Etiqueta: CO2 emission

Optimización multicriterio para el diseño sostenible de edificios con estructura de hormigón armado

Acaban de publicarnos un artículo en el Journal of Cleaner Production, revista indexada en el primer decil del JCR. El trabajo se centra en la optimización del diseño multicriterio de los edificios con estructura de hormigón armado, teniendo en cuenta aspectos como el diseño eficiente, los factores ambientales (emisiones de CO₂) y la durabilidad. Explora las estrategias de optimización multiobjetivo y de un solo objetivo, así como el uso de los metamodelos de Kriging.

Los resultados muestran que tanto los enfoques de optimización multiobjetivo como los de un solo objetivo producen soluciones satisfactorias, lo que mejora significativamente los índices de sostenibilidad en comparación con el diseño tradicional. La metodología propuesta destaca la importancia de integrar técnicas de optimización avanzadas en los procedimientos de diseño tradicionales para promover prácticas de producción más limpias en el sector de la construcción.

Cabe destacar que la metodología propuesta mejora significativamente los índices de sostenibilidad en comparación con el diseño tradicional, lo que destaca la importancia de integrar técnicas de optimización avanzadas en los procedimientos de diseño tradicionales para promover prácticas de producción más limpias en el sector de la construcción.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Es fruto de la tesis doctoral en marcha de Iván Negrín (Cuba), que tengo el placer de codirigir con el profesor Moacir Kripka (Brasil).

Abstract:

This paper implements the multi-criteria design optimization of three-dimensional reinforced concrete frame building structures, considering aspects such as the realistic design of the elements, including foundations within the structural assembly, or considering the soil-structure interaction. The criteria for a more comprehensive sustainable approach are related to environmental, constructive, and durability aspects. The environmental factor is measured through CO2 emissions, considering its capture due to concrete carbonation. The use of multi-objective strategies is evident in solving the multi-criteria problem. Still, it is also proposed to formulate this problem with a single function containing all the criteria to solve it as a single-objective optimization problem. Strategies are also offered to perform multi-objective optimization based on Kriging metamodels. Several alternatives for multi-criteria decision-making are explored. The results show that multi-objective metamodel-based optimization is a good strategy for solving this problem. Alternatively, the results of the single-objective optimization of the multi-criteria problem are very satisfactory. The solutions obtained are analyzed according to the type of optimization and the decision-making criteria. Optimized solutions significantly improve the sustainability indexes compared to traditional design. Multi-criteria optimization contributes significantly to achieving these indexes. Therefore, the proposed methodology allows for the sustainable design of any reinforced concrete frame structure. It highlights the importance of integrating more encompassing formulations and advanced optimization techniques into traditional design procedures to adopt cleaner production practices in the construction sector. Finally, several promising lines of research are presented.

Keywords:

Structural optimization; Reinforced concrete frame structures; Sustainable design; CO₂ emissions; Buildability; Service life

Reference:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Multi-criteria optimization for sustainability-based design of reinforced concrete frame buildings. Journal of Cleaner Production, 425:139115. DOI:10.1016/j.jclepro.2023.139115

Os podéis descargar el artículo de forma gratuita hasta el 22 de noviembre de 2023 en esta dirección:

https://authors.elsevier.com/c/1hsHa3QCo9j26Q

 

Evaluación de la huella de carbono en la construcción de un puente basándose en la teoría de la resiliencia

Acaban de publicarnos un artículo en Journal of Civil Engineering and Management, revista indexada en el primer cuartil del JCR. El artículo propone un procedimiento para evaluar la huella de carbono en la construcción de un puente basándose en la teoría de la resiliencia. La investigación proporciona modelos teóricos y datos sobre los impactos de la resiliencia ambiental y los modelos de gestión de la resiliencia de los proyectos, lo que contribuye al control dinámico y a la evaluación del desarrollo sostenible de las estructuras de puentes a gran escala en el futuro. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

 

  • El artículo contribuye al campo de la construcción de puentes al abordar la evaluación del impacto ambiental durante la etapa de construcción de puentes a gran escala, utilizando un enfoque multidisciplinario. Establece un sistema modelo teórico de resiliencia al impacto ambiental, proporcionando modelos teóricos detallados y datos de experiencia analítica avanzada para los impactos de la resiliencia ambiental y modelos de gestión de la resiliencia de proyectos.
  • La investigación destaca los beneficios de la construcción industrializada, que puede ahorrar materiales y reducir la contaminación ambiental en comparación con los métodos de construcción tradicionales. También elimina la dificultad de evaluar con precisión los factores dinámicos discretos en la construcción de puentes.
  • El estudio demuestra la aplicación de la teoría de la resiliencia al análisis del impacto ambiental de la construcción de puentes, proporcionando una base científica sólida para el control dinámico y la evaluación del desarrollo sostenible de las estructuras de puentes a gran escala en el futuro.
  • Los resultados de esta investigación pueden servir de base para la toma de decisiones en la industria de la construcción, en particular en lo que respecta a la optimización de los métodos de construcción y la minimización de la contaminación ambiental durante la fase de construcción de puentes a gran escala.

Abstract:

The construction and management of large-scale projects have the characteristics of complexity, dynamic and offline, and how to evaluate it is a research problem accurately. This study addresses this question through multidisciplinary cross-applied research. The research analyses and optimizes the environmental impact of the construction stage of superlarge bridges by establishing a theoretical model system of environmental impact resilience. The analysis shows that industrialized construction can save 56.31% of materials compared with traditional construction but increase the consumption of machinery and personnel by 11.18%. Ultimately, environmental pollution can be significantly reduced. This study breaks through the difficulty of accurately evaluating discrete dynamic factors. It has realized the application of multidisciplinary research to solve management optimization and design problems in the elastic and dynamic changes of super-large bridges during construction. This research provides rich theoretical models and advanced analytics experience data for environmental resilience impacts and project resilience management models, laying a solid scientific foundation for dynamic control and sustainable development assessment of statically indeterminate structures in the future.

Keywords:

Project management; energy; material; industrialized; environment; response.

Reference:

ZHOU, Z.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Carbon impact assessment of bridge construction based on resilience theory. Journal of Civil Engineering and Management, 29(6):561-576. DOI:10.3846/JCEM.2023.19565

Al tratarse de un artículo publicado en abierto, os dejo el mismo para su descarga. Espero que os sea de interés.

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Optimización de estructuras de hormigón armado asistida por metamodelos considerando la interacción suelo-estructura

Acaban de publicarnos un artículo en Engineering Structures, revista indexada en el primer cuartil del JCR. El artículo propone una estrategia de optimización metaheurística asistida por metamodelos para minimizar las emisiones de CO₂ de las estructuras de armazón de hormigón armado, teniendo en cuenta la interacción suelo-estructura. El enfoque permite abordar problemas de optimización estructural de alta complejidad y, al mismo tiempo, lograr un ahorro computacional de alrededor del 90%. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Las contribuciones de este trabajo son las siguientes:

  • El artículo propone una estrategia de optimización metaheurística asistida por metamodelos para minimizar las emisiones de CO₂ de las estructuras de armazón de hormigón armado, teniendo en cuenta la interacción suelo-estructura.
  • El enfoque sugerido permite abordar problemas de optimización estructural de alta complejidad y, al mismo tiempo, lograr un ahorro computacional de alrededor del 90%.
  • El estudio muestra que incluir la interacción suelo-estructura conduce a resultados de diseño diferentes a los obtenidos con los soportes clásicos, y que los cimientos también resultan importantes dentro del ensamblaje estructural.
  • El enfoque metaheurístico permite obtener resultados (de media) con una precisión de hasta el 98,24% en los suelos cohesivos y del 98,10% en los suelos friccionales, en comparación con los resultados de la optimización heurística.

Abstract:

It is well known that conventional heuristic optimization is the most common approach to deal with structural optimization problems. However, metamodel-assisted optimization has become a valuable strategy for decreasing computational consumption. This paper applies conventional heuristic and Kriging-based meta-heuristic optimization to minimize the CO2 emissions of spatial reinforced concrete frame structures, considering an aspect usually ignored during modeling, such as the soil-structure interaction (SSI). Due to the particularities of the formulated problem, there are better strategies than simple Kriging-based optimization to solve it. Thus, a meta-heuristic strategy is proposed using a Kriging-based two-phase methodology and a local search algorithm. Three different models of structures are used in the study. Results show that including the SSI leads to different design results than those obtained using classical supports. The foundations, usually ignored in this type of research, also prove significant within the structural assembly. Additionally, using an appropriate coefficient of penalization, the meta-heuristic approach can find (on average) results up to 98.24% accuracy for cohesive soils and 98.10% for frictional ones compared with the results of the heuristic optimization, achieving computational savings of about 90%. Therefore, considering aspects such as the SSI, the proposed metamodeling strategy allows for dealing with high-complexity structural optimization problems.

Keywords:

Structural optimization; Reinforced concrete; Frame structures; CO₂ emissions; Metamodel; Kriging; Soil-structure interaction

Reference:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2023). Metamodel-assisted meta-heuristic design optimization of reinforced concrete frame structures considering soil-structure interaction. Engineering Structures, 293:116657. DOI:10.1016/j.engstruct.2023.116657

Al tratarse de un artículo publicado en abierto, os dejo el mismo para su descarga. Espero que os sea de interés.

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Optimización de muros de contención mediante enfoques de aprendizaje por refuerzo y técnicas metaheurísticas

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. Se trata de un nuevo método para optimizar el diseño de muros de contención mediante funciones de aprendizaje y transferencia por refuerzo. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Es fruto de la colaboración de nuestro grupo de investigación con los profesores chilenos.

El artículo presenta un nuevo método para optimizar el diseño de muros de contención mediante funciones de aprendizaje y transferencia por refuerzo. El estudio compara el método propuesto con otros métodos metaheurísticos y de fuerza bruta, y muestra que las funciones de transferencia en forma de S arrojan consistentemente mejores resultados en términos de costes y emisiones de CO₂. El documento concluye que el método propuesto proporciona un enfoque prometedor para reducir los costos y las emisiones de CO₂ y, al mismo tiempo, mejorar la resistencia estructural en los proyectos de ingeniería civil.

Las contribuciones de este artículo son:

  • Introducir una nueva técnica de discretización basada en funciones de aprendizaje y transferencia por refuerzo para optimizar el diseño de los muros de contención en términos de costes y emisiones de CO₂.
  • Comparar el método propuesto con varios métodos metaheurísticos y de fuerza bruta, y demostrar que las funciones de transferencia en forma de S arrojan consistentemente resultados más sólidos.
  • Proporcionar un enfoque prometedor para reducir los costos y las emisiones de CO₂ y, al mismo tiempo, mejorar la resistencia estructural en los proyectos de ingeniería civil.

Abstract:

The structural design of civil works is closely tied to empirical knowledge and the design professional’s experience. Based on this, adequate designs are generated in terms of strength, operability, and durability. However, such designs can be optimized to reduce conditions associated with the structure’s design and execution, such as costs, CO2 emissions, and related earthworks. In this study, a new discretization technique based on reinforcement learning and transfer functions is developed. The application of metaheuristic techniques to the retaining wall problem is examined, defining two objective functions: cost and CO2 emissions. An extensive comparison is made with various metaheuristics and brute force methods, where the results show that the S-shaped transfer functions consistently yield more robust outcomes.

Keywords:

Metaheuristics; concrete retaining walls

Reference:

LEMUS-ROMANI, J.; OSSANDÓN, D.; SEPÚLVEDA, R.; CARRASCO-ASTUDILLO, N.; YEPES, V.; GARCÍA, J. (2023). Optimizing Retaining Walls through Reinforcement Learning Approaches and Metaheuristic Techniques. Mathematics 11(9): 2104. DOI:10.3390/math11092104

Os paso el artículo para su descarga, pues se ha publicado en abierto:

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Optimización sostenible de puentes losa postesados usando metamodelos

Durante los días 12 a 14 de septiembre de 2022 tuvo lugar en las Palmas de Gran Canaria el Congreso de Métodos Numéricos en Ingeniería CMN 2022. El objetivo de este congreso es actuar como un foro en que se recopilen los trabajos científicos y técnicos más relevantes en el área de los métodos numéricos y la mecánica computacional, así como sus aplicaciones prácticas.  CMN 2022 está organizado conjuntamente por las sociedades de métodos numéricos española (SEMNI), portuguesa (APMTAC) y por el Instituto Universitario de Sistemas Inteligentes y Aplicaciones Numéricas en Ingeniería (SIANI) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC).

Dentro de este congreso tuve la ocasión de actuar como presidente, junto con el profesor David Greiner, de la sesión paralela denominada “Optimization, metaheuristics and evolutionary algorithms in civil engineering“. Además, nuestro grupo de investigación presentó un trabajo de investigación sobre la optimización de puentes mediante metamodelos Kriging. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Os dejo la comunicación en español por si os resultara de interés.

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). Sustainable optimization of post-tensioned cast-in-place concrete slab road bridges using metamodels. Congress on Numerical Methods in Engineering CMN2022, 12-14 September 2022, Las Palmas de Gran Canaria, Spain, pp. 166-185. ISBN: 978-84-123222-9-3

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Optimización de las emisiones de CO₂ en la construcción de puentes losa postesados utilizando metamodelos

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este caso se ha optimizado, mediante un metamodelo tipo Kriging, las emisiones de CO₂ de un puente losa postesado aligerado. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

Se trata de un trabajo de investigación en el que se ha propuesto una metodología novedosa, bifase, que utilizando un metamodelo tipo Kriging y con un muestreo inteligente del espacio de soluciones, permite optimizar problemas de alto nivel de complejidad computacional. Es el caso de las estructuras de hormigón, y en este trabajo en particular, de un tablero de puente losa pretensado aligerado. Por tanto, el objetivo general de este trabajo es proponer y comprobar la aplicabilidad de una metodología que permita la reducción energética y reducción de las emisiones de CO₂ en la construcción del tablero de un puente losa pretensado aligerado. La metodología propuesta tiene carácter general, pudiéndose aplicar a la optimización de cualquier otro tipo de estructura para optimizar distintas funciones objetivo. El diseño de la metodología propuesta presenta dos fases secuenciales de optimización, la primera fase de diversificación y la segunda fase de intensificación de la búsqueda de los óptimos.

Abstract:

This paper deals with optimizing embedded carbon dioxide (CO₂) emissions using surrogate modeling, whether it is the deck of a post-tensioned cast-in-place concrete slab bridge or any other design structure. The main contribution of this proposal is that it allows optimizing structures methodically and sequentially. The approach presents two sequential phases of optimization, the first one of diversification and the second one of intensification of the search for optimums. Finally, with the amount of CO₂ emissions and the differentiating characteristics of each design, a heuristic optimization based on a Kriging metamodel is performed. An optimized solution with lower emissions than the analyzed sample is obtained. If CO₂ emissions were to be reduced, design recommendations would be to use slendernesses as high as possible, in the range of 1/30, which implies a more significant amount of passive reinforcement. This increase in passive reinforcement is compensated by reducing the measurement of concrete and active reinforcement. Another important conclusion is that reducing emissions is related to cost savings. Furthermore, it has been corroborated that for a cost increase of less than 1%, decreases in emissions emitted into the atmosphere of more than 2% can be achieved.

Keywords:

CO₂ emission; optimization; metamodel; Kriging; post-tensioned concrete; structural optimization

Reference:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2022). CO₂-optimization of post-tensioned concrete slab-bridge decks using surrogate modeling. Materials, 15(14):4776. DOI:10.3390/ma15144776

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Algoritmo híbrido de búsqueda del cuco para optimizar muros de contrafuertes

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Mathematics,  revista indexada en el primer cuartil del JCR. En este artículo se presenta un algoritmo híbrido de búsqueda del cuco y de clasificación no supervisada para optimizar el coste y las emisiones de CO2 de un muro de contrafuertes. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La Búsqueda Cuco se basa en la estrategia de reproducción de algunas especies de pájaros cucos. Éstos pájaros dejan sus huevos en los nidos de otros pájaros de otras especies para que éstas los críen, expulsando incluso los huevos del nido invadido. Si el pájaro anfitrión se percata que el huevo no es el propio, lo sacará del nido o directamente lo abandonará y construirá otro nido.

Por su parte, K-means es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características. El agrupamiento se realiza minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster.

En este artículo se propone un algoritmo híbrido, en el que la metaheurística de búsqueda del cuco se utiliza como mecanismo de optimización en espacios continuos y la técnica de aprendizaje no supervisada k-means para discretizar las soluciones. Se diseña un operador aleatorio para determinar la contribución del operador k-means en el proceso de optimización. Se comparan los mejores valores, los promedios y los rangos intercuartiles de las distribuciones obtenidas. Los resultados muestran que el operador k-means contribuye significativamente a la calidad de las soluciones y que nuestro algoritmo es altamente competitivo.

Abstract

The counterfort retaining wall is one of the most frequent structures used in civil engineering. In this structure, optimization of cost and CO2 emissions are important. The first is relevant in the competitiveness and efficiency of the company, the second in environmental impact. From the point of view of computational complexity, the problem is challenging due to the large number of possible combinations in the solution space. In this article, a k-means cuckoo search hybrid algorithm is proposed where the cuckoo search metaheuristic is used as an optimization mechanism in continuous spaces and the unsupervised k-means learning technique to discretize the solutions. A random operator is designed to determine the contribution of the k-means operator in the optimization process. The best values, the averages, and the interquartile ranges of the obtained distributions are compared. The hybrid algorithm was later compared to a version of harmony search that also solved the problem. The results show that the k-mean operator contributes significantly to the quality of the solutions and that our algorithm is highly competitive, surpassing the results obtained by harmony search.

Keywords

CO2emission; earth-retaining walls; optimization; k-means; cuckoo search

Referencia:

GARCÍA, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V. (2020). A hybrid k-means cuckoo search algorithm applied to the counterfort retaining walls problem. Mathematics,  8(4), 555. DOI:10.3390/math8040555

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Optimización de emisiones de CO2 y costes de muros de contrafuertes con el algoritmo del agujero negro

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability,  revista indexada en JCR. En este artículo minimizamos las emisiones de CO2 en la construcción de un muro de contrafuertes de hormigón armado usando la metaheurística del agujero negro (Black Hole Algorithm). El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación DIMALIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización del costo y de las emisiones de CO2 en los muros de contención de tierras es relevante, pues estas estructuras se utilizan muy frecuentemente en la ingeniería civil. La optimización de los costos es esencial para la competitividad de la empresa constructora, y la optimización de las emisiones es relevante en el impacto ambiental de la construcción. Para abordar la optimización se utilizó la metaheurística de los agujeros negros, junto con un mecanismo de discretización basado en la normalización mínimo-máxima. Se evaluó la estabilidad del algoritmo con respecto a las soluciones obtenidas; se analizaron los valores de acero y hormigón obtenidos en ambas optimizaciones. Además, se compararon las variables geométricas de la estructura. Los resultados muestran un buen rendimiento en la optimización con el algoritmo de agujero negro.

Abstract

The optimization of the cost and CO 2 emissions in earth-retaining walls is of relevance, since these structures are often used in civil engineering. The optimization of costs is essential for the competitiveness of the construction company, and the optimization of emissions is relevant in the environmental impact of construction. To address the optimization, black hole metaheuristics were used, along with a discretization mechanism based on min–max normalization. The stability of the algorithm was evaluated with respect to the solutions obtained; the steel and concrete values obtained in both optimizations were analyzed. Additionally, the geometric variables of the structure were compared. Finally, the results obtained were compared with another algorithm that solved the problem. The results show that there is a trade-off between the use of steel and concrete. The solutions that minimize CO 2 emissions prefer the use of concrete instead of those that optimize the cost. On the other hand, when comparing the geometric variables, it is seen that most remain similar in both optimizations except for the distance between buttresses. When comparing with another algorithm, the results show a good performance in optimization using the black hole algorithm.

Keywords

CO2 emission; earth-retaining walls; optimization; black hole; min–max discretization

Reference:

YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA, J. (2020). Black hole algorithm for sustainable design of counterfort retaining walls. Sustainability, 12, 2767. DOI:10.3390/su12072767

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Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety

Sin título

ACCESO LIBRE AL ARTÍCULO:

The following personal article link, which will provide free access to your article, and is valid for 50 days, until September 14, 2016

http://authors.elsevier.com/a/1TROAW4G4Bhqk

Abstract: This paper presents a multiobjective optimization of post-tensioned concrete road bridges in terms of cost, CO2 emissions, and overall safety factor. A computer tool links the optimization modulus with a set of modules for the finite-element analysis and limit states verification. This is applied for the case study of a three-span continuous post-tensioned box-girder road bridge, located in a coastal region. A multiobjective harmony search is used to automatically search a set of optimum structural solutions regarding the geometry, concrete strength, reinforcing and post-tensioned steel. Diversification strategies are combined with intensification strategies to improve solution quality. Results indicate that cost and CO2 emissions are close to each other for any safety range. A one-euro reduction, involves a 2.34 kg CO2 emissions reduction. Output identifies the best variables to improve safety and the critical limit states. This tool also provides bridge managers with a set of trade-off optimum solutions, which balance their preferences most closely, and meet the requirements previously defined.

Keywords

  • Multiobjective optimization;
  • CO2 emissions;
  • Safety;
  • Post-tensioned concrete;
  • Box-girder bridge;
  • Multiobjective harmony search

Highlights

  • A multiobjective optimization of post-tensioned concrete road bridges is presented.
  • A computer tool combines finite-element analysis and limit states verification.
  • Output provides a trade-off between cost, CO2 emissions, and overall safety factor.
  • Near the optima, a one-euro reduction represents a 2.34 kg CO2 emissions reduction.
  • Results show the cheapest and most eco-friendly variables for improving safety.

Reference:

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125:325-336. DOI: 10.1016/j.engstruct.2016.07.012.

Life cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability

Esta es la versión post-print de autor. La publicación se encuentra en: https://riunet.upv.es/handle/10251/49057, siendo el Copyright de Springer Verlag (Germany).

El artículo debe ser citado de la siguiente forma:

GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. The International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1):3-12. DOI 10.1007/s11367-013-0614-0

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