Con motivo de mi visita a la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile), me hicieron una entrevista sobre el trabajo realizado por nuestro grupo de investigación en la Universitat Politècnica de València.
Desde mi blog agradezco tanto a la Escuela de Ingeniería en Construcción, como a la Escuela de Ingeniería Informática la invitación realizada, y en especial al profesor Matías Andrés Valenzuela Saavedra. Os paso a continuación un resumen de dicha entrevista y el reportaje fotográfico.
NOTICIAS
INVESTIGADOR DE LA UNIVERSITAT POLITÈCNICA DE VALÈNCIA REALIZA CONFERENCIA SOBRE OPTIMIZACIÓN Y TOMA DE DECISIONES EN PUENTES E INFRAESTRUCTURAS VIARIAS
27/05/2019
Víctor Yepes Piqueras es Doctor Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos; catedrático de Universidad en el área de Ingeniería de la Construcción, y fue invitado por las Escuelas de Ingeniería Informática e Ingeniería en Construcción a dictar estas conferencias.
Tanto en Valparaíso, como en Santiago, el ingeniero Dr. Víctor Yepes fue invitado a dictar la Charla “Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos”.
La primera actividad se llevó a cabo el miércoles 22 en el Aula Mayor del Edificio IBC de la Facultad de Ingeniería, mientras que en Santiago se efectuó el jueves 23 en el Centro de Estudios Avanzados y Extensión PUCV, asistiendo en ambas jornadas, un gran número de participantes, entre quienes se encontraban estudiantes, profesionales de la industria, académicos e investigadores.
“Gracias a la invitación de la PUCV, he tenido la oportunidad para venir a mostrar y explicar las líneas de investigación que en la Universitat Politècnica de València, en particular, desde la Escuela de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos, estamos haciendo en lo que se refiere a la optimización de infraestructuras, específicamente, de puentes”, refiere el Dr. Yepes en relación con su visita.
Durante sus conferencias, el académico centró sus presentaciones en la investigación que lleva realizando por más de 10 años, y cuyo objetivo es apoyar a las administraciones públicas, y sobre todo, a los profesionales que se dedican al diseño de puentes y este tipo de infraestructura, para que sean capaces de acertar en las decisiones que tienen que tomar a la hora del diseño.
“No estamos hablando solo de hacer puentes o carreteras más económicas, sino también que estas supongan un mínimo impacto ambiental y que, además, supongan un impacto social favorable, lo cual es algo que no se ha estudiado mucho hasta ahora y que creo que es una de las novedades que estamos aportando al mundo de la investigación”, señaló sobre la materia.
Por otra parte, señaló la importancia que reviste difundir estas líneas de investigación, puesto “es muy posible que existan líneas conjuntas de colaboración, y podamos aunar las cosas que estamos haciendo nosotros desde España, con otras que desde luego son muy importantes, y están desarrollando en esta Universidad”.
Además de dichas conferencias, el Dr. Yepes complementó su visita con una agenda de reuniones con académicos de la PUCV, profesionales y representantes del Ministerio de Obras Públicas.
Una vez cerrado el Simposio Digital GeoRoads19, “La pasión por las carreteras”, que se llevó a cabo en Internet, los días 11 y 12 de abril de 2019, es hora de cumplir con la promesa realizada. Os paso tanto el vídeo de la comunicación como el texto escrito.
También os paso algunos datos que me ha proporcionado la organización de este evento. Se superó la marca de 9 millones de impactos de la etiqueta del evento #GeoRoads19. Me cuentan que, con 851 inscritos, ahora tenemos el nuevo récord mundial para eventos transmitidos en streaming HD por ITAFEC. También, 1.100 cuentas de IP visualizaron el evento en vivo desde 18 países, a través de itafec.com, y eso si no contamos a las personas que estuvieron reunidas en salones y auditorios de las universidades para ver el evento en pantalla grande. Alcanzamos más de 313 mil usuarios de Twitter durante el evento y, por si fuera poco, se escribieron 1.370 tuits desde 181 cuentas diferentes. Estos números son realmente impresionantes.
Sin más, os dejo la presentación y la comunicación escrita. Espero que os sea de interés.
Nos acaban de publicar en la revista Sustainaibility (segundo cuartil en Web of Science) un artículo donde se aplica la toma de decisiones multicriterio (AHP y Vikor) para seleccionar el tipo de puente de vano corto más idóneo desde el punto de vista de la sostenibilidad en el contexto de Brasil.
Se trata del fruto del trabajo conjunto desarrollado por el profesor Moacir Kripka, catedrático de estructuras en la Universidade de Passo Fundo, que estuvo de estancia en nuestra universidad hace unos meses.
Este artículo forma parte de nuestra línea de investigación DIMALIFE en la que se pretenden optimizar estructuras atendiendo no sólo a su coste, sino al impacto ambiental y social que generan a lo largo de su ciclo de vida.
Como se trata de una publicación en abierto, os dejo a continuación el artículo completo para su descarga.
Acaban de publicarnos un artículo en la revista Journal of Cleaner Production, revista de ELSEVIER indexada en el primer decil del JCR. Presentamos un sistema integral de apoyo a la planificación urbana que integra la generación de planificación de alternativas, la evaluación de dichas alternativas bajo un conjunto de escenarios relevantes seleccionados dinámicamente de forma cognitiva, y la propuesta de políticas que acompañen a la alternativa de planificación seleccionada. Para ello presentamos dos métodos novedosos: (1) la identificación «a posteriori» de escenarios relevantes para la evaluación de la vulnerabilidad y resiliencia de las alternativas, y (2) la evaluación de la incertidumbre relacional. De acuerdo con los riesgos y las oportunidades que soporta el sistema, la metodología permite seleccionar un plan de infraestructura para paliar el problema de la vulnerabilidad urbana, así como un conjunto de contratos para su correcta implementación en las diferentes administraciones públicas y en diferentes escalas del sistema de infraestructura. La metodología se aplica a un estudio de caso en España, en el que primero se proponen planes óptimos de infraestructura urbana que contribuyan a mejorar el problema de la urbanización, y luego evalúan los riesgos y las oportunidades asociadas a las alternativas de planificación para, finalmente presentar un conjunto de medidas políticas para acompañar la implementación de la alternativa seleccionada. Este artículo forma parte de nuestra línea de investigación BRIDLIFE en la que se pretenden optimizar estructuras atendiendo no sólo a su coste, sino al impacto ambiental y social que generan a lo largo de su ciclo de vida.
There is a growing interest in model-based decision support systems contributing to strategic planning. The application of these in the case of urban infrastructure planning requires methods specifically aimed at addressing the relational uncertainties arising from the complex, multi-scale, nature of this field. This study presents UPSS, a comprehensive urban planning support systemintegrating the generation of planning alternatives, the evaluation of alternatives under a set of relevant scenarios selected dynamically in a cognitive way, and the proposal of policies to accompany the planning alternative. For this purpose, UPSS integrates two novel methods. These deal respectively with the ex post identification of relevant scenarios for the evaluation of the vulnerability and resilience of the alternatives, and with the assessment of relational uncertainty. According to the risks and opportunities borne by the system, the process makes it possible to select an infrastructure plan to alleviate the problem of urban vulnerability, as well as a set of relational contracts for its proper implementation across the different governmental scales of the infrastructure system. The whole process is tested via a case study, in which USPP first proposes optimal urban infrastructure plans that contribute to ameliorate the problem of urban vulnerability in Spain, then evaluates the risks and opportunities attached to the planning alternatives, and finally presents sets of policy measures to accompany the implementation of the alternative selected.
SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems.Journal of Cleaner Production, 216:607-623. DOI:10.1016/j.jclepro.2018.12.083
Figura 1. Conservación de carretera Guayaquil-Santa Elena.
En muchos foros se repite, a modo de mantra, que la falta de conservación de nuestras carreteras (y calles, en el caso de las ciudades) se debe fundamentalmente a un problema de orden económico. Por algún motivo u otro (crisis económica, dificultad para aprobar presupuestos, falta de voluntad política, etc.), la falta aparente de recursos obliga a realizar una conservación correctiva o reactiva de las carreteras, como ya se justificó en un artículo anterior, provoca estados subóptimos en la infraestructura y tiene como consecuencia el incremento del riesgo de accidentes, la reducción de la velocidad de los vehículos, las restricciones de paso y la elección por los usuarios de itinerarios alternativos con mayor tiempo de recorrido. Conviene insistir, en este punto, una conservación deficiente genera mayores costes a los usuarios relacionados con el valor del tiempo de viaje, con el vehículo y con los accidentes de tráfico. La justificación económica de las restricciones presupuestarias queda en entredicho cuando se consideran los costes totales del transporte.
Sin embargo, en nuestro grupo de investigación hemos desarrollado modelos que, incluso en el caso de disponer de presupuestos restrictivos, pueden optimizar el estado o condición no de una carretera, sino de una red completa, considerando, además, distintas funciones objetivo (costes económicos, sociales y medioambientales). Para entender mejor el problema, expongo a continuación la dificultad intrínseca de este tipo de problemas y justificaré las razones por las que muchos gestores del mantenimiento de carreteras toman decisiones que se alejan de ser óptimas.
La clave para entender la magnitud del problema radica en la dificultad que tienen los gestores de la red de carreteras para tomar decisiones debido a la explosión combinatoria de las soluciones posibles al tener en cuenta distintos tipos de tratamientos de preservación, mantenimiento y rehabilitación (P+M+R), y los periodos de aplicación. Dicho de otra forma, en una red de carreteras se trata de decidir en qué tramo de la red se aplica un tratamiento de los múltiples posibles y cuándo se debe realizar. Las decisiones tomadas conforman el programa de conservación de la red de carreteras.
En la Figura 2 se representan las variables fundamentales que conforman el problema. En una red de carreteras tenemos N activos (tramos considerados), S posibles tratamientos, cada uno de los cuales se aplicará en el instante t en los T años considerados en el programa de conservación.
Figura 2. Programa de conservación (Torres-Machí, 2015)
El programa de conservación resultante de las decisiones tomadas para un horizonte de T años nos dirá para cada uno de los años dónde actuar y qué tipo de tratamiento se deberá efectuar. En la Figura 3 queda representada un posible programa fruto de las decisiones tomadas.
Figura 3. Ejemplo de programa de conservación (Torres-Machí, 2015)
Lo difícil de este problema, como hemos dicho anteriormente, es acertar con el mejor programa de conservación. No hay más remedio que aplicar técnicas de optimización para resolver el problema si los presupuestos son limitados. Existen dos enfoques: el secuencial y el holístico. El primero se centra en un activo (un tramo de carretera o una calle de una ciudad) y decide qué tratamientos se van a aplicar y en qué momento. En este caso el problema tiene N·S^T soluciones. En cambio, el enfoque holístico considera toda la red: se trata de elegir qué activo tiene prioridad en la red y luego decidir qué tratamiento y cuándo se aplica. Aquí se dispara el número de posibles soluciones a S^(N·T). A modo de ejemplo, teniendo en cuenta solo dos tratamientos (S=2), un horizonte de 10 años (T=10) y 7 tramos diferentes de carretera (N=7), el número de posibles soluciones es de 1,18E+21.
La única forma de abordar este problema es con algoritmos heurísticos de optimización multiobjetivo. Os dejo algunas referencias de cómo hemos resuelto en nuestro grupo de investigación este problema y en un artículo posterior os explico cómo formular el problema de optimización (funciones objetivo, restricciones, etc.). Como ya dije en artículos anteriores, la puerta está abierta a quien quiera participar en nuestro grupo.
Referencias:
SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems. Journal of Cleaner Production, (accepted, in press).
SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Journal of Cleaner Production, 176:521-534.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513.
TORRES-MACHÍ, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Tesis doctoral. Universitat Politècnica de València – Pontificia Universidad Católica de Chile.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.
Figura 1. Representación de la evolución del índice PSI. https://www.pavementinteractive.org/
En una entrada anterior vimos que una infraestructura se puede evaluar con indicadores de estado y de prestaciones. En el caso de una carretera, las funciones básicas que debe cumplir pasan por poseer una capacidad estructural suficiente para soportar las cargas a las que estará sometida, presentar un nivel de servicio adecuado desde el punto de vista del usuario y garantizar la seguridad en cualquier momento. Consecuentemente, el estado y las prestaciones de una carretera varían a lo largo del tiempo debido a las solicitaciones directas o indirectas, como puede ser el tráfico o el clima. Por tanto, se debe evaluar periódicamente el estado de la carretera para garantizar las funciones básicas que antes hemos definido.
Dentro de la gestión de una carretera, llamaremos «evaluación técnica» al proceso que consiste en recoger datos, evaluar la infraestructura mediante un indicador y predecir su condición futura mediante un modelo de comportamiento.
La primera fase de la evaluación técnica consiste en examinar las características de una carretera desde el punto de vista funcional y estructural. Existen distintos tipos de indicadores para evaluar las características de una carretera. Estos indicadores se correlacionan entre sí para comparar los valores cuando se utilizan distintas metodologías de medición. Si se evalúa la funcionalidad del pavimento, se puede medir el nivel de servicio o la seguridad. Por otra parte, la evaluación estructural mide la capacidad de soporte del pavimento. Para ello, se pueden medir las propiedades mecánicas (deflexiones y deformaciones) o bien el deterioro superficial (agrietamiento, defectos superficiales o deformación del pavimento).
El nivel de servicio mide la capacidad del pavimento para servir al tránsito, ofreciendo un nivel de calidad adecuado a los usuarios; por tanto, se trata de una percepción subjetiva basada en la comodidad. Esta percepción se mide habitualmente relacionándola con la regularidad superficial, medida con indicadores como el IRI (International Roughness Index), PSI (Present Serviceaility Index) o PSR (Present Serviceaility Rating). Hoy en día el IRI es el indicador más importante, y se evalúa a partir del perfil longitudinal del pavimento.
El nivel de seguridad de una carretera depende de múltiples factores, como son el diseño geométrico, la señalización o las características de los vehículos, entre otros muchos. Sin embargo, para medir la seguridad del pavimento se suele utilizar la textura (macrotextura o microtextura) y la resistencia al deslizamiento (coeficiente de fricción internacional, IFI). Hay que tener presente, en este caso, que la resistencia al deslizamiento no solo depende de la textura del pavimento, sino también de las características de los neumáticos y de las condiciones del vehículo. No obstante, si se debe medir la condición del pavimento, debemos centrarnos en la microtextura, que influye mucho en el deslizamiento de vehículos a baja velocidad sobre superficies mojadas, y en la macrotextura, que facilita el drenaje del agua y ofrece resistencia al deslizamiento en vehículos a alta velocidad sobre pavimentos mojados. El IFI, que es el indicador que se utiliza internacionalmente, consta de dos números, uno adimensional que representa la fricción (cero es un deslizamiento perfecto y uno es adherencia) y otro, en unidades de velocidad (km/h), que representa la macrotextura. Con estos dos valores se puede calcular el valor de fricción a cualquier velocidad de deslizamiento.
Las propiedades mecánicas del pavimento (módulo elástico, fatiga, deformación y tensiones residuales) definen los parámetros de resistencia de las diferentes capas de la estructura del pavimento. Sin embargo, el indicador más utilizado para evaluar la capacidad estructural es la medición de las deflexiones (deformación elástica de un pavimento al paso de una carga).
El deterioro superficial se hace patente con las grietas, defectos superficiales y deformaciones del pavimento, así como en los defectos de los tratamientos o reparaciones realizadas. Suele medirse mediante una inspección visual, que puede ser manual o automática.
Figura 2. Características evaluadas en la auscultación de pavimentos. Elaboración propia basada en Torres-Machí (2015)
Sin embargo, aunque todos los indicadores expuestos son de interés en la toma de decisiones, también es cierto que resulta conveniente disponer de indicadores compuestos que permitan simplificar la información. Se trata de combinar los indicadores individuales para simplificar la toma de decisiones. Algunos de ellos son el PCI (Pavement Condition Index), el PQI (Pavement Quality Index) y el POI (Pavement Overall Index). Como estos indicadores son una agregación de distintos deterioros, para utilizarlos en la gestión de una red de carreteras, es necesario una calibración previa (de Solminihac, 2001).
Estos indicadores se utilizan, entre otros, para realizar una optimización multiobjetivo en la toma de decisiones necesaria para el mantenimiento de una red de carreteras. En el caso de los indicadores de condición, se trata de maximizar dicho indicador a lo largo del ciclo de vida de la red de carreteras. Os dejo a continuación algunas referencias y trabajos de nuestro grupo de investigación.
Referencias:
DE SOLMINIHAC, H. (2001). Gestión de infraestructura vial. Pontificia Universidad Católica de Chile. Santiago, Chile.
TORRES-MACHÍ, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Tesis doctoral. Universitat Politècnica de València – Pontificia Universidad Católica de Chile.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.
En una entrada anterior vimos las distintas estrategias de conservación de las infraestructuras y cómo estas influían en el coste que debían pagar los usuarios. Estas estrategias pueden modificar el estado o las prestaciones de la infraestructura, que sin duda se degradan con el tiempo. Llegado a este punto, conviene diferenciar los conceptos de «estado» y «prestaciones» de una infraestructura.
La gestión de las infraestructuras (carreteras, puentes, etc.) supone un proceso en el que se deben asignar de forma eficiente los recursos limitados, en la dirección marcada por los objetivos estratégicos de la organización responsable de dicha gestión. Para ello, es necesario contar con una serie de indicadores que permitan medir de forma cuantitativa o cualitativa los resultados derivados de las acciones realizadas sobre dichos activos en relación con los objetivos.
Dichos indicadores pueden ser de estado o de prestaciones. El estado o condición de una infraestructura se define como su estado físico, que puede afectar o no a sus prestaciones. En cambio, la prestación o rendimiento se define como la capacidad de la infraestructura para proveer un determinado nivel de servicio a los usuarios. Se pueden llamar también prestaciones funcionales, pues indican el nivel de habilitación de una infraestructura para desarrollar su función principal, que es la prestación del servicio, aunque también podrían incluir otras características o efectos no directamente relacionados con el servicio a los usuarios.
Saber diferenciar ambos conceptos es básico para cualquier organización responsable de la gestión de una infraestructura. Así, por ejemplo, las prestaciones de un puente pueden no verse afectadas por el estado hasta que se produzca un fallo. Es fácil encontrar un puente de hormigón con defectos superficiales (corrosión de armaduras, desconchados, etc.) que mantiene intacta su funcionalidad y su integridad estructural. También podría darse el caso de un puente en muy buen estado que no sea capaz de soportar determinadas cargas de tráfico o que imponga restricciones de gálibo que afecten al tráfico.
Puente «traga camiones» de Leganés. https://www.lavanguardia.com
Pero, ¿cuáles son las razones para disponer de indicadores en la gestión de las infraestructuras? Son imprescindibles para tomar decisiones que afectan a estos activos. Permiten identificar las necesidades de intervención, proporcionan una guía para los procesos y criterios en la toma de decisiones y son los elementos que permiten controlar el progreso hacia los objetivos y metas trazados por la organización responsable de la gestión.
En el caso de una carretera, los indicadores utilizados en su gestión se suelen agrupar en diferentes categorías que corresponden a los objetivos de la organización responsable de dicha gestión. Se podrían considerar, entre otros, los siguientes: conservación de la carretera, seguridad vial, movilidad y accesibilidad, medioambiente, operaciones y mantenimiento, y eficiencia económica.
Si se dispone de mediciones de dichos indicadores, estos permiten comparar sus valores con determinados estándares, umbrales o niveles mínimos. Esta información es determinante para identificar las necesidades de intervención y, por tanto, cataliza todo el proceso posterior de selección de intervenciones y asignación de recursos económicos.
En artículos posteriores hablaremos de cómo podremos utilizar estos índices para el caso particular de las carreteras y de cómo aplicar técnicas procedentes de la optimización multiobjetivo y de la toma de decisiones multicriterio para asignar los presupuestos restrictivos de los que dispone una organización, de modo que la condición de las carreteras sea la máxima posible. Ya adelantamos que el problema no es sencillo, pero afortunadamente nuestro grupo de investigación ya dispone de las herramientas necesarias para planificar el mantenimiento y la conservación de una red de carreteras o de calles en una ciudad con presupuestos muy restrictivos.
Referencias:
CLEMENTE, J.J. (2012). La toma de decisión en el marco de la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Trabajo de investigación. Universitat Politècnica de València.
SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems. Journal of Cleaner Production, (accepted, in press).
SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Journal of Cleaner Production, 176:521-534.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513.
TORRES-MACHÍ, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Tesis doctoral. Universitat Politècnica de València – Pontificia Universidad Católica de Chile.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.
Figura 1. Las generaciones futuras tendrán que pagar por unas infraestructuras deterioradas
En esta entrada, vamos a justificar cómo ciertas estrategias de gestión del mantenimiento y conservación de las carreteras pueden aumentar significativamente los costos para los usuarios. Para lograrlo, en primer lugar, definiremos las diferentes estrategias disponibles, y posteriormente analizaremos cuál de ellas tiene un impacto negativo en los costos que deben asumir los usuarios.
Si bien es cierto que estas nuevas infraestructuras nacen con un periodo de vida relativamente largo, no menos cierto es que una parte significativa de dicha infraestructura está empezando a notar el paso del tiempo; es más, parece que podemos vivir dentro de un horizonte no tan lejano, un verdadero colapso en los niveles de servicio prestados por estos activos. Lo peor de todo ello es que estas infraestructuras se financiaron a largo plazo y la siguiente generación (Figura 1) se encontrará con la sorpresa de tener que pagar por infraestructuras con niveles de servicio pésimos. Es lo que en otro artículo califiqué como la “crisis de las infraestructuras”. Todo esto nos lleva a la cuestión central del problema: la necesidad urgente de contar con un plan racional y recursos suficientes para mantener las infraestructuras básicas de un país.
En la Figura 2 podemos ver una gráfica donde se representa no solo la degradación del estado o de las prestaciones de la carretera, sino las distintas estrategias que se tienen al alcance para modificar dicho deterioro.
Figura 2. Estrategias de conservación (Clemente, 2012)
Así, la estrategia preventiva o proactiva tiene como objetivo mantener en el tiempo el estado físico del elemento en un nivel adecuado, evitando que alcance elevados niveles de deterioro que puedan afectar a su funcionalidad y disparar los costes de reparación. Estas actuaciones son normalmente de alcance y coste limitado y se realizan con cierta periodicidad en función de la evolución observada o incluso de manera programada antes de que el defecto se llegue a manifestar. La estrategia correctiva o reactiva es la que deja al elemento que se deteriore al límite, en cuyo momento se efectúan intervenciones de gran calado, como por ejemplo grandes rehabilitaciones integrales o estructurales, que lo devuelven, o lo intentan devolver, a su estado original. Sin embargo, son actuaciones de mayor coste, aunque más separadas en el tiempo. Por último, se podría optar por un deterioro controlado hasta la retirada. En este caso se pasa directamente a retirar el elemento cuando se ha alcanzado su vida útil de servicio y se sustituye por otro similar. Durante este periodo no se interviene, o se hace mínimamente para no afectar la funcionalidad.
Por tanto, la estrategia óptima no es evidente, pues depende tanto de factores endógenos (características constructivas de la carretera, edad, etc.) y exógenos (condiciones del clima, nivel de tráfico, etc.) y en consecuencia no se pueden generalizar las conclusiones. Este problema, por consiguiente, es uno de los focos más importantes de nuestro grupo de investigación. Os he puesto referencias de algunas de nuestras publicaciones.
Pero el problema se hace más complejo cuando se tienen en cuenta los costes de los usuarios. En efecto, las características de la carretera y el nivel y la composición de la demanda de tráfico influyen en los costes de los usuarios. Un mal estado del pavimento, incrementa claramente el coste soportado por el usuario. Y lo que es peor, un estado subóptimo de la infraestructura debido a una estrategia de conservación reactiva, tiene como consecuencia el incremento del riesgo de accidentes, la reducción de la velocidad de los vehículos, las restricciones de paso y la elección por los usuarios de itinerarios alternativos con mayor tiempo de recorrido. Insisto en este punto. Una conservación deficiente genera mayores costes a los usuarios relacionados con el valor del tiempo de viaje, con el vehículo y con los accidentes de tráfico.
En la Figura 3 se puede ver que existe un hipotético nivel de conservación óptimo que minimiza los costes totales del transporte, teniendo en cuenta el coste del usuario, el coste de conservación y el coste de construcción. Sin una estrategia clara de conservación, los responsables de una red de carreteras suelen realizar una conservación correctiva, que tiene un aparente ahorro económico en el corto plazo, pero que traslada al futuro unos costes que pueden ser muy elevados tanto para los contribuyentes que sufragan la inversión como para los usuarios.
CLEMENTE, J.J. (2012). La toma de decisión en el marco de la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Trabajo de investigación. Universitat Politècnica de València.
SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems. Journal of Cleaner Production, (accepted, in press).
SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Journal of Cleaner Production, 176:521-534.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513.
TORRES-MACHÍ, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Tesis doctoral. Universitat Politècnica de València – Pontificia Universidad Católica de Chile.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.
Guía para la realización de inspecciones principales de obras de paso en la Red de Carreteras del Estado. Ministerio de Fomento (2012)
Una noticia aparecida el 9 de diciembre de 2018 en El País con el siguiente titular «Fomento admite que hay 66 puentes con graves problemas de seguridad» abrió cierta inquietud en la opinión pública sobre la seguridad de nuestros puentes. Esta inquietud irrumpió el agosto pasado con el derrumbe de un puente en Génova (Italia). La pregunta que se hace el ciudadano de a pié es saber si cuando circula por carretera o por ferrocarril nuestras infraestructuras son lo suficientemente seguras. Además, este desasosiego se acentúa cuando, por una parte, la grave crisis económica que ha sufrido nuestro país ha reducido significativamente los presupuestos dedicados al mantenimiento de las infraestructuras y cuando, además, los datos que el Ministerio de Fomento dispone sobre el estado de los puentes, extraídos de su Sistema de Gestión de Puentes (SGP), no es suficientemente transparente, a diferencia de otros países, como Alemania. La que he denominado como «crisis de las infraestructuras«, en efecto, no es un problema solo de España, sino que afecta de forma generalizada a muchos países de nuestro entorno.
Pues bien, la noticia del 9 de diciembre nos decía que 66 puentes presentan graves problemas de seguridad. La justificación es que, tras la valoración de su estado por expertos, se calculan unos índices (extensión, gravedad y evolución) a los que se aplican algoritmos para obtener una clasificación final que va de 0 a 100. Esos 66 puentes obtenían más de 81 puntos, lo cual significa que presentan «patologías potencialmente graves que pueden afectar a su comportamiento resistente» y son objeto de un seguimiento especial. Teniendo en cuenta que el parque de las obras de paso en España son de casi 23000 puentes, ello supone que un 0,28% de ellos superan el umbral de los 81 puntos. Parecerían pocos puentes, pero bastaría el colapso de uno solo de ellos para que se pudiese reproducir una tragedia como la ocurrida en Génova este verano. Por tanto, no debemos restar importancia a estas cifras. De hecho, nuestro grupo de investigación, a través del proyecto DIMALIFE, está muy preocupado por investigar estos tema.
¿Significa esto que en España nuestros puentes no son seguros? En absoluto. No hay que alarmarse, pero hay que tomar medidas. Lo que le ocurre a cualquier infraestructura (puente, presa, puerto, túnel, hospital, etc.) es que todas ellas, sin excepción, presentan una disminución de sus prestaciones y funcionalidades que, pasado cierto umbral, hace que dejen de ser útiles, finalizando su vida útil. La vida de las infraestructuras se puede prolongar con un adecuado mantenimiento y acometiendo reparaciones, pero llega un momento que el coste de alargar la vida útil puede ser insostenible. Por tanto, los puentes «envejecen».
Todo el mundo está de acuerdo en que los aviones deben someterse a exámenes periódicos y revisiones profundas, realizadas por expertos, que garanticen la seguridad en vuelo de estos aparatos. Asimismo, también resulta evidente que todas las personas deberíamos someternos a chequeos médicos periódicos para detectar a tiempo enfermedades que, sin una detección precoz, son inevitablemente mortales. Pues lo mismo le pasa a las infraestructuras, que deben acudir de vez en cuando al «médico de cabecera», que si detecta algún problema grave, manda al paciente al «médico especialista» y éste, en caso necesario, opera al paciente o le somete al tratamiento correspondiente. Pues lo mismo le ocurre a los puentes, donde existen inspecciones básicas o rutinarias, inspecciones principales e inspecciones especiales. De ello ya hablamos en una entrada anterior. Siguiendo con la analogía médica, la «analítica» realizada a los puentes ha mostrado que su «colesterol» está por encima de 250. Ello no significa la muerte inmediata del paciente, pero sí que es necesario un cambio de hábitos (ejercicio físico, dieta alimentaria, etc.) o medicación para reducir dicho índice. En caso de no hacer nada, nuestro puente puede tener un «problema coronario» que puede acabar en un «ataque al corazón». Por tanto, la buena noticia es que hemos detectado los problemas y ahora se trata de poner a nuestros puentes bajo un «tratamiento médico» estricto.
Para aclarar alguno de los conceptos sobre los que se ha basado la noticia de El País, voy a recoger aquí los aspectos básicos. Están basados en una monografía del Ministerio de Fomento denominada «Guía para la realización de inspecciones principales de obras de paso en la Red de Carreteras del Estado«. Tal y como indica la guía, para cada uno de los daños que existan en un determinado elemento de un puente, se recogen en campo los índices de extensión, gravedad y evolución (apartado 4.5.3). Con estos datos se obtiene, en primer lugar, un Índice de Deterioro para cada daño, que puede tomar un valor entre 0 y 100. Con todos los índices de los deterioros existentes en un puente, se puede valorar el estado de conservación con el Índice de Estado o Condición de la Estructura, que también tiene un valor entre 0 y 100. Existen también índices intermedios para valorar los elementos, componentes y zonas de la estructura, de esta forma se puede localizar rápidamente el origen de la causa de determinado índice en la condición de la estructura.
Los índices de deterioro se dividen en cinco intervalos, con los significados siguientes:
Índice entre 0 y 20: Deterioro sin consecuencias importantes «a priori»
Índice entre 21 y 40: Deterioro que puede tener una evolución patológica o reducir las condiciones de servicio o de durabilidad del elemento si no se repara en el tiempo adecuado.
Índice entre 41 y 60: Deterioro que indica una patología que supone una reducción de las condiciones de servicio o de la durabilidad del elemento.
Índice entre 61 y 80: Deterioro que se puede traducir en una modificación del comportamiento resistente o funcional.
Índice entre 81 y 100: Deterioro que compromete la seguridad del elemento.
De la misma forma, el Índice de Estado de la Estructura se divide en cinco intervalos:
Índice entre 0 y 20: Estructura sin patologías evidentes o con deterioros sin consecuencias relevantes para la durabilidad, condiciones de servicio o seguridad de la estructura.
Índice entre 21 y 40: Estructura con deterioros que pueden tener una evolución patológica que afecte a la durabilidad o a las condiciones de servicio de la estructura. Es conveniente seguir su evolución temporal para su determinación objetiva.
Índice entre 41 y 60: Estructura con deterioros que evidencian una patología que puede suponer una reducción de las condiciones de servicio o de la durabilidad de la estructura. Será necesario seguir la evolución de la patología en las posteriores inspecciones. Puede requerir una actuación a medio plazo para mejorar la durabilidad de la estructura.
Índice entre 61 y 80: Estructura con deterioros o patologías que se pueden traducir en una modificación del comportamiento resistente o una reducción importante de los niveles de servicio. Requiere una actuación a corto-medio plazo. En función de la naturaleza del daño puede requerir una inspección especial.
Índice entre 81 y 100: Estructura con deterioros o patologías que comprometen la seguridad del elemento/estructura. Requiere una inspección especial y una actuación urgente. En algunos casos puede ser necesario una limitación del uso.
Como vemos, los índices establecen pautas para que el gestor decida intervenir en una estructura, realizar estudios especiales, programar actuaciones a medio plazo o asignar presupuestos. Con todo, los inspectores tiene capacidad de ir más allá de esta cuantificación cuando detectan problemas o imponderables difíciles de cuantificar, como por ejemplo, el grado de «actualización» de la estructura a las normas vigentes.
La conclusión es clara. Al igual que los aviones requieren inspecciones periódicas minuciosas para garantizar la seguridad en el vuelo y las personas debemos realizar chequeos médicos periódicos, las infraestructuras (puentes, presas, túneles, puertos, hospitales, estadios de fútbol, etc.) deben someterse a inspecciones programadas y, sobre todo, se debe disponer de un presupuesto suficiente que garantice el mantenimiento y la rehabilitación si fuera necesario. Todo lo que no sea eso, será poner en riesgo no solo la seguridad de las personas, sino el estado de bienestar.
En numerosas ocasiones contamos con muy poca información o tenemos que tomar una decisión teniendo en cuenta aspectos cualitativos que son difíciles de valorar. Para solucionar este tipo de problemas, muy habituales en situaciones reales, el profesor Thomas L. Saaty propuso en la década de los 70 un método denominado Analytic Hierarchy Process (AHP), que se ha traducido al español como Proceso Analítico Jerárquico. Este método multiatributo, nacido como respuesta a problemas concretos de toma de decisiones en el Departamento de Defensa de los Estados Unidos, hoy día se aplica habitualmente a casi todos los ámbitos de la empresa, la economía o la investigación de operaciones, entre otros muchos.
En apretada síntesis, AHP es un método que selecciona alternativas en función de una serie de criterios o variables, normalmente jerarquizados, los cuales suelen entrar en conflicto. En esta estructura jerárquica, el objetivo final se encuentra en el nivel más elevado, y los criterios y subcriterios en los niveles inferiores, tal y como se muestra en la Figura 2. Para que el método sea eficaz, es fundamental elegir bien los criterios y subcriterios, los cuales deben estar muy bien definidos, ser relevantes y mutuamente excluyentes (independencia entre ellos). Es importante que el número de criterios y subcriterios en cada nivel no sea superior a 7, para evitar excesivas comparaciones a pares.
Figura 2. Ejemplo de estructura jerárquica AHP
Una vez definida la estructura jerárquica, se comparan los criterios de cada grupo del mismo nivel jerárquico y la comparación directa por pares de las alternativas respecto a los criterios del nivel inferior. Para ello se utilizan matrices de comparación pareadas usando una Escala Fundamental (Tabla 1). Esta es la clave del método, usar una escala de comparación por pares, puesto que el cerebro humano está especialmente bien diseñado para comparar dos criterios o alternativas entre sí, pero menos cuando tiene que hacer comparaciones conjuntas. En efecto, la Ley de Weber-Fechner establece que el menor cambio discernible en la magnitud de un estímulo es proporcional a la magnitud de dicho estímulo. Como la relación entre el estímulo y la percepción corresponde a una escala logarítmica, si un estímulo crece en progresión geométrica, la percepción evolucionará como una progresión aritmética. Es por ello que AHP utiliza una escala fundamental del 1 al 9 que ha sido satisfactoria en comprobaciones empíricas realizadas en situaciones reales muy diversas.
Tabla 1. Escala fundamental de comparación por pares (Saaty, 1980)
La comparación de las diferentes alternativas respecto al criterio del nivel inferior de la estructura jerárquica, como la comparación de los diferentes criterios de un mismo nivel jerárquico dan lugar a una matriz cuadrada denominada matriz de decisión. Esta matriz cumple con las propiedades de reciprocidad (si aij=x, entonces aji=1/x), homogeneidad (si i y j son igualmente importantes, aij=aji=1, y además, aii= 1 para todo i), y consistencia (la matriz no debe contener contradicciones en la valoración realizada). La consistencia se obtiene mediante el índice de consistencia (Consistency Index, CI) donde λmax es el máximo autovalor y n es la dimensión de la matriz de decisión. Un índice de consistencia igual a cero significa que la consistencia es completa. Una vez obtenido CI, se obtiene la proporción de consistencia (Consistency Ratio, CR) siendo aceptado siempre que no supere los valores indicados en la Tabla 3. Si en una matriz se supera el CR máximo, hay que revisar las ponderaciones.
Donde RI es el índice aleatorio, que indica la consistencia de una matriz aleatoria (Tabla 2):
Tabla 2. Índice aleatorio RI
Tabla 3. Porcentajes máximos del ratio de consistencia CR
Una vez verificada la consistencia, se obtienen los pesos, que representan la importancia relativa de cada criterio o las prioridades de las diferentes alternativas respecto a un determinado criterio. Para ello, el AHP original utiliza el método de los autovalores, donde hay que resolver la siguiente ecuación:
donde A representa la matriz de comparación, w el autovector o vector de preferencia, y λmax el autovalor.
A continuación os dejo algunos vídeos de interés donde se explica el método AHP y sus aplicaciones. Espero que os sean de utilidad.
Con motivo de mi visita a la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso (Chile), me hicieron una entrevista sobre el trabajo realizado por nuestro grupo de investigación en la Universitat Politècnica de València.
