energía archivos - El blog de Víctor Yepes

Entrevista en Construnews — Monográfico infraestructuras en España

A continuación, os paso una entrevista que me hicieron recientemente en Construnews sobre las infraestructuras en España. Forma parte de una serie de entrevistas a personas relacionadas directamente con el sector de la construcción. Espero que os resulte interesante.

“Hay que reingenierizar el modelo de financiación, ejecutar estratégicamente los corredores ferroviarios y desbloquear el suelo para vivienda asequible”

¿Cómo valora el estado actual de las infraestructuras en España (transporte, energía, digitalización, logística)? ¿Cuáles son, a su juicio, los principales retos de país en los próximos 5‑10 años?

La valoración del estado actual de las infraestructuras españolas indica que el notable patrimonio de ingeniería civil presenta síntomas claros de desequilibrio, ya que el modelo se ha centrado excesivamente en la construcción de nuevas infraestructuras de muy alta capacidad, dejando en un segundo plano la conservación preventiva y correctiva de la red existente. En el ámbito viario, los firmes están deteriorados y los sistemas de contención y señalización están obsoletos. En el sector ferroviario, el éxito de la alta velocidad contrasta con la situación de la red convencional y de cercanías, que necesita atención debido a la falta de renovación de los sistemas de seguridad y de las catenarias, lo que provoca incidencias. Además, el hecho de que el ancho de vía sea diferente al de Europa sigue suponiendo un desafío para el transporte de mercancías. El reto más significativo es, por un lado, abordar la vivienda como un problema social y estructural prioritario a nivel nacional, dado el creciente difícil acceso de la población joven y de rentas medias. Por otro lado, la vulnerabilidad ante la emergencia climática, especialmente en lo referente a la gestión del agua, es crítica, por lo que existe una urgencia en materia de defensa contra inundaciones. Gran parte de los sistemas de drenaje se diseñaron basándose en series estadísticas que han quedado obsoletas, y no se está invirtiendo lo suficiente en modernizar las infraestructuras hidráulicas para soportar nuevos caudales punta.

¿Qué segmentos infraestructurales ofrecen mayor potencial de crecimiento para el sector de la construcción y la ingeniería? ¿Y cuáles están quedando fuera del foco?

La inversión se centra en una transición estructural que se está desplazando de la expansión territorial a la intensificación, la digitalización y la resiliencia. El principal motor de crecimiento es la transición energética, ya que la integración masiva de las energías renovables exige un ambicioso programa de refuerzo, digitalización y almacenamiento de la red eléctrica a gran escala. La necesidad de dotar al sistema de baterías industriales y de sistemas de bombeo reversible supone la aparición de un nuevo y gran nicho de mercado. El desarrollo urgente de vivienda asequible y social también se perfila como un segmento clave para el crecimiento del sector. La crisis hídrica convierte la reingeniería hidráulica en un sector estratégico, ya que la oportunidad radica en crear una nueva oferta hídrica mediante desaladoras y sistemas de tratamiento avanzado para la reutilización de aguas residuales, junto con la renovación de las redes de distribución para reducir las pérdidas por fugas. La ingeniería logística crecerá en la dotación de terminales intermodales y en la adaptación de las líneas de transporte al ancho de vía estándar europeo. No obstante, la priorización de grandes proyectos deja en un segundo plano segmentos cruciales para la cohesión. El mantenimiento de las carreteras de titularidad autonómica y provincial es un problema pendiente, al igual que la renovación de los sistemas de señalización del ferrocarril de cercanías. La falta de atención a las pequeñas obras de defensa hidráulica a nivel local (drenajes, encauzamientos) también es crítica.

El déficit de conservación lastra la red existente: señales obsoletas, firmes deteriorados y falta de mantenimiento.

¿Cómo evalúa la coordinación entre administraciones, sector privado y financiación (incluyendo fondos europeos)? ¿Qué mecanismos están funcionando y cuáles habría que reforzar?

La coordinación administrativa presenta una diferencia entre la solidez de la planificación de alto nivel y la lentitud de la fase de materialización. Aunque existe un consenso técnico adecuado y el sector privado ha demostrado su capacidad de ejecución, la principal fricción se debe a la fragmentación administrativa a nivel local y a la superposición de competencias en la financiación del mantenimiento de las redes. Esta situación provoca cuellos de botella en los trámites de expropiación y licencias. La llegada de los fondos europeos de recuperación ha supuesto una inyección de capital necesaria y ha dotado a la inversión de una clara orientación hacia la descarbonización. No obstante, ha puesto de manifiesto la necesidad de reforzar la capacidad administrativa para absorber y licitar el volumen de capital. El mayor riesgo económico es que esta financiación sustituya a la inversión ordinaria en conservación en lugar de complementarla. Para garantizar la sostenibilidad, es necesario establecer mecanismos que separen la gestión técnica del ciclo político. La propuesta más proactiva consiste en crear una Agencia Técnica de Proyectos Estratégicos que tenga autonomía para ejecutar obras de impacto nacional de forma ágil. En cuanto a la financiación, es fundamental sustituir el modelo presupuestario anual por contratos-programa plurianuales y de carácter finalista para la conservación.

Más allá de los discursos, ¿cómo se está incorporando la sostenibilidad en el diseño, ejecución y explotación de infraestructuras? ¿Podría compartir un caso inspirador o representativo?

La sostenibilidad ha dejado de ser un mero postulado ético para convertirse en un requisito técnico y normativo que rediseña el ciclo de vida de las infraestructuras. La ingeniería actual integra este concepto desde la fase de planificación, exigiendo el análisis del ciclo de vida de los activos para cuantificar y minimizar la huella de carbono de los materiales. Esto se traduce en una preferencia técnica por el uso de hormigones y asfaltos con un alto porcentaje de material reciclado y por la implementación de soluciones basadas en la naturaleza. Durante la ejecución, la sostenibilidad se centra en la economía circular mediante la obligación contractual de reutilizar y reciclar in situ los materiales de demolición. Durante la fase de explotación, la sostenibilidad se vincula a la eficiencia: la digitalización mediante sensores permite un mantenimiento predictivo que alarga la vida útil de los activos. Un ejemplo representativo de esta integración es la reingeniería hídrica en zonas con estrés hídrico. Se han desarrollado sistemas de regeneración de aguas residuales con tratamientos terciarios avanzados que permiten cerrar el ciclo del agua y producir un recurso predecible. Este proceso, que requiere mucha energía, se gestiona de forma sostenible al generarse energía a partir de biogás o energía solar.

La transición energética y la ingeniería del agua abren nuevos nichos clave para el sector.

Las infraestructuras ya no son solo estructuras físicas: mantenimiento predictivo, digital twins, infraestructura como servicio… ¿Cuál es su visión sobre esta transformación? ¿Qué proyectos le parecen referentes?

La ingeniería de infraestructuras ha superado la fase de la mera estructura física para transformarse en un sistema dinámico de información y servicio. El enfoque ha cambiado del coste de construcción a la eficiencia operativa a largo plazo. Esta revolución se basa en tres pilares: la monitorización masiva de activos para el mantenimiento predictivo, la creación del gemelo digital, que simula el comportamiento de la infraestructura ante escenarios de estrés, y la adopción del concepto de infraestructura como servicio, que fomenta la colaboración público-privada para construir sistemas duraderos. El gemelo digital es la herramienta clave, ya que permite realizar ensayos virtuales de resiliencia y ampliación sin afectar al activo físico. España está a la vanguardia en la aplicación práctica de esta tecnología. Un ejemplo destacado es la gestión de los túneles de la red de carreteras de alta capacidad, donde la iluminación y la ventilación se ajustan dinámicamente en tiempo real. Otro caso inspirador es el del sector ferroviario, donde el modelado virtual se utiliza para gestionar activos críticos, como la catenaria y los puentes, y simular el impacto físico para anticiparse a la probabilidad de fallo.

En un entorno de alta inversión pública y necesidad de eficiencia, ¿cómo se está calculando y midiendo el ROI en infraestructuras? ¿Podría compartir ejemplos reales o estimaciones? ¿Qué factores lo están condicionando más?

La medición de la rentabilidad de la inversión pública se centra en el retorno social de la inversión, desvinculándose del retorno financiero privado. El cálculo se realiza mediante el análisis coste-beneficio socioeconómico, cuyo principal indicador es el valor actual neto social (VAN social). El mantenimiento preventivo es el segmento con mayor y más estable rentabilidad social; los informes técnicos demuestran que por cada euro invertido en conservación oportuna se evitan entre cuatro y cinco euros en costes de reparación o reconstrucción futura. En contraste, la alta velocidad ferroviaria genera una Tasa Interna de Retorno Social significativa (a menudo superior al 8 %), pero su rentabilidad financiera es insuficiente. La precisión del cálculo se ve comprometida por la sobreestimación recurrente de las previsiones de demanda en las fases iniciales de muchos proyectos. Otros factores críticos son la dificultad para valorar monetariamente las externalidades blandas y los retrasos en la ejecución de la obra, ya que estos elevan el coste final y reducen la rentabilidad esperada.

A raíz de las últimas iniciativas de Bruselas (como el plan para conectar capitales europeas por alta velocidad), ¿qué papel debería jugar España en el nuevo mapa europeo? ¿Estamos preparados o en riesgo de quedar fuera?

El impulso de Bruselas para consolidar la Red Transeuropea de Transporte otorga a España un doble papel estratégico: eje principal de conexión de alta velocidad para viajeros y plataforma logística clave para canalizar el tráfico de mercancías. Sin embargo, a pesar de tener una de las redes de alta velocidad más extensas, España corre el riesgo de quedar menos integrada en el mapa logístico por una barrera técnica: el uso mayoritario del ancho de vía ibérico. Esta diferencia limita la competitividad del transporte de mercancías por ferrocarril. Si no se completa la adecuación al ancho de vía internacional de los corredores Mediterráneo y Atlántico antes de las fechas límite, existe el riesgo de que las mercancías elijan rutas alternativas. Para evitar una menor integración, es necesario reingenierizar los procesos de licitación pública para agilizar la ejecución de la inversión y centrarla en finalizar estos corredores clave y crear los nodos logísticos interiores.

Pensando en todos los modos —carretera, ferrocarril, puertos, aeropuertos, redes logísticas y digitales—, ¿qué ejes o áreas infraestructurales deberían ser prioritarios para mejorar la competitividad y cohesión territorial en España?

La inversión estratégica para mejorar la competitividad y la cohesión territorial debe resolver los cuellos de botella y priorizar la seguridad. El primer eje ineludible se centra en la intermodalidad y la logística de mercancías. Es de máxima prioridad estratégica completar la adaptación de los corredores mediterráneo y atlántico al ancho de vía internacional. El segundo gran eje es la vivienda, cuya provisión masiva y asequible es crucial para la cohesión social y para facilitar la movilidad laboral en zonas de alta demanda. El tercer eje fundamental es la seguridad y el abastecimiento hídrico. La respuesta a la sequía estructural pasa por invertir en infraestructuras que no dependan de las precipitaciones, como la regeneración de aguas residuales mediante un tratamiento avanzado y la ampliación de las plantas desaladoras. También es crucial invertir en obras de defensa y drenaje en cuencas fluviales para proteger a las poblaciones de las avenidas extremas. El cuarto eje se centra en la cohesión a través de la calidad del servicio. Es fundamental saldar el grave déficit de conservación acumulado en la red de carreteras de titularidad autonómica y provincial, que son vitales para la vertebración de la España rural. En cuanto a la prioridad digital, el objetivo es cerrar la brecha y garantizar la cobertura universal de banda ancha ultrarrápida en todos los municipios.

La sostenibilidad ya no es discurso: se mide, se diseña y se exige en todas las fases del ciclo de vida.

El aumento de costes de materiales, la tramitación lenta o la falta de personal cualificado afectan a las infraestructuras. ¿Qué medidas urgentes propondría para desbloquear estos frenos?

La alta inversión pública se ve obstaculizada por tres frenos principales: la volatilidad de los costes, la complejidad administrativa y la necesidad de reforzar el talento. La medida más urgente para hacer frente a la volatilidad de los precios es implementar un sistema de revisión contractual objetivo, automático y no discrecional. Esta medida debe complementarse con la posibilidad de que la Administración adquiera con antelación materiales estratégicos para proyectos clave. Para combatir la lentitud en la tramitación, es imperativo crear Unidades de Gestión de Proyectos Estratégicos que actúen como ventanilla única y coordinen los plazos de licencias y expropiaciones entre las distintas administraciones. Por último, para abordar la falta de personal cualificado, la Administración debe ofrecer condiciones salariales y de progresión profesional más competitivas. Es crucial que la normativa de contratación pública flexibilice la valoración y permita que la calidad técnica y la experiencia del equipo pesen más que el precio en los concursos de servicios de ingeniería.

Si pudiera proponer tres decisiones inmediatas que mejoren las infraestructuras españolas a corto y medio plazo, ¿cuáles serían y por qué?

La mejora de las infraestructuras españolas a corto y medio plazo requiere tomar cuatro decisiones de alto impacto ineludibles. La primera es la reingeniería del modelo de financiación del mantenimiento. Hay que establecer un sistema de contratos programa plurianuales para la conservación de la red de carreteras de alta capacidad y de ferrocarril. La segunda decisión ineludible se centra en la ejecución estratégica y la interoperabilidad. Es urgente crear una unidad ejecutora especializada y con autonomía técnica que se encargue de gestionar de manera integral y acelerada los corredores ferroviarios Mediterráneo y Atlántico. Esta medida resolvería el cuello de botella técnico del ancho de vía y garantizaría el cumplimiento de los plazos exigidos por la Unión Europea para 2030. La tercera decisión debe abordar la gestión eficiente del suelo y la construcción de viviendas asequibles, simplificando los trámites urbanísticos y movilizando suelo público de manera inmediata para aumentar el parque de viviendas sociales. Por último, la cuarta decisión debe resolver los frenos de la gestión: la volatilidad de los costes y la falta de talento. Es imprescindible revisar automáticamente los precios de los contratos de obra pública. De forma complementaria, es necesario modificar la normativa de contratación pública para que, en los servicios de ingeniería, la calidad técnica y la experiencia del equipo humano pesen más que el precio ofertado.

Digital twins, mantenimiento predictivo e infraestructuras como servicio: el futuro ya está en marcha.

Os dejo una conversación donde se habla de estos temas.

En este vídeo se resumen algunas de las ideas principales sobre las infraestructuras en España.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

5 lecciones sorprendentes de la IA para construir puentes más sostenibles y económicos.

La tesis doctoral leída recientemente por Lorena Yepes Bellver se centra en la optimización del diseño de puentes de losa de hormigón pretensado para pasos elevados con el fin de mejorar la sostenibilidad económica y ambiental mediante la minimización de costes, energía incorporada y emisiones de CO₂. Con el fin de reducir la elevada carga computacional del análisis estructural, la metodología emplea un marco de optimización de dos fases asistido por modelos sustitutos, en el que se destaca el uso de Kriging y redes neuronales artificiales (RNA).

En concreto, la optimización basada en Kriging condujo a una reducción de costes del 6,54 % al disminuir significativamente el consumo de hormigón y acero activo sin comprometer la integridad estructural. Si bien las redes neuronales demostraron una mayor precisión predictiva global, el modelo Kriging resultó más eficaz para identificar los óptimos locales durante el proceso de búsqueda. El estudio concluye que las configuraciones de diseño óptimas priorizan el uso de altos coeficientes de esbeltez y suponen una reducción del hormigón y del acero activo en favor del acero pasivo, con el fin de mejorar la eficiencia energética. Finalmente, la investigación integra la toma de decisiones multicriterio (MCDM, por sus siglas en inglés) para evaluar de manera integral los diseños en función de sus objetivos económicos, estructurales y ambientales.

Cuando pensamos en la construcción de grandes infraestructuras, como los puentes, suele venirnos a la mente la imagen de proyectos masivos, increíblemente caros y con un gran impacto ambiental. Son gigantes de hormigón y acero que, aunque necesarios, parecen irrenunciablemente vinculados a un alto coste económico y ecológico.

Sin embargo, ¿y si la inteligencia artificial nos estuviera mostrando un camino para que estos gigantes de hormigón fueran más ligeros, económicos y respetuosos con el planeta? Una reciente tesis doctoral sobre la optimización de puentes está desvelando hallazgos impactantes y, en muchos casos, sorprendentes. Este artículo resume esa compleja investigación en cinco lecciones clave y a menudo sorprendentes que no solo se aplican a los puentes, sino que anuncian una nueva era en el diseño de infraestructuras.

1. La sostenibilidad cuesta mucho menos de lo que crees.

Uno de los descubrimientos más importantes de la investigación es que la idea de que la sostenibilidad siempre implica un alto sobrecoste es, en gran medida, un mito. La optimización computacional demuestra que la viabilidad económica y la reducción del impacto ambiental no son objetivos opuestos.

La tesis doctoral lo cuantifica con precisión: un modesto aumento de los costes de construcción (inferior al 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (en más de un 2 %). Este dato es muy relevante, ya que demuestra que con un diseño inteligente asistido por modelos predictivos se puede conseguir un beneficio medioambiental significativo con una inversión mínima. La sostenibilidad y la rentabilidad pueden y deben coexistir en el diseño de las infraestructuras del futuro.

2. El secreto está en la esbeltez: cuanto más fino, más eficiente.

En el diseño de un puente, la «relación de esbeltez» es un concepto clave que define la proporción entre la altura del tablero (su grosor) y la longitud del vano principal. Tradicionalmente, podríamos pensar que «más robusto es más seguro», pero la investigación demuestra lo contrario.

El estudio identificó una relación de esbeltez óptima para minimizar el impacto ambiental. Concretamente, el estudio halló una relación de esbeltez de aproximadamente 1/30 para optimizar las emisiones de CO₂ y de aproximadamente 1/28 para optimizar la energía incorporada. Esto significa que, en lugar de construir puentes masivos por defecto, los modelos de IA demuestran que un diseño más esbelto y afinado no solo es estructuralmente sólido, sino también mucho más eficiente en el uso de materiales. Este diseño más esbelto se logra no solo usando menos material en general, sino también mediante un sorprendente reequilibrio entre los componentes clave de la estructura, como veremos a continuación.

3. El equilibrio de materiales: menos hormigón, más acero (pasivo).

Quizás uno de los descubrimientos más sorprendentes es que el diseño más sostenible no consiste simplemente en utilizar menos cantidad de todos los materiales. La solución óptima es más un reequilibrio inteligente que una simple reducción general.

La investigación revela que los diseños optimizados lograron reducir el uso de hormigón en un 14,8 % y de acero activo (el acero de pretensado que tensa la estructura) en un 11,25 %. Sin embargo, este descenso se compensa con un aumento de la armadura pasiva (el acero convencional que refuerza el hormigón). Esto resulta contraintuitivo, ya que la intuición ingenieril a menudo favorece una reducción uniforme de los materiales. Sin embargo, los modelos computacionales identifican un complejo intercambio —sacrificar un material más barato (hormigón) por otro más caro (acero pasivo)— para alcanzar un diseño globalmente óptimo en términos de coste y emisiones de CO₂, un equilibrio que sería extremadamente difícil de lograr con métodos de diseño tradicionales.

4. Precisión frente a dirección: El verdadero poder de los modelos predictivos.

Al comparar diferentes modelos de IA, como las redes neuronales artificiales y los modelos Kriging, la tesis doctoral reveló una lección fundamental sobre su verdadero propósito en ingeniería.

El estudio reveló que, si bien las redes neuronales ofrecían predicciones absolutas más precisas, el modelo Kriging era más eficaz para identificar las regiones de diseño óptimas. Esto pone de manifiesto un aspecto crucial sobre el uso de la IA en el diseño: su mayor potencial no radica en predecir un valor exacto, como si fuera una bola de cristal, sino en guiar al ingeniero hacia la «región» del diseño donde se encuentran las mejores soluciones posibles. La IA es una herramienta de exploración y dirección que permite navegar por un universo de posibilidades para encontrar de forma eficiente los diseños más prometedores.

5. La optimización va directo al bolsillo: reducción de costes superior al 6 %.

Más allá de los objetivos medioambientales, la investigación demuestra que estos modelos de IA son herramientas muy potentes para la optimización económica directa. Este descubrimiento no se refiere al equilibrio entre coste y sostenibilidad, sino a la reducción pura y dura de los costes del proyecto.

La tesis doctoral muestra que el método de optimización basado en Kriging consigue una reducción de costes del 6,54 %. Esta importante reducción se consigue principalmente minimizando el uso de materiales: un 14,8 % menos de hormigón y un 11,25 % menos de acero activo, el acero de pretensado más especializado y costoso. Esto demuestra de forma contundente que los modelos sustitutivos no solo sirven para alcanzar metas ecológicas, sino que también son una herramienta de gran impacto para la optimización económica en proyectos a gran escala.

Conclusión: Diseñando el futuro, un puente a la vez.

La inteligencia artificial y los modelos de optimización han dejado de ser conceptos abstractos para convertirse en herramientas prácticas que permiten descubrir formas novedosas y eficientes de construir la infraestructura del futuro. Los resultados de esta investigación demuestran que es posible diseñar y construir puentes que sean más económicos y sostenibles al mismo tiempo.

Estos descubrimientos no solo se aplican a los puentes, sino que abren la puerta a una nueva forma de entender la ingeniería. Si la IA puede rediseñar algo tan grande como un puente para hacerlo más sostenible, ¿qué otras grandes industrias están a punto de transformarse con un enfoque similar?

En este audio podéis escuchar una conversación sobre este tema.

Este vídeo resume las ideas principales.

Aquí tenéis un documento resumen de las ideas básicas.

Pincha aquí para descargar

Referencias:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591

VILLALBA, P.; SÁNCHEZ-GARRIDO, A.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). A Hybrid Fuzzy DEMATEL–DANP–TOPSIS Framework for Life Cycle-Based Sustainable Retrofit Decision-Making in Seismic RC Structures. Mathematics, 13(16), 2649. DOI:10.3390/math13162649

ZHOU, Z.; WANG, Y.J.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Intelligent monitoring of loess landslides and research on multi-factor coupling damage. Geomechanics for Energy and the Environment, 42:100692. DOI:10.1016/j.gete.2025.100692

ZHOU, Z.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Study on the failure mechanism of deep foundation pit of high-rise building: comprehensive test and microstructure coupling. Buildings, 15(8), 1270. DOI:10.3390/buildings15081270

YEPES-BELLVER, L.; BRUN-IZQUIERDO, A.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Surrogate-assisted cost optimization for post-tensioned concrete slab bridges. Infrastructures, 10(2): 43. DOI:10.3390/infrastructures10020043.

BLIGHT, T.; MARTÍNEZ-PAGÁN, P.; ROSCHIER, L.; BOULET, D.; YEPES-BELLVER, L.; YEPES, V. (2025). Innovative approach of nomography application into an engineering educational context. Plos One, 20(2): e0315426. DOI:10.1371/journal.pone.0315426

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J. Social Life Cycle Assessment of Railway Track Substructure Alternatives. J. Clean. Prod. 2024, 450, 142008.

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

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

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

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

5 lecciones sorprendentes de ingeniería avanzada para construir puentes más sostenibles y económicos

Cuando pensamos en la construcción de grandes infraestructuras, como los puentes, a menudo nos viene a la mente una imagen de fuerza bruta: toneladas de hormigón y acero ensambladas con una precisión monumental. Se trata de una proeza de la ingeniería física, un testimonio de la capacidad humana para dominar los materiales y la geografía.

Sin embargo, detrás de esta fachada de poderío industrial se está produciendo una revolución silenciosa. La inteligencia artificial y los modelos computacionales avanzados, que pueden ejecutar el equivalente a décadas de diseño y pruebas de ingeniería en cuestión de horas, están redefiniendo las reglas del juego. Lejos de ser un mero ejercicio teórico, estas herramientas permiten a los ingenieros diseñar puentes que son no solo más resistentes, sino también sorprendentemente más económicos y respetuosos con el medio ambiente.

Las lecciones que siguen se basan en los hallazgos de una tesis doctoral, defendida por la profesora Lorena Yepes Bellver, innovadora en la optimización de puentes. La tesis obtuvo la máxima calificación de sobresaliente «cum laude». Las lecciones demuestran que el futuro de la construcción no radica únicamente en nuevos materiales milagrosos, sino en la aplicación de una inteligencia que permita aprovechar los ya existentes de forma mucho más eficiente.

De izquierda a derecha: Julián Alcalá, Salvador Ivorra, Lorena Yepes, Tatiana García y Antonio Tomás.

1. El pequeño coste de un gran impacto ecológico: pagar un 1 % más para emitir un 2 % menos de CO₂.

Uno de los principales obstáculos para la adopción de prácticas sostenibles ha sido siempre la creencia de que «ser verde» es significativamente más caro. Sin embargo, la investigación en optimización de puentes revela una realidad mucho más alentadora. Gracias a los diseños perfeccionados mediante metamodelos, es posible lograr reducciones significativas de la huella de carbono con un impacto económico mínimo.

El dato clave del estudio es contundente: «Un modesto aumento de los costes de construcción (menos del 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (más del 2 %)». Este hallazgo demuestra que la sostenibilidad no tiene por qué ser un lujo, sino el resultado de una ingeniería más inteligente.

«Esto demuestra que el diseño de puentes sostenibles puede ser económicamente viable».

Esta lección es fundamental, ya que pone fin a una falsa dicotomía entre la economía y la ecología. Demuestra que no es necesario elegir entre un puente asequible y otro respetuoso con el medio ambiente. Gracias a las decisiones de diseño inteligentes, guiadas por la optimización avanzada, es posible alcanzar ambos objetivos simultáneamente, de modo que la sostenibilidad se convierte en una ventaja competitiva y no en una carga.

2. La paradoja de los materiales: añadir más componentes para reducir el consumo global.

La lógica convencional nos diría que, para construir de forma más sostenible, el objetivo debería ser reducir la cantidad total de materiales utilizados. Menos hormigón, menos acero, menos de todo. Sin embargo, uno de los hallazgos más sorprendentes de la tesis es una paradoja que desafía esta idea tan simple.

El diseño óptimo y más sostenible aumenta, de hecho, la cantidad de uno de sus componentes: la armadura pasiva (el acero de refuerzo convencional). A primera vista, esto parece contradictorio: ¿cómo puede ser más ecológico añadir más material?

La explicación se debe a un enfoque sistémico. Este aumento estratégico y calculado del refuerzo pasivo permite reducir considerablemente el consumo de otros dos materiales clave: el hormigón y la armadura activa (el acero de pretensado). La producción de estos materiales, especialmente la del cemento y del acero de alta resistencia, es intensiva en energía y, por tanto, genera numerosas emisiones de CO₂. En esencia, se sacrifica una pequeña cantidad de un material de menor impacto para ahorrar una cantidad mucho mayor de materiales de alto impacto.

Este enfoque, que podría describirse como «sacrificar una pieza para ganar el juego», es un ejemplo perfecto de cómo la optimización avanzada supera las reglas simplistas de reducción. En lugar de aplicar un recorte general, se analiza el sistema en su conjunto y se determina el equilibrio más eficiente. Este equilibrio inteligente de materiales solo es posible si se afina otro factor clave: la geometría de la estructura.

Retos en la optimización de puentes con metamodelos

3. Más esbelto es mejor: el secreto de la «delgadez» estructural para la sostenibilidad.

En el ámbito de la ingeniería de puentes, el concepto de «esbeltez» es fundamental. En términos sencillos, se refiere a la relación entre el canto de la losa y la luz que debe cubrir. Una mayor esbeltez implica un diseño estructural, en palabras comunes, más «delgado» o «fino».

La investigación revela un hallazgo crucial: los diseños que son óptimos tanto en términos de emisiones de CO₂ como de energía incorporada se logran con relaciones de esbeltez altas, concretamente de entre 1/30 y 1/28. En otras palabras, los puentes más sostenibles son también los más delgados y se complementan con hormigones óptimos situados entre 35 y 40 MPa de resistencia característica.

¿Por qué es esto tan beneficioso? Un diseño más esbelto requiere, inherentemente, una menor cantidad de materiales, principalmente de hormigón. Lo realmente notable es cómo se consigue. Los métodos tradicionales suelen basarse en reglas generales y márgenes de seguridad amplios, mientras que la optimización computacional permite a los ingenieros explorar miles, e incluso millones, de variaciones para acercarse al límite físico de la eficiencia sin sacrificar la seguridad. El resultado es una elegancia estructural casi contraintuitiva: puentes que alcanzan su fuerza no a través de la masa bruta, sino mediante una delgadez inteligentemente calculada, donde la sostenibilidad es una consecuencia natural de la eficiencia.

4. La optimización inteligente genera ahorros reales: una reducción de costes de hasta un 6,5 %.

Más allá de los beneficios medioambientales, la aplicación de estas técnicas de optimización tiene un impacto económico directo y medible. El diseño de infraestructuras deja de ser un arte basado únicamente en la experiencia para convertirse en una ciencia precisa que busca la máxima eficiencia económica.

El resultado principal del estudio sobre la optimización de costes es claro: el uso de modelos sustitutos (metamodelos Kriging) guiados por algoritmos heurísticos, como el recocido simulado, logró una reducción de costes del 6,54 % en comparación con un diseño de referencia.

Estos ahorros no son teóricos, sino que provienen directamente de la reducción de materiales. En concreto, se consiguió una disminución del 14,8 % en el uso de hormigón y del 11,25 % en el acero activo (pretensado). Es crucial destacar que estas reducciones se consiguieron sin afectar a la integridad estructural ni a la capacidad de servicio del puente. No se trata de sacrificar la calidad por el precio, sino de diseñar de manera más inteligente. Esta metodología convierte la optimización del diseño en una tarea académica en una herramienta práctica y altamente eficaz para la gestión económica de grandes proyectos de ingeniería civil.

5. No todos los cerebros artificiales piensan igual; la clave está en elegir el modelo computacional adecuado.

Una de las lecciones más importantes de esta investigación es que no basta con aplicar «inteligencia artificial» de forma genérica. El éxito de la optimización depende de elegir la herramienta computacional adecuada para cada tarea específica.

La tesis comparó dos potentes metamodelos: las redes neuronales artificiales (RNA) y los modelos de Kriging. Se descubrió una diferencia crucial en su rendimiento: si bien las RNA ofrecían predicciones absolutas más precisas sobre el comportamiento de un diseño concreto, el modelo de Kriging demostró ser mucho más eficaz para identificar los «óptimos locales», es decir, las zonas del mapa de diseño donde se encontraban las mejores soluciones.

Esto revela una capa más profunda de la optimización inteligente. Un modelo puede ser excelente para predecir un resultado (RNA), mientras que otro es más eficaz para guiar la búsqueda del mejor resultado posible (Kriging). No se trata solo de utilizar IA, sino de comprender qué «tipo de pensamiento» artificial es el más adecuado para cada fase del problema: predecir frente a optimizar. La verdadera maestría de la ingeniería moderna consiste en saber elegir las herramientas adecuadas para cada fase del problema.

Conclusión: la nueva frontera del diseño de infraestructuras.

La construcción de nuestras infraestructuras entra en una nueva era. La combinación de la ingeniería estructural clásica con el poder de los modelos computacionales avanzados, como el metamodelado Kriging y las redes neuronales artificiales, está abriendo una nueva frontera en la que la eficiencia y la sostenibilidad no son objetivos opcionales, sino resultados intrínsecos de un buen diseño.

Como hemos visto, los grandes avances no siempre provienen de materiales revolucionarios. A menudo, los «secretos» mejor guardados residen en la optimización inteligente de los diseños y materiales que ya conocemos. Obtener un mayor beneficio ecológico pagando menos, utilizar estratégicamente más de un material para reducir el consumo global o diseñar estructuras más esbeltas y elegantes son lecciones que van más allá de la construcción de puentes.

Nos dejan con una pregunta final que invita a la reflexión: si podemos lograr esto con los puentes, ¿qué otras áreas de la construcción y la industria están esperando a ser reinventadas por el poder de la optimización inteligente?

Os dejo un audio en el que se discuten las ideas de la tesis doctoral. Espero que os guste.

Y en este vídeo, tenemos resumidas las ideas principales de esta tesis.

Referencias:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J. Social Life Cycle Assessment of Railway Track Substructure Alternatives. J. Clean. Prod. 2024, 450, 142008.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.;

Aportaciones al Congreso sobre Optimización de Estructuras HPSM/OPTI 2025, Edimburgo (Reino Unido)

Los días 10 a 12 de junio de 2025 se celebró en Edimburgo (Reino Unido) uno de los congresos más importantes sobre optimización de estructuras: “12th International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials, HPSM/OPTI 2025“. He participado en dicho congreso tanto en su Comité Científico como Invited Speaker.

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. Además, es uno de los resultados de la tesis doctoral de Lorena Yepes.

En cuanto la comunicación esté publicada en el libro de ponencias, os pasaré el enlace para su descarga gratuita. A continuación os paso el resumen de la comunicación presentada.

El artículo «Multi-Attribute Decision-Making in Prestressed Concrete Road Flyover Design», propone una innovadora metodología para optimizar el diseño de puentes de hormigón pretensado teniendo en cuenta simultáneamente tres criterios clave: el coste económico, las emisiones de CO₂ y la energía incorporada en los materiales. Su objetivo es encontrar soluciones de compromiso que equilibren sostenibilidad y eficiencia estructural.

Aportaciones principales del estudio

Este trabajo aporta un enfoque sistemático y práctico para integrar criterios medioambientales y económicos en el diseño de pasos elevados. Frente a las metodologías tradicionales que suelen priorizar únicamente el coste, los autores aplican técnicas de toma de decisiones multicriterio para considerar también el impacto ambiental desde el inicio del proceso proyectual. Además, ofrecen pautas concretas para diseños preliminares que buscan un equilibrio entre coste, emisiones y consumo energético.

Metodología empleada

La investigación se basa en técnicas avanzadas de optimización y modelado. En primer lugar, se utilizaron 50 soluciones iniciales de diseño generadas mediante un muestreo estadístico conocido como Latin Hypercube Sampling, que explora diferentes combinaciones de parámetros como la resistencia del hormigón, la anchura de la base y la profundidad del tablero.

A continuación, se aplicó un modelo de sustitución de tipo Kriging, capaz de estimar con gran precisión los resultados estructurales sin necesidad de cálculos exhaustivos para cada diseño. Esto permitió ampliar el análisis a 1.000 soluciones adicionales simuladas.

Con todas las alternativas sobre la mesa, se extrajo la “frontera de Pareto”, un conjunto de soluciones no dominadas que representan los mejores compromisos posibles entre los tres objetivos. Finalmente, se aplicaron distintos escenarios de toma de decisiones multiatributo, asignando diferentes pesos a cada criterio, para seleccionar los diseños más equilibrados.

Resultados más relevantes

El análisis reveló que los diseños más sostenibles tienen características comunes: una relación entre canto del tablero y luz principal cercana a 1/30 y una resistencia del hormigón de 40 MPa. Estas configuraciones permiten reducir tanto el consumo de materiales como las emisiones sin comprometer la viabilidad estructural.

Dependiendo del peso asignado a cada criterio (coste, emisiones, energía), se identificaron varias soluciones óptimas, destacando especialmente dos (denominadas #6 y #13) por su buen rendimiento integral. Curiosamente, priorizar solo el coste lleva a soluciones con mayor canto, mientras que priorizar el medio ambiente genera estructuras más esbeltas y materialmente eficientes.

Conclusiones y recomendaciones

El estudio concluye que aplicar técnicas de decisión multicriterio en la ingeniería civil permite diseñar infraestructuras más sostenibles y racionales, sin sacrificar funcionalidad ni economía. Se recomienda considerar desde fases tempranas del diseño variables ambientales clave como las emisiones o la energía embebida, además de los costes.

Asimismo, los autores sugieren incorporar la participación de los diferentes agentes implicados (ingenieros, administraciones, ciudadanía) para lograr soluciones más equilibradas y duraderas.

Este trabajo representa un avance hacia una práctica de la ingeniería más alineada con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, y especialmente con el ODS 9, que promueve infraestructuras resilientes, sostenibles e innovadoras.

Referencia:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Multi-attribute decision-making in prestressed concrete road flyover design. International Conference on High Performance and Optimum Design of Structures and Materials, HPSM/OPTI 2025, 10-12 June 2025, Edinburgh, UK.

Tesis doctoral: Optimización multicriterio para el diseño sostenible de puentes postesados mediante metamodelos

Hoy, 6 de junio de 2025, ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de Dª. Lorena Yepes Bellver, titulada “Multi-criteria optimization for sustainable design of post-tensioned concrete slab bridges using metamodels”, dirigida por el profesor Julián Alcalá González. La tesis ha obtenido la máxima calificación de sobresaliente «cum laude». A continuación, presentamos un pequeño resumen de la misma.

Esta tesis utiliza técnicas de modelización sustitutiva para optimizar los costes económicos y medioambientales en puentes losa de hormigón postesado hormigonado in situ. El objetivo principal de esta investigación es desarrollar una metodología sistemática que permita optimizar el diseño de puentes, reduciendo los costes, las emisiones de CO₂ y la energía necesaria para construir este tipo de puentes sin comprometer la viabilidad estructural o económica. El marco de optimización propuesto consta de dos fases secuenciales: la primera se centra en ampliar el espacio de búsqueda y la segunda intensifica la búsqueda de soluciones óptimas. El metamodelo basado en Kriging realiza una optimización heurística que da como resultado un diseño con emisiones de CO₂ significativamente menores que los diseños convencionales. El estudio revela que una relación de esbeltez de aproximadamente 1/30 arroja resultados óptimos, ya que se reduce el consumo de material y se mantiene la integridad estructural. Además, el aumento de la armadura pasiva compensa la reducción de hormigón y armadura activa, lo que da como resultado un diseño más sostenible. Por otra parte, se identifica una compensación entre costes y emisiones que muestra que un modesto aumento de los costes de construcción (menos del 1 %) puede reducir sustancialmente las emisiones de CO₂ (más del 2 %), lo que demuestra que el diseño de puentes sostenibles puede ser económicamente viable.

La investigación explora más a fondo la optimización de la energía incorporada en la construcción de pasos elevados de carreteras anuladas mediante el uso de muestreo por hipercubo latino y optimización basada en Kriging. La metodología permite identificar los parámetros críticos de diseño, como los altos coeficientes de esbeltez (en torno a 1/28), el uso mínimo de hormigón y armadura activa, y el aumento de la armadura pasiva para mejorar la eficiencia energética. Aunque en el estudio se emplearon Kriging y redes neuronales artificiales (RNA), Kriging demostró ser más eficaz a la hora de identificar óptimos locales, a pesar de que las redes neuronales ofrecen predicciones absolutas más precisas. Esto pone de manifiesto la eficacia de los modelos sustitutos a la hora de orientar las decisiones de diseño sostenible, incluso cuando los modelos no ofrecen predicciones absolutas perfectamente exactas.

En el contexto de la optimización de costes para puentes de losa postesada, el estudio demuestra el potencial del modelado sustitutivo combinado con la simulación del recocido. Los resultados muestran que el método de optimización basado en Kriging conduce a una reducción de costes del 6,54 %, principalmente mediante la minimización del uso de materiales, concretamente de hormigón en un 14,8 % y de acero activo en un 11,25 %. Estas reducciones en el consumo de material se consiguen manteniendo la integridad estructural y la capacidad de servicio del puente, lo que convierte al modelado sustitutivo en una herramienta práctica y eficaz para la optimización económica en el diseño de puentes.

El estudio también evalúa la forma de optimizar las emisiones de CO₂ en pasos elevados de carreteras pretensadas. Se identifican los parámetros óptimos de diseño, como grados de hormigón entre C-35 y C-40 MPa, profundidades del tablero entre 1,10 y 1,30 m, y anchuras de base entre 3,20 y 3,80 m. La red neuronal mostró las predicciones más precisas entre los modelos predictivos analizados, con los errores medios absolutos (MAE) y cuadrados medios (RMSE) más bajos. Estos resultados subrayan la importancia de seleccionar el modelo predictivo adecuado para optimizar las emisiones de CO₂ en el diseño de puentes y destacan el valor de utilizar modelos sustitutivos para mejorar la sostenibilidad en los proyectos de ingeniería civil.

Por último, la investigación integra la toma de decisiones multicriterio (MCDM) con la optimización basada en Kriging para evaluar y optimizar los diseños de puentes en relación con objetivos económicos, medioambientales y estructurales. El enfoque MCDM permite evaluar de manera más exhaustiva las alternativas de diseño al tener en cuenta las compensaciones entre coste, impacto ambiental y rendimiento estructural. Esta integración contribuye al desarrollo sostenible de las infraestructuras, ya que facilita la selección de diseños óptimos que se ajusten a los objetivos de sostenibilidad.

En conclusión, esta tesis demuestra que el modelado sustitutivo, que utiliza explícitamente el Kriging y redes neuronales artificiales, es un enfoque práctico para optimizar las dimensiones medioambiental y económica del diseño de puentes. El marco de optimización en dos fases que aquí se presenta proporciona una metodología eficiente desde el punto de vista computacional que permite identificar soluciones de diseño óptimas y sostenibles que cumplen las restricciones estructurales y económicas. Los resultados sugieren que la metodología es aplicable a proyectos de infraestructuras a gran escala y sentarán las bases para futuras investigaciones. Futuros estudios podrían investigar el uso de algoritmos y modelos de optimización adicionales para perfeccionar aún más el proceso de optimización y mejorar la aplicabilidad de estas metodologías en proyectos reales.

Referencias:

YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J.; YEPES, V. (2025). Predictive modeling for carbon footprint optimization of prestressed road flyovers. Applied Sciences, 15(17), 9591. DOI:10.3390/app15179591

NAVARRO, I.J.; VILLALBA, I.; YEPES-BELLVER, L.; ALCALÁ, J. Social Life Cycle Assessment of Railway Track Substructure Alternatives. J. Clean. Prod. 2024, 450, 142008.

Fracturación hidráulica

De US Environmental Protection Agency, Office of Research and Development, Washington, DC – «The Hydraulic Fracturing Water Cycle», Dominio público, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=25673027

La fracturación hidráulica, comúnmente conocida como fracking, es una técnica que se utiliza para extraer hidrocarburos, como el gas natural y el petróleo, de formaciones rocosas subterráneas de baja permeabilidad, especialmente lutitas o esquistos. Este método ha revolucionado la industria energética, ya que permite acceder a recursos que antes eran inaccesibles, contribuyendo significativamente a la diversificación de las fuentes de energía.

El fracking consiste en perforar un pozo vertical hasta alcanzar la formación rocosa objetivo. Una vez en la profundidad deseada, la perforación se desvía horizontalmente, extendiéndose varios kilómetros dentro de la capa de lutita. A través de este pozo se inyecta una mezcla de agua, arena y productos químicos a alta presión. Esta presión fractura la roca, creando fisuras por las que se liberan los hidrocarburos atrapados, que son posteriormente extraídos a la superficie.

Evolución histórica de la fracturación hidráulica

El desarrollo del fracking no es un fenómeno reciente, sino el resultado de una evolución que se inició hace dos siglos. En 1821, la perforación del primer pozo comercial de gas de lutita cerca de Fredonia, en Nueva York, marcó el inicio de la explotación de este tipo de gas. Aunque este recurso era útil para la iluminación doméstica, no adquirió relevancia económica hasta mucho después. No fue hasta después de la Segunda Guerra Mundial, en un contexto de crecimiento industrial y demanda energética acelerada, cuando el gas natural comenzó a jugar un papel clave.

En las décadas de 1980 y 1990, los productores se enfrentaron al declive de los yacimientos convencionales y comenzaron a buscar alternativas en formaciones de baja permeabilidad, como el gas de las capas de carbón (CBM) y el gas de lutita (shale gas). Sin embargo, estos recursos presentaban limitaciones tecnológicas significativas, especialmente en lo que respecta a la capacidad para extraer hidrocarburos atrapados en micro o nanoporos. No fue hasta 2005 cuando la combinación de fracturación hidráulica y perforación horizontal demostró plenamente su viabilidad, lo que supuso un cambio de paradigma en la industria energética global.

El fracking ha transformado el panorama energético de países como Estados Unidos, donde se ha convertido en uno de los principales productores de petróleo y gas a nivel mundial. Sin embargo, esta técnica ha generado debates y regulaciones en diversas regiones debido a sus implicaciones ambientales. En Europa, por ejemplo, se ha analizado la dependencia del gas obtenido por fracking en otros países y se han criticado estas prácticas.

La historia del fracking es también una historia de innovación. Desde la mejora de los motores de fondo y los sistemas de telemetría hasta el diseño de fracturas más eficientes, cada avance ha contribuido a aumentar la recuperación de hidrocarburos y a reducir los costes asociados. Sin embargo, el desarrollo de estas tecnologías ha planteado también nuevos desafíos ambientales y sociales que no existían en las explotaciones convencionales.

De Battenbrook – Trabajo propio, CC BY-SA 3.0, https://commons.wikimedia.org/w/index.php?curid=30796394

Fundamentos técnicos de la fracturación hidráulica

El fracking combina dos tecnologías clave: la perforación horizontal y la fracturación hidráulica. Ambas se han desarrollado para abordar el desafío que supone la extracción de hidrocarburos de yacimientos de baja permeabilidad, caracterizados por una porosidad extremadamente reducida y escasas conexiones entre los poros. Este tipo de formación geológica requiere la creación artificial de caminos por donde los hidrocarburos puedan fluir hacia los pozos de producción.

La perforación horizontal: Este enfoque, en contraste con la perforación vertical tradicional, permite acceder a una zona más extensa de la formación productora. Un pozo puede extenderse lateralmente varios kilómetros dentro del yacimiento, lo que aumenta considerablemente la cantidad de hidrocarburos que pueden recuperarse. Esto es especialmente relevante en yacimientos continuos como el gas de lutita, donde los hidrocarburos están distribuidos uniformemente en capas sedimentarias.
La fracturación hidráulica: Este proceso consiste en inyectar un fluido compuesto de agua, arena y aditivos químicos a alta presión. El agua actúa como medio de transporte, la arena como material de soporte de fracturas y los aditivos cumplen diversas funciones, como reducir la fricción, evitar la corrosión y mejorar la eficiencia del proceso. La fracturación crea redes de microfracturas en la roca madre, lo que aumenta la permeabilidad y permite que el gas o el petróleo fluyan hacia el pozo.
Avances tecnológicos adicionales: El uso de la telemetría avanzada (logging while drilling y measurement while drilling) proporciona datos en tiempo real sobre las condiciones del subsuelo. Esto permite ajustar la dirección del pozo y optimizar el diseño de las fracturas para maximizar la producción. Además, las fracturas multietapa, que dividen la sección horizontal del pozo en segmentos individuales, han demostrado ser una estrategia eficaz para estimular formaciones de gran tamaño.

Uno de los desafíos de los yacimientos de gas no convencional es el rápido declive de la producción. Este fenómeno obliga a perforar nuevos pozos de manera constante para mantener niveles de producción comercialmente viables. Por lo tanto, la explotación del gas de lutita es una actividad intensiva y duradera que requiere una planificación meticulosa y una inversión considerable.

Cómo funciona la fracturación hidráulica. https://www.todoporhacer.org/la-fractura-hidraulica/

Impactos ambientales del fracking

La fracturación hidráulica ha generado preocupaciones significativas en torno a su impacto ambiental, especialmente en lo que respecta al consumo de agua, la contaminación de acuíferos, la emisión de gases de efecto invernadero y la sismicidad inducida. Estas preocupaciones están respaldadas por pruebas documentadas que detallan tanto los riesgos como las medidas de mitigación disponibles.

Consumo de agua: Cada pozo de fracturación hidráulica requiere entre 8000 y 15 000 m³ de agua, dependiendo de factores como la profundidad del pozo y el número de etapas de fracturación. Esta cantidad de agua es considerable, particularmente en regiones con recursos hídricos limitados. Para mitigar este impacto, se ha propuesto reutilizar las aguas de retorno y utilizar fuentes no convencionales de agua, como las salobres. Es esencial investigar previamente la disponibilidad de agua superficial y subterránea para garantizar la sostenibilidad del proyecto.
Contaminación de acuíferos: Aunque las zonas de fractura están separadas de los acuíferos por capas de roca impermeable, las fugas a través de defectos en la cementación de los pozos suponen un riesgo. Los fluidos de fracturación, que contienen metano y aditivos químicos, pueden migrar hacia los acuíferos superficiales en caso de fallo estructural. Por ello, es esencial realizar un seguimiento continuo y diseñar adecuadamente los pozos para prevenir estos incidentes.
Sismicidad inducida: La fracturación hidráulica puede causar micro-sismos de baja intensidad, imperceptibles sin instrumentos especializados. En raras ocasiones, la inyección en áreas cercanas a fallas activas ha generado sismos de mayor magnitud, aunque el límite superior para estos eventos es de 3 en la escala de Richter. La evaluación geológica previa y el monitoreo continuo son fundamentales para minimizar este riesgo.
Gestión de aguas residuales: Las aguas de retorno contienen minerales disueltos, compuestos químicos y, ocasionalmente, materiales radiactivos naturales (NORM). Las estrategias de mitigación incluyen el tratamiento de residuos, la evaporación y la reutilización del agua reciclada. Estas medidas no solo reducen la demanda de agua dulce, sino que también minimizan el impacto ambiental.

Retos sociales y económicos

El desarrollo de la fracturación hidráulica enfrenta múltiples retos sociales y económicos. En términos sociales, la aceptación pública es fundamental. La percepción de riesgo asociada a la contaminación del agua, la sismicidad y la ocupación del terreno puede generar resistencia en las comunidades locales. Por otro lado, el fracking ofrece beneficios económicos significativos, como la reducción de la dependencia energética de las importaciones y la creación de empleo.

En España, las estimaciones de recursos prospectivos varían considerablemente. Según la Agencia Estadounidense de Información Energética (EIA), el país cuenta con 226 bcm de gas técnicamente recuperable, mientras que otros estudios elevan esta cifra a 1978 bcm. Estas reservas tienen el potencial de abastecer la demanda nacional durante décadas, aunque su desarrollo enfrenta desafíos como la falta de infraestructura y los altos costes de perforación.

Desde el punto de vista económico, el fracking es competitivo. El coste medio de extracción se estima en 5 céntimos de euro por kWh, lo que lo convierte en una opción viable frente a otras fuentes de energía. Sin embargo, para garantizar la sostenibilidad del sector, los beneficios deben equilibrarse con los riesgos ambientales y sociales.

Conclusiones

La fracturación hidráulica es una tecnología innovadora que ha transformado la industria energética. Aunque ofrece oportunidades significativas para la diversificación y la seguridad energética, su implementación debe abordarse con un enfoque integral que contemple tanto los beneficios económicos como sus posibles impactos ambientales y sociales. Es necesario realizar una evaluación cuidadosa y aplicar regulaciones estrictas para mitigar riesgos y garantizar una explotación sostenible de los recursos naturales. El desarrollo de recursos no convencionales en España requerirá una planificación meticulosa, un marco regulatorio sólido y un compromiso transparente con las comunidades locales.

Al adoptar medidas de mitigación efectivas y avanzar en tecnologías más sostenibles, el fracking puede desempeñar un papel crucial en la transición hacia un sistema energético más diversificado y seguro, minimizando al mismo tiempo su impacto ambiental y social.

Os dejo algunos vídeos al respecto.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Modelización y métodos de optimización aplicados al consumo energético en los ferrocarriles

El sector ferroviario, reconocido por su eficiencia energética, sigue siendo objeto de investigación para mejorar su sostenibilidad. Pese a representar solo el 2 % del consumo energético del transporte en Europa, su relevancia en el transporte de mercancías y pasajeros impulsa la investigación para reducir su huella de carbono. La necesidad de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero y mejorar la competitividad económica ha llevado a realizar estudios exhaustivos centrados en el consumo energético ferroviario.

Modelización del consumo energético

El modelado del consumo energético permite evaluar y simular el rendimiento de los trenes sin necesidad de realizar pruebas experimentales. Las técnicas de modelado se clasifican principalmente en modelos deterministas y métodos alternativos, como redes neuronales y modelos estocásticos. Estos enfoques permiten analizar múltiples escenarios operativos y optimizar las decisiones estratégicas y operativas.

Modelos deterministas

El enfoque predominante utiliza ecuaciones basadas en la ecuación de Davis, que describe la resistencia al movimiento del tren en función de factores como la velocidad, la masa y la fricción. Su modularidad permite incluir características como frenos regenerativos y sistemas de almacenamiento a bordo. Aunque estos modelos son fiables, requieren numerosos parámetros técnicos, algunos de los cuales son difíciles de obtener debido a su complejidad técnica y a la necesidad de realizar mediciones precisas.

La ecuación de Davis se amplía con frecuencia para incorporar factores como la inclinación de la vía, la resistencia aerodinámica y la fricción en curvas. Estas ampliaciones permiten crear simuladores más detallados que evalúan trayectorias específicas y condiciones operativas complejas. Algunos estudios incluyen incluso el consumo de sistemas auxiliares, como el aire acondicionado y la iluminación, lo que mejora la precisión.

Además, el modelado detallado permite tener en cuenta aspectos como la variación de la masa del tren debida a la carga de pasajeros o mercancías, así como las condiciones meteorológicas y la interacción entre trenes en redes densas. Gracias a estas mejoras, los simuladores no solo evalúan el consumo energético, sino también el impacto de distintas estrategias operativas.

Alternativas al enfoque determinista

Los modelos basados en redes neuronales (Neural Networks) y en técnicas estocásticas (Stochastic Methods) han sido menos explorados, pero ofrecen flexibilidad y pueden manejar incertidumbres como retrasos y cambios en la carga de pasajeros. Las redes neuronales permiten entrenar modelos a partir de grandes volúmenes de datos operativos, lo que les permite aprender patrones complejos que los modelos deterministas podrían pasar por alto. Sin embargo, estos métodos requieren grandes volúmenes de datos y procesos de entrenamiento complejos.

Los modelos estocásticos integran factores aleatorios, como fallos en el sistema y condiciones meteorológicas. Su uso es particularmente relevante en redes ferroviarias densas, donde las interacciones entre trenes generan escenarios difíciles de prever mediante métodos deterministas. Los estudios actuales sugieren que estas técnicas podrían aplicarse a la gestión en tiempo real de las redes ferroviarias para mejorar la eficiencia global.

Métodos de optimización

La optimización del consumo energético ferroviario implica resolver problemas complejos, desde la gestión de perfiles de velocidad hasta la distribución de tiempos de espera y la configuración de infraestructuras. Estos estudios buscan minimizar el consumo energético sin comprometer los tiempos de viaje ni la capacidad operativa.

La formulación de problemas de optimización se basa en variables como los tiempos de viaje, los perfiles de velocidad, el consumo energético y la utilización de las infraestructuras, y su enfoque varía en función de si se optimiza un solo tren o un sistema completo. Las metodologías utilizadas incluyen la optimización unidimensional, que se centra en variables individuales como, por ejemplo, minimizar el tiempo de viaje o el consumo energético, y la optimización multidimensional, que aborda simultáneamente varios factores como el tiempo, el consumo energético, los costos operativos y las emisiones contaminantes. Los problemas de optimización pueden ser estáticos, donde se consideran condiciones fijas, o dinámicos, que ajustan decisiones en tiempo real con datos operativos actualizados.

Los métodos de optimización incluyen la búsqueda directa, que evalúa todas las soluciones posibles y es adecuada para problemas simples con pocos parámetros, y el análisis de principios máximos, que obtiene soluciones exactas mediante ecuaciones matemáticas avanzadas, aunque para ello sea necesario realizar simplificaciones y hacerlos computacionalmente viables. Las metaheurísticas, inspiradas en procesos naturales, se utilizan ampliamente por su capacidad para gestionar espacios de solución complejos. Entre ellas destacan los algoritmos genéticos, que han demostrado su versatilidad y eficacia en numerosos estudios. También se emplean técnicas como la optimización por enjambre de partículas y la optimización por colonias de hormigas, que son útiles en problemas específicos como, por ejemplo, la asignación de horarios y rutas óptimas. Además, la optimización basada en aprendizaje combina aprendizaje individual y colectivo para mejorar los resultados en contextos operativos cambiantes.

Los métodos de optimización también incluyen técnicas como la programación lineal, la programación dinámica y los algoritmos híbridos, que combinan diferentes enfoques para superar las limitaciones de cada uno de ellos. Las técnicas más avanzadas integran sistemas de inteligencia artificial y algoritmos de predicción para ajustar dinámicamente los parámetros operativos.

Discusión y análisis estadístico

Un análisis estadístico muestra que los modelos deterministas predominan debido a su precisión y facilidad para incluir múltiples factores. En optimización, los algoritmos genéticos son ampliamente preferidos, aunque métodos como la optimización por enjambre de partículas han demostrado ser eficaces en ciertos problemas.

Estudios recientes sugieren la posibilidad de combinar diferentes algoritmos para cubrir todo el espacio de soluciones y abordar problemas complejos que incluyen interacciones entre múltiples trenes y redes ferroviarias completas. Estas estrategias son esenciales para implementar operaciones ferroviarias completamente autónomas y sostenibles.

Además, el uso de análisis estadísticos avanzados, como el análisis de correspondencias y el modelado predictivo, permite identificar patrones ocultos y mejorar la precisión de los modelos y algoritmos utilizados.

Conclusión

La combinación de modelos deterministas y técnicas complementarias podría mejorar la precisión de los estudios. En optimización, el desarrollo de enfoques híbridos que combinen diferentes algoritmos metaheurísticos podría suponer un gran avance en la gestión energética ferroviaria. La integración de datos en tiempo real y técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning Techniques) podría revolucionar el campo y llevar a sistemas ferroviarios más sostenibles y eficientes.

Referencia:

MARTÍNEZ-FERNÁNDEZ, P.; VILLALBA-SANCHÍS, I.; YEPES, V.; INSA-FRANCO, R. (2019). A review of modelling and optimisation methods applied to railways energy consumption. Journal of Cleaner Production, 222:153-162. DOI:10.1016/j.jclepro.2019.03.037

Os dejo la versión autor del artículo, para su consulta.

Pincha aquí para descargar

Nomograma para el cálculo energético en la molienda de minerales según la Ley de Bond

En un artículo previo, explicamos cómo se utiliza la Ley de Bond para calcular la energía necesaria para fragmentar un material, incluso proporcionando un ejemplo resuelto en el que se aplicó a un equipo de trituración para obtener un tamaño de áridos. En este artículo, presentaremos un nuevo nomograma que ha sido creado en colaboración con los profesores Pedro Martínez-Pagán, Daniel Boulet y Jaime E. Sepúlveda, específicamente diseñado para tamaños de partícula más pequeños. Este nomograma se emplea para una molienda con un molino de bolas para un tipo de mineral en particular. Esperamos que tanto el nomograma como el ejercicio resuelto sean de su interés.

Pincha aquí para descargar

Referencias:

FUEYO, L. (1999). Equipos de trituración, molienda y clasificación: tecnología, diseño y aplicación. Editorial Rocas y Minerales. 1ª edición. Fueyo Editores. Madrid, 371 pp. ISBN: 84-923128-2-3.

LÓPEZ JIMENO, C. (ed.) (1998). Manual de áridos. Prospección, explotación y aplicaciones. E.T.S. de Ingenieros de Minas de Madrid, 607 pp.

MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ, F.; YEPES, V. (2005). Temas de procedimientos de construcción. Extracción y tratamiento de áridos. Editorial de la Universidad Politécnica de Valencia. Ref. 2005.165. Valencia.

MARTÍNEZ PAGÁN, P. (2021). Ejercicios resueltos de plantas de tratamiento de recursos minerales. Universidad Politécnica de Cartagena, CRAI Biblioteca, Cartagena, 211 pp.

YEPES, V. (2023). Maquinaria y procedimientos de construcción. Problemas resueltos. Colección Académica. Editorial Universitat Politècnica de València, 562 pp. Ref. 376. ISBN 978-84-1396-174-3

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.

Optimización de inteligencia de enjambre híbrida para puentes mixtos de bajo consumo energético

Acaban de publicarnos un artículo en Mathematics, revista indexada en el primer decil del JCR. Se trata del empleo de métodos de optimización de inteligencia de enjambre híbrida para puentes mixtos de acero-hormigón de bajo consumo energético. El trabajo se enmarca dentro del proyecto de investigación HYDELIFE que dirijo como investigador principal en la Universitat Politècnica de València.

La optimización de puentes es un reto matemático importante, ya que existen un gran número de configuraciones posibles. En este trabajo, se han considerado la energía incorporada y el coste como funciones objetivo para la optimización de vigas cajón mixtas de hormigón y acero. La energía incorporada se eligió como criterio de sostenibilidad para poder comparar los resultados con el coste. Para ello, se empleó el algoritmo TAMO de búsqueda global estocástica, la búsqueda de cuco (CS) de inteligencia de enjambre y los algoritmos seno-coseno (SCA). Para que los algoritmos SCA y SC pudieran resolver el problema de optimización de puentes con variables discretas, se aplicó la discretización mediante la técnica de agrupación k-means. Como resultado, se observó que SC producía valores objetivos de la función de energía comparables a los de TAMO, y reducía el tiempo de cálculo en un 25,79 %. Además, la optimización de costes y de la energía revelaron que cada euro ahorrado usando metodologías metaheurísticas disminuía el consumo de energía para este problema de optimización en 0,584 kW-h. Asimismo, al incluir celdas en las partes superior e inferior de las almas, se mejoró el comportamiento de la sección, así como los resultados de optimización para los dos objetivos de optimización. Este estudio concluye que el diseño de doble acción compuesta sobre apoyos hace innecesarios los rigidizadores longitudinales continuos en el ala inferior.

Abstract:

Bridge optimization is a significant challenge, given the huge number of possible configurations of the problem. Embodied energy and cost were taken as objective functions for a box-girder steel–concrete optimization problem, considering both as single-objective. Embodied energy was chosen as a sustainable criterion to compare the results with cost. The stochastic global search TAMO algorithm, the swarm intelligence cuckoo search (CS), and sine cosine algorithms (SCA) were used to achieve this goal. To allow the SCA and SC techniques to solve the discrete bridge optimization problem, the discretization technique applying the k-means clustering technique was used. As a result, SC was found to produce objective energy function values comparable to TAMO while reducing the computation time by 25.79%. In addition, the cost optimization and embodied energy analysis revealed that each euro saved using metaheuristic methodologies decreased the energy consumption for this optimization problem by 0.584 kW·h. Additionally, by including cells in the upper and lower parts of the webs, the behavior of the section was improved, as were the optimization outcomes for the two optimization objectives. This study concludes that double composite action design on supports makes the continuous longitudinal stiffeners in the bottom flange unnecessary.

Keywords:

Swarm intelligence; steel–concrete composite structures; bridges; optimization; metaheuristics; sustainability.

Reference:

MARTÍNEZ-MUÑOZ, D.; GARCÍA, J.; MARTÍ, J.V.; YEPES, V. (2023). Hybrid swarm intelligence optimization methods for low-embodied energy steel-concrete composite bridges. Mathematics, 11(1):140. DOI: 10.3390/math11010140

Dejo a continuación el artículo, que se puede descargar y compartir, pues está publicado en abierto.

Pincha aquí para descargar

Energía necesaria para la fragmentación del material: Ley de Bond (1951)

En el procesamiento de áridos se necesita energía para reducir el tamaño del material que entra en una máquina de fragmentación. Calcular la energía necesaria no solo es interesante desde el punto de vista teórico, sino que también permite estimar el coste energético de la operación.

Cuando se aplica una fuerza para romper una partícula, esta se deforma primero y almacena la energía aplicada. Si la fuerza aplicada supera el límite de resistencia del material, este se rompe y se consume cierta energía; la energía sobrante se transforma en calor, ruido y energía cinética, entre otras cosas.

Existen distintas leyes que proporcionan la energía necesaria para una operación de fragmentación determinada. La Ley de Rittinger es adecuada para partículas finas, de diámetro inferior a 74 μm, y dice que el área de la nueva superficie producida por el nuevo machaqueo o molienda es directamente proporcional al trabajo útil consumido. La Ley de Kick se aplica a partículas gruesas, de diámetro mayor a 10 cm, y dice que el trabajo requerido es directamente proporcional a la reducción de volumen entre las partículas antes y después de la operación de fragmentación o molienda.

Sin embargo, F. C. Bond (1951), a partir del estudio de un gran número de instalaciones, dedujo su Ley de Bond, que dice que el trabajo consumido es proporcional a la nueva longitud de fisura producida por la rotura de las partículas, pues una vez creada la fisura, la roca parte. Esta ley cubre el vacío de las otras dos leyes anteriores, para diámetros superiores a 74 μm y menores a 10 cm.

Para entender esta ley y otros conceptos, como la razón de reducción o la curva granulométrica, os dejo un problema resuelto y varios vídeos que espero que os resulten interesantes.

Pincha aquí para descargar

Referencias:

LÓPEZ JIMENO, C. (ed.) (1998). Manual de áridos. Prospección, explotación y aplicaciones. E.T.S. de Ingenieros de Minas de Madrid, 607 pp.

MARTÍNEZ PAGÁN, P. (2021). Ejercicios resueltos de plantas de tratamiento de recursos minerales. Universidad Politécnica de Cartagena, CRAI Biblioteca, Cartagena, 211 pp.

TIKTIN, J. (1994). Procesamiento de áridos: instalaciones y puesta en obra de hormigón. Universidad Politécnica de Madrid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos. Madrid, 360 pp. ISBN: 84-7493-205-X.

Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.