La insuficiente inversión en el sector público junto con programas ineficaces de infraestructura de mantenimiento conducen a altos costos económicos a largo plazo. Por lo tanto, los responsables de la infraestructura necesitan herramientas prácticas para maximizar la eficacia a largo plazo de los programas de mantenimiento. En el artículo que os presento se describe una herramienta de optimización basada en un procedimiento híbrido de búsqueda aleatoria y adaptativa (GRASP) considerando la aceptación del umbral (TA) con restricciones relajadas. Esta herramienta facilita el diseño de programas de mantenimiento óptimos sujetos a restricciones presupuestarias y técnicas, explorando el efecto de diferentes escenarios presupuestarios en el estado general de la red. La herramienta de optimización se aplica a un estudio de caso, demostrando su eficiencia para analizar datos reales. Se demuestra que los programas de mantenimiento optimizado rinden un 40% más a largo plazo que los programas tradicionales basados en una estrategia reactiva. Para ampliar los resultados obtenidos en este estudio de caso, también se optimizaron un conjunto de escenarios simulados, basados en el rango de valores encontrados en el ejemplo real. El trabajo concluye que este algoritmo de optimización mejora la asignación de los fondos de mantenimiento con respecto a la obtenida con una estrategia reactiva tradicional. El análisis de sensibilidad de una gama de escenarios presupuestarios indica que el nivel de financiación en los primeros años es un factor impulsor a largo plazo de los programas de mantenimiento óptimo.
Referencia:
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm.Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550. DOI:10.3846/13923730.2015.1120770
Os dejo a continuación la versión autor del artículo.
Una vez cerrado el Simposio Digital GeoRoads19, “La pasión por las carreteras”, que se llevó a cabo en Internet, los días 11 y 12 de abril de 2019, es hora de cumplir con la promesa realizada. Os paso tanto el vídeo de la comunicación como el texto escrito.
También os paso algunos datos que me ha proporcionado la organización de este evento. Se superó la marca de 9 millones de impactos de la etiqueta del evento #GeoRoads19. Me cuentan que, con 851 inscritos, ahora tenemos el nuevo récord mundial para eventos transmitidos en streaming HD por ITAFEC. También, 1.100 cuentas de IP visualizaron el evento en vivo desde 18 países, a través de itafec.com, y eso si no contamos a las personas que estuvieron reunidas en salones y auditorios de las universidades para ver el evento en pantalla grande. Alcanzamos más de 313 mil usuarios de Twitter durante el evento y, por si fuera poco, se escribieron 1.370 tuits desde 181 cuentas diferentes. Estos números son realmente impresionantes.
Sin más, os dejo la presentación y la comunicación escrita. Espero que os sea de interés.
En muchos foros se repite, a modo de mantra, que la falta de conservación de nuestras carreteras (y calles, en el caso de las ciudades) se debe fundamentalmente a un problema de orden económico. Por algún u otro motivo (crisis económica, dificultad en aprobar presupuestos, falta de voluntad política, etc.), la falta aparente de recursos obliga a realizar una conservación correctiva o reactiva de las carreteras que, como ya se justificó en un artículo anterior, provoca estados subóptimos en la infraestructura y tiene como consecuencia el incremento del riesgo de accidentes, la reducción de la velocidad de los vehículos, las restricciones de paso y la elección por los usuarios de itinerarios alternativos con mayor tiempo de recorrido. Conviene insistir en este punto, una conservación deficiente genera mayores costes a los usuarios relacionados con el valor del tiempo de viaje, con el vehículo y con los accidentes de tráfico. La justificación económica de las restricciones presupuestarias queda en entredicho cuando se consideran los costes totales del transporte.
Sin embargo, en nuestro grupo de investigación hemos desarrollado modelos que, incluso en el caso de disponer presupuestos restrictivos, pueden maximizar el estado o condición, no de una carretera, sino de una red completa, considerando, además, distintas funciones objetivo (costes económicos, sociales y medioambientales). Pero para entender mejor el problema, expongo a continuación la dificultad intrínseca de este tipo de problemas y justificaré las razones por las que muchos gestores del mantenimiento de carreteras toman decisiones que se alejan de ser óptimas.
La clave para entender la magnitud del problema radica en la dificultad que tienen los gestores de la red de carreteras en la toma de decisiones debido a la explosión combinatoria de las soluciones posibles cuando se tienen en cuenta distintos tipos de tratamientos de preservación, mantenimiento y rehabilitación (P+M+R) y los periodos de aplicación. Dicho de otra forma, en una red de carreteras se trata de decidir en qué tramo de la red se aplica un tratamiento de los múltiples posibles y cuándo se debe realizar. Las decisiones tomadas conforman el programa de conservación de la red de carreteras.
En la Figura 2 se representan las variables fundamentales que conforman el problema. En una red de carreteras tenemos N activos (tramos considerados), S posibles tratamientos, cada uno de los cuales se aplicará en el instante t en los T años considerados en el programa de conservación.
El programa de conservación resultante de las decisiones tomadas para un horizonte de T años nos dirá para cada uno de los años dónde actuar y qué tipo de tratamiento se deberá efectuar. En la Figura 3 queda representada un posible programa fruto de las decisiones tomadas.
Lo difícil de este problema, como hemos dicho anteriormente, es acertar con el mejor programa de conservación. No hay más remedio que aplicar técnicas de optimización para resolver el problema si los presupuestos son escasos. Caben dos enfoques, el secuencial y el holístico. El primero se centra en un activo (tramo de carretera, calle en una ciudad) y se decide qué tratamientos y cuándo se van a aplicar. En este caso el problema tiene N·S^T soluciones. En cambio, el enfoque holístico considera toda la red: se trata de elegir qué activo tiene prioridad en la red y luego decidir qué tratamiento y cuándo se aplica. Aquí se dispara el número de posibles soluciones a S^(N·T). A modo de ejemplo, teniendo en cuenta solo dos tratamientos (S=2), un horizonte de 10 años (T=10) y 7 tramos diferentes de carretera (N=7), el número de posibles soluciones es de 1,18E+21.
La única forma de abordar este problema es con algoritmos heurísticos de optimización multiobjetivo. Os dejo algunas referencias de cómo hemos resuelto en nuestro grupo de investigación este problema y en un artículo posterior os explico cómo formular el problema de optimización (funciones objetivo, restricciones, etc.). Como ya dije en artículos anteriores, la puerta está abierta a quien quiera participar en nuestro grupo.
Referencias:
SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems. Journal of Cleaner Production, (accepted, in press).
SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Journal of Cleaner Production, 176:521-534.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513.
TORRES-MACHÍ, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Tesis doctoral. Universitat Politècnica de València – Pontificia Universidad Católica de Chile.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.
En una entrada anterior vimos las distintas estrategias de conservación de las infraestructuras y cómo éstas influían en el coste que debían pagar los usuarios. Estas estrategias podían modificar el estado o las prestaciones de la infraestructura, que de forma irremediable, se degradan con el tiempo. Llegado a este punto, conviene diferenciar los conceptos de estado y de prestaciones de una infraestructura.
La gestión de las infraestructuras (carreteras, puentes, etc.) supone un proceso por el cual se debe asignar de forma eficiente los recursos limitados en la dirección marcada por los objetivos estratégicos de la organización responsable de dicha gestión. Para ello se hacen necesarios una serie de indicadores que permitan medir de forma cuantitativa o cualitativa los resultados procedentes de las acciones realizadas sobre dichos activos respecto a los objetivos.
Dichos indicadores pueden ser de estado o de prestaciones. El estado o condición de una infraestructura se define como su estado físico, que puede afectar o no a sus prestaciones. En cambio, la prestación o rendimiento se define como la capacidad de la infraestructura para proveer un determinado nivel de servicio a los usuarios. Se pueden llamar también prestaciones funcionales, pues indican el nivel de habilitación de una infraestructura para desarrollar su función principal, que es la prestación del servicio, aunque también podrían incluir otras características o efectos no directamente relacionados con el servicio a los usuarios.
Saber diferenciar ambos conceptos es básico para cualquier organización responsable de la gestión de una infraestructura. Así, por ejemplo, las prestaciones de un puente pueden no verse afectadas por el estado hasta que se produzca un fallo. Es fácil encontrar un puente de hormigón con defectos superficiales (corrosión de armaduras, desconchados, etc.) que mantiene intacta su funcionalidad e integridad estructural. También podría darse el caso de un puente en muy buen estado que no sea capaz de soportar determinadas cargas de tráfico o que impone restricciones de gálibo que afectan al tráfico.
Pero, ¿cuáles son las razones para disponer de indicadores en la gestión de las infraestructuras? Pues son imprescindibles para tomar decisiones que afectan a estos activos. Permiten identificar las necesidades de intervención, proporcionan la guía de los procesos y criterios en la toma de decisiones y son los elementos que permiten controlar el progreso hacia los objetivos y metas trazados por la organización responsable de la gestión.
En el caso de una carretera, los indicadores utilizados en su gestión se suelen agrupar en diferentes categorías que corresponden con los objetivos de la organización responsable de dicha gestión. Se podrían considerar, entre otros, los siguientes: conservación de la carretera, seguridad vial, movilidad y accesibilidad, medioambiente, operaciones y mantenimiento y eficiencia económica.
Si se disponen de mediciones de dichos indicadores, éstos permiten comparar sus valores con determinados estándares, umbrales o niveles mínimos. Esta información es determinante en la identificación de las necesidades de intervención y, por tanto, catalizan todo el proceso posterior de selección de intervenciones y asignación de recursos económico.
En artículos posteriores hablaremos de cómo podremos utilizar estos índices para el caso particular de las carreteras y utilizar técnicas procedentes de la optimización multiobjetivo y de la toma de decisiones multicriterio para asignar los presupuestos restrictivos de los que dispone una organización para que la condición de las carreteras sea la máxima posible. Ya adelantamos que el problema no es sencillo, pero afortunadamente nuestro grupo de investigación ya dispone de las herramientas necesarias para planificar el mantenimiento y la conservación de una red de carreteras o de calles en una ciudad con presupuestos muy restrictivos.
Referencias:
CLEMENTE, J.J. (2012). La toma de decisión en el marco de la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Trabajo de investigación. Universitat Politècnica de València.
SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems. Journal of Cleaner Production, (accepted, in press).
SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Journal of Cleaner Production, 176:521-534.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513.
TORRES-MACHÍ, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Tesis doctoral. Universitat Politècnica de València – Pontificia Universidad Católica de Chile.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.
En esta entrada, vamos a justificar cómo ciertas estrategias de gestión del mantenimiento y conservación de las carreteras pueden aumentar significativamente los costos para los usuarios. Para lograrlo, en primer lugar, definiremos las diferentes estrategias disponibles, y posteriormente analizaremos cuál de ellas tiene un impacto negativo en los costos que deben asumir los usuarios.
Si bien es cierto que estas nuevas infraestructuras nacen con un periodo de vida relativamente largo, no menos cierto es que una parte significativa de dicha infraestructura está empezando a notar el paso del tiempo; es más, parece que podemos vivir dentro de un horizonte no tan lejano, un verdadero colapso en los niveles de servicio prestados por estos activos. Lo peor de todo ello es que estas infraestructuras se financiaron a largo plazo y la siguiente generación (Figura 1) se encontrará con la sorpresa de tener que pagar por infraestructuras con niveles de servicio pésimos. Es lo que en otro artículo califiqué como la “crisis de las infraestructuras”. Todo esto nos lleva a la cuestión central del problema: la necesidad urgente de contar con un plan racional y recursos suficientes para mantener las infraestructuras básicas de un país.
En la Figura 2 podemos ver una gráfica donde se representa no solo la degradación del estado o de las prestaciones de la carretera, sino las distintas estrategias que se tienen al alcance para modificar dicho deterioro.
Así, la estrategia preventiva o proactiva tiene como objetivo mantener en el tiempo el estado físico del elemento en un nivel adecuado, evitando que alcance elevados niveles de deterioro que puedan afectar a su funcionalidad y disparar los costes de reparación. Estas actuaciones son normalmente de alcance y coste limitado y se realizan con cierta periodicidad en función de la evolución observada o incluso de manera programada antes de que el defecto se llegue a manifestar. La estrategia correctiva o reactiva es la que deja al elemento que se deteriore al límite, en cuyo momento se efectúan intervenciones de gran calado, como por ejemplo grandes rehabilitaciones integrales o estructurales, que lo devuelven, o lo intentan devolver, a su estado original. Sin embargo, son actuaciones de mayor coste, aunque más separadas en el tiempo. Por último, se podría optar por un deterioro controlado hasta la retirada. En este caso se pasa directamente a retirar el elemento cuando se ha alcanzado su vida útil de servicio y se sustituye por otro similar. Durante este periodo no se interviene, o se hace mínimamente para no afectar la funcionalidad.
Por tanto, la estrategia óptima no es evidente, pues depende tanto de factores endógenos (características constructivas de la carretera, edad, etc.) y exógenos (condiciones del clima, nivel de tráfico, etc.) y en consecuencia no se pueden generalizar las conclusiones. Este problema, por consiguiente, es uno de los focos más importantes de nuestro grupo de investigación. Os he puesto referencias de algunas de nuestras publicaciones.
Pero el problema se hace más complejo cuando se tienen en cuenta los costes de los usuarios. En efecto, las características de la carretera y el nivel y la composición de la demanda de tráfico influyen en los costes de los usuarios. Un mal estado del pavimento, incrementa claramente el coste soportado por el usuario. Y lo que es peor, un estado subóptimo de la infraestructura debido a una estrategia de conservación reactiva, tiene como consecuencia el incremento del riesgo de accidentes, la reducción de la velocidad de los vehículos, las restricciones de paso y la elección por los usuarios de itinerarios alternativos con mayor tiempo de recorrido. Insisto en este punto. Una conservación deficiente genera mayores costes a los usuarios relacionados con el valor del tiempo de viaje, con el vehículo y con los accidentes de tráfico.
En la Figura 3 se puede ver que existe un hipotético nivel de conservación óptimo que minimiza los costes totales del transporte, teniendo en cuenta el coste del usuario, el coste de conservación y el coste de construcción. Sin una estrategia clara de conservación, los responsables de una red de carreteras suelen realizar una conservación correctiva, que tiene un aparente ahorro económico en el corto plazo, pero que traslada al futuro unos costes que pueden ser muy elevados tanto para los contribuyentes que sufragan la inversión como para los usuarios.
CLEMENTE, J.J. (2012). La toma de decisión en el marco de la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Trabajo de investigación. Universitat Politècnica de València.
SALAS, J.; YEPES, V. (2019). MS-ReRO and D-ROSE methods: assessing relational uncertainty and evaluating scenarios’ risks and opportunities on multi-scale infrastructure systems. Journal of Cleaner Production, (accepted, in press).
SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Journal of Cleaner Production, 176:521-534.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures. Journal of Cleaner Production, 187:496-513.
TORRES-MACHÍ, C. (2015). Optimización heurística multiobjetivo para la gestión de activos de infraestructuras de transporte terrestre. Tesis doctoral. Universitat Politècnica de València – Pontificia Universidad Católica de Chile.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making. Transportation Research Record, 2523:56-63.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level. The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management. Revista de la Construcción, 13(2): 49-56.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions. Journal of Cleaner Production, 148:90-102.
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm. Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550.
Hoy 5 de abril de 2018 se celebra el día internacional del mantenimiento de carreteras (International Road Maintenance Day). Bajo la etiqueta #IRMD2018 y bajo el lema “Conservar las carreteras es preservar el medio ambiente” muchos colegas e investigadores están aportando su conocimiento e ideas para concienciar de la importancia de conservar nuestras infraestructuras, especialmente las carreteras.
Pues también quiero colaborar con mi granito de arena. A continuación tenéis recopilados los posts y trabajos que sobre conservación de pavimentos hemos desarrollado en nuestro grupo de investigación. Como podréis ver, nuestro grupo se ha especializado en la optimización heurística de todo tipo de infraestructuras (puentes, estructuras de hormigón, pavimentos, etc.), incluyendo la toma de decisiones, el análisis del ciclo de vida y la sostenibilidad social y ambiental. Si alguien está interesado en alguno de estos artículos, y no lo encuentra, que no dude en pedírmelo que se lo mando. Espero que os resulte útil y de interés.
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2018). A review of multi-criteria assessment of the social sustainability of infrastructures.Journal of Cleaner Production (accepted, in press).
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; PELLICER, E. (2018). Bayesian network method for decision-making about the social sustainability of infrastructure projects. Journal of Cleaner Production, 176:521-534. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2017.12.140
SIERRA, L.A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2017). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty.Environmental Impact Assessment Review, 67:61-72. DOI:10.1016/j.eiar.2017.08.003 (link)
SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2017). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects.Environmental Impact Assessment Review, 65:41-53. DOI: 10.1016/j.eiar.2017.02.004
PELLICER, E.; SIERRA, L.A.; YEPES, V. (2016). Appraisal of infrastructure sustainability by graduate students using an active-learning method.Journal of Cleaner Production, 113:884-896. DOI:10.1016/j.jclepro.2015.11.010
SIERRA, L.A.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2016). Social sustainability in the life cycle of Chilean public infrastructure.Journal of Construction Engineering and Management ASCE, 142(5): 05015020. DOI: 10.1061/(ASCE)CO.1943-7862.0001099.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions.Journal of Cleaner Production, 148:90-102. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652617301142
YEPES, V.; TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E. (2016). Optimal pavement maintenance programs based on a hybrid greedy randomized adaptive search procedure algorithm.Journal of Civil Engineering and Management, 22(4):540-550. DOI: 10.3846/13923730.2015.1120770
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: Integrating economic, technical, and environmental aspects in decision making.Transportation Research Record, 2523:56-63. DOI:10.3141/2523-07
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E. (2014). Current models and practices of economic and environmental evaluation for sustainable network-level pavement management.Revista de la Construcción, 13(2): 49-56. http://dx.doi.org/10.4067/S0718-915X2014000200006
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2014). An iterative approach for the optimization of pavement maintenance management at the network level.The Scientific World Journal, Volume 2014, Article ID 524329, 11 pages, http://dx.doi.org/10.1155/2014/524329 (link)
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; VIDELA, C. (2015). Sustainable pavement management: How to integrate economic, technical and environmental aspects in decision-making. Transportation Research Board (TRB) 94th Annual Meeting, January 11-15, Washington, D.C., pp. 1-13.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; PELLICER, E.; YEPES, V.; OSORIO, A.; VIDELA, C. (2014). Optimización heurística para la gestión de infraestructuras: aplicación a una red de pavimentos urbanos en Chile. 11er Congreso Internacional PROVIAL, 20-14 octubre, Valdivia (Chile), 14 pp.
TORRES-MACHÍ, C.; YEPES, V.; PELLICER, V.; CHAMORRO, A. (2014). Application of simple and hybrid local search heuristic for the long-term optimization of pavement maintenance strategies at the network level. Transportation Research Board (TRB) 93rd Annual Meeting. 12-16 January, Washington D.C.
TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; VIDELA, C.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2013). Optimization and prioritization methods for pavement network management. Transportation Research Board 92st Annual Meeting, Washington, D.C., 13-17 January. Paper 13-5057, pp. 1-14.
TORRES-MACHÍ, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2013). Heuristic optimization model for infrastructure asset management. In: Bielza et al. (Eds.): Proceedings fo 15th Conference of the Spanish Association for Artificial Intellingence, CAEPIA 2013, Lecture Notes in Computer Science, 8109, pp. 300-309. Springer, Madrid, Spain, September 17-20.
TORRES-MACHÍ, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; PICORNELL, M. (2013). The impact of the economic crisis in the construction industry from the perspective of graduate students.2nd Cyprus International Conference on Educational Researches, 13-15 february, Atatürk Teacher Training Academy, Lefkosa, Turkish Republic of Northern Cyprus.
¿Es posible un mantenimiento sostenible de las carreteras cuando apenas existen presupuestos para ello?
A continuación os dejo el enlace a un artículo científico que nos acaban de publicar donde se muestra la posibilidad de utilizar técnicas de optimización heurística para conseguirlo.
TORRES-MACHI, C.; PELLICER, E.; YEPES, V.; CHAMORRO, A. (2017). Towards a sustainable optimization of pavement maintenance programs under budgetary restrictions.Journal of Cleaner Production, 148:90-102. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652617301142
Abstract:
Transport sector constitutes the second largest source of global greenhouse gas (GHG) emissions, being the road transportation the main contributor of these emissions. Efforts in the road sector have traditionally focused on vehicle emissions and infrastructure is typically not included in the emissions account. Road environmental impact is estimated to increase by 10% if the stages of road design, construction, and operation were considered. Previous literature has widely study sustainable practices in pavement design and construction, with little attention paid to maintenance. Current state of practice reveals that pavement managers barely consider environmental performance and their evaluations solely rely on technical and economic criteria. This situation creates the need to incorporate, in an integrated manner, technical, economic, and environmental aspects in the design of maintenance programs. The main objective of this research is to develop a tool for the optimal design of sustainable maintenance programs. Given a maintenance budget, the tool aims to maximize the long-term effectiveness of the network while minimizing GHG emissions derived from the application of maintenance treatments. The capability of the proposed tool is analyzed in a case study dealing with an urban pavement network. In comparison to the traditional maintenance policy, the proposed tool designs maintenance programs that increase the average network condition by up to 22% and reduces GHG emissions by 12%. This application also analyzes the effect of different budgetary scenarios in the technical and environmental performance of the network. This application helps pavement managers in the trade-off between budget and network performance.