidad (Aguado et al., 2012).
Por otra parte, el envejecimiento de las infraestructuras, la mayor demanda en su desempeño (por ejemplo, el aumento del tráfico) o los riesgos naturales extremos, como los terremotos, huracanes o inundaciones, afectan al rendimiento previsto de estas infraestructuras (Biondini y Frangopol, 2016). Esto constituye una auténtica bomba de relojería (Thurlby, 2013) que, junto al reto de la reducción de los impactos ambientales, es razón más que suficiente para mejorar el mantenimiento de nuestros puentes. Hoy día los gestores de las infraestructuras tienen ante sí un reto importante consistente en mantenerlas en un estado aceptable con presupuestos muy limitados. Si a ello añadimos la profunda crisis financiera y sanitaria que ha afectado la economía de nuestro país y ha provocado el declive de la actividad constructora, el panorama se complica. Las infraestructuras creadas con una financiación a largo plazo presentan actualmente déficits de conservación, y es posible que las generaciones futuras tengan que hacer un esfuerzo adicional para actualizar los requisitos de seguridad y funcionalidad a su nivel de servicio previsto. Esta situación puede provocar una alarma social puntual, sobre todo con la interrupción de grandes vías de comunicación debida a un deterioro excesivo. Un estudio sobre “Necesidades de Inversión en Conservación 2019-2020” de la Asociación Española de Carreteras, centrado en los firmes y la señalización, estima que el deterioro del patrimonio viario genera un déficit acumulado de 7.500 millones de euros. Sin embargo, este problema es común en otros países desarrollados. En el año 2019, 47000 puentes del total de los puentes en Estados Unidos (más del 20% del total) presentaban deficiencias estructurales (American Road & Transportation Builders Association, 2019); en el Reino Unido, más de 3000 puentes estaban por debajo de los estándares y requerían reparación (RAC Foundation, 2019). Además, el problema se vuelve grave cuando una parte significativa del parque de infraestructuras está próxima al final de su vida útil. Y lo que aún es peor, cuando existen riesgos de alto impacto y de baja probabilidad que pueden afectar gravemente a las infraestructuras. Estos son buenos argumentos para prolongar la vida útil de los puentes. Se trata de una verdadera crisis de infraestructura. El reto social consistirá en aplicar unos presupuestos muy restrictivos que minimicen los impactos ambientales y los riesgos para las personas, y que la gestión sea socialmente sostenible dentro de una política de conservación del patrimonio, incluyendo la dimensión de género. Por lo tanto, nos encontramos ante un problema de optimización muy complejo, con muchas restricciones y bajo grandes incertidumbres, lo cual representa un reto científico importante, pues no se presta fácilmente a la exploración con los instrumentos analíticos y de previsión tradicionales.
Proyecto de Investigación:
Optimización híbrida del ciclo de vida de puentes y estructuras mixtas y modulares de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. (HYDELIFE). [Hybrid life cycle optimization of bridges and mixed and modular structures with high social and environmental efficiency under restrictive budgets]. PID2020-117056RB-I00. Financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación con fondos FEDER. Investigador Principal: Víctor Yepes.
Referencias:
AGUADO, A. et al. (2012). Sustainability Assessment of Concrete Structures within the Spanish Structural Concrete Code. J Constr Eng Manage ASCE, 138(2):268-276.
AMERICAN ROAD & TRANSPORTATION BUILDERS ASSOCIATION (2019). 2019 Bridge Report. https://artbabridgereport.org/
BIONDINI, F., FRANGOPOL, D. M. (2016). Life-Cycle of Deteriorating Structural Systems under Uncertainty: Review. J Struct Eng ASCE, 142(9), F4016001.
FRANGOPOL, D. M. (2011). Life-cycle performance, management, and optimisation of structural systems under uncertainty: accomplishments and challenges. Struct Infrast Eng, 7(6), 389-413.
GOBIERNO DE ESPAÑA (2020). Estrategia Nacional de Inteligencia Artificial. https://www.lamoncloa.gob.es/presidente/actividades/Documents/2020/021220-ENIA.pdf
En el día de hoy, 29 de junio de 2021, Víctor José Yepes Bellver ha defendido su Proyecto Final de Grado, de forma presencial, como culminación de sus estudios del Grado en Ingeniería Civil, en la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos de Valencia.
El título del TFG fue «Diseño estructural de pasarela ciclopeatonal en el Anillo Verde Metropolitano Sur de Valencia sobre la línea Valencia-Villanueva de Castellón de FGV. PK 1,5 de la carretera CV-407. Término municipal de Valencia«. Este TFG fue dirigido por el profesor Julián Alcalá González. La calificación fue de sobresaliente, 9. ¡Enhorabuena al nuevo ingeniero y a su director!
Acaban de publicarnos un artículo en la revista científica Applied Sciences (indexada en el JCR, Q2), que trata sobre el análisis del ciclo de vida de puentes mediante redes bayesianas y matemática difusa. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación DIMALIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
En la actualidad, reducir el impacto de la industria de la construcción sobre el medio ambiente es fundamental para lograr un desarrollo sostenible. Son muchos los que utilizan programas informáticos para evaluar el impacto ambiental de los puentes. Sin embargo, debido a la complejidad y la diversidad de los factores medioambientales de la industria de la construcción, resulta difícil actualizarlos y determinarlos con rapidez, lo que provoca la pérdida de datos en las bases de datos. La mayoría de los datos perdidos se estiman mediante simulación de Monte Carlo, lo que reduce significativamente la fiabilidad y la precisión de los resultados de la investigación. Este trabajo utiliza la teoría matemática difusa avanzada bayesiana para resolverlo. En la investigación, se establece una evaluación de la teoría matemática difusa bayesiana y un modelo de discriminación prioritaria de sensibilidad de varios niveles, y se definen los pesos y los grados de pertenencia de los factores de influencia para lograr una cobertura completa de los mismos. Con el apoyo de la modelización teórica, se evalúan exhaustivamente todos los factores que inciden en las distintas etapas del ciclo de vida de la estructura del puente. Los resultados muestran que la fabricación de materiales, el mantenimiento y el funcionamiento del puente siguen produciendo contaminación ambiental; la fuente principal de las emisiones supera el 53 % del total. El factor de impacto efectivo alcanza el 3,01. Al final del artículo, se establece un modelo de sensibilidad de «big data». Optimizando con estas técnicas, las emisiones contaminantes del tráfico se redujeron en 330 toneladas. Se confirma la eficacia y la practicidad del modelo de evaluación integral de la metodología propuesta para abordar los factores inciertos en la evaluación del desarrollo sostenible en el caso de los puentes. Los resultados de la investigación contribuyen a alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible en la industria de la construcción.
At present, reducing the construction industry’s environmental impact is key to achieving sustainable development. Countries worldwide are using software systems to bridge the gap in environmental impact assessment. However, due to the complexity and discreteness of ecological factors in the construction industry, they are difficult to update and determine quickly, and data is missing in the database. Most of the lost data is optimized by Monte Carlo simulation, which significantly reduces the reliability and accuracy of the research results. This paper uses advanced Bayesian fuzzy mathematics to solve this problem. In the research, a Bayesian fuzzy mathematics evaluation and a multi-level sensitivity-priority discrimination model are established, and the weights and membership degrees of influencing factors are defined to achieve comprehensive coverage. With support from theoretical modeling, software analysis, and fuzzy mathematics, the five stages’ influencing factors in the bridge structure’s life cycle are comprehensively evaluated. The results show that the bridge’s materials manufacturing, maintenance, and operations still cause environmental pollution; the primary source of emissions exceeds 53% of the total. The practical impact factor reaches 3.01. A big data sensitivity model was established at the end of the article. Significant data innovation and optimization analysis reduced traffic pollution emissions by 330 tonnes. Modeling the comprehensive research model clearly confirms the effectiveness and practicality of the Bayesian network fuzzy number comprehensive evaluation model in addressing uncertainty in evaluating the sustainable development of the construction industry. The research results have made important contributions to realizing the sustainable development goals of the construction industry.
Keywords:
Construction industry; environmental; impact factor; analysis; contribution
Ignacio J. Navarro junto con el tribunal (Salvador Ivorra, Juan José del Coz y Julián Alcalá) y los directores de tesis (Víctor Yepes y José V. Martí), tras terminar la defensa de su tesis doctoral, el 22 de noviembre de 2019
El Grupo de Trabajo en Decisión Multicriterio (GTDM) de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa (SEIO) convoca los Premios a las Mejores Tesis Doctorales en Decisión Multicriterio, que se conceden a las tres mejores tesis doctorales realizadas en el área de la toma de decisiones multicriterio para estimular la investigación e innovación científica y divulgar trabajos científicos de elevada calidad en esta disciplina.
El Grupo Español de Decisión Multicriterio, se constituyó en Madrid en noviembre de 1997 con una vocación claramente multidisciplinar y aglutinadora de todo el panorama español de Decisión Multicriterio. Además, en 1999 se creó un Grupo de Trabajo en Decisión Multicriterio (http://mcdm.seio.es/) dentro de la Sociedad Española de Estadística e Investigación Operativa (SEIO).
En la actualidad el Grupo lo componen alrededor de 180 investigadores de más de una veintena de Universidades españolas, pertenecientes a muy diversas áreas de conocimiento (Estadística e Investigación Operativa, Economía Aplicada, Métodos Cuantitativos para la Economía y Empresa, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Ingeniería de Proyectos, Organización de Empresas, Economía Agraria, etc.).
Me es grato comunicaros que tribunal de la Segunda Edición de los Premios a las mejores Tesis Doctorales en Decisión Multicriterio ha resuelto la concesión de los mismos. Las tesis doctorales premiadas son las siguientes:
PRIMER PREMIO
Título: Life cycle assessment applied to the sustainable design of prestressed bridges in coastal environments
Autor: Ignacio Javier Navarro Martínez
Directores: Víctor Yepes Piqueras y José V. Martí Albiñana
Universidad: Universidad Politécnica de Valencia
Año: 2019
SEGUNDO PREMIO “EX AEQUO”
Título: Building composite indicators from a multicriteria approach: an empirical application for the performance appraisal and efficiency of the Spanish Public Higher Education System
Autora: Samira El Gibari Ben Said
Directores: Trinidad Gómez Núñez y Francisco Ruiz de la Rúa
Universidad: Universidad de Málaga
Año: 2020
Título: Ordinal treatment of ordered qualitative scales: analysis, methods and applications
Autora: Raquel González del Pozo
Director: José Luis García Lapresta
Universidad: Universidad de Valladolid
Año: 2020
En la próxima reunión del Grupo Español de Decisión Multicriterio en Julio en San Sebastián habrá una sesión especial en la que se presentarán las tres tesis premiadas y se hará entrega de los diplomas.
Cabe destacar que Ignacio Javier recibió recientemente el Premio al Ingeniero Joven 2020, otorgado por la Junta Rectora de la Demarcación de la Comunidad Valenciana del Colegio de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.
Os paso a continuación la relación de artículos científicos indexados que han sido fruto de la tesis doctoral de Ignacio J. Navarro, y otras que han sido desarrolladas tras la defensa de su tesis.
Referencias:
SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2021). Neutrosophic multi-criteria evaluation of sustainable alternatives for the structure of single-family homes. Environmental Impact Assessment Review, 89:106572. DOI:10.1016/j.eiar.2021.106572
NAVARRO, I.J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2019). Reliability-based maintenance optimization of corrosion preventive designs under a life cycle perspective.Environmental Impact Assessment Review, 74:23-34. DOI:10.1016/j.eiar.2018.10.001
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2018). Life cycle impact assessment of corrosion preventive designs applied to prestressed concrete bridge decks.Journal of Cleaner Production, 196: 698-713. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.06.110
NAVARRO, I.J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2018). Social life cycle assessment of concrete bridge decks exposed to aggressive environments.Environmental Impact Assessment Review, 72:50-63. DOI:10.1016/j.eiar.2018.05.003
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso, se ha realizado un análisis comparativo del ciclo de vida de los puentes de hormigón y de los mixtos en función del porcentaje de acero reciclado empleado. El trabajo se enmarca en el proyecto de investigación HYDELIFE, que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.
