Deterioro prematuro del hormigón. Imagen: V. Yepes
La durabilidad de las construcciones es uno de los aspectos clave que preocupa y seguirá preocupando a los técnicos en las próximas décadas. Tras un crecimiento masivo en el sector de la construcción, surgen problemas tan serios como el mantenimiento y la sostenibilidad de las infraestructuras, con el fin de alcanzar los indicadores mínimos de servicio que permitan un uso seguro y adecuado de las mismas. Estamos inmersos, de hecho, en una verdadera «crisis de las infraestructuras», fuertemente relacionada con la crisis financiera, económica, social y ética que nos envuelve en este momento. Todo ello, como podemos ver, está relacionado con la durabilidad, tal y como se expuso en una tesis de máster que dirigí recientemente (Esteve, 2015). Para hablar de los factores que afectan a la durabilidad, primero hay que definir el concepto de durabilidad según la normativa y según diversos autores, así como los conceptos de vida útil, final de la vida útil y rendimiento. También se definen otros conceptos que aparecen en el estudio, como «vulnerabilidad» y «mantenibilidad».
Cayo Julio Lacer, y la leyenda «que durará tanto cuanto el mundo durare», constituye la lección más importante para los ingenieros siempre que se visita el puente de Alcántara (Cáceres).
Durabilidad
La Instrucción de Hormigón Estructural (EHE-08) define la durabilidad de una estructura de hormigón como “su capacidad para soportar, durante la vida útil para la que ha sido proyectada, las condiciones físicas y químicas a las que está expuesta, y que podrían llegar a provocar su degradación como consecuencia de efectos diferentes a las cargas y solicitaciones consideradas en el análisis estructural. Una estructura durable debe conseguirse con una estrategia capaz de considerar todos los posibles factores de degradación y actuar consecuentemente sobre cada una de las fases de proyecto, ejecución y uso de la estructura”.
En la norma ISO 15686-1 se define la durabilidad como “la capacidad de los edificios o alguna de sus partes para desenvolver el papel para el cual fueron diseñados durante un período específico bajo la influencia de determinados agentes”.
El concepto de durabilidad también puede ser entendido como la “habilidad que un edificio o componente de un edificio tiene para alcanzar el rendimiento óptimo de sus funciones en un determinado ambiente o sitio, bajo un determinado tiempo sin realizar trabajos de mantenimiento correctivo ni reparaciones” (CSA, 2001).
Algunos autores han intentado ofrecer una definición de durabilidad más completa, teniendo en cuenta los efectos actuales del cambio climático. Es el caso de Mendoza y Castro (2009), que definen la durabilidad como “la capacidad de un material de construcción, elemento o estructura de hormigón de resistir las acciones físicas, químicas, biológicas y ambientales vinculadas al efecto del cambio climático global con su entorno durante un tiempo determinado previsto desde el proyecto, manteniendo su serviceabilidad y conservando su forma original, propiedades mecánicas y condiciones de servicio”. Se entiende por «serviceabilidad» (sic) como la capacidad de un producto, componente, ensamble o construcción para desempeñar las funciones para las cuales son diseñadas y construidas (ACI, 2000).
Vida útil
La Instrucción de Hormigón Estructural (EHE-08) define la vida útil de una estructura como el “período de tiempo, a partir de la fecha en la que finaliza su ejecución, durante el que debe mantenerse el cumplimiento de las exigencias. Durante ese período requerirá una conservación normal, que no implique operaciones de rehabilitación. La vida útil nominal depende del tipo de estructura y debe ser fijada por la Propiedad previamente al inicio del proyecto”. En esta instrucción, se emplea el término “vida útil” de forma equivalente a como lo hace el Código Técnico de la Edificación cuando hace referencia al “período de servicio”.
Acueducto de los Milagros (Mérida)
En la norma ISO 15686-1 se define la vida útil de un edificio como “el período de tiempo después de la instalación o construcción durante el cual un edificio o sus partes cumplen o exceden los requisitos mínimos de rendimiento para lo cual fueron diseñados y construidos”.
Muchas veces el concepto de vida útil es confundido con el de durabilidad. Según Silva (2001), puede considerarse que la vida útil es la cuantificación de la durabilidad, y por tanto es cada vez más importante que se proyecte y construya teniendo en cuenta criterios de durabilidad para, de ese modo, prolongar la vida útil de las edificaciones.
Algunos autores han propuesto una definición de vida útil o vida de servicio teniendo en cuenta los efectos actuales del cambio climático. Es el caso de Mendoza y Castro (2009), que definen la vida de servicio como el “periodo de tiempo durante el cual el desempeño de un material, elemento o estructura de hormigón conserva los requerimientos de proyecto en términos de seguridad (resistencia mecánica y estabilidad, seguridad en caso de incendio, seguridad en uso), funcionalidad (higiene, salud y medio ambiente, protección contra el ruido y ahorro energético y confort térmico) y estéticos (deformaciones, agrietamientos, desconchamientos), con un mínimo de mantenimiento que permita controlar los efectos del cambio climático global en su entorno”.
Fin de la vida útil
Es difícil determinar cuándo se produce el final de la vida útil de una edificación. Según autores como Talon et al. (2004) “el final de la vida útil llega cuando los materiales o componentes de construcción, una vez instalados y construidos, usados y aplicados a una parte del inmueble, ya no responden a los requerimientos de rendimiento; y cuando por sus fallos físicos ya no es conveniente económicamente seguir con un mantenimiento correctivo para dichos componentes”.
¿Cuál será la vida útil de nuestras modernas infraestructuras? Ciudad de las Artes y las Ciencias (Valencia). Imagen: V. Yepes
Por su parte, otros autores como Gaspar (2002) definen el final de la vida útil de una construcción como un “punto en el tiempo en el cual ésta deja de poder asegurar las actividades que en ella se desarrollan, por obsolescencia funcional, falta de rentabilidad económica o degradación física de sus componentes más determinantes”.
En definitiva, el final de la vida útil se dará cuando los requisitos esenciales dejen de cumplirse. Los requisitos esenciales establecidos en el Código Técnico de la edificación son:
Seguridad estructural.
Seguridad en caso de incendio.
Seguridad de utilización y accesibilidad.
Higiene, salud y protección del medio ambiente.
Protección frente al ruido.
Ahorro de energía.
En la siguiente gráfica, elaborada por Ferreira (2009), se muestra cómo el fin de la vida útil está condicionado por los criterios de seguridad, funcionalidad y aspecto. La seguridad es el criterio más importante, por lo que su nivel de exigencia es superior al de los otros dos. No obstante, en ocasiones el fin de la vida útil puede verse condicionado solo por criterios estéticos o funcionales, como muestra la siguiente figura:
Degradación de las diferentes propiedades de un elemento constructivo (Ferreira, 2009)
Rendimiento
El rendimiento, según la definición de Trinius (2005), “es la capacidad del material para cumplir con sus funciones dentro del sistema edificado, y se puede medir tanto cuantitativamente como cualitativamente, dependiendo de los requerimientos de diseño y de las condiciones de la fase de uso, operación y mantenimiento del inmueble”.
Por su parte, el British Standards Institute define el rendimiento de una edificación como el comportamiento de un producto durante su utilización.
Tal como establece Mairteinsson (2005), tanto la vida útil como el rendimiento dependerán directamente de los factores de uso del material, no solamente de manera aislada, sino de manera integrada al edificio como parte de un sistema completo.
Vulnerabilidad
La vulnerabilidad, según es entendida por Monjo (2007), “es el conjunto de debilidades (procesos patológicos posibles) que presenta un elemento constructivo al quedar expuesto a las acciones exteriores previsibles durante su vida útil”. La vulnerabilidad depende de la calidad del elemento constructivo, es decir. De sus características físicas y químicas, así como de la solución constructiva empleada. Puede considerarse la inversa de la durabilidad.
Según este autor, la durabilidad de un producto de construcción debe establecerse en función del análisis de su vulnerabilidad, y dicha vulnerabilidad depende de una serie de condiciones objetivas que afectan al elemento constructivo:
La función constructiva del elemento en el edificio.
Las acciones externas que actúan sobre el elemento constructivo.
La calidad del producto
Mantenibilidad
La norma ISO/IEC 2382-14 define la mantenibilidad como “la habilidad de una unidad funcional, bajo unas condiciones de uso dadas, para ser mantenidas, o restauradas a un estado en el cual puedan realizar sus funciones requeridas, cuando el mantenimiento es ejecutado bajo condiciones establecidas y utilizando procedimientos y recursos prescritos”.
Por su parte, Chew y Silva (2003) expresan el término mantenibilidad como la habilidad de lograr el rendimiento óptimo a través de la vida útil del edificio con un mínimo coste de ciclo de vida.
Referencias:
ACI American Concrete Institute. (2000). Reported by ACI Committee 365 (365.1R-00), Service-Life Prediction, State-of-the-Art Report.
Chew, M. Y. L.; De Silva, N. (2003). Maintainability problems of wet areas in high-rise residential buildings. Building Research and Information, 31(1), 60-69.
CSA Canadian Standards Association. (2001). Guideline on Durability in buildings. Canadá, S478-95, 9-17.
Esteve, V.F. (2015). Estado del arte de los factores que afectan a la durabilidad de las edificaciones. Trabajo Fin de Máster. Máster en planificación y gestión de la ingeniería civil. Universitat Politècnica de València.
Ferreira, A. F. (2009). Previsão da vida útil de revestimentos de pedra natural de paredes. Instituto Superior Técnico. Lisboa: Universidad Técnica de Lisboa.
Gaspar, P. L. (2002). Metologia para o cálculo da durabilidade de rebocos exteriores correntes. Instituto Superior Técnico. Lisboa: Universidad Técnica de Lisboa.
ISO 15686:2011. (2011). ISO (Ed.), Buildings and constructed assets, service life planning.
Marteinsson, B. (2005). Service life estimation in the design of buildings; a development of the factor method. Tesis Doctoral, KTH Research School, Centre for Built Environment, University of Gävle, Suecia.
Mendoza, J. M., Castro, P. (2009). Credibility of concepts and models about service life of concrete structures in the face of the effects of the global climatic change. A critical review. Materiales de construcción, 59(276), 117-124.
Monjo, J. (2007). Durability vs Vulneravility. Informes de la construcción, 59(507), 43-58.
Silva, T. (2001). Como estimar a vida útil de estruturas projetadas com critérios que visam a durabilidade. II Workshop sobre Durabilidad de las Construcciones, Sao José dos Campos, Brasil, 133-143.
Talon, A., Boissier, D., Chevalier, J. L., & Hans, J. (2004). A methodological and graphical decision tool for evaluating building component failure. CIB World Building Congress, Toronto, Canadá.
Trinius, W. (2005). Performance based building and sustainable construction. CEN Construction Sector Network Conference, Prague.
La motivación de los consumidores de los espacios rurales influye decisivamente en la caracterización de la oferta, de forma que la satisfacción de sus expectativas y necesidades se convierte en una de las herramientas necesarias para la supervivencia de estas empresas (Yepes, 2000). Los turistas buscan un contacto directo con las tradiciones culturales, la familiaridad y el trato cercano, así como una atención personalizada. Además, ese regreso al entorno rural como contrapunto al ambiente urbano, implica satisfacer un mayor contacto con la naturaleza, el deseo de tranquilidad, y la oferta de una alimentación sana basada en productos “típicos”. Del mismo modo, son las motivaciones del turista las que demandan atributos de calidad en los productos y los servicios relacionados con el confort, la calidez en la acogida y la autenticidad en la experiencia turística.
Sin embargo, la mera satisfacción de los gustos, deseos y necesidades de los consumidores turísticos en los espacios rurales no garantiza la sostenibilidad de esta actividad. Existen numerosos ejemplos, tanto en ámbitos costeros como urbanos, donde el desarrollo de una oferta guiada exclusivamente por la demanda, al carecer de toda planificación, compromete la subsistencia de la actividad en el medio y largo plazo. En este sentido, ¿la calidad garantiza la sostenibilidad? Desde esta perspectiva la respuesta es negativa. Por tanto, es indispensable reformular el concepto de gestión de la calidad para garantizar el mantenimiento de la actividad turística (Yepes, 2003). Continue reading «¿La calidad garantiza la sostenibilidad? El turismo en espacios rurales»→
Resumen—Este estudio convierte el diseño estructural en una optimización de variables discretas. Se propone un algoritmo híbrido de enjambre de luciérnagas para buscar soluciones con menores emisiones totales y anuales. El algoritmo combina la búsqueda colectiva de la optimización de enjambre luciérnagas “glowworm swarm optimization“(GSO) y la capacidad de búsqueda local del umbral de aceptación “threshold accepting” (TA). La estructura propuesta es una viga de hormigón en doble T biapoyada definida por 20 variables. Se estudia la resistencia del hormigón desde 30MPa hasta 100MPa. Esta comunicación propone un método para calibrar los parámetros del algoritmo con independencia de la función objetivo y del tamaño del enjambre. Los resultados muestran que TAGSO consigue diseños de vigas que emiten un 25% menos de CO2. La optimización de las emisiones anuales reduce la cantidad de CO2 al año en un 61% con un incremento total de las emisiones de CO2 del 9%.
Palabras clave-– Enjambre de luciérnagas, algoritmo híbrido, hormigón de alta resistencia, variables discretas.
Referencia: GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; ALCALÁ, J. (2015). Algoritmo híbrido de enjambre de luciérnagas y aceptación por umbrales para diseño de vigas.X Congreso Español de Metaheurísticas, Algoritmos Evolutivos y Bioinspirados – MAEB 2015, 4-6 de febrero, Mérida, pp. 699-705. ISBN: 978-84-697-2150-6.
Resumen: Las infraestructuras de transporte terrestre y particularmente la infraestructura vial son fundamentales en el desarrollo económico y social. El nivel de calidad percibido por el usuario viene determinado, principalmente, por el pavimento. A nivel mundial se invierte anualmente más de 400 mil millones de dólares en la construcción y el mantenimiento de pavimentos; tareas que aumentan en un 10% el impacto ambiental generado por la circulación de vehículos. Surge así la necesidad de incorporar un enfoque sostenible en la evaluación de alternativas de conservación que considere aspectos técnicos, económicos, medioambientales, políticos e institucionales de forma integrada y armónica a lo largo de su ciclo de vida. La presente investigación tiene por objeto estudiar los modelos y prácticas en la evaluación económica y ambiental de pavimentos para analizar las ventajas y las limitaciones de la práctica actual e identificar oportunidades para mejorar su gestión sostenible. Una de las principales limitaciones identificadas es la escasez de modelos que consideren de forma integrada los aspectos económicos y ambientales. Se detecta la necesidad de modelos que consideren el efecto sobre los usuarios en zonas de trabajo así como el uso de nuevas tecnologías y materiales reciclados más respetuosos con el medio ambiente.
Palabras clave: Evaluación del ciclo de vida, administración de activos, pavimentos, sostenibilidad.
Referencia: 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 Construcción, 13(2): 49-56.
ALCALÁ, J.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; RODRÍGUEZ-FACUNDI, A. (2014). Optimización de forjados de losa pretensada utilizando criterios económicos y de sostenibilidad.VI Congreso de ACHE, 3-5 de junio, Madrid. ISBN: 978-84-89670-80-8.
RESUMEN
En ese trabajo se muestran las características principales de los forjados de losa postesa obtenidos con técnica heurísticas de optimización estructural. Estos métodos de optimización permiten una definición completa de la estructura, pudiéndose encontrar diseños completos de forjados optimizados tanto con criterios de economía como de sostenibilidad. Los resultados obtenidos en este trabajo muestran una clara tendencia a disponer cantos muy estrictos en los resultados óptimos. Aplicando criterios de sostenibilidad se tiende a hormigones de mayores resistencias que con criterios económicos. Finalmente se han realizado pruebas de sensibilidad a los precios, que muestran mucha independencia de los forjados óptimos frente a las variaciones de precios ensayadas.
En este trabajo se describe una metodología para minimizar las emisiones de CO₂ y los costes de puentes de carretera de vigas de hormigón pretensado prefabricadas con sección transversal en doble U. Para ello se ha utilizado un algoritmo híbrido de optimización por enjambre de luciérnagas (glowworm swarm optimization, GSO) y el recocido simulado (simulated anneling, SA), que se ha denominado SAGSO. La estructura se define por 40 variables, que determina la geometría, los tipos de materiales y las armaduras de la viga y de la losa. Se emplea hormigón de alta resistencia autocompactante en la fabricación de las vigas. Los resultados suponen para los ingenieros proyectistas una guía útil para el predimensionamiento de puentes prefabricados de este tipo. Además, los resultados indican que, de media, la reducción de 1 euro en coste permite ahorrar hasta 1,75 Kg en emisiones de CO₂. Además, el estudio paramétrico realizado muestra que las soluciones de menor coste presentan un resultado medioambiental satisfactorio, que difiere en muy poco respecto a las soluciones que provocan menores emisiones.
Resultados interesantes:
El coste C, en euros, y las emisiones de CO₂, en kg varían de forma parabólica con la luz (L) del vano, en metros:
C=48.088L2+613.99L+31139
kgCO2=63.418L2+2392.3L+13328
Si se minimiza el coste, también se reducen las emisiones de CO₂, de forma que el ahorro en 1 euro equivale a ahorrar 1,75 kg de CO₂.
La esbeltez de los puentes de mínimo coste (L/18.08) y de mínimas emisiones (L/17,57) siempre son inferiores a L/17.
El espaciamiento entre las vigas se sitúa en torno a 5,85 m, oscilando entre 5,65 y 5,95 m.
Las estructuras de coste mínimo precisan 42,35 kg/m² de armadura pasiva, mientras que si se optimizan las emisiones, se necesitarían 37,04 kg/m².
Sorprende observar que, aunque parece que el hormigón de alta resistencia sería el adecuado para el prefabricado de las vigas, las estructuras óptimas se alejan de este supuesto. De hecho, el hormigón para el coste mínimo en las vigas prefabricadas oscila entre 40 y 50 MPa, alejado de los 100 MPa que permitía la optimización.
Por último, un análisis de sensibilidad de costes en los resultados optimizados indica que un aumento del 20% en los costes del acero haría que el coste total de la estructura aumentara un 10,27%, disminuyendo el volumen de acero empleado. Sin embargo, si sube un 20% el precio del hormigón, el coste total únicamente subiría un 3,41% y no variaría apenas el volumen consumido de hormigón.
Referencia:
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2014). Cost and CO2 emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm.Automation in Construction, 49:123-134. DOI: 10.1016/j.autcon.2014.10.013 (link)
By retocada por Yeza de la versión original de Alonsoquijano [Public domain], from Wikimedia Commons
El propósito de este artículo es presentar la optimización multiobjetivo como herramienta para el estudio de la sostenibilidad de los hormigones autocompactantes. Se toma como ejemplo una viga en doble T de hormigón, con 15 m de luz definida por 20 variables. Una variable recoge ocho posibles dosificaciones del hormigón. Cuatro hormigones convencionales CC y cuatro hormigones autocompactantes SCC representan cuatro clases resistentes. Se utiliza el algoritmo recocido simulado multiobjetivo «Multiobjective Simulated Annealing» (MOSA) para optimizar el coste, las emisiones de CO₂ y la durabilidad. Los resultados muestran la viabilidad económica de reducir las emisiones de CO₂ y de mejorar la durabilidad. Además, las soluciones de menor coste y emisiones anuales emplean hormigón autocompactante. Los resultados proporcionan al proyectista estructural criterios para elegir soluciones más sostenibles.
REFERENCIA
GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; MARTÍ, J.V. (2014). Optimización multiobjetivo para el estudio de la sostenibilidad del hormigón autocompactante. VI Congreso de ACHE, 3-5 de junio, Madrid. ISBN: 978-84-89670-80-8.
PALABRAS CLAVE
Sostenibilidad, autocompactante, optimización, multiobjetivo, viga en doble T.
In recent decades, to achieve more sustainable development, the global community has increased its concern for environmental protection. Nevertheless, there are still economic sectors, such as the construction industry, which produce significant environmental impacts. Life Cycle Assessment (LCA) is a tool that enables identifying environmental issues related to both finished products and services, and allows focusing efforts to resolve them. The main objective of this paper is to assess LCA applicability on concrete structures so that the construction’s environmental performance can be improved. For this purpose, an attempt is made to provide construction-sector stakeholders with a decision-making tool based on reliable, accurate environmental data. The research methodologies used in this paper are based on a literature review and are applied to a case study. This review was conducted to gather information on LCA methodologies currently in use and their practical applications. The case study described in this paper involved identifying the most sustainable slab type for a reinforced concrete structure in a residential building, using two databases. It was observed that, depending on the selected database and the inherent assumptions, results varied. Therefore, it was concluded that, to avoid incorrect results when applying LCA, it is highly recommended to develop a more constrained methodology and to grant access to reliable construction-sector data. (link)
La naturaleza es más sabia de lo que sospechamos. ¿Quién diría a un ingeniero estructural que una simple luciérnaga sería capaz de sonrojarle e incluso de enseñarle trucos para diseñar puentes, no solo más baratos, sino también más respetuosos con el medio ambiente? Pues bien, no solo es cierto, sino que también podemos aprender del comportamiento social de las luciérnagas para optimizar las estructuras. Efectivamente, las luciérnagas se comportan como un colectivo de manera inteligente. Las luciérnagas basan su comportamiento social en la luminosidad que emiten (luciferina). La característica más distintiva de las luciérnagas es su cortejo nocturno. Los machos patrullan en busca de pareja con un vuelo característico, mientras emiten secuencias de destellos de luz propias de cada especie. Las hembras de la misma especie pueden responder con destellos específicos y así el apareamiento puede ocurrir. En la resolución de problemas, la luminosidad de una luciérnaga depende tanto de la calidad de la solución encontrada como de la distancia desde la que las demás compañeras buscan soluciones. Cada luciérnaga selecciona, mediante un mecanismo probabilístico, un vecino con un valor de luciferina mayor que el suyo y se mueve hacia él. De esta forma, se pueden optimizar los puentes.
Dentro del proyecto de investigación HORSOST, nos acaban de aceptar un artículo científico en la revista Automation in Construction, que es una revista de primer nivel en el ámbito de la tecnología de la construcción (Factor de impacto en 2013: 1,822, posición 9 de 58 en el ámbito de Construction & Building Technology, y posición 19 de 124 en el ámbito de Civil Engineering, en función del impacto de las revistas indexadas en el JCR).
En este trabajo se describe una metodología para minimizar las emisiones de CO2 y los costes de los puentes de carretera de vigas de hormigón pretensado prefabricadas con sección transversal en doble U. Para ello, se ha utilizado un algoritmo híbrido de optimización por enjambre de luciérnagas (glowworm swarm optimization, GSO) y el recocido simulado (simulated annealing, SA), denominado SAGSO. La estructura se define por 40 variables, que determinan la geometría, los tipos de materiales y las armaduras de la viga y de la losa. Se emplea hormigón de alta resistencia autocompactante para la fabricación de las vigas. Los resultados constituyen para los ingenieros proyectistas una guía útil para el predimensionamiento de puentes prefabricados de este tipo. Además, los resultados indican que, en promedio, una reducción de 1 euro en costes permite ahorrar hasta 1,75 kg de emisiones de CO₂. Además, el estudio paramétrico realizado muestra que las soluciones de menor coste presentan un resultado medioambiental satisfactorio, que difiere en muy poco respecto a las soluciones que provocan menores emisiones.
Resultados interesantes:
El coste C, en euros, y las emisiones de CO₂, en kg, varían de forma parabólica con la luz (L) del vano, en metros:
C=48.088L2+613.99L+31139
kgCO2=63.418L2+2392.3L+13328
Si se minimiza el coste, también se reducen las emisiones de CO₂, de forma que el ahorro en 1 euro equivale a ahorrar 1,75 kg de CO₂.
La esbeltez de los puentes de mínimo coste (L/18,08) y de emisiones mínimas (L/17,57) siempre es inferior a L/17.
El espaciamiento entre las vigas se sitúa en torno a 5,85 m, con un rango de 5,65 a 5,95 m.
Las estructuras de coste mínimo precisan 42,35 kg/m² de armadura pasiva, mientras que si se optimizan las emisiones, se necesitarían 37,04 kg/m².
Sorprende observar que, aunque el hormigón de alta resistencia parece ser el adecuado para el prefabricado de vigas, las estructuras óptimas se alejan de dicho supuesto. De hecho, el hormigón para el coste mínimo en las vigas prefabricadas oscila entre 40 y 50 MPa, alejado de los 100 MPa que permitía la optimización.
Por último, un análisis de sensibilidad de costes en los resultados optimizados indica que un aumento del 20% en los costes del acero haría que el coste total de la estructura aumentara un 10,27 %, lo que disminuiría el volumen de acero empleado. Sin embargo, si sube en un 20 % el precio del hormigón, el coste total solo subiría un 3,41 % y apenas variaría el volumen de hormigón consumido.
Referencia:
YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T. (2015). Cost and CO₂ emission optimization of precast-prestressed concrete U-beam road bridges by a hybrid glowworm swarm algorithm.Automation in Construction, 49:123-134. DOI: 10.1016/j.autcon.2014.10.013 (link)
Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH)
Creo que es interesante comentar en este post los resultados que estamos obteniendo de un proyecto de investigación financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación, que nuestro grupo de investigación llama HORSOST. Su nombre completo describe el contenido del trabajo que estamos desarrollando: «Diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos«.
Se trata de un proyecto que iniciamos en 2012 y cuya finalización está prevista para finales de 2014. Nuestro grupo de investigación está formado por seis profesores y varios becarios de investigación del Instituto de Ciencia y Tecnología del Hormigón (ICITECH) de la Universidad Politécnica de Valencia. En dicho grupo me corresponde el papel de investigador principal. Espero que esta breve descripción os oriente sobre lo que estamos haciendo.
Este proyecto de investigación se encuentra relacionado con otros ya finalizados y otros en marcha, tanto de convocatorias competitivas como de convenios de transferencia tecnológica con empresas (constructoras, empresas de prefabricados, consultoras, etc.).
El objetivo fundamental del proyecto de investigación HORSOST consiste en establecer pautas de diseño eficiente de estructuras de hormigón no convencional, optimizadas heurísticamente mediante funciones multiobjetivo relacionadas con la sostenibilidad. Se pretende avanzar en el establecimiento de nuevos diseños que permitan extraer las ventajas que aportan los hormigones especiales, en particular hormigones de alta resistencia, hormigones con fibras, hormigones autocompactantes. Para ello, se utiliza el análisis del ciclo de vida de dichas estructuras (elaboración, transporte, procedimientos constructivos, mantenimiento, etc.), considerando aspectos energéticos, medioambientales, sociales y económicos. La optimización heurística permite evaluar los diseños más eficientes, comparar soluciones y generar bases de datos sobre las cuales aplicar herramientas procedentes de la minería de datos y del aprendizaje automático para extraer información no trivial que permita fórmulas de predimensionamiento. La posibilidad de análisis se debe a que las herramientas matemáticas empleadas son de carácter general. Se aplican técnicas como las redes neuronales o la teoría del valor extremo, además de otras herramientas más habituales, como la regresión lineal múltiple o el análisis por componentes principales.
INTRODUCCIÓN
Las evidencias del cambio climático actual, entre otras, han provocado una creciente preocupación por la sostenibilidad [1]. Ello ha impulsado la investigación en aspectos de sostenibilidad en el ámbito de la construcción. Así, se han desarrollado indicadores [2] y se han elaborado bases de datos que miden el impacto ambiental de los materiales [3,4], las cuales han servido en algunas investigaciones para reducir las emisiones de CO2 en estructuras [5,6]. Sin embargo, la sostenibilidad requiere considerar aspectos energéticos, medioambientales, sociales y económicos que deben abarcar todo el ciclo de vida de la estructura [7]. Un antecedente fue el Modelo Integrado de Cuantificación de Valor de un Proyecto Constructivo Sostenible: Aplicación a la Edificación Industrial y de Servicios (MIVES) y MIVES II, que abordaron la sostenibilidad mediante el análisis de valor aplicado a diversos ámbitos [8], y que fueron el punto de partida para el Anejo 13 de la actual EHE.
La disponibilidad de ordenadores de elevada potencia de cálculo, junto con el desarrollo de técnicas de análisis inteligente, ha permitido el avance en el diseño de estructuras óptimas [9-11]. Se ha insistido en la necesidad de optimizar estructuras reales, constatándose la escasez de optimización del hormigón estructural frente a las estructuras metálicas. La optimización [12] puede realizarse desde numerosos puntos de vista (geométricos, topológicos, seccionales, etc.). Además de los métodos basados en la programación matemática [13], el problema de optimización puede abordarse mediante técnicas metaheurísticas y bioinspiradas, tales como los algoritmos genéticos, el recocido simulado, las colonias de hormigas o las redes neuronales, entre otras [14,15]. Recientemente, el trabajo desarrollado por nuestro grupo ha reducido el coste de estructuras reales [16-28].
Sin embargo, la optimización ha requerido un intenso trabajo de investigación para extraer conclusiones aplicables a la realidad de las obras. Una forma que tiene el ingeniero para avanzar en el diseño de estructuras óptimas es difundir fórmulas de predimensionamiento [26,28]. Pues bien, para mejorar los diseños de las estructuras, es posible extraer información no trivial de bases de datos de estructuras óptimas mediante la inteligencia artificial.
El descubrimiento de conocimiento en bases de datos (“Knowledge Discovery from Databases”, KDD) constituye un área en la que se realizan muchos esfuerzos, tanto en metodología como en investigación. En este contexto, la minería de datos constituye un conjunto de herramientas empleadas para extraer información no trivial que reside implícitamente en los datos [29]. Mediante este tipo de técnicas se pueden solucionar problemas de predicción, clasificación y segmentación [30]. Algunas de sus herramientas más representativas son las redes neuronales, las máquinas de soporte vectorial, los árboles de decisión, los modelos estadísticos avanzados multivariantes y los diseños de experimentos y el agrupamiento o “clustering”. Estas herramientas construyen modelos abstractos a partir de datos basándose en métodos de aprendizaje automático “machine learning”.
Por otra parte, la investigación sobre hormigones no convencionales constituye una de las líneas de investigación relevantes relacionadas con los nuevos materiales de construcción. Sus propiedades permiten mejorar las prestaciones y la durabilidad, lo cual se relaciona con la sostenibilidad de su uso. Así, el refuerzo con fibras (HRF) reduce la fisuración y mejora la durabilidad al impedir el acceso de agua y de contaminantes [31]. Sin embargo, razones económicas han llevado al empleo de fibras sólo en casos puntuales, cuando existen beneficios adicionales relativos a la mano de obra, la durabilidad o la congestión del refuerzo [32]. El hormigón autocompactante (HAC) ha mejorado significativamente la tecnología del hormigón al conseguir estructuras más duraderas, mejorar la producción y los procesos constructivos, y facilitar el diseño de elementos complejos y los acabados. Ello se consigue mediante dosificaciones que modifican las propiedades mecánicas respecto al hormigón convencional [33]. Todo ello abre horizontes inexplorados, donde una simple optimización económica de las estructuras haría inviable el empleo de muchos hormigones especiales, pero donde una visión más amplia que contemple criterios de sostenibilidad y análisis del ciclo de vida puede cambiar la perspectiva respecto de su empleo.
Hipótesis de partida y objetivos del proyecto
El objetivo fundamental de HORSOST consiste en establecer criterios de diseño eficientes basados en el análisis del ciclo de vida de estructuras de hormigón no convencional, aplicando, para ello, técnicas procedentes de la inteligencia artificial y la minería de datos a amplios conjuntos de estructuras optimizadas heurísticamente bajo objetivos múltiples de sostenibilidad (ahorro energético y de recursos naturales, aspectos ambientales, sociales y económicos).
Hipótesis de partida
a) Es posible mejorar los diseños de las estructuras de hormigón mediante pautas de predimensionamiento solo disponibles para algunos proyectistas de gran experiencia.
b) Existen criterios de diseño que permiten compatibilizar las exigencias derivadas de la sostenibilidad con reducciones de coste, con aumentos en seguridad y constructibilidad. Sin embargo, estos criterios no son triviales.
c) Los hormigones no convencionales presentan propiedades que contribuyen a la sostenibilidad de las estructuras al analizar el ciclo de vida.
d) La inteligencia artificial y la minería de datos permiten aflorar relaciones no triviales cuando existen bases de datos lo suficientemente amplias.
e) La optimización heurística permite elaborar bases masivas de datos de estructuras optimizadas con múltiples objetivos basados en la sostenibilidad (huella ecológica, reducción de CO2, etc.).
Objetivos del proyecto
1. Desarrollar una metodología capaz de extraer información no trivial de bases de datos masivas de estructuras de hormigón no convencionales optimizadas con múltiples objetivos basados en la sostenibilidad.
2. Obtener reglas de predimensionamiento optimizadas para cada tipología estructural. La novedad y la relevancia radican en el uso de herramientas procedentes del “data mining” y del “machine learning”.
3. Comparar las reglas de diseño obtenidas para hormigones convencionales y no convencionales, así como con los criterios obtenidos de la práctica habitual de diseño y de la bibliografía existente.
4. Divulgar el conocimiento adquirido para que los proyectistas puedan utilizar estos criterios de predimensionamiento, de forma que se obtengan mejoras en la sostenibilidad a lo largo del ciclo de vida de las estructuras de hormigón no convencional.
Descripción de la metodología empleada en el proyecto
La metodología empleada consta de una secuencia iterativa de fases (Figura 1):
Integración y recopilación de datos, en la que se determinan las fuentes de información que pueden ser útiles y dónde conseguirlas.
Selección, limpieza y transformación de datos, en las que se eliminan o corrigen los datos incorrectos y se decide la estrategia a seguir para los datos incompletos.
Minería de datos, en la que se decide la tarea a realizar, ya sea la clasificación, la regresión, el agrupamiento o las reglas de asociación.
Evaluación e interpretación, en la que se evalúan los patrones y se analizan por el equipo de investigación, volviéndose a fases anteriores para nuevas iteraciones si fuera necesario.
Difusión, donde se hace uso del nuevo conocimiento adquirido y se hace partícipes de él a todos los posibles usuarios.
Figura 1 Extracción y difusión del conocimiento por contraste de criterios de diseño sostenible
Uno de los aspectos clave es la disponibilidad de datos utilizables, en cantidad y calidad suficientes, para aplicar las técnicas de “data mining”. Se trata de aplicar un procedimiento convergente para la generación de bases de datos (CGD, por sus siglas en inglés). A continuación se describe el fundamento y la forma de proceder de CGD.
Una estructura de hormigón puede representarse mediante una serie de variables y parámetros. Pues bien, la complejidad de un problema aumenta drásticamente con el número variables involucradas [34], efecto denominado como la “maldición de la dimensión” [35]. Para extraer información, como regla práctica [36], se necesita una muestra cuyo tamaño sea, al menos, 10 veces el número de variables independientes, siendo deseable que ese ratio sea mayor a 20. En el caso de un puente pretensado [37], el número de factores que son combinación lineal de las variables originales y que, además, sean independientes entre sí es de 4, por lo que se precisarían en torno a 40-80 casos para poder realizar inferencias lineales, lo cual no contemplaría relaciones cruzadas entre variables (ello implicaría una muestra mayor). Otras técnicas como las redes neuronales o las máquinas de soporte vectorial, que son capaces de inferir modelos no lineales e incluso discontinuos o discretos, requieren un número mayor de individuos. Además, se aconseja la reserva de un grupo de validación, que puede oscilar entre 1/3 y 1/4 de la muestra necesaria, para comprobar que las inferencias presentan una calidad adecuada.
Metaheurísticas empleadas en el desarrollo del proyecto
Desde los primeros años de la década de los 80, la investigación sobre los problemas de optimización se centra en el diseño de métodos aproximados basados en conceptos derivados de la inteligencia artificial, la evolución biológica y la mecánica estadística. En la Figura 2 se recoge una clasificación propuesta por Yepes [39] que debería complementarse con metaheurísticas híbridas que emplean, en mayor o menor medida, estrategias de unos grupos y otros. A continuación se describen algunas técnicas empleadas en HORSOST.
Figura 2 Taxonomía de estrategias empleadas en la resolución aproximada de problemas de optimización combinatoria [39]
Recocido simulado
El recocido simulado “Simulated Annealing” (SA) [40,41] se basa en la analogía entre la energía de un sistema termodinámico y la función de coste de un problema de optimización. Conceptualmente, es un algoritmo de búsqueda por entornos, donde una solución sustituye a la anterior si mejora a la anterior (D<0); en caso contrario, será aceptada con una probabilidad (e(-D/T), donde T es un parámetro denominado temperatura) decreciente con el aumento de D, la diferencia entre los costes de la solución candidata y la actual. La selección aleatoria de soluciones degradadas permite eludir los óptimos locales.
Aceptación por umbrales
La aceptación por umbrales “Threshold Accepting” (TA) [42] emplea un enfoque similar al de SA para eludir los óptimos locales, pero con una toma de decisiones más sencilla. Se autoriza el menoscabo de la calidad de las soluciones, siempre y cuando no se exceda, en cierta magnitud, la aptitud de la solución actual.
Sistema de colonia de hormigas
El sistema de colonia de hormigas “Ant System Optimization” (ACO) [43] se basa en la analogía con el comportamiento de estos insectos al encontrar el camino más corto entre la comida y su hormiguero. Tan pronto como un individuo encuentra una fuente de comida, evalúa su cantidad y calidad y transporta un poco al hormiguero. Durante el regreso, la hormiga deja por el camino feromonas para que las demás hormigas puedan seguirla. Después de un tiempo, el camino hacia el alimento se indicará por un rastro oloroso que crece con el número de hormigas que pasan por él y desaparece en caso contrario. El resultado final es la optimización del trabajo de todo el hormiguero en su búsqueda de comida.
Búsqueda local iterada
La idea de la búsqueda local iterada “Iterated Local Search” (ILS) [44] consiste en rastrear la solución entre los óptimos locales del subespacio definido por ellos. Dado que un algoritmo de búsqueda es capaz de transformar una solución s en otra s* que es un óptimo local, para pasar a otro óptimo local cercano, s’, se aplica una pequeña perturbación. Aplicando el algoritmo de búsqueda a s’ se encuentra otra solución s*’. La metaheurística acepta el paso de s* a s*’ según algún criterio, como el de máximo gradiente (si s*’ es mejor que s*, se acepta) o no (se puede pensar en un mecanismo TA o SA para evitar estancamientos dentro del subespacio de los óptimos locales s*).
Búsqueda en entornos variables
La búsqueda en entornos variables, “Variable Neighborhood Search” (VNS) [45], consiste en cambiar de operador de búsqueda cuando el anterior ha alcanzado un óptimo local. De este modo, VNS oscilará entre dos o más operadores con la esperanza de que los cambios en la estructura del entorno permitan escapar de muchos óptimos locales. Para que este principio funcione bien, los operadores empleados deberán ser lo suficientemente distintos respecto de la estructura del vecindario que generan.
Algoritmos genéticos
Los algoritmos genéticos, “Genetic Algorithms” (GA) [46], simulan el proceso de evolución de las especies que se reproducen sexualmente. Un nuevo individuo se genera a través del cruzamiento, que combina parte del patrimonio genético de cada progenitor para elaborar el del nuevo individuo, y de la mutación, que supone una modificación espontánea de esta información genética. Si los hijos heredan buenos atributos de sus padres, su probabilidad de supervivencia será mayor, reproduciéndose con mayor probabilidad.
Algoritmos meméticos
Los algoritmos meméticos “Memetic Algorithms” (MA) [47] derivan de GA, donde el uso de una población de soluciones se combina con heurísticas de búsqueda local. La idea consiste en recombinar la información de las soluciones provenientes del subespacio de óptimos locales. El éxito de estos métodos puede atribuirse a su equilibrio entre la búsqueda rápida y el mantenimiento de la diversidad, para evitar la convergencia prematura.
Otras técnicas empleadas en el proyecto
Regresión lineal múltiple
Los modelos de regresión lineal múltiple (RLM) se ajustan mediante mínimos cuadrados, de modo que la variable de respuesta esté explicada al máximo posible por las variables independientes. El proceso se inicia intentando explicar la respuesta en función de la variable con la que presenta la mayor correlación. El objetivo es aumentar el coeficiente de regresión agregando variables independientes explicativas, utilizando el método stepwise de pasos sucesivos [48].
Análisis por componentes principales
El análisis de componentes principales (ACP) examina la interdependencia entre variables para reducir su dimensión a un nuevo subconjunto de variables no observables. En síntesis, calcula unos factores que sean una combinación lineal de las variables originales y que, además, sean independientes entre sí. La primera componente principal se elige de modo que explique la mayor parte de la varianza posible, y así sucesivamente. Para facilitar la interpretación, se emplea una rotación ortogonal que minimiza el número de variables con saturaciones altas en cada factor [49].
Redes neuronales artificiales
Las redes neuronales artificiales “ArtificialNeural Networks” (ANN) simulan un sistema de procesamiento de la información altamente complejo, no lineal y en paralelo parecido al cerebro humano. McCulloch y Pitts [50] presentaron el primer modelo de neurona como un dispositivo no lineal multientrada con interconexiones “con peso”. La neurona suma las entradas ya ponderadas, les aplica una función no lineal y transmite una salida. La red puede ser preparada, utilizando ejemplos, para reconocer ciertas estructuras, como puede ser la clasificación de objetos por sus características o la inferencia a partir de los datos de entrada.
Teoría del valor extremo
Si se acepta que el óptimo local encontrado por un algoritmo de búsqueda estocástica puede considerarse una solución extrema de una muestra aleatoria simple formada por las soluciones visitadas, entonces se podría aplicar la teoría del valor extremo “Extreme Value Theory” (EVT) [51,52] para estimar el óptimo global del problema. Para ello se ha comprobado que los óptimos locales encontrados constituyen valores extremos que ajustan a una función Weibull de tres parámetros, siendo el de posición, γ, una estimación del óptimo global.
Tabla 1 Referencias del empleo de técnicas respecto a tipologías estructurales
SA
TA
ACO
ILS
VNS
GA
MA
EVT
ANN
ACP
RLM
Muros
[28]
[6]
[6]
Pórticos de edificación
[5,24]
[24]
Vigas de hormigón armado
[27]
[27]
[27]
Vigas pretensadas
[23]
Bóvedas de paso inferior
[16]
[16]
[17]
[17]
Marcos de paso inferior
[25]
[25,26]
Pilas de puente
[21]
[20,22]
[20]
Puentes de vigas artesa
[18]
[19]
Puentes losa postesados
[37]
[37]
Conclusiones
Como conclusiones generales del planteamiento del proyecto HORSOST se pueden citar las siguientes:
1) Existe una importante área de mejora en los diseños de estructuras de hormigón no convencional de forma que se obtenga un importante beneficio social si estos diseños maximizan la sostenibilidad en la construcción de estas estructuras considerando todo el ciclo de vida del producto.
2) Es posible emplear técnicas procedentes del descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD) para extraer información no trivial de bases de datos de estructuras de hormigón generadas mediante optimización heurística multiobjetivo orientada a la sostenibilidad.
3) Los hormigones no convencionales presentan prestaciones que favorecen su durabilidad y, por ello, pueden contribuir a la sostenibilidad si se consideran aspectos medioambientales, sociales y económicos a lo largo de toda su vida útil. Por tanto, deben analizarse en detalle para comprobar su validez frente a los hormigones convencionales y ofrecer criterios de diseño aplicables para los proyectistas.
Agradecimientos
Los autores agradecen el aporte financiero realizado para este trabajo por el Ministerio de Ciencia e Innovación (Proyecto de Investigación BIA2011-23602) y por la Universitat Politècnica de València (Proyecto de Investigación PAID-06-12).
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