embodied energy archivos - El blog de Víctor Yepes

Pasarelas peatonales sostenibles: cómo optimizar su diseño para reducir costes económicos y ambientales

Este artículo se centra en la aplicación práctica de la evaluación del ciclo de vida (LCA) para optimizar el impacto ambiental y los costes de los puentes peatonales compuestos de acero y hormigón. Los autores utilizan el algoritmo de búsqueda de armonía multiobjetivo (MOHS) para identificar soluciones de diseño que minimicen simultáneamente las emisiones de CO₂, la energía incorporada y los costes de construcción. Los resultados muestran una relación directa y lineal entre el coste, las emisiones de CO₂ y la energía incorporada, lo que sugiere que las soluciones económicamente eficientes también son beneficiosas para el medio ambiente. Se analizan escenarios alternativos, como variaciones en la resistencia del hormigón y fluctuaciones en el precio de los materiales, para evaluar su impacto en los resultados de la optimización. En última instancia, el estudio demuestra la eficacia de combinar la optimización estructural con la evaluación del ciclo de vida para fomentar un diseño de infraestructura más sostenible.

El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación RESILIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València. Se trata de una colaboración internacional de nuestro grupo con investigadores brasileños. A continuación se recoge un resumen sintético del trabajo.

El sector de la construcción es uno de los que más recursos consume y más emisiones de gases de efecto invernadero genera. Según el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente, este sector consume alrededor del 34 % de la energía mundial y es responsable de aproximadamente el 37 % de las emisiones de CO₂. Ante esta realidad, mejorar la sostenibilidad de las infraestructuras es fundamental para alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la ONU. En este contexto, el artículo «Aplicación práctica de la evaluación del ciclo de vida para optimizar el impacto ambiental de los puentes peatonales de acero y hormigón», de Fernando Luiz Tres Junior y colaboradores, muestra cómo la combinación de la optimización estructural multiobjetivo y la evaluación del ciclo de vida permite diseñar un puente peatonal que reduce simultáneamente su coste económico, las emisiones de CO₂ y la energía incorporada, sin sacrificar la seguridad ni la funcionalidad.

El trabajo aporta varias conclusiones relevantes. Una de las más importantes es que los objetivos de minimizar el coste y el impacto ambiental no son opuestos, sino que las soluciones más baratas también son más sostenibles. Además, el estudio cuantifica con precisión la relación entre estos factores, por lo que es posible estimar cómo varía el impacto ambiental en función del presupuesto. Otra aportación destacable es la validación práctica de la metodología: la combinación de técnicas de optimización y bases de datos de evaluación del ciclo de vida (LCA, por sus siglas en inglés) conduce a soluciones óptimas y robustas, incluso ante cambios en parámetros como la resistencia del hormigón o las fluctuaciones de precios.

El caso de estudio consiste en un puente peatonal de 17,5 m de luz y 3 m de ancho ubicado en el sur de Brasil. La estructura combina vigas de acero soldadas y una losa de hormigón armado, unidas mediante conectores de corte. Las variables de diseño incluyen el espesor y la resistencia del hormigón, las dimensiones de las vigas de acero y el grado de interacción entre ambos materiales. Estas variables pueden adoptar distintos valores discretos, lo que da lugar a más de 700 000 millones de combinaciones posibles. El objetivo de la optimización es hallar las mejores soluciones en términos de coste económico, emisiones de CO₂ y energía incorporada, cumpliendo siempre con la normativa brasileña sobre seguridad estructural y confort frente a vibraciones.

Para evaluar el impacto ambiental de los materiales, los autores utilizaron dos bases de datos. En el caso del acero de las vigas, utilizaron una base de datos internacional, que contiene datos globales sobre emisiones y consumo de energía. En el caso del hormigón y las armaduras, recurrieron a datos locales de producción del sur de Brasil. Además, analizaron dos escenarios alternativos para comprobar la solidez de las soluciones: uno con hormigón de menor resistencia (20 MPa en lugar de 40 MPa) y otro con precios más altos para los materiales (como ocurrió durante la pandemia en 2022).

Todas las soluciones se verificaron para garantizar que cumplían los requisitos normativos de seguridad y servicio, incluidos los estados límite últimos, las deformaciones y las vibraciones. Las soluciones que no superaban estas comprobaciones eran penalizadas y el algoritmo de optimización las descartaba. Para la optimización, utilizaron el algoritmo Multiobjective Harmony Search (MOHS), inspirado en la improvisación musical, que busca soluciones que «armonizan» los distintos objetivos. Este algoritmo genera y mejora iterativamente las soluciones hasta construir la denominada «frontera de Pareto», que recoge las mejores alternativas posibles sin que ninguna sea mejor en todos los objetivos a la vez.

Los resultados muestran que estos tres objetivos —coste, emisiones de CO₂ y energía incorporada— están estrechamente relacionados y no entran en conflicto entre sí. Se evita la emisión de 1 kg de CO₂ por cada 6,56 reales brasileños ahorrados por metro de puente, y se reducen 1 MJ de energía por cada 0,70 reales. Además, por cada 9,3 MJ ahorrados se evita la emisión de 1 kg de CO₂. Estas relaciones lineales reflejan que, al reducir el consumo de materiales, se consigue simultáneamente un ahorro económico y un menor impacto medioambiental.

Las soluciones óptimas obtenidas tienen características muy similares entre sí. La losa de hormigón tiene un espesor de 12 cm y la viga de acero mide aproximadamente 860 mm de altura, con un espesor del alma de 6,35 mm, y mantiene la clásica proporción luz/altura cercana a 20. La anchura de las alas superior e inferior de la viga varía, siendo la inferior más ancha y gruesa. En todos los casos, la interacción entre el acero y el hormigón es completa (grado de interacción igual a 1).

Al considerar el escenario con hormigón de menor resistencia, se observó un aumento del coste total del 3 %, debido a que fue necesario añadir más acero para compensar la menor resistencia del hormigón. En cuanto al impacto ambiental, las emisiones de CO₂ apenas se redujeron (menos de un 1 %), mientras que la energía incorporada aumentó alrededor de un 4 %. En el escenario con precios más altos de los materiales, se obtuvieron dos soluciones óptimas: una más barata, pero con mayores emisiones, y otra más cara y sostenible. En ambos casos, las diferencias entre las soluciones fueron pequeñas y se mantuvo la relación lineal entre los objetivos.

En conclusión, este trabajo demuestra que es posible diseñar puentes peatonales más económicos y sostenibles combinando optimización estructural y LCA. La reducción del consumo de materiales no solo abarata la estructura, sino que también disminuye las emisiones de CO₂ y la energía incorporada. Además, el uso de hormigón de alta resistencia reduce la cantidad de acero necesaria, lo que tiene un impacto positivo en el coste y la sostenibilidad. Las soluciones óptimas resultaron muy similares al modificar las condiciones del diseño o del mercado, lo que confirma la solidez de la metodología.

Este tipo de estudios es especialmente valioso en los países en desarrollo, donde las necesidades de infraestructuras son elevadas y los recursos económicos, limitados. El diseño de estructuras asequibles y sostenibles contribuye al desarrollo regional y a la lucha contra el cambio climático. Los autores recomiendan ampliar futuras investigaciones para incluir también el impacto social y considerar así los tres pilares de la sostenibilidad: el económico, el ambiental y el social. También recomiendan analizar el ciclo de vida completo de la estructura, incluyendo el mantenimiento y la demolición. Por último, esta metodología podría aplicarse fácilmente a otros tipos de infraestructuras, como puentes para vehículos o edificios.

En definitiva, este trabajo no solo muestra cómo reducir costes y emisiones en un puente peatonal concreto, sino que también abre la puerta a un diseño más sostenible de nuestras infraestructuras. Es un claro ejemplo de cómo la ingeniería civil puede ser una aliada clave en el desarrollo sostenible.

Referencia:

Tres Junior, F.L., Yepes, V., de Medeiros, G.F., Kripka, M. (2025). Practical Application of LCA to Optimize Environmental Impacts of Steel–concrete Footbridges. In: Brandli, L., Rosa, F.D., Petrorius, R., Veiga Avila, L., Filho, W.L. (eds) The Contribution of Life Cycle Analyses and Circular Economy to the Sustainable Development Goals. World Sustainability Series. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-85300-5_22

Glosario de términos clave

Evaluación del ciclo de vida (LCA): Una metodología para estimar los impactos ambientales resultantes de la fabricación de un producto o servicio, examinando cada etapa de su ciclo de vida, desde la extracción de recursos naturales hasta su eliminación.
Emisiones de CO2: La cantidad de dióxido de carbono liberada a la atmósfera, utilizada como un criterio clave para evaluar el impacto ambiental en este estudio.
Energía incorporada: La suma total de energía necesaria para producir un producto, desde la extracción de las materias primas hasta el final del proceso de fabricación, utilizada como otro criterio de impacto ambiental.
Optimización multi-objetivo: Un proceso de optimización que considera múltiples funciones objetivo que deben minimizarse o maximizarse simultáneamente. Produce un conjunto de soluciones no dominadas o Pareto-óptimas.
Algoritmo de búsqueda de armonía multi-objetivo (MOHS): Un algoritmo metaheurístico basado en la improvisación musical, adaptado para resolver problemas de optimización multi-objetivo.
Pasarela mixta de hormigón y acero: Una estructura que combina elementos de acero y hormigón de manera que trabajen juntos como una sola unidad para soportar cargas, aprovechando las fortalezas de ambos materiales.
Frontera de Pareto: Una representación gráfica que conecta el conjunto de soluciones no dominadas (Pareto-óptimas) en un problema de optimización multi-objetivo, lo que permite analizar las compensaciones entre los objetivos.
Solución no dominada (Pareto-Óptima): Una solución para la cual no existe otra solución admisible que mejore simultáneamente todas las funciones objetivo. Mejorar un objetivo solo es posible a expensas de al menos otro.
Grado de interacción (α): Una variable de diseño en vigas compuestas que representa el nivel de conexión entre el acero y el hormigón, influyendo en su comportamiento estructural combinado.
Estado límite último (ULS): Verificaciones relacionadas con la capacidad de la estructura para resistir las cargas máximas sin colapsar, incluyendo la tensión de cizallamiento y el momento de flexión.
Estado límite de servicio (SLS): Verificaciones relacionadas con el rendimiento de la estructura bajo cargas normales para garantizar la comodidad y la funcionalidad, como la limitación de los desplazamientos y las aceleraciones.
Penalización: Un método utilizado en algoritmos de optimización para hacer que las soluciones que no cumplen con las restricciones de diseño sean menos atractivas para el algoritmo, agregando un valor a la función objetivo.

Optimización estructural multiobjetivo en edificios: cómo reducir costos y emisiones con vigas de sección variable

Acaban de publicar nuestro artículo en la revista Energy and Buildings, de la editorial Elsevier, indexada en D1 del JCR. El estudio presenta una tipología estructural compuesta que combina columnas de hormigón armado con vigas de acero de sección variable híbrida transversal (THVS) para optimizar el coste económico, las emisiones de CO₂ y la energía incorporada en la construcción de edificios.

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 estudio plantea la siguiente pregunta de investigación: ¿en qué medida la optimización del diseño estructural de edificios en marco mediante el uso de una tipología compuesta con columnas de hormigón armado y vigas de sección variable transversamente híbridas (THVS) contribuye a la reducción del coste económico, de las emisiones de CO₂ y de la energía incorporada en la construcción?

Esta formulación permite abordar de manera precisa la problemática del impacto ambiental y económico del sector de la construcción, orientando la investigación hacia la identificación de configuraciones estructurales que minimicen estos factores mediante metodologías de optimización. La pregunta define claramente el problema central: la búsqueda de una alternativa estructural más eficiente que las tipologías tradicionales de hormigón armado.

Metodología

El estudio adopta un enfoque de optimización estructural basado en la combinación de Biogeography-Based Optimization (BBO) y Constrained Deterministic Local Iterative Search (CDLIS). Este enfoque permite buscar de manera eficiente soluciones en un espacio de diseño altamente complejo. Se analizan tres tipologías estructurales:

Estructura tradicional de hormigón armado: Se optimizan las dimensiones de vigas, columnas y cimentaciones, así como la calidad del hormigón utilizado.
Estructura compuesta con vigas THVS y uniones rígidas: Se sustituyen las vigas de hormigón armado por vigas THVS con conexiones fijas a las columnas.
Estructura compuesta con vigas THVS y uniones articuladas: Similar a la anterior, pero con conexiones articuladas.

Las funciones objetivo optimizadas incluyen:

Coste económico: Calculado con base en los precios unitarios de materiales y procesos constructivos.
Emisiones de CO₂(e): Evaluadas según un enfoque «cradle-to-site», considerando la extracción de materias primas, fabricación y construcción.
Energía incorporada: Calculada en términos de consumo energético total en las fases de producción y construcción.

Se tienen en cuenta restricciones estructurales y de servicio según las normativas de diseño. Además, se implementa la interacción suelo-estructura mediante un modelo de tipo Winkler para evaluar los asentamientos diferenciales y su efecto en el diseño estructural.

Aportaciones relevantes

La tipología compuesta con vigas THVS y conexiones rígidas logra una reducción del 6 % en costes económicos, del 16 % en emisiones de CO₂ y del 11 % en energía incorporada para edificios con luces de 4 m.
Para edificios con luces de 8 m, la configuración con uniones articuladas permite reducir los costos económicos y las emisiones en un 5 % y un 6 %, respectivamente, aunque con un mayor consumo de energía.
Se demuestra que la menor carga axial transmitida por las vigas THVS reduce las solicitaciones en columnas y cimentaciones, lo que optimiza su diseño y reduce su impacto ambiental.
Se comprueba que el uso de acero de mayor calidad en las alas de las vigas THVS en comparación con el alma mejora la eficiencia estructural, con razones de hibridación (Rh) entre 1,2 y 2,0.

Discusión de resultados

El análisis de los resultados revela diferencias significativas entre las configuraciones estructurales. En los edificios con luces reducidas (4 m), las vigas THVS con uniones rígidas ofrecen el mejor rendimiento en términos de coste y sostenibilidad. En cambio, en edificios con luces mayores (8 m), las conexiones articuladas permiten un mejor aprovechamiento del material, aunque con una menor rigidez global.

Cabe destacar que la consideración de elementos de rigidización adicionales, como muros y losas, mejora notablemente el comportamiento de la tipología articulada, reduciendo su impacto ambiental en un 45 % y disminuyendo en un 60 % la carga axial sobre las columnas.

Líneas futuras de investigación

Perfeccionamiento del proceso de fabricación de vigas THVS, abordando aspectos como soldadura, control de calidad y optimización de ensamblaje.
Desarrollo de conexiones híbridas entre vigas THVS y columnas de hormigón armado, mejorando la eficiencia de transferencia de cargas.
Exploración de configuraciones mixtas de soporte, optimizando la selección de conexiones fijas o articuladas según las características del edificio.
Evaluación del comportamiento ante cargas dinámicas y sísmicas, considerando efectos de fatiga y estabilidad estructural.
Implementación de metamodelos para optimización computacional, reduciendo el tiempo de cálculo en simulaciones de alta fidelidad.

Conclusión

La optimización del diseño estructural de edificios en marco mediante el uso de vigas THVS permite reducir costes y mejorar la sostenibilidad ambiental. Las configuraciones con conexiones rígidas son particularmente eficientes en luces cortas, mientras que las conexiones articuladas son una alternativa viable en luces mayores cuando se combinan con elementos de rigidización adicionales. Estos hallazgos abren nuevas líneas de investigación en la aplicación y mejora de sistemas estructurales compuestos en ingeniería civil.

Referencia:

NEGRÍN, I.; KRIPKA, M.; YEPES, V. (2025). Design optimization of a composite typology based on RC columns and THVS girders to reduce economic cost, emissions, and embodied energy of frame building construction. Energy and Buildings, 336:115607. DOI:10.1016/j.enbuild.2025.115607

Redes neuronales y metamodelos Kriging para la optimización de la energía en puentes losa pretensados

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Sustainability, revista indexada en el JCR. El artículo evalúa la eficacia de las redes neuronales artificiales y los modelos sustitutos de Kriging para optimizar la energía incorporada de los puentes de losas pretensadas, y proporciona recomendaciones prácticas para mejorar el diseño y la sostenibilidad.

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

A continuación se recoge un resumen sintético del trabajo.

Introducción

La industria de la construcción contribuye significativamente al consumo mundial de energía y a las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que suscita un interés creciente en mejorar las prácticas de sostenibilidad.
El hormigón pretensado destaca por sus ventajas, que incluyen la durabilidad, la reducción del mantenimiento y la rapidez de construcción, a pesar de los costes iniciales más altos en comparación con los métodos tradicionales.
Las investigaciones indican que existe una brecha en la optimización de la energía incorporada en los puentes de losas de hormigón, lo que exige una mayor exploración y metodologías innovadoras, como el Kriging y las redes neuronales artificiales, para optimizar su diseño de manera efectiva.

Descripción de la cubierta del puente de losa aligerada

Los diseñadores suelen utilizar una relación canto/luz de 1/25 para las losas de carreteras con el fin de garantizar su integridad estructural. Los diseños de losas aligeradas ofrecen ventajas en cuanto a rigidez a la flexión y adaptabilidad.
El estudio se centra en una configuración de losas aligeradas pretensadas adecuada para los pasos superiores, con el objetivo de mejorar la eficiencia del diseño y el rendimiento estructural.
La teoría del estado límite se emplea para verificar la resistencia estructural mediante el uso de software avanzado para el modelado tridimensional y el análisis de cargas.

Figura 2. Imagen aérea de la estructura, situada en Cocentaina (Alicante). Imagen: Google Maps.

Metodología

El estudio analiza varios materiales, incluidos tipos específicos de acero y calidades de hormigón, para optimizar el diseño del puente de losa aligerada.
Se utilizan dos metamodelos predictivos, Kriging y las redes neuronales, con el fin de optimizar el diseño propuesto del puente de losas.
La metodología incluye una fase de diversificación para la optimización inicial y una fase de intensificación para refinar los resultados, midiendo los errores de predicción mediante el error cuadrático medio (RMSE).

Metamodelo Kriging

Kriging se emplea para estimar las necesidades de energía del puente de losas, utilizando un enfoque determinista que proporciona respuestas consistentes basadas en los datos de entrada.
La «caja de herramientas Kriging de MATLAB» se utiliza para crear un modelo sustituto, y el LHS (LHS) mejora el proceso de muestreo para representar mejor el espacio de diseño.
Este método permite realizar pruebas computacionales eficientes y, al mismo tiempo, minimizar los errores sistemáticos, lo que lo hace adecuado para tareas complejas de optimización estructural.

Red neuronal artificial

Las ANN están estructuradas con capas de neuronas, donde las capas ocultas utilizan funciones sigmoideas para procesar las entradas y la capa de salida emplea funciones lineales para las predicciones.
El modelo de perceptrón multicapa (MLP) destaca por su capacidad para aproximar funciones de manera eficaz, basándose en el algoritmo de retropropagación para el entrenamiento.
El estudio hace hincapié en la importancia de la validación cruzada para evitar el sobreaprendizaje y garantizar que el rendimiento de la red neuronal sea sólido en los diferentes conjuntos de datos.

Visualización de los datos observados

La gráfica de contorno de los datos observados revela múltiples valores óptimos locales, lo que indica la complejidad del problema de optimización y las limitaciones de los modelos de regresión tradicionales.
Esta complejidad requiere el uso de modelos predictivos avanzados para identificar con precisión las soluciones óptimas dentro del espacio de diseño.

Comparación de modelos predictivos

Los modelos de Kriging son deterministas, mientras que las redes neuronales introducen variabilidad debido a que se basan en la selección aleatoria de datos para su entrenamiento y validación.
El rendimiento de la red neuronal se estabiliza mediante múltiples ejecuciones, lo que permite una comparación más fiable de los valores medios con las predicciones de Kriging.

Análisis de errores

El promedio de las predicciones de la red neuronal coincide estrechamente con los resultados del modelo de Kriging, aunque la red neuronal presenta un error cuadrático medio (MSE) y un error cuadrático medio (RMSE) más bajos.
El análisis destaca la necesidad de una evaluación exhaustiva de la capacidad de la red neuronal para identificar los valores óptimos, comparando las predicciones entre todos los puntos de datos.

Recomendaciones prácticas

El estudio proporciona recomendaciones prácticas para reducir las emisiones en los puentes de losas pretensadas, incluidas directrices específicas sobre el contenido de hormigón y refuerzo.
Los hallazgos sugieren que tanto las redes neuronales como las de Kriging pueden identificar eficazmente los valores óptimos locales, lo que ayuda a los ingenieros estructurales a optimizar los diseños para obtener beneficios económicos y ambientales.
Haciendo hincapié en la importancia de los modelos sustitutivos, la investigación aboga por su uso para perfeccionar los procesos de diseño y mejorar los resultados en materia de sostenibilidad.

Conclusiones

Se subraya la complejidad de la superficie de respuesta al consumo de energía, ya que tanto Kriging como las redes neuronales predicen valores superiores a los observados.
El modelo de Kriging muestra un error relativo menor en las predicciones óptimas locales en comparación con la red neuronal, que, sin embargo, muestra un rendimiento de RMSE superior.
El estudio concluye que, si bien Kriging proporciona resultados deterministas, las redes neuronales requieren múltiples iteraciones para estabilizar los resultados, lo que aporta información valiosa para optimizar los diseños estructurales.

ABSTRACT:

The main objective of this study is to assess and contrast the efficacy of distinct spatial prediction methods in a simulation aimed at optimizing the embodied energy during the construction of prestressed slab bridge decks. A literature review and cross-sectional analysis have identified crucial design parameters that directly affect the design and construction of bridge decks. This analysis determines the critical design variables to improve the deck’s energy efficiency, providing practical guidance for engineers and professionals in the field. The methods analyzed in this study are ordinary Kriging and a multilayer Perceptron neural network. The methodology involves analyzing the predictive performance of both models through error analysis and assessing their ability to identify local optima on the response surface. Results show that both models generally overestimate observed values. The Kriging model with second-order polynomials yields a 4% relative error at the local optimum, while the neural network achieves lower root-mean-square errors (RMSE). Neither the Kriging model nor the neural network provide precise predictions, but point to promising solution regions. Optimizing the response surface to find a local minimum is crucial. High slenderness ratios (around 1/28) and 40 MPa concrete grade are recommended to improve energy efficiency.

KEYWORDS:

bridges; embodied energy; optimization; prestressed concrete; artificial neural network; surrogate model; Kriging; sustainability

REFERENCE:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2024). Artificial neural network and Kriging surrogate model for embodied energy optimization of prestressed slab bridges. Sustainability, 16(19), 8450; DOI:10.3390/su16198450

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Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging

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, presentó varias comunicaciones. A continuación os paso el resumen de una de ellas.

El objetivo de este trabajo es desarrollar una metodología para optimizar la energía en la construcción de tableros losa pretensado aligerados. Se lleva a cabo un análisis de la sección transversal para determinar los parámetros de diseño a través de un estudio del estado del arte. A partir de ese análisis, se identifican las variables de diseño que mejorarán la eficiencia energética del tablero. La metodología se divide en dos fases: primero, se utiliza una técnica estadística llamada hipercubo latino para muestrear las variables del tablero y determinar una superficie de respuesta; y en segundo lugar, se optimiza la superficie de respuesta mediante un modelo de optimización basado en Kriging. Como resultado, se ha desarrollado una metodología que reduce el costo energético en la construcción de tableros losa pretensado aligerados. Las recomendaciones para mejorar la eficiencia energética incluyen emplear esbelteces elevadas (alrededor de 1/28), reducir el consumo de hormigón y armadura activa, y aumentar la cantidad de armadura pasiva.

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

Palabras clave:

Optimización; energía; puentes; Kriging; metamodelos; sostenibilidad

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:

BRUN-IZQUIERDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Optimización energética de tableros tipo losa pretensados aligerados mediante modelos Kriging. 27th International Congress on Project Management and Engineering, AEIPRO, 10-13 de julio, Donostia/San Sebastián (Spain), pp. 426-437. DOI:10.61547/3374

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

Os dejo la comunicación completa, pues está publicada en abierto.

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Optimización del coste energético de puentes losa postesados mediante un Kriging en dos fases

Acaban de publicarnos un artículo en la revista Materials, revista indexada en el JCR. El objetivo del estudio es optimizar la energía empleada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el desarrollo de una metodología que utilice el muestreo latino de hipercubos y la optimización basada en el método Kriging. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

El artículo establece una metodología para optimizar la energía incorporada en la construcción de pasos elevados de carreteras aligeradas mediante la identificación de las principales variables de diseño y el uso del hipercubo latino y la optimización basada en el método Kriging.
El estudio recomienda emplear índices de esbeltez elevados, minimizar el uso de hormigón y armaduras activas y aumentar la cantidad de armaduras pasivas para mejorar la eficiencia energética.
El artículo utiliza una técnica estadística llamada muestreo de hipercubo latino para muestrear variables y crear una superficie de respuesta, que luego se ajusta con precisión mediante un metamodelo Krixing.
La metodología desarrollada en el trabajo reduce el coste energético de la construcción de puentes de losas aligeradas.
El estudio contribuye al campo de la optimización energética en la construcción al proporcionar una metodología específica para los puentes de losas de hormigón pretensado aligerado, especialmente en los pasos elevados de carreteras postesadas.

Abstract:

This study aims to establish a methodology for optimizing embodied energy while constructing lightened road flyovers. A cross-sectional analysis is conducted to determine design parameters through an exhaustive literature review. Based on this analysis, key design variables that can enhance the energy efficiency of the slab are identified. The methodology is divided into two phases: a statistical technique known as Latin Hypercube Sampling is initially employed to sample deck variables and create a response surface; subsequently, the response surface is fine-tuned through a Kriging-based optimization model. Consequently, a methodology has been developed that reduces the energy cost of constructing lightened slab bridge decks. Recommendations to improve energy efficiency include employing high slenderness ratios (approximately 1/28), minimizing concrete and active reinforcement usage, and increasing the amount of passive reinforcement.

Keywords:

Optimization; embodied energy; bridges; surrogate model; Kriging; prestressed concrete; sustainability

Reference:

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2023). Embodied energy optimization of prestressed concrete road flyovers by a two-phase Kriging surrogate model. Materials, 16(20); 6767. DOI:10.3390/ma16206767

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Método acelerado de optimización de puentes en cajón

Acaban de publicarnos en Engineering Structures, revista de ELSEVIER indexada en el primer cuartil del JCR, un artículo en el que hemos propuesto un novedoso método de optimización que acelera los cálculo al emplear Kriging como metamodelo en los cálculos intermedios de las iteraciones de un proceso de optimización heurística. Se ha aplicado en la optimización de la energía requerida para la construcción de un puente en cajón de hormigón pretensado, pero la metodología es aplicable al cálculo de cualquier estructura. Este artículo forma parte del proyecto de investigación DIMALIFE. Como se ha publicado en abierto, os puedo pasar el artículo completo, que os podéis descargar también en la propia revista.

ABSTRACT:

Structural optimization is normally carried out by means of conventional heuristic optimization due to the complexity of the structural problems. However, the conventional heuristic optimization still consumes a large amount of time. The use of metamodels helps to reduce the computational cost of the optimization and, along these lines, kriging-based heuristic optimization is presented as an alternative to carry out an accelerated optimization of complex problems. In this work, conventional heuristic optimization and kriging-based heuristic optimization will be applied to reach the optimal solution of a continuous box-girder pedestrian bridge of three spans with a low embodied energy. For this purpose, different penalizations and different initial sample sizes will be studied and compared. This work shows that kriging-based heuristic optimization provides results close to those of conventional heuristic optimization using less time. For the sample size of 50, the best solution differs about 2.54% compared to the conventional heuristic optimization, and reduces the computational cost by 99.06%. Therefore, the use of a kriging model in structural design problems offers a new means of solving certain structural problems that require a very high computational cost and reduces the difficulty of other problems.

KEYWORDS: Low-embodied energy; Post-tensioned concrete; Box-girder bridge; Structural optimization; Metamodel; Kriging

REFERENCE:

PENADÉS-PLÀ, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2019). Accelerated optimization method for low-embodied energy concrete box-girder bridge design. Engineering Structures, 179:556-565. DOI:10.1016/j.engstruct.2018.11.015

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El impacto de las edificaciones en el medio ambiente

La presión demográfica mundial provoca la necesidad imperiosa de buscar alternativas sostenibles en la construcción de edificios. Efectivamente, para el año 2050 se espera que la población mundial alcance los 8900 millones de personas [1], aunque otros estudios indican que en el año 2030 esta cifra será de 9000 millones [2]. El impacto que supone esta fuerte demanda de viviendas al cambio climático es de una magnitud sin precedentes. Según datos de la UNEP (Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente) y de la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos), el entorno edificado, representa un consumo de energía del 25 al 40%, una carga de residuos sólidos del 30 al 40% y una carga de emisión de gases de efecto invernadero del 30 al 40% [3]. En 2007, el entorno edificado consumió cerca del 47% de la energía total en China [4]. En el año 2004, los edificios agotaron, por sí solos, casi el 37% de toda la energía mundial y se espera que esta cifra alcance el 42% en el año 2030 [5]. En la India, el 24% de la energía primaria y el 30% de la energía eléctrica se consume en los edificios [6]. Casi el 10-20 % de la energía total se consume durante la construcción de los edificios, en función de las cantidades y tipos de materiales empleados, tipología de los edificios , los requisitos funcionales, la demanda de energía eléctrica y la vida útil considerada [6,7]. Algunos estudios indican que un edificio con una vida útil entre 40 y 50 años gasta durante su uso entre el 52 y el 82% de toda la energía consumida durante su ciclo de vida. A todo ello hay que añadir que una parte muy importante de los productos que se incorporan en un edificio no se ejecutan «in situ», representando un 75% de la energía necesaria para la construcción, pues son materiales con una alta demanda de energía en su fabricación [8,9].

La industria de la construcción, junto con sus industrias auxiliares, es uno de los mayores consumidores de recursos naturales, tanto renovables como no renovables, que está alterando negativamente el medio ambiente. Agota 2/5 partes de los áridos y 1/4 de la madera, y consume el 40 % de la energía total y el 16 % de agua al año [10,11]. El uso de materiales crece constantemente, con más de 23 mil millones de toneladas de hormigón producido anualmente [12,13]. En 2010, de acuerdo con la International Cement Review [14], la producción mundial de cemento se elevó a alrededor de 3,3 millones de toneladas/año , lo que significa un aumento más del 100% en casi 10 años. La producción mundial de cemento llegó a 1,6 mil millones de toneladas/año en 2001 , lo que corresponde a aproximadamente el 7 % de la cantidad mundial de dióxido de carbono liberado a la atmósfera [15,16]. Otros estudios indican que la contribución de la industria cementera a las emisiones de gases de efecto invernadero supera el 5% del total [17]. En Australia, para mantener la demanda en la construcción, se necesitan cada año aproximadamente 30 millones de toneladas de productos, más del 56 % de esta cantidad es hormigón, y el 6%, acero [18].

¿Qué podemos hacer ante este panorama? Evidentemente, es preciso un cambio de actitud a nivel mundial. La construcción y uso de los edificios va a ser creciente, como acabamos de ver. Por tanto, se hace necesaria la optimización de los recursos para que los impactos sean lo menores posibles. A modo de ejemplo, Struble y Godfrey [19] compararon el impacto ambiental producido por una viga de hormigón y otra de acero. Las de hormigón consumen menos energía y contaminan menos los recursos hídricos, sin embargo, presentan un 10% más de emisiones de CO2, aunque requieren un 60% menos de extracción de minerales [20]. Otras posibilidades pasan por la optimización en el diseño de los edificios [21-27]. Nuestro grupo de investigación ha trabajado durante estos últimos años en esta línea [28-35]. Otras líneas de trabajo tienen que ver con la certificación energética de los edificios [36]. En este sentido, La Comisión Europea, con el fin de racionalizar el uso de la energía en los edificios y aumentar su eficiencia energética, propuso la Directiva 2002/91/CE, que fue refundida en la Directiva 2010/31/UE del Parlamento Europeo y del Consejo.

Referencias:

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