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RESILIFE: Optimización resiliente de estructuras híbridas en condiciones extremas

En este artículo se explica el proyecto RESILIFE, cuyos investigadores principales son Víctor Yepes y Julián Alcalá, de la Universitat Politècnica de València. Se trata de un proyecto de investigación de carácter internacional en el que también colaboran profesores de Brasil, Chile y China. Además, se están realizando varias tesis doctorales de estudiantes de Cuba, Perú, México y Ecuador, así como de estudiantes españoles. A continuación, se describe brevemente el proyecto y se incluye una comunicación reciente donde se explica con más detalle.

El proyecto RESILIFE se centra en optimizar de forma resiliente el ciclo de vida de estructuras híbridas y modulares para conseguir una alta eficiencia social y medioambiental, especialmente en condiciones extremas. La investigación aborda la necesidad de diseñar, construir y mantener infraestructuras que puedan resistir y recuperarse rápidamente de desastres naturales o provocados por el ser humano, minimizando las pérdidas y el impacto en la sociedad y el medioambiente. Para ello, el estudio propone utilizar inteligencia artificial, metaheurísticas híbridas, aprendizaje profundo y teoría de juegos en un enfoque multicriterio. El objetivo es mejorar la seguridad, reducir costes y optimizar la recuperación, alineándose con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). La metodología integral incluye el análisis del ciclo de vida, así como la aplicación de lógica neutrosófica y redes bayesianas para la toma de decisiones.

¿Qué problema aborda el proyecto RESILIFE y por qué es urgente?

El proyecto RESILIFE aborda el desafío crítico que supone diseñar y mantener infraestructuras resilientes y sostenibles frente a desastres naturales y provocados por el ser humano. La urgencia es evidente debido a las enormes pérdidas humanas y económicas causadas por estos eventos (más de 1,1 millones de muertes y 1,5 billones de dólares en pérdidas entre 2003 y 2013), lo que subraya la necesidad de estructuras de alto rendimiento que protejan vidas y economías, al tiempo que se alinean con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de las Naciones Unidas. Además, los errores de diseño y construcción, así como la falta de mantenimiento, han demostrado ser causas significativas de colapso estructural, y solo el 50 % de las reparaciones de hormigón resultan efectivas en Europa.

¿Cuál es el objetivo principal de RESILIFE?

El objetivo general del proyecto RESILIFE es optimizar el diseño, el mantenimiento y la reparación de estructuras híbridas y modulares (MMC) de alta eficiencia social y medioambiental para que puedan resistir condiciones extremas. Para ello, se deben abordar problemas complejos de toma de decisiones en los ámbitos público y privado, integrando criterios de sostenibilidad social y medioambiental durante todo el ciclo de vida de las estructuras y teniendo en cuenta la variabilidad e incertidumbre inherentes al mundo real. El objetivo es que estas estructuras sean tan seguras como las tradicionales, pero con una mayor capacidad de recuperación rápida y un menor impacto social y medioambiental.

 

¿Qué tipos de estructuras son el foco de RESILIFE y por qué?

El proyecto se centra en estructuras híbridas (que combinan, por ejemplo, acero y hormigón) y en estructuras basadas en métodos modernos de construcción (MMC), especialmente las modulares. Estas estructuras se han elegido como objeto de estudio debido a su gran potencial para mejorar la resiliencia estructural, la eficiencia en la construcción (al reducir las interrupciones en obra y mejorar el control de calidad) y la sostenibilidad. A pesar de sus ventajas, se han identificado lagunas en la investigación sobre su optimización para eventos extremos y su aplicación en estructuras complejas, aspectos que el proyecto RESILIFE busca subsanar.

¿Qué metodologías innovadoras utiliza RESILIFE para lograr sus objetivos?

RESILIFE emplea un enfoque multidisciplinario e innovador que integra diversas técnicas avanzadas:

¿Cómo aborda RESILIFE la incertidumbre y la variabilidad en el diseño y mantenimiento de estructuras?

El proyecto aborda la incertidumbre y la variabilidad mediante varias estrategias:

  • Análisis de funciones de distribución de eventos extremos: Para el diseño óptimo basado en fiabilidad.
  • Metamodelos y metaheurísticas híbridas basadas en fiabilidad: Permiten manejar la aleatoriedad de los parámetros y asegurar que los proyectos optimizados no sean inviables ante pequeños cambios en las condiciones.
  • Técnicas de decisión multicriterio (lógica neutrosófica y redes bayesianas): Integran aspectos inciertos y criterios subjetivos en la toma de decisiones.
  • Análisis de sensibilidad: De los escenarios presupuestarios y las hipótesis del ciclo de vida para identificar las mejores prácticas.

¿Qué se entiende por “resiliencia” en el contexto de RESILIFE y cómo se cuantifica?

En el contexto de RESILIFE, la resiliencia se define como la capacidad de una estructura para resistir eventos extremos, mantener su funcionalidad o recuperarla rápidamente con reparaciones mínimas tras sufrir daños, y con un bajo coste social y medioambiental. El objetivo es ir más allá de la simple resistencia y centrarse en la capacidad de adaptación y recuperación. El proyecto tiene como objetivo desarrollar procedimientos explícitos para cuantificar la resiliencia de las estructuras e infraestructuras en el contexto de múltiples amenazas, un aspecto que actualmente presenta una laguna en la investigación. Esto incluye tener en cuenta la funcionalidad técnico-socioeconómica y los impactos a lo largo de toda su vida útil.

¿Qué tipo de casos de estudio se aplican en la metodología RESILIFE?

La metodología de RESILIFE se aplica a varios casos de estudio clave:

  • Optimización de pórticos de edificios altos: Con estructura de acero híbrido y hormigón armado, sometidos a un fuerte incremento de temperatura, o ante el fallo completo de soportes para evitar el colapso progresivo.
  • Viviendas sociales prefabricadas en zonas sísmicas: Optimizando su resistencia a acciones extremas y su capacidad de reparación rápida.
  • Mantenimiento y reparación de patologías: Resultantes de eventos extremos en diversas estructuras.
  • Otras estructuras como puentes mixtos y estructuras modulares: Ampliando el alcance más allá de las viviendas. Estos casos de estudio permiten validar la aplicabilidad de las metodologías propuestas en situaciones reales y complejas.

¿Cuáles son las principales contribuciones esperadas de RESILIFE a la ingeniería estructural y la sostenibilidad?

Las principales contribuciones esperadas de RESILIFE son:

  • Desarrollo de soluciones constructivas innovadoras: Como conexiones especiales y estructuras fusibles para aumentar la resiliencia y evitar el colapso progresivo.
  • Formulación de metodologías de participación social: Para integrar criterios objetivos y subjetivos en decisiones multicriterio.
  • Propuesta de técnicas de optimización multiobjetivo avanzadas: Basadas en metaheurísticas híbridas de deep learning, teoría de juegos y fiabilidad.
  • Introducción de nuevas métricas: Que prioricen soluciones resilientes en la frontera de Pareto.
  • Identificación de políticas presupuestarias efectivas: Y definición de buenas prácticas de diseño, reparación y mantenimiento robusto en construcciones MMC y estructuras híbridas.
  • Avances en la modelización y evaluación: De la sostenibilidad a largo plazo y el impacto ambiental de las infraestructuras, contribuyendo a normativas y software de diseño más eficientes.

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Glosario de términos clave

  • Resiliencia (estructural): Capacidad de una estructura para absorber, resistir, adaptarse y recuperarse de un evento extremo, manteniendo o recuperando su funcionalidad rápidamente y con costes mínimos.
  • Estructuras híbridas: Estructuras que combinan dos o más materiales estructurales diferentes, como acero y hormigón, para optimizar sus propiedades y rendimiento.
  • Estructuras modulares: Estructuras compuestas por unidades o módulos prefabricados que se ensamblan en el lugar de la construcción, ofreciendo ventajas en velocidad de construcción y control de calidad.
  • Eventos extremos: Desastres naturales (terremotos, tsunamis, inundaciones) o provocados por humanos (explosiones, impactos) que causan daños significativos a las estructuras y la sociedad.
  • Optimización del ciclo de vida: Proceso de diseño, construcción, mantenimiento y reparación de una estructura, considerando su impacto total (económico, social, ambiental) a lo largo de toda su vida útil.
  • Sostenibilidad: Principio que busca satisfacer las necesidades actuales sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades, integrando aspectos ambientales, sociales y económicos.
  • Inteligencia artificial (IA): Campo de la informática que dota a las máquinas de la capacidad de aprender, razonar y resolver problemas, utilizada aquí para evaluar y mejorar la resiliencia.
  • Metaheurísticas híbridas: Algoritmos de optimización que combinan diferentes técnicas heurísticas o metaheurísticas para encontrar soluciones eficientes a problemas complejos, especialmente en la optimización multiobjetivo.
  • Aprendizaje profundo (Deep Learning – DL): Subcampo del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales con múltiples capas para aprender representaciones de datos, aplicado para mejorar la toma de decisiones y reducir tiempos de cálculo.
  • Teoría de juegos: Rama de las matemáticas que estudia las interacciones estratégicas entre agentes racionales, aplicada en la optimización multiobjetivo para el diseño de estructuras.
  • Lógica neutrosófica: Marco matemático para tratar la indeterminación y la inconsistencia, utilizado en la toma de decisiones multicriterio para manejar la incertidumbre.
  • Redes bayesianas: Modelos gráficos probabilísticos que representan relaciones de dependencia condicional entre variables, empleadas en el análisis multicriterio y la gestión de incertidumbre.
  • Colapso progresivo: Fenómeno en el cual un daño inicial localizado en una estructura se propaga a otras partes, llevando al colapso desproporcionado de una gran porción o de toda la estructura.
  • Modern Methods of Construction (MMC): Métodos de construcción modernos que incluyen tecnologías de prefabricación, construcción modular e impresión 3D, buscando mayor eficiencia y control de calidad.
  • BIM (Building Information Modeling / Modelos de Información en la Construcción): Proceso de creación y gestión de un modelo digital de un edificio o infraestructura, que facilita la integración del proyecto estructural y la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida.
  • Metamodelo (o modelo subrogado): Modelo simplificado de un sistema complejo que permite realizar cálculos más rápidos y eficientes, crucial para reducir los tiempos de computación en la optimización.
  • Diseño óptimo basado en fiabilidad: Enfoque de diseño que considera la probabilidad de fallo y las incertidumbres inherentes para optimizar las estructuras, garantizando un nivel de seguridad predefinido.
  • Frontera de Pareto: Conjunto de soluciones óptimas en problemas de optimización multiobjetivo, donde ninguna de las funciones objetivo puede mejorarse sin degradar al menos otra función objetivo.

Agradecimientos:

Grant PID2023-150003OB-I00 funded by MCIN/AEI/10.13039/501100011033, and the European Regional Development Fund (ERDF), a program of the European Union (EU).

Tesis doctoral: Baterías níquel-zinc: equilibrio óptimo entre coste y sostenibilidad

Ignacio Villalba, Ashwani Kumar y Víctor Yepes

Hoy, 6 de mayo de 2025, ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de D. Ashwani Kumar Malviya, titulada “Optimization of LCA and LCCA for a novel NiZn battery through multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) and its application in e-mobility and smart building infrastructure”, dirigida por los profesores Ignacio Villalba Sanchis y Víctor Yepes. La tesis ha obtenido la máxima calificación de sobresaliente «cum laude». A continuación, presentamos un pequeño resumen de la misma.

En el contexto de la urgente transición hacia un sistema eléctrico descarbonizado, el almacenamiento energético se ha convertido en un pilar fundamental para integrar fuentes renovables intermitentes, como la solar y la eólica, en la red eléctrica y en aplicaciones de e-movilidad y edificios inteligentes. La tesis de Ashwani Kumar Malviya explora por primera vez de manera integrada la viabilidad de las baterías recargables de níquel-zinc (RNZB), que combinan materias primas abundantes (níquel y zinc), electrólitos acuosos no inflamables y un proceso de producción simplificado que prescinde de salas blancas. Gracias a recientes innovaciones en la formulación de los electrodos, estas celdas de 10 Ah y 60 Wh/kg alcanzan más de 2000 ciclos al 100 % de profundidad de descarga, superando uno de los principales obstáculos de esta tecnología.

El trabajo se estructura en torno a cinco preguntas clave:

  1. ¿Cuál es el coste total de ciclo de vida (LCC) de una batería de litio de níquel (RNZB), desde la extracción de materia prima hasta su fin de vida, medido tanto en €/kg como en €/kWh entregado?
  2. ¿Qué impacto ambiental (LCA) —evaluado en 18 categorías midpoint y 3 endpoint con ReCiPe 2016— genera la RNZB en comparación con baterías de plomo-ácido, LFP y NMC?
  3. ¿Es posible que un algoritmo multiobjetivo (MOPSO) identifique configuraciones de suministro y reciclaje que minimicen simultáneamente el coste de ciclo de vida (LCC) y el impacto ambiental (LCA)?
  4. ¿Hasta qué punto estas soluciones son resistentes ante variaciones de ±20 % en parámetros críticos, tales como la mezcla eléctrica en uso y la eficiencia del ciclo?
  5. ¿En qué medida las preferencias de un panel de expertos, analizadas mediante el proceso de jerarquía analítica (AHP), coinciden con la clasificación de Pareto generada por el MOPSO?

Esta tesis presenta un modelo estructurado que integra ecuaciones de LCC —que incluyen CAPEX, OPEX y fin de vida en función de la masa de batería y la energía suministrada— con un LCA exhaustivo basado en datos de la base Ecoinvent y OpenLCA. La implementación de MOPSO en MATLAB para optimizar ambos indicadores constituye una innovación metodológica de gran valor, pues genera un frente de Pareto de soluciones no dominadas que equilibra coste y huella ambiental. Además, la comparación efectuada demostró que la RNZB puede ofrecer un coste medio de ciclo de vida de aproximadamente 120 €/kWh, en comparación con los 150 €/kWh de LFP y los 180 €/kWh de plomo-ácido, manteniendo un GWP de 0,24 kg CO₂ eq/kWh —inferior a los 0,30 kg CO₂ eq/kWh del plomo-ácido—, lo que sitúa a la RNZB como la opción económicamente más competitiva sin renunciar a un desempeño ambiental favorable.

El estudio establece un alcance «cradle-to-grave», que comprende la extracción de níquel y zinc, la formulación de electrodos (cátodo de NiOOH con un 11,6 % de peso y ánodo de ZnO con un 7,5 %), el transporte, el ensamblaje de celdas de 10 Ah y 60 Wh/kg, los escenarios de uso con diferentes mezclas eléctricas (0-100 % RES) y el fin de vida, que incluye el reciclaje metalúrgico de metales y la valorización energética de plásticos. Para el LCA, se implementó el enfoque ReCiPe 2016 en 18 categorías midpoint (GWP, ODP, entre otras) y 3 endpoint (salud, ecosistemas, recursos). Para el LCC, se desarrollaron fórmulas validadas mediante el uso de OpenLCA. El MOPSO implementado explora variables de origen de materias primas y rutas de reciclaje, manteniendo un archivo diverso de soluciones no dominadas. Una vez concluido el proceso, se realizó un análisis de sensibilidad, que incluyó la evaluación de la variación del mix eléctrico y la eficiencia del ciclo. Posteriormente, se llevó a cabo una validación AHP con un grupo de doce expertos, quienes contrastaron sus preferencias con el ranking de Pareto obtenido.

Los resultados obtenidos evidencian que, en condiciones de mix eléctrico base (100 % red convencional), la RNZB registra un LCC de 120 €/kWh y un GWP de 0,24 kg CO₂ eq/kWh. El MOPSO ha identificado 10 soluciones óptimas que reducen hasta un 15 % el LCC y un 20 % el GWP respecto a la configuración estándar. Al integrar el 75 % de energía renovable en la fase de uso, el GWP desciende a 0,18 kg CO₂ eq/kWh, lo que resulta en una reducción del CED en un 30 %. El análisis de sensibilidad confirmó que estas ventajas se mantienen con variaciones de hasta ±20 % en mix y eficiencia. Asimismo, la validación AHP mostró un 85 % de coincidencia entre las preferencias de los expertos y el ranking de Pareto.

La tesis confirma que las RNZB ofrecen un equilibrio excepcional entre coste y sostenibilidad para aplicaciones estacionarias (almacenamiento residencial, edificios inteligentes y e-movilidad), especialmente si se combinan con un uso mayoritario de RES y se aplican técnicas de «recuperación verde» en el reciclaje. La simplicidad del proceso acuoso y la ausencia de elementos críticos (cobalto) reducen significativamente los riesgos y los costes de suministro. Sin embargo, la dependencia del níquel sugiere la necesidad de diversificar las fuentes de suministro y establecer circuitos cerrados para la recuperación de metales. Desde una perspectiva metodológica, la integración de LCA, LCC, MOPSO y AHP constituye un marco sólido y adaptable a otros sistemas de ingeniería que requieran optimizar múltiples indicadores de manera simultánea.

Tras el análisis llevado a cabo, esta tesis concluye que la RNZB es la opción de ciclo de vida más económica (con un coste aproximado de 120 €/kWh) y que presenta una huella ambiental competitiva (0,24 kg CO₂ eq/kWh). Asimismo, se ha comprobado que un MOPSO bien configurado puede generar frentes de Pareto robustos que reducen hasta un 20 % el GWP y un 15 % el coste. La validación mediante sensibilidad y AHP garantiza la aplicabilidad práctica de las recomendaciones. Se propone como líneas futuras la incorporación de datos en tiempo real de operación, la exploración de electrodos con menor proporción de níquel y la extensión de la metodología a sistemas híbridos de energía para potenciar la circularidad y la resiliencia del sector.

Referencias:

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

MALVIYA, A.K.; ZAREHPARAST MALEKZADEH, M.; LI, J.; LI, B.; SANTARREMIGIA, F.E.; MOLERO, G.D.; VILLALBA-SANCHIS, I.; YEPES, V. (2024). A formulation model for computation to estimate the Life Cycle Environmental Impact of NiZn Batteries. Energies, 17(11):2751. DOI:10.3390/en17112751

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

Evaluación del índice de daño estructural en entornos BIM

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Structures, de la editorial Elsevier, indexada en Q1 del JCR. El estudio desarrolla una metodología para evaluar un índice de daño estructural en entornos BIM, con el fin de optimizar los procesos de rehabilitación.

Este trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE, que dirijo como investigador principal, junto con el profesor Julián Alcalá, en la Universitat Politècnica de València.

El artículo contextualiza la necesidad de integrar herramientas digitales en la evaluación de daños estructurales como respuesta a las exigencias de sostenibilidad y eficiencia en el sector de la construcción. Se menciona que el envejecimiento del parque edificatorio y las nuevas exigencias en materia de mantenimiento requieren un enfoque innovador. Se destaca la implementación de BIM como una solución para mejorar la gestión de activos y prolongar la vida útil de las estructuras. En este contexto, el artículo presenta Endurify, una herramienta diseñada para evaluar la durabilidad de elementos estructurales de hormigón mediante indicadores de deterioro, con el fin de optimizar los procesos de rehabilitación.

El artículo enfatiza que la rehabilitación de edificios es una estrategia fundamental para mejorar la sostenibilidad en el sector de la construcción. Al renovar estructuras existentes, se reduce el impacto ambiental al disminuir la necesidad de utilizar nuevos materiales y procesos constructivos. Además, la rehabilitación mejora el rendimiento energético de los edificios, lo que contribuye a los objetivos de desarrollo sostenible establecidos por organismos internacionales. En el contexto europeo, iniciativas como el Pacto Verde Europeo subrayan la relevancia de estas medidas para reducir las emisiones de carbono y mejorar la eficiencia en el uso de recursos.

La metodología BIM se ha convertido en un estándar en la industria de la construcción, facilitando la integración de múltiples capas de información en un único modelo digital. BIM permite almacenar y gestionar datos estructurales, materiales y operacionales, optimizando así la planificación y el mantenimiento de edificios. La literatura reciente ha demostrado que el uso de BIM mejora la sostenibilidad en la construcción, facilita la gestión de riesgos y permite realizar análisis avanzados, como simulaciones de desempeño estructural. Además, la incorporación de gemelos digitales y herramientas de simulación refuerza su capacidad para la toma de decisiones fundamentadas en datos.

El mantenimiento estructural es fundamental para garantizar la seguridad y la eficiencia de los edificios a lo largo de su vida útil. A pesar de la importancia del seguimiento del estado estructural, la investigación en este ámbito ha sido menos extensa que la dedicada al diseño y la construcción. En este contexto, BIM se presenta como una plataforma idónea para integrar estrategias de mantenimiento predictivo, ya que permite evaluar el estado real de las estructuras y anticipar las intervenciones necesarias. Sin embargo, la implementación de BIM en este ámbito enfrenta desafíos como la precisión de los datos, los costes asociados y la capacitación del personal especializado.

El desarrollo de Endurify se basó en una metodología de investigación-acción de doble ciclo, lo que permitió realizar iteraciones sucesivas para optimizar la herramienta. El proceso constó de siete etapas, que iban desde la identificación del problema hasta la validación del software en entornos reales. La herramienta se diseñó específicamente para el mercado de la vivienda en España y cumple con los requisitos del Código Estructural.

Para evaluar la durabilidad, se seleccionaron cuatro indicadores principales: carbonatación, fisuración transversal, fluencia y deformación. La metodología utilizada para determinar cada uno de estos indicadores se basa en modelos normativos y en la recopilación de datos mediante inspección visual. Los resultados se almacenan dentro del modelo BIM, lo que permite su análisis comparativo y la planificación de intervenciones de mantenimiento.

La implantación de Endurify en BIM se realizó mediante un complemento para Autodesk Revit que permite extraer datos de los elementos estructurales y realizar el análisis de daños en tiempo real. La herramienta se diseñó para trabajar con parámetros predefinidos en el modelo BIM y almacenar los resultados como atributos de los elementos analizados.

El artículo presenta Endurify, un complemento para entornos BIM que permite analizar el estado de conservación de los elementos estructurales de hormigón. La herramienta emplea cuatro indicadores de daño: carbonatación, fisuración transversal, fluencia y deformación. Su integración en BIM facilita la gestión de datos, ya que permite almacenar los resultados del análisis dentro del modelo digital. Esto posibilita una evaluación más precisa del estado estructural y contribuye a la toma de decisiones sobre el mantenimiento y la rehabilitación de edificios existentes. Cabe destacar que la herramienta evita pruebas destructivas y se ajusta a normativas como el Código Estructural de España (CE-2021).

Los estudios de caso presentados en el artículo muestran cómo se ha aplicado Endurify en elementos estructurales con distintos grados de exposición ambiental. En un primer caso, se analizó una viga interior con fisuras visibles y se determinó que la carbonatación era el factor predominante en su deterioro. En el segundo caso, se evaluó un soporte en un corredor exterior sin daños aparentes con el mismo procedimiento, confirmándose un estado avanzado de carbonatación. Los resultados demuestran que la herramienta permite identificar patrones de degradación en distintos elementos y facilita la programación de intervenciones específicas. No obstante, se reconoce que la precisión del análisis depende de la calidad de los datos de entrada y de su compatibilidad con diferentes normativas y condiciones ambientales.

El artículo sugiere que la incorporación de nuevos enfoques podría mejorar la herramienta Endurify. Se menciona la posibilidad de desarrollar un índice de daño estructural que combine los cuatro indicadores en un solo valor ponderado, aunque los autores advierten de que esto podría ocultar información relevante sobre las causas del deterioro. Asimismo, se plantea la necesidad de adaptar la metodología a distintos contextos normativos e integrar sensores IoT para obtener datos en tiempo real. Además, se destaca que una mejor definición de los parámetros de análisis podría optimizar la precisión del modelo y ampliar su aplicación a proyectos de rehabilitación a gran escala.

Por tanto, el artículo demuestra que la integración de herramientas de análisis de durabilidad en entornos BIM puede mejorar la evaluación del estado estructural de los edificios. Endurify permite almacenar y visualizar datos de deterioro en el modelo digital, lo que facilita la toma de decisiones sobre el mantenimiento y la rehabilitación. Sin embargo, su implementación depende de la calidad de los datos de entrada y de su adaptación a distintas normativas. Se identifican oportunidades para mejorar la herramienta mediante el uso de modelos predictivos y la incorporación de tecnologías emergentes, lo que podría consolidar su aplicación en la ingeniería civil.

Referencia:

FERNÁNDEZ-MORA, V.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2025). Structural damage index evaluation in BIM environments. Structures, 74:108544. DOI:10.1016/j.istruc.2025.108544

 

Tesis doctoral: Métodos de detección de daños para el diseño sostenible del ciclo de vida de puentes en entornos agresivos

De izquierda a derecha: Ignacio Navarro, Rasmus Rampling, Mehrdad Hadizadeh, Salvador Ivorra, Tatiana García y Víctor Yepes

Hoy, 12 de febrero de 2025, ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de D. Mehrdad Hadizadeh Bazaz, titulada “Inclusion of damage detection methods for the sustainable life cycle design of bridges in aggressive environments”, dirigida por los profesores Víctor Yepes Piqueras e Ignacio J. Navarro Martínez. La tesis recibió la calificación de sobresaliente «cum laude». A continuación, presentamos un pequeño resumen de la misma.

Resumen:

Para prevenir colapsos inesperados que pueden generar pérdidas económicas y humanas significativas, es esencial controlar la salud de cada estructura e infraestructura a lo largo de su ciclo de vida, que abarca desde su construcción y mantenimiento hasta su eventual retiro.

Sin embargo, las actividades de construcción, reparación y mantenimiento también pueden afectar al medio ambiente y a la sociedad. Por ello, el uso de técnicas modernas de detección de daños, que integren la evaluación sostenible del ciclo de vida y el análisis de los costes totales de mantenimiento, resulta fundamental para realizar reparaciones oportunas y minimizar el impacto negativo.

El concepto de sostenibilidad ha evolucionado desde su definición por primera vez por la Comisión Brundtland en 1987. Desde entonces, la comunidad científica ha desarrollado principios, métodos y criterios para el diseño sostenible, pero muchos de estos enfoques no son viables a largo plazo. En respuesta, las Naciones Unidas han establecido los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) para 2030.

En este contexto, es crucial adoptar una estrategia de ciclo de vida sostenible para las estructuras de hormigón que optimice costes y minimice el impacto ambiental y social en todas sus etapas, desde la construcción hasta el final de su vida útil. Los avances en tecnología informática y el desarrollo de sensores sofisticados han permitido implantar métodos de prueba no destructiva (NDT) para controlar y mantener de manera eficiente infraestructuras críticas, como puentes, y reducir así el riesgo de pérdidas económicas y humanas.

Esta tesis analiza la aplicación de diversas técnicas no destructivas para identificar daños estructurales y evalúa su impacto en la sostenibilidad. En este trabajo de investigación se evaluó el rendimiento de métodos no destructivos, como la función de respuesta en frecuencia (FRF) y la densidad espectral de potencia (PSD), para la detección y localización de daños estructurales. En particular, se analizó la capacidad de la PSD para predecir distintos tipos de daños en estructuras expuestas a la corrosión por iones de cloruro, como puentes de hormigón ubicados en entornos agresivos.

Posteriormente, se examinó la eficacia de este método de predicción en la evaluación del ciclo de vida sostenible, teniendo en cuenta su impacto ambiental, social y económico. Además, se analizaron los costes asociados a su aplicación en distintas fases de la vida útil de un puente de hormigón tipo cajón en Arosa, al noroeste de España.

Los resultados de esta tesis demuestran que la integración del método PSD en el mantenimiento preventivo durante el ciclo de vida de puentes de hormigón mejora significativamente su sostenibilidad. Los hallazgos confirman que la PSD permite detectar, localizar y predecir daños de manera eficiente, lo que optimiza la gestión a largo plazo de infraestructuras propensas a la corrosión. El análisis integral, que incorpora la evaluación del ciclo de vida y la toma de decisiones multicriterio, demuestra que la aplicación de la PSD reduce el impacto ambiental, minimiza los costes y mejora la sostenibilidad global de los puentes de hormigón. Además, este enfoque proporciona un marco adaptable a diversas infraestructuras y facilita el cumplimiento de objetivos de sostenibilidad a gran escala.

Referencias:

HADIZADEH-BAZAZ, M.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2023). Life Cycle Assessment of a Coastal Concrete Bridge Aided by Non-Destructive Damage Detection Methods. Journal of Marine Science and Engineering, 11(9):1656. DOI:10.3390/jmse11091656

HADIZADEH-BAZAZ, M.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2023).  Life-cycle cost assessment using the power spectral density function in a coastal concrete bridge. Journal of Marine Science and Engineering, 11(2):433. DOI:10.3390/jmse11020433

HADIZADEH-BAZAZ, M.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2023). Power Spectral Density method performance in detecting damages by chloride attack on coastal RC bridge. Structural Engineering and Mechanics, 85(2):197-206. DOI:10.12989/sem.2023.85.2.197

HADIZADEH-BAZAZ, M.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2022). Performance comparison of structural damage detection methods based on Frequency Response Function and Power Spectral Density. DYNA, 97(5):493-500. DOI:10.6036/10504

Norma ISO 15686-5 sobre los costes del ciclo de vida de edificios y construcciones

https://blog.deltoroantunez.com/2024/02/calculo-ciclo-vida-construccion.html

La norma ISO 15686-5 proporciona un marco completo para planificar la vida útil de los edificios y construcciones, y para calcular su coste total a lo largo de su vida útil. Establece los principios rectores, las definiciones y las instrucciones necesarias para realizar predicciones coherentes del CCV y evaluaciones del rendimiento a lo largo de la vida útil del activo.

La versión actual de 2017 se centra en establecer directrices claras y detalladas para llevar a cabo análisis de costes del ciclo de vida (LCC, por sus siglas en inglés). Este enfoque permite evaluar de manera sistemática los costes asociados a un activo desde su adquisición hasta su disposición final. Además, la norma contempla la posibilidad de incluir ingresos generados y externalidades que puedan influir en la evaluación económica. Al promover la utilización de metodologías estandarizadas, se garantiza la coherencia de los resultados y se establece una base sólida para la toma de decisiones fundamentadas.

La norma también hace hincapié en la utilidad del LCC para comparar diferentes alternativas de diseño y construcción, y permite a los gestores identificar opciones que optimicen tanto los costes iniciales como los recurrentes a lo largo del tiempo. Las metodologías propuestas son aplicables a nivel de cartera, proyectos específicos o componentes individuales, dependiendo del alcance definido.

Alcance y objetivos de la norma

La norma establece los requisitos para identificar y evaluar todos los costes relevantes a lo largo del ciclo de vida de un activo construido. Esto incluye desde los costes iniciales de adquisición hasta los relacionados con la operación, el mantenimiento, la sustitución de componentes y la disposición final. Además, abarca los siguientes aspectos:

  • Consideración de variables económicas, como tasas de descuento, inflación y fluctuaciones en los precios.
  • Evaluación de la sostenibilidad económica y ambiental mediante la inclusión de externalidades.
  • Provisión de un marco que facilite la comparación de alternativas en términos de coste total y rendimiento a largo plazo.

La norma es particularmente útil en contextos donde los periodos de análisis pueden extenderse por décadas, como en edificios públicos o activos con vidas útiles prolongadas.

Principios fundamentales del LCC

El análisis del ciclo de vida tiene como objetivo proporcionar una evaluación detallada y cuantitativa de los costes asociados a un activo construido para apoyar la toma de decisiones estratégicas en cada etapa del proyecto. Algunos de los principios clave son los siguientes:

  1. Identificación integral de costes: El LCC tiene en cuenta todos los costes relevantes, tanto directos como indirectos y externalidades, para garantizar que no se pasen por alto factores críticos.
  2. Proyecciones realistas: Se incorporan tasas de descuento, inflación y cambios previstos en las tecnologías para obtener estimaciones precisas y adaptadas al contexto.
  3. Flexibilidad en el alcance: Permite adaptarse a diferentes niveles de análisis, desde el global hasta el nivel de componentes individuales.
  4. Apoyo en la toma de decisiones: Proporciona datos útiles para comparar alternativas y seleccionar opciones que maximicen el rendimiento económico y funcional.

Detalle de las variables de coste

La norma especifica que el análisis LCC debe abordar una amplia gama de costes, agrupados en las siguientes categorías:

  • Costes de adquisición: Incluyen los gastos iniciales asociados con la compra, el diseño, la adaptación, las aprobaciones regulatorias, la construcción y la puesta en marcha. Estos costes suelen representar la mayor parte de la inversión inicial.
  • Costes operativos: Gastos recurrentes relacionados con la administración, los seguros, la energía, los servicios públicos y las tasas. Representan un componente significativo a lo largo de la vida útil del activo.
  • Costes de mantenimiento: Comprenden actividades preventivas, correctivas y diferidas, así como inspecciones periódicas. Estos costes son esenciales para garantizar el funcionamiento del activo conforme a los requisitos establecidos.
  • Costes de reemplazo: Relacionados con la sustitución de componentes o sistemas importantes. Estos costes pueden variar significativamente según el tipo de activo y las condiciones de operación.
  • Costes de eliminación: Incluyen demoliciones, reciclaje, reutilización de materiales y eliminación de desechos. Este componente también puede generar ingresos por la venta de materiales recuperables.

Aplicación práctica del LCC

La norma describe cómo el LCC puede integrarse en diversas etapas del ciclo de vida del proyecto:

  1. Planificación inicial: en esta fase se llevan a cabo evaluaciones estratégicas para determinar la viabilidad de diferentes opciones de adquisición o desarrollo de activos. Se tienen en cuenta factores como la duración prevista de uso y los requisitos del cliente.
  2. Diseño y construcción: durante esta etapa, el LCC ayuda a seleccionar materiales, tecnologías y diseños que optimicen los costes futuros. Hasta el 80 % de los costes de operación y mantenimiento pueden definirse en esta fase.
  3. Operación y mantenimiento: el análisis LCC permite gestionar de manera eficiente los recursos y planificar el mantenimiento necesario para prolongar la vida útil del activo.
  4. Disposición final: se evalúan los costes e ingresos asociados al final de la vida útil del activo, incluyendo el reciclaje o la reutilización de componentes.

Metodologías recomendadas

La metodología descrita en la norma ISO 15686-5 hace hincapié en un enfoque sistemático para la asignación de recursos, centrándose en su uso eficiente para alcanzar los objetivos de la organización. Este marco ayuda a evaluar los distintos procesos de asignación empleados por diversas organizaciones y facilita debates estructurados sobre cuestiones relacionadas con los recursos. La naturaleza iterativa del proceso permite la mejora continua y permite a los responsables de la toma de decisiones reevaluar sus estrategias en función de los datos y resultados que vayan surgiendo.

Para abordar las incertidumbres inherentes al análisis a largo plazo, la norma recomienda técnicas como:

  • Análisis de sensibilidad: Permite evaluar cómo los cambios en variables clave afectan los resultados.
  • Método Monte Carlo: Simula diferentes escenarios para estimar rangos de coste probables.
  • Valor actual neto (VAN): Proporciona una base para comparar los costes futuros en términos de su valor actual.

Beneficios del LCC en la toma de decisiones

El cálculo del coste del ciclo de vida (CCV) proporciona una evaluación económica sistemática de los costes de un activo a lo largo de todo su ciclo de vida, que abarca las fases de adquisición, explotación y eliminación. Esta metodología facilita la toma de decisiones informadas, ya que permite a las partes interesadas comprender no solo los costes de transacción iniciales, sino también las implicaciones financieras más amplias asociadas al activo a lo largo del tiempo, incluidos los costes y beneficios externos derivados de su uso.

La aplicación del cálculo del coste del ciclo de vida puede reportar importantes beneficios económicos. Las investigaciones indican que las organizaciones que utilizan normas para el análisis del CCV han obtenido ganancias valoradas entre el 0,15 % y el 5 % de los ingresos anuales por ventas. Estos ahorros se deben a una mejor asignación de recursos y a una mayor eficiencia operativa que surgen de la adopción de decisiones de inversión informadas. Por ejemplo, la identificación de externalidades potenciales, tanto positivas como negativas, puede dar lugar a un enfoque más holístico de la planificación financiera y la gestión de activos, lo que mejora en última instancia los resultados de la organización.

El uso del LCC aporta claridad y respaldo cuantitativo en la selección de alternativas. Esto es particularmente relevante en decisiones de inversión, donde el equilibrio entre costes iniciales y operativos es fundamental. Además, este enfoque fomenta la adopción de estrategias sostenibles al permitir una evaluación integral de los impactos económicos y ambientales.

Conclusión

La norma ISO 15686-5:2017 es una herramienta esencial para optimizar la gestión económica de los activos construidos. Al abordar con detalle todos los costes asociados y proporcionar metodologías claras para su análisis, esta norma permite una gestión más eficiente, sostenible y alineada con los objetivos a largo plazo. Su aplicación garantiza que cada etapa del ciclo de vida de un activo se considere y gestione de manera óptima.

Referencias:

Cadenazzi, T., Rossini, M., Nolan, S., Dotelli, G., Arrigoni, A., & Nanni, A. (2018). Resilience and economical sustainability of a FRP reinforced concrete bridge in Florida: LCC analysis at the design stage. In Life Cycle Analysis and Assessment in Civil Engineering: Towards an Integrated Vision (pp. 2913-2920). CRC Press.

Guaygua, B., Sánchez-Garrido, A., & Yepes, V. (2024). Life cycle assessment of seismic resistant prefabricated modular buildings. Heliyon, 10(20), e39458.

Kuda, F., & Berankova, E. W. (2014). EU Approaches to Unification of Methodologies for Determination of Building Object Life Cycle Costing. Advanced Materials Research, 1044, 1863-1867.

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.

Pons, J. J., Villalba Sanchis, I., Insa Franco, R., & Yepes, V. (2020). Life cycle assessment of railway track substructures: Comparison of ballast and ballastless rail tracks. Environmental Impact Assessment Review, 85, 106444.

Teichmann, M., Szeligova, N., & Kuda, F. (2019). Evaluation of operating costs in the life cycle of buildings. In Advances and Trends in Engineering Sciences and Technologies III (pp. 629-635). CRC Press.

Villalba, P., Sánchez-Garrido, A., & Yepes, V. (2024). Life cycle evaluation of seismic retrofit alternatives for reinforced concrete columns. Journal of Cleaner Production, 455, 142290.

Xie, H., Cui, Q., & Li, Y. (2022). Net Present Value Method: A Method Recommended by ISO 15686-5 for Economic Evaluation of Building Life Cycle Costs. World Journal of Engineering and Technology, 10(2), 224-229.

Durabilidad y rediseño de un puente de hormigón en ambiente costero mediante un método no destructivo de detección de daños

Durante los días 10-13 de julio de 2023 tuvo lugar en Donostia-San Sebastián (Spain) el 27th International Congress on Project Management and Engineering AEIPRO 2023. Fue una buena oportunidad para debatir y conocer propuestas sobre dirección e ingeniería de proyectos. Nuestro grupo de investigación, dentro del proyecto de investigación HYDELIFE, presenta varias comunicaciones. A continuación os paso la primera de las comunicaciones presentadas. Cabe destacar que este trabajo recibió el accésit del Premio “Jaume Blasco” a la innovación, por lo que hay que felicitar al doctorando Mehrdad Hadizadeh-Bazaz por el extraordinario trabajo realizado. A ello hay que sumar el Premio que recibió al mejor trabajo en la modalidad de póster otorgado por la Escuela de Doctorado de la Universitat Politècnica de València, dentro del VIII Encuentro de Estudiantes de Doctorado.

Durante algún tiempo, los expertos y los gobiernos han estado enfocados en reducir los costos de reparación y mantenimiento de estructuras cruciales como los puentes a través de un enfoque continuo en el mantenimiento y la reparación. En este estudio, se investiga la rentabilidad de dos métodos de predicción de daños: el método de densidad espectral de potencia (PSD) en comparación con el método convencional de detección de daños a través del rediseño de diferentes espesores de recubrimiento de hormigón para un puente costero de hormigón armado.

El estudio evalúa el impacto de los iones cloruro en la ubicación y extensión de los daños a lo largo de la vida útil del puente, y compara los costos totales de mantenimiento y reparación. Los resultados revelan que si bien el método PSD es efectivo para estructuras con recubrimientos de hormigón bajos, aumentar el espesor del recubrimiento de hormigón puede dar lugar a mayores costes de reparación.

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

Palabras clave:

Evaluación del costo del ciclo de vida, métodos no destructivos de detección de daños, puente costero de hormigón, corrosión del acero, corrosión por cloruros, técnicas de mantenimiento y reparación.

Agradecimientos:

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

Referencia:

HADIZADEH-BAZAZ, M.; NAVARRO, I.J.; YEPES, V. (2023). Durability assessment and re-design of coastal concrete bridge through a non-destructive damage detection method. 27th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 10-13 de julio, Donostia/San Sebastián (Spain), pp. 386-401. DOI:10.61547/3371

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

Os dejo la comunicación completa, pues está editada en abierto. Espero que os sea de interés.

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Conferencia en el JSAEE 2022: Diseño y mantenimiento sostenible de estructuras y puentes considerando su ciclo de vida

Con motivo de la celebración del XXXIX Congreso Sudamericano de Ingeniería Estructural JSAEE 2022, fui invitado a impartir una conferencia denominada “Diseño y mantenimiento sostenible de estructuras y puentes considerando su ciclo de vida“. En esta conferencia explico lo que está realizando nuestro grupo de investigación con proyectos como DIMALIFE y HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Espero que os sea de interés.

La conferencia del profesor Víctor Yepes aborda la integración de la sostenibilidad en el diseño y mantenimiento de estructuras y puentes, enfatizando la necesidad de considerar todo el ciclo de vida. Yepes, catedrático en Ingeniería de la Construcción en la Universitat Politècnica de València, argumenta que se requiere un cambio de paradigma respecto a las prácticas tradicionales. Destaca la importancia económica, social y ambiental del sector de la construcción y presenta la optimización, especialmente a través de la Inteligencia Artificial (IA) y las metaheurísticas, como una herramienta clave para lograr diseños más eficientes y sostenibles. Explora la complejidad de la optimización combinatoria en ingeniería estructural y las limitaciones de los métodos de resolución exactos. Presenta la optimización multiobjetivo y la frontera de Pareto como herramientas para evaluar soluciones que consideran múltiples criterios (coste, sostenibilidad, fiabilidad, etc.). Introduce el concepto de metamodelos y Smart Data como alternativas para optimizar con menos datos y recursos computacionales. Finalmente, enfatiza la necesidad de integrar el análisis del ciclo de vida y la toma de decisiones multicriterio para una gestión sostenible de los activos, señalando los desafíos en la evaluación social y la variabilidad.

Glosario de términos clave:

  • Sostenibilidad: En el contexto de la ingeniería, se refiere a la capacidad de diseñar, construir y mantener estructuras de manera que se satisfagan las necesidades actuales sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades, considerando dimensiones económicas, sociales y ambientales.
  • Ciclo de Vida (Life Cycle): El período completo desde la concepción de una estructura hasta su demolición y disposición final, incluyendo diseño, construcción, uso, mantenimiento, reparación y fin de vida útil.
  • Optimización: Proceso de encontrar la mejor solución posible a un problema, generalmente minimizando o maximizando una función objetivo (como coste, emisiones, etc.) sujeto a un conjunto de restricciones (como requisitos estructurales o geométricos).
  • Inteligencia Artificial (IA): Sistemas informáticos diseñados para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprendizaje, resolución de problemas y toma de decisiones.
  • Metaheurística: Algoritmo o técnica que guía un proceso de búsqueda para encontrar soluciones aproximadamente óptimas a problemas complejos, a menudo inspirados en procesos naturales o biológicos (ej: algoritmos genéticos).
  • Optimización Combinatoria: Tipo de optimización donde las variables de decisión son discretas (toman valores de un conjunto finito), lo que a menudo resulta en un gran número de posibles soluciones.
  • Función Objetivo: La medida de rendimiento o criterio que se busca optimizar en un problema de optimización (ej: minimizar coste, maximizar durabilidad).
  • Restricciones: Condiciones o limitaciones que deben cumplirse en un problema de optimización (ej: límites de deformación, resistencia mínima).
  • Frontera de Pareto: En optimización multiobjetivo, es el conjunto de soluciones óptimas no dominadas, donde no es posible mejorar un objetivo sin empeorar al menos otro.
  • Metamodelo (o Modelo Subrogado): Un modelo simplificado (a menudo una función matemática o un modelo de aprendizaje automático) que aproxima la relación entre las variables de entrada y salida de un modelo más complejo, utilizado para acelerar la optimización o el análisis.
  • Smart Data: En contraste con Big Data, se refiere a la extracción de información útil y patrones a partir de conjuntos de datos más pequeños o selectivos, a menudo utilizando técnicas estadísticas o de modelado avanzado (como Kriging).
  • Análisis del Ciclo de Vida (ACV o LCA): Metodología para evaluar los impactos ambientales, sociales y económicos asociados con todas las etapas del ciclo de vida de un producto o servicio.
  • Toma de Decisión Multicriterio (MCDM): Conjunto de técnicas para evaluar y seleccionar entre alternativas que involucran múltiples criterios de evaluación, a menudo contrapuestos.
  • Gestión de Activos: En el contexto de infraestructuras, es el enfoque sistemático y estratégico para gestionar el ciclo de vida completo de los activos (como puentes o carreteras) con el objetivo de optimizar su rendimiento, coste y riesgo.
  • Fiabilidad: La probabilidad de que una estructura cumpla con sus requisitos de rendimiento bajo condiciones específicas durante un período de tiempo determinado.
  • Gemelo Digital (Digital Twin): Una representación virtual de una estructura o sistema físico que se actualiza con datos en tiempo real de sensores, permitiendo monitorización, análisis y predicción de su comportamiento a lo largo del tiempo.

Desarrollo de criterios sociales para la evaluación del ciclo de vida social de las infraestructuras ferroviarias

El diseño sostenible de las infraestructuras requiere la consideración de los impactos económicos, ambientales y sociales. Desde la firma del Acuerdo de París, se han hecho grandes esfuerzos para desarrollar las metodologías orientadas a evaluar los impactos económicos y ambientales a lo largo del ciclo de vida de las infraestructuras. Sin embargo, la evaluación de la dimensión social en el diseño de las infraestructuras todavía requiere un desarrollo significativo. La presente comunicación propone un conjunto de indicadores sociales orientados a la evaluación del ciclo de vida de las infraestructuras ferroviarias. En particular, se presenta la evaluación de los impactos sociales de una vía férrea convencional con balasto. A continuación, se sugiere un indicador basado en la aplicación de procedimientos de toma de decisión multicriterio que ayudará en la elección del diseño de vía más ventajoso en términos sociales.

ABSTRACT

The sustainable design of infrastructures requires the consideration of the economic, environmental, and social impacts. Since the establishment of the Paris Agreement, significant efforts have been made on the methodologies to assess infrastructures’ economic and environmental life cycle impacts. However, evaluating the social dimension in the design of infrastructures still requires significant development. The present communication proposes a set of social indicators oriented towards the life cycle assessment of railway infrastructures. In particular, the evaluation of the social impacts of a conventional ballasted rail track is presented. A multi-criteria decision-making procedure-based indicator is proposed to help decide the most advantageous track design in social terms.

Keywords:

Multi-criteria Decision-making; Sustainability; Life cycle assessment; Railway; Social impacts.

Reference:

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES, V. (2022). Development of social criteria for the social life cycle assessment of railway infrastructures. 26th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 5-8 de julio, Terrassa (Spain).

Os dejo la presentación que hicimos en el congreso y la comunicación completa.

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Aplicación del análisis del valor MIVES a la estructura de una vivienda con criterios de sostenibilidad

Figura 1. Vivienda unifamiliar de autopromoción, caso de estudio.

En el pasado Congreso ACHE 2022, celebrado recientemente en Santander, tuve la oportunidad de presentar los resultados del proyecto de una investigación del investigador Antonio J. Sánchez-Garrido aplicando la metodología MIVES. En este trabajo se estudia el óptimo diseño de la estructura y cerramiento entre tres alternativas dispares aplicadas a una vivienda unifamiliar adosada, para la toma de decisión de un autopromotor, apoyándose en métodos multicriterio y teniendo en cuenta parámetros de sostenibilidad. Se obtiene así la validación del método para una alternativa “convencional”, “prefabricada” y “tecnológica”, consiguiendo esta última la mejor valoración. Esta información permitiría a cualquier gestor conocer desde el inicio del proyecto los aspectos fundamentales que marcarán el equilibrio medioambiental, económico y social del futuro edificio a lo largo de su ciclo de vida para hacerlo, en definitiva, más sostenible. La investigación se enmarca en nuestro actual proyecto de investigación HYDELIFE.

Os paso, por tanto, el artículo completo donde se recogen los resultados. Esta comunicación se amplió y se publicó como artículo en una revista de primer nivel en el JCR, tal y como puede verse en las referencias. Si alguien tiene interés por alguna de ellas, me las puede solicitar. También os paso un enlace a los resultados del grupo en este y otros proyectos de investigación: https://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/

Referencias:

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2022). Aplicación del análisis del valor MIVES a la estructura de una vivienda unifamiliar de autopromoción con criterios de sostenibilidad. VIII Congreso de la Asociación Española de Ingeniería Estructural ACHE. Santander, 2022.

SÁNCHEZ-GARRIDO, A.J.; YEPES, V. (2020). Multi-criteria assessment of alternative sustainable structures for a self-promoted, single-family home. Journal of Cleaner Production, 258: 120556. DOI:10.1016/j.jclepro.2020.120556

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Resultados finales del proyecto DIMALIFE: Diseño y mantenimiento robusto y basado en fiabilidad de puentes

Figura 1. Mapa mental del proyecto de investigación DIMALIFE

En el pasado Congreso ACHE 2022, celebrado recientemente en Santander, tuve la oportunidad de presentar los resultados del proyecto de DIMALIFE. Este proyecto fue anterior al actual HYDELIFE y supone una línea de investigación de alta productividad para nuestro grupo de investigación. En el periodo comprendido entre 2018 y 2021, tuvimos la ocasión de publicar 50 artículos indexados de alto impacto en el JCR, defender 5 tesis doctorales, 10 trabajos fin de máster y 25 comunicaciones a congresos. A ello hay que añadir la irrupción de la pandemia, que impidió una mayor presencia física en los congresos para diseminar los resultados alcanzados. Pero para eso está internet y las redes sociales.

Os paso, por tanto, el artículo completo donde se recogen los resultados. Lo más interesante son las referencias. Si alguien tiene interés por alguna de ellas, me las puede solicitar. También os paso un enlace a los resultados del grupo en este y otros proyectos de investigación: https://victoryepes.blogs.upv.es/publicaciones/articulos-jcr/

Referencia:

YEPES, V.; PELLICER, E.; MARTÍ, J.V.; KRIPKA, J. (2022). Diseño y mantenimiento óptimo robusto y basado en fiabilidad de puentes de alta eficiencia social y medioambiental bajo presupuestos restrictivos. VIII Congreso de la Asociación Española de Ingeniería Estructural ACHE. Santander, 2022.

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