Computación cuántica y gemelos híbridos digitales en ingeniería civil y edificación

La ciudad Estado de Singapur desarrolla una copia virtual de sí misma, un proyecto basado en big data, IoT, computación en la nube y realidad virtual. https://www.esmartcity.es/2019/03/22/singapur-gemelo-digital-posibilidades-ofrece-ciudad-inteligente-tener-copia-virtual-exacta

En menos de una década, gran parte de los ingenieros dejarán de hacer proyectos, tal y como lo conocemos ahora, y pasarán a ser gestores de gemelos híbridos digitales de infraestructuras.

Este podría ser un buen titular periodístico que, incluso podría parecer ciencia ficción, pero que tiene todos los visos de convertirse en realidad en menos tiempo del previsto. Se podría pensar que las tecnologías BIM o los modelos digitales actuales ya son una realidad, es decir, se trata de dar un nuevo nombre a lo que ya conocemos y está en desarrollo, pero de lo que estamos hablando es de un nuevo paradigma que va a revolver los cimientos de la tecnología actual en el ámbito de la ingeniería. Voy a desgranar esta conclusión explicando cada uno de los avances y los conceptos que subyacen al respecto.

La semana pasada tuve la ocasión de escuchar la conferencia magistral, en el Congreso CMMoST, de Francisco Chinesta, catedrático en la ENSAM ParisTech e ingeniero industrial egresado por la Universitat Politècnica de València. Trataba de un nuevo paradigma en la ingeniería basada en datos y no era otra que la de los gemelos híbridos digitales, un paso más allá de la modelización numérica y de la minería de datos. Este hecho coincidió con el anuncio en prensa de que Google había publicado en la prestigiosa revista Nature un artículo demostrando la supremacía cuántica, un artículo no exento de polémica, pues parece ser que se diseñó un algoritmo que tiene como objetivo generar números aleatorios mediante un procedimiento matemático muy complejo y que obligaría al superordenador Summit, que es actualmente el más potente del mundo gracias a sus 200 petaflops, a invertir 10.000 años en resolver el problema, que que el procesador cuántico Sycamore de 54 qubits de Google habría resuelto en tres minutos y 20 segundos.

Si nos centramos en la supuesta supremacía cuántica de Google, se debería matizar la noticia al respecto. En efecto, IBM ya se ha defendido diciendo que su ordenador Summit no se encuentra tan alejado, pues se ha resuelto un problema muy específico relacionado con generar números aleatorios y que parece que Sycamore sabe resolver muy bien. De hecho, IBM afirma que ha reajustado su superordenador y que ahora es capaz de resolver ese mismo problema en 2,5 días con un margen de error mucho menor que el ordenador cuántico. Aquí lo importante es saber si esta computación cuántica estará, sin trabas o límites, accesible a cualquier centro de investigación o empresa para resolver problemas de altísima complejidad computacional (problemas NP-hard como pueden ser los de optimización combinatoria). Tal vez los superordenadores convencionales servirán para resolver unos problemas específicos en tareas convencionales, y los cuánticos, imparables en resolver otro tipo de problemas. Todo se andará, pero parece que esto es imparable.

Por tanto, parece que el hardware necesario para la una computación ultrarrápida está o estará a nuestro alcance en un futuro no muy lejano. Ahora se trata de ver cómo ha cambiado el paradigma de la modelización matemática. Para ello podríamos empezar definiendo al “gemelo digital”, o digital twin. Se trata de un modelo virtual de un proceso, producto o servicio que sirve de enlace entre un ente en el mundo real y su representación digital que está utilizando continuamente datos de los sensores. A diferencia del modelado BIM, el gemelo digital no representa exclusivamente objetos espaciales, sino que también podría representar procesos, u otro tipo de entes sin soporte físico. Se trata de una tecnología que, según todos los expertos, marcarán tendencia en los próximos años y que, según el informe “Beyond the hype“, de KPMG, será la base de la cuarta Revolución Industrial.

https://www.geofumadas.com/por-que-usar-gemelos-digitales-en-la-construccion/

Sin embargo, el gemelo digital no es una idea nueva, pues a principios de este siglo ya la introdujo Michael Grieves, en colaboración con John Vickers, director de tecnología de la NASA. Esta tecnología se aplica al Internet de las Cosas, que se refiere a la interconexión digital de objetos cotidianos con internet. Además, se encuentra muy relacionada con la inteligencia artificial y con la minería de datosdata-mining“. Empresas como Siemens ya están preparando convertir sus plantas industriales en fábricas de datos con su gemelo digital, o General Electric, que cuenta ya con 800.000 gemelos digitales para monitorizar virtualmente la cadena de suministro.

Con todo, tal y como explicó el profesor Chinesta (Chinesta et al., 2018), existe actualmente un cambio de paradigma hacia los gemelos digitales híbridos que, extrapolando su uso, va a significar la gran revolución en la forma de proyectar y gestionar las infraestructuras, tal y como avancé al principio del artículo.

En efecto, los modelos utilizados en ciencia y en ingeniería son muy complejos. La simulación numérica, la modelización y la experimentación han sido los tres pilares sobre los que se ha desarrollado la ingeniería en el siglo XX. La modelización numérica, que sería el nombre tradicional que se ha dado al “gemelo digital” presenta problemas prácticos por ser modelos estáticos, pues no se retroalimentan de forma continua de datos procedentes del mundo real a través de la monitorización continua. Estos modelos numéricos (usualmente elementos finitos, diferencias finitas, volumen finito, etc.) son suficientemente precisos si se calibran bien los parámetros que lo definen. La alternativa a estos modelos numéricos son el uso de modelos predictivos basados en datos masivos big-data, constituyendo “cajas negras” con alta capacidad de predicción debido a su aprendizaje automáticomachine-learning“, pero que esconden el fundamento físico que sustentan los datos (por ejemplo, redes neuronales). Sin embargo, la experimentación es extraordinariamente cara y lenta para alimentar estos modelos basados en datos masivos.

El cambio de paradigma, por tanto, se basa en el uso de datos inteligentes “smart-data paradimg“. Este cambio se debe basar, no en la reducción de la complejidad de los modelos, sino en la reducción dimensional de los problemas, de la retroalimentación continua de datos del modelo numérico respecto a la realidad monitorizada y el uso de potentes herramientas de cálculo que permitan la interacción en tiempo real, obteniendo respuestas a cambios paramétricos en el problema. Dicho de otra forma, deberíamos poder interactuar a tiempo real con el gemelo virtual. Por tanto, estamos ante otra realidad, que es el gemelo virtual híbrido.

Por tanto, estamos ahora en disposición de centrarnos en la afirmación que hice al principio. La nueva tecnología en gemelos digitales híbridos, junto con la nueva capacidad de cálculo numérico en ciernes, va a transformar definitivamente la forma de entender, proyectar y gestionar las infraestructuras. Ya no se trata de proyectar, por ejemplo, un puente. Ni tampoco estamos hablando de diseñar un prototipo en 3D del mismo puente, ni siquiera de modelar en BIM dicha estructura. Estamos hablando de crear un gemelo digital que se retroalimentará continuamente del puente real, que estará monitorizado. Se reajustarán los parámetros de cálculo del puente con los resultados obtenidos de la prueba de carga, se podrán predecir las labores de mantenimiento, se podrá conocer con antelación el comportamiento ante un fenómeno extraordinario como una explosión o un terremoto. Por tanto, una nueva profesión, que será la del ingeniero de gemelos virtuales híbridos de infraestructuras será una de las nuevas profesiones que reemplazarán a otras que quedarán obsoletas.

Se tratará de gestionar el gemelo durante el proyecto, la construcción, la explotación e incluso el desmantelamiento de la infraestructura. Se podrán analizar cambios de usos previstos, la utilización óptima de recursos, monitorizar la seguridad, y lo más importante, incorporar nuevas funciones objetivo como son la sostenibilidad económica, medioambiental y social a lo largo del ciclo de vida completo. Este tipo de enfoque es el que nuestro grupo de investigación tiene en el proyecto DIMILIFE. Proyectos como puentes, presas, aeropuertos, redes de carreteras, redes de ferrocarriles, centrales nucleares, etc. tendrán su gemelo digital. Para que sea efectivo, se deberá prever, desde el principio, la monitorización de la infraestructura para ayudar a la toma de decisiones. Además, servirá para avanzar en la aproximación cognitiva en la toma de decisiones (Yepes et al., 2015).

Os paso a continuación un vídeo sobre el uso de los gemelos digitales en la ciudad de Singapur.

A continuación os pongo un vídeo sacado de la página de Elías Cueto, de la Universidad de Zaragoza, en la que vemos cómo se interactúa con un gemelo virtual de un conejo.

 

En este otro vídeo, el profesor Chinesta explica el cambio de paradigma del que hemos hablado anteriormente en el artículo.

¿Qué es la computación cuántica? Aquí tenemos un vídeo de Eduardo Sáenz de Cabezón:

Referencias:

Chinesta, F.; Cueto, E.; Abisset-Chavanne, E.; Duval, J.L. (2018). Virtual, Digital and Hybrid Twins: A New Paradigm in Data-Based Engineering and Engineered Data. Archives of Computational Methods in Engineering, DOI: 10.1007/s11831-018-9301-4

Yepes, V.; García-Segura, T.; Moreno-Jiménez, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036. DOI:10.1016/j.acme.2015.05.001

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Dúmperes extraviales rígidos

Dúmper Caterpillar CAT 777D

Son vehículos de transporte con caja basculante, cuyas características de cargas por eje[1] y dimensiones no le permiten circular por carreteras, circulando por tanto solo dentro de las obras o en explotaciones mineras. Todos sus elementos son robustos, sobre todo la suspensión, eje y bastidor, ya que circulan por pistas en mal estado. Tienen dos ejes, el delantero de dirección y el trasero de tracción, con ruedas gemelas. Necesitan trasladarse de una obra a otra mediante trailers.

Sus dimensiones pueden superar los 8 m. de anchura, 3.000 CV. de potencia y 360 t. de carga útil (el modelo más grande, Belaz 75710, puede llegar hasta 450 t.), aunque las habituales son una carga útil entre 10 y 75 t.[2], una potencia entre 130 y 700 CV. y una anchura máxima entre 2,50 y 5,00 m. Sus taras oscilan entre 7 a 60 t. y la distancia entre ejes varía de 1,15 a 1,95 veces del ancho de la vía. Pueden desplazarse a 50 o 60 km/h en pistas en buen estado, por lo que precisan motores potentes. Su dirección es hidráulica, con radios de giro mínimos y por tanto gran maniobrabilidad, mejor que la de los camiones.

Las cajas, robustas y construidas con aceros especiales de alta resistencia, suele tener su fondo en forma de “V” para bajar el centro de gravedad. Sus ruedas son de gran diámetro y anchura, que le da flotabilidad en terrenos blandos, con dibujos muy profundos y marcados para dar mayor adherencia.


[1]Su peso propio es del orden de 3 a 4 veces superior al de un camión normal, relación tara/carga equivalente a 0,75 mientras que en un camión es de 0,50.

[2]A partir de aquí ya no se usan en ingeniería civil, sino en minería.

Os paso a continuación algunos vídeos para que podáis comprobar el funcionamiento de este tipo de máquinas de acarreo.

 

Bueno, este par de vídeos que os dejo se salen un poco de los procedimientos constructivos:

Referencias:

YEPES, V. (2014). Maquinaria de movimiento de tierras. Apuntes de la Universitat Politècnica de València, Ref. 204. Valencia,  158 pp.

El valor social que aporta la ingeniería civil

Entre los buenos momentos de la inauguración de la XXV Semana de la Ingeniería Civil y el Medio Ambiente 2019 #SICMA ayer estuvo la proyección, durante la presentación realizada por el Vicerrector de alumnado, cultura y deportes, José Luis Cueto, de este vídeo que nos dejó sin palabras: “He construido un puente”.

Se trata de una escena de la película Margin Call, en la que un responsable, entre otros, de la gran caída del sistema financiero mundial, un broker, tras ser despedido se plantea lo absurdo del trabajo que ha estado realizando, comparándolo con un trabajo anterior, de ingeniero con el que en lugar de hundir en la miseria a las personas, las ayudó a ahorrar tiempo en sus vidas.

Creo que vale la pena ver estos casi dos minutos impagables.

 

 

 

¿Por qué es tan difícil asignar recursos a la conservación de las carreteras?

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 u otro motivo (crisis económica, dificultad en aprobar presupuestos, falta de voluntad política, etc.), la falta aparente de recursos obliga a realizar una conservación correctiva o reactiva de las carreteras que, como ya se justificó en un artículo anterior, provoca estados sub-óptimos 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 presupuestos restrictivos, pueden maximizar el estado o condición, no de una carretera, sino de una red completa, considerando, además, distintas funciones objetivo (costes económicos, sociales y medioambientales). Pero 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 en la toma de decisiones debido a la explosión combinatoria de las soluciones posibles cuando se tienen 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 realizar. 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 escasos. Caben dos enfoques, el secuencial y el holístico. El primero se centra en un activo (tramo de carretera, calle en una ciudad) y se decide qué tratamientos y cuándo se van a aplicar. 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.

 

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Indicadores de estado y de prestaciones de las infraestructuras

En una entrada anterior vimos las distintas estrategias de conservación de las infraestructuras y cómo éstas influían en el coste que debían pagar los usuarios. Estas estrategias podían modificar el estado o las prestaciones de la infraestructura, que de forma irremediable, se degradan con el tiempo. Llegado a este punto, conviene diferenciar los conceptos de estado y de prestaciones de una infraestructura.

La gestión de las infraestructuras (carreteras, puentes, etc.) supone un proceso por el cual se debe asignar de forma eficiente los recursos limitados en la dirección marcada por los objetivos estratégicos de la organización responsable de dicha gestión. Para ello se hacen necesarios una serie de indicadores que permitan medir de forma cuantitativa o cualitativa los resultados procedentes de las acciones realizadas sobre dichos activos respecto a 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 e 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 impone restricciones de gálibo que afectan 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? Pues son imprescindibles para tomar decisiones que afectan a estos activos. Permiten identificar las necesidades de intervención, proporcionan la guía de 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 con 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 disponen de mediciones de dichos indicadores, éstos permiten comparar sus valores con determinados estándares, umbrales o niveles mínimos. Esta información es determinante en la identificación de las necesidades de intervención y, por tanto, catalizan todo el proceso posterior de selección de intervenciones y asignación de recursos económico.

En artículos posteriores hablaremos de cómo podremos utilizar estos índices para el caso particular de las carreteras y utilizar técnicas procedentes de la optimización multiobjetivo y de la toma de decisiones multicriterio para asignar los presupuestos restrictivos de los que dispone una organización para 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.

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¿Cómo influyen las estrategias de conservación y el coste que pagan los usuarios de las carreteras?

Figura 1. Las generaciones futuras tendrán que pagar por unas infraestructuras deterioradas

En esta entrada vamos a justificar cómo determinadas estrategias de gestión del mantenimiento y conservación de las carreteras disparan los costes que tienen los usuarios. Por tanto, en primer lugar vamos a definir las distintas estrategias posibles y posteriormente analizaremos cuál de ellas influye negativamente en el coste de 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 va a encontrar con la sorpresa de tener que pagar por unas infraestructuras con pésimos niveles de servicio. Es lo que en otro artículo califiqué como la “crisis de las infraestructuras“. Todo ello nos lleva a la cuestión central del problema: la urgente necesidad de tener un plan racional con 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 realizan 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 por tanto 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 sub-óptimo 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.

Figura 3. Costes totales del transporte

A continuación os dejo algunas de las referencias y de los trabajos que se han publicado al respecto. Todo lo que estamos haciendo ahora se encuentra dentro de un proyecto de investigación competitivo al que hemos denominado DIMALIFE (BIA2017-85098-R): Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes e infraestructuras viarias de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos”. Si alguien se anima trabajar en estos temas de investigación con nosotros o hacer una tesis doctoral, tiene las puertas abiertas.

Además, igual os interesa leer los enlaces que publicamos en una entrada anterior: ¿Qué hemos hecho para conservar nuestras carreteras?

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.

 

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Optimización heurística mediante aceptación por umbrales

En algunos posts anteriores hemos comentado lo que es un modelo matemático de optimización, qué son las metaheurísticas, o cómo poder optimizar las estructuras de hormigón. A continuación os presentamos un Polimedia donde se explica brevemente cómo podemos optimizar siguiendo la técnica de optimización heurística mediante aceptación por umbrales. Podréis comprobar cómo se trata de un caso similar a la famosa técnica de la cristalización simulada. Espero que os sea útil.

Podéis consultar, a modo de ejemplo, algunos artículos científicos que hemos escrito a ese respecto en las siguientes publicaciones:

  • CARBONELL, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V. (2011). Heuristic optimization of reinforced concrete road vault underpasses. Advances in Engineering Software, 42(4): 151-159. ISSN: 0965-9978.  (link)
  • MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2010). Heuristic Optimization of RC Bridge Piers with Rectangular Hollow Sections. Computers & Structures, 88: 375-386. ISSN: 0045-7949.  (link)
  • YEPES, V.; MEDINA, J.R. (2006). Economic Heuristic Optimization for Heterogeneous Fleet VRPHESTW. Journal of Transportation Engineering, ASCE, 132(4): 303-311. (link)

 

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La “crisis” de las infraestructuras

Preservar las infraestructuras en un estado mínimamente adecuado de conservación y mantenimiento es una necesidad de primer orden en cualquier sociedad. Sin embargo, por motivos que a veces son estructurales y otras coyunturales, los responsables de esta tarea no prestan la atención y los recursos necesarios para este cometido. Parece que la inversión en conservación de los activos siempre ha sido insuficiente incluso en países desarrollados.

En efecto, parece evidente que el desarrollo económico que tuvo lugar en países como el nuestro en la última parte del siglo XX se centró, en el caso por ejemplo de las carreteras, en ampliar la red para apoyar dicho desarrollo. Si bien es cierto que estas nuevas infraestructuras nacen con un periodo de vida relativamente largo, también es cierto que una parte nada desdeñable de dicha infraestructura está empezando a notar el paso del tiempo, y lo que es peor, parece que podemos vivir dentro de un horizonte no tan lejano, a 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 se va a encontrar con la sorpresa de tener que pagar Continue reading “La “crisis” de las infraestructuras”

Optimización de la gestión sostenible de pavimentos con presupuestos restrictivos

carretera_deterioradaNo resulta nada fácil realizar el mantenimiento de una red de carreteras durante un horizonte, digamos de 20 años, cuando los presupuestos son muy restrictivos. Las consecuencias son nefastas para la calidad del servicio prestado por dicha infraestructura. El problema deriva del hecho de tener que elegir la mejor opción de mantenimiento, en el momento adecuado, con un presupuesto mínimo, de forma que todo ello permita maximizar la condición de servicio de la infraestructura. ¡Un problema nada fácil!

Para solucionar este tipo de problemas hemos propuesto un algoritmo heurístico novedoso capaz de generar soluciones óptimas en casos tan complicados como el que se presenta.

Os dejo el resumen, las palabras clave y la referencia por si queréis citar el artículo.

tcem20.v022.i04.coverAbstract. Insufficient investment in the public sector together with inefficient maintenance infrastructure programs lead to high economic costs in the long term. Thus, infrastructure managers need practical tools to maximize the Long-Term Effectiveness (LTE) of maintenance programs. This paper describes an optimization tool based on a hybrid Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) considering Threshold Accepting (TA) with relaxed constraints. This tool facilitates the design of optimal maintenance programs subject to budgetary and technical restrictions, exploring the effect of different budgetary scenarios on the overall network condition. The optimization tool is applied to a case study demonstrating its efficiency to analyze real data. Optimized maintenance programs are shown to yield LTE 40% higher than the traditional programs based on a reactive strategy. To extend the results obtained in this case study, a set of simulated scenarios, based on the range of values found in the real example, are also optimized. This analysis concludes that this optimization algorithm enhances the allocation of maintenance funds over the one obtained under a traditional reactive strategy. The sensitivity analysis of a range of budgetary scenarios indicates that the funding level in the early years is a driving factor of the LTE of optimal maintenance programs.

Keywords: Maintenance program; Network management; Heuristic optimization; Asset management; Infrastructure management; Pavement.

Referencia:

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. DOI: 10.3846/13923730.2015.1120770

También os podéis descargar la versión autor:

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José Roselló Martí y el fallido ferrocarril entre Alicante y Alcoy

Puente de las Siete Lunas, Alcoy (Alicante)

Dicen que Alcoy (Alicante) es la ciudad de los puentes. Es, posiblemente, uno de los pueblos donde han nacido más ingenieros de caminos, entre los que me incluyo. El post de hoy va dedicado a una obra de ingeniería fallida, la línea de ferrocarril entre Alicante y Alcoy. El proyecto de esta línea de ferrocarril corrió a cargo del ingeniero de caminos José Roselló Martí , destinado en 1927 a la 3ª jefatura de Estudios y Construcciones de Ferrocarriles del Sureste de España, donde se encargó de la redacción del proyecto del viaducto sobre el rio Polop y los de los barrancos  de Siete Lunas, Barchell, Uxola y Zinc, en Alcoy.

A finales de los años 20 del siglo XX se pudo materializar, tras no pocas dificultades, el trazado de la línea férrea que uniría Alicante y Alcoy. El último proyecto lo redactó Roselló el 13 de julio de 1929. De esta línea destacan los numerosos puentes y túneles que se tuvieron que hacer y que hoy sirven como ruta verde para el turismo de interior en estas comarcas.

La mayor parte de los viaductos se construyeron con Continue reading “José Roselló Martí y el fallido ferrocarril entre Alicante y Alcoy”