La sostenibilidad en el ámbito de la construcción

La Comisión Mundial sobre el Medio Ambiente y el Desarrollo “World Commission on Environment and Development” (WCED) propuso mantener a largo plazo los recursos necesarios para satisfacer las necesidades futuras (Butlin, 1989). Además, se señaló que para conseguir un desarrollo sostenible se debía mantener un equilibrio entre los pilares económicos, ambientales y sociales. Desde entonces, los desafíos para conseguir un desarrollo sostenible se han llevado al campo de la construcción en diferentes líneas de investigación. La construcción constituye uno de los principales sectores emisores de gases de efecto invernadero (Liu et al., 2013). La industria de la construcción, junto con sus industrias auxiliares, pasa por ser uno de los mayores consumidores de recursos naturales, tanto renovables como no renovables, que está alterando negativamente el medio ambiente. Agota 2/5 partes de los áridos y 1/4 de la madera, y consume el 40 % de la energía total y el 16 % de agua al año (Lippiatt, 1999; Chong et al., 2009). El consumo de materiales crece constantemente, con más de 23 mil millones de toneladas de hormigón producido anualmente (Schokker, 2010; WBCSD, 2006). En 2010, de acuerdo con la International Cement Review, la producción mundial de cemento se elevó a alrededor de 3,3 millones de toneladas/año, lo que significa un aumento más del 100% en casi 10 años. La fabricación de cemento Portland genera grandes cantidades de CO2 debido a las altas demandas de energía necesarias para la fabricación y calcinación de la piedra caliza. La producción mundial de cemento llegó a 1,6 mil millones de toneladas/año en 2001, lo que corresponde a aproximadamente el 7 % de la cantidad mundial de dióxido de carbono liberado a la atmósfera (Bremner, 2001). Otros estudios indican que la contribución de la industria cementera a las emisiones de gases de efecto invernadero supera el 5% del total (Worrell et al., 2001). En Australia, para mantener la demanda en la construcción, se necesitan cada año aproximadamente 30 millones de toneladas de productos, más del 56 % de esta cantidad es hormigón, y el 6%, acero (Walker-Morison et al., 2007). En 2001, España tuvo la mayor tasa de consumo de hormigón en Europa, con 1,76 m3 de hormigón per cápita por año (ECO-SERVE, 2004). En 2007, la producción de clinker alcanzó alrededor de 55 millones de toneladas en España. Sin embargo, este número se redujo a 14,1 millones de toneladas en 2013 como consecuencia de la crisis financiera (Oficemen, 2016).

Existen recomendaciones para reducir el impacto ambiental de las estructuras de hormigón (fib, 2012). La citada guía considera el ciclo completo de las fases del ciclo de vida, de la cuna a la tumba. La correcta selección de las materias primas, así como los aditivos y adiciones, constituye una de las claves para reducir el impacto ambiental. Otra forma de reducir los impactos pasa por el uso de procesos más respetuosos con el medio ambiente en la producción y el transporte del hormigón. En esta guía también se habla de optimizar estructuras basándose en indicadores ambientales y de desempeño. Por último, concluye que las estructuras deben optimizarse comparando diferentes alternativas y teniendo en cuenta los indicadores ambientales, especialmente las emisiones de CO2, pues pasa por ser uno de los factores más importantes para evaluar el impacto ambiental. Además, fib (2012) indica cómo la consideración del ciclo de vida completo de una estructura antes de iniciar su construcción puede conseguir reducciones significativas de CO2.

Por tanto, la sostenibilidad en el ámbito de la construcción constituye una línea de trabajo importante en este momento. Las investigaciones se centran en proporcionar recomendaciones para seleccionar materiales estructurales basados en indicadores económicos, ambientales y de constructibilidad (Zhong & Wu, 2015), utilizando hormigón y acero reciclado (Collins, 2010, Yellishetty et al., 2011), empleando materiales novedosos como cementos con baja huella de carbono y adiciones como substitutos del clínker (García-Segura et al., 2014a; Gartner, 2004), evaluando las emisiones del ciclo de vida de las estructuras de hormigón (Barandica et al., 2013; Tae et al., 2011), reduciendo las emisiones de CO2 de la construcción (2003), optimizando el proceso de producción de cemento (Castañón et al., 2015), estimando la energía consumida en los proyectos de construcción (Wang y Shen, 2013; Wang et al., 2012) e identificando la mejor planificación del mantenimiento (Liu y Frangopol, 2005, Yang et al., 2006), entre otros. En las referencias también hemos dejado alguno de nuestros trabajos en este sentido.

Referencias:

  • Barandica, J.M.; Fernández-Sánchez, G.; Berzosa, Á.; Delgado, J.A.; Acosta, F.J. (2013). Applying life cycle thinking to reduce greenhouse gas emissions from road projects. Journal of Cleaner Production, 57, 79–91.
  • Bremner, T.W. (2001). Environmental aspects of concrete: problems and solutions. In: Proceedings of first all-Russian conference on concrete and reinforced concrete, Moscow, Russia.
  • Butlin, J. (1989). Our common future. By World commission on environment and development. (London, Oxford University Press, 1987, pp.383). Journal of International Development, 1(2), 284–287.
  • Castañón, A.M.; García-Granda, S.; Guerrero, A.; Lorenzo, M.P.; Angulo, S. (2015). Energy and environmental savings via optimisation of the production process at a Spanish cement factory. Journal of Cleaner Production, 98, 47–52.
  • Chong, W.K.; Kumar, S.; Haas, C.T.; Beheiry, S.M.A.; Coplen, L.; Oey, M. (2009). Understanding and interpreting baseline perceptions of sustainability in construction among civil engineers in the United States. Journal of Management in Engineering, 25(3):143–154.
  • Collins, F. (2010). Inclusion of carbonation during the life cycle of built and recycled concrete: influence on their carbon footprint. The International Journal of Life Cycle Assessment, 15(6), 549–556.
  • ECO-SERVE. (2004). Baseline report on sustainable aggregate and concrete industries in Europe. European Commission, Hellerup.
  • fib. International Federation for Structural Concrete. Task Group 3.8, T. for green concrete structures. (2012). Guidelines for green concrete structures. International Federation for Structural Concrete. Task Group 3.8, Technologies for green concrete structures.
  • García-Segura, T.; Yepes, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures, 125, 325–336.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Alcalá, J. (2014a). Life cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. The International Journal of Life Cycle Assessment, 19(1), 3–12.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Alcalá, J.; Pérez-López, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges. Engineering Structures, 92, 112–122.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M. (2017a). Multi-objective design of post-tensioned concrete road bridges using artificial neural networks. Structural and Multidisciplinary Optimization, 56(1):139-150.,
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Frangopol, D.M.; Yang, D. Y. (2017b). Lifetime reliability-based optimization of post-tensioned box-girder bridges. Engineering Structures, 145, 381-391.
  • García-Segura, T.; Yepes, V.; Martí, J.V.; Alcalá, J. (2014b). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithm. Latin American Journal of Solids and Structures, 11(7), 1190–1205.
  • Gartner, E. (2004). Industrially interesting approaches to “low-CO2” cements. Cement and Concrete Research, 34(9), 1489–1498.
  • Lippiatt, B.C. (1999). Selecting cost effective green building products: BEES approach. Journal of Construction Engineering and Management, 125:448–455.
  • Liu, M.; Frangopol, D. M. (2005). Multiobjective maintenance planning optimization for deteriorating bridges considering condition, safety, and life-cycle cost. Journal of Structural Engineering, 131(5), 833–842.
  • Liu, S.; Tao, R.; Tam, C.M. (2013). Optimizing cost and CO2 emission for construction projects using particle swarm optimization. Habitat International, 37:155–162.
  • Martí, J.V.; García-Segura, T.; Yepes, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Journal of Cleaner Production, 120, 231–240.
  • Oficemen. (2012). Annual report of Spanish cement sector 2016. Annual report of Spanish cement sector 2016. Retrieved from https://www.oficemen.com/reportajePag.asp?id_rep=1619
  • Schokker A.J. (2010). The sustainable concrete guide: strategies and examples. 1 ed. U.S.G.C. Council; 2010. Michigan: U.S. Green Concrete Council.
  • 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.
  • Sierra, L.A.; Pellicer, E.; Yepes, V. (2017a). Method for estimating the social sustainability of infrastructure projects. Environmental Impact Assessment Review, 65, 41-53.
  • Sierra, L.A.; Yepes, V.; Pellicer, E. (2017b). Assessing the social sustainability contribution of an infrastructure project under conditions of uncertainty. Environmental Impact Assessment Review ,67:61-72. .
  • Tae, S.; Baek, C.; Shin, S. (2011). Life cycle CO2 evaluation on reinforced concrete structures with high-strength concrete. Environmental Impact Assessment Review, 31(3), 253–260.
  • Walker-Morison, A.; Grant, T.; McAlister, S. (2007). The environmental impact of building materials. Environment design guide. PRO 7.
  • Wang, E.; Shen, Z. (2013). A hybrid Data Quality Indicator and statistical method for improving uncertainty analysis in LCA of complex system – application to the whole-building embodied energy analysis. Journal of Cleaner Production, 43, 166–173.
  • World Business Council for Sustainable Development (WBCSD) (2006). Cement Industry Energy and CO2 Performance: Getting the Numbers Right; Geneva: World Business Council for Sustainable Development, (WBCSD).
  • Worrell, E.; Price, L.; Martin, N.; Hendriks, C.; Meida, L.O. (2001). Carbon dioxide emissions from the global cement industry. Annual Review of Energy and the Environment, 26, 303–329.
  • Yang, S.I.; Frangopol, D.M.; Kawakami, Y.; Neves, L. C. (2006). The use of lifetime functions in the optimization of interventions on existing bridges considering maintenance and failure costs. Reliability Engineering & System Safety, 91(6), 698–705.
  • Yellishetty, M.; Mudd, G.M.; Ranjith, P.G.; Tharumarajah, A. (2011). Environmental life-cycle comparisons of steel production and recycling: sustainability issues, problems and prospects. Environmental Science & Policy, 14(6), 650–663.
  • Yepes, V. (2017). Trabajo de investigación. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 110 pp.
  • Yepes, V.; García-Segura, T.; Moreno-Jiménez, J.M. (2015a). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4), 1024–1036.
  • Yepes, V.; González-Vidosa, F.; Alcalá, J.; Villalba, P. (2012). CO2-optimization design of reinforced concrete retaining walls based on a VNS-threshold acceptance strategy. Journal of Computing in Civil Engineering, 26(3), 378–386.
  • Yepes, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T. (2015b). 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.
  • Yepes, V.; Martí, J.V.; García-Segura, T.; González-Vidosa, F. (2017). Heuristics in optimal detailed design of precast road bridges. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 17(4), 738-749.
  • 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.
  • Zamarrón-Mieza, I.; Yepes, V.; Moreno-Jiménez, J.M. (2017). A systematic review of application of multi-criteria decision analysis for aging-dam management. Journal of Cleaner Production, 147:217-230.
  • Zastrow, P.; Molina-Moreno, F.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. (2017). Life cycle assessment of cost-optimized buttress earth-retaining walls: a parametric study. Journal of Cleaner Production, 140, 1037-1048.
  • Zhong, Y.; Wu, P. (2015). Economic sustainability, environmental sustainability and constructability indicators related to concrete- and steel-projects. Journal of Cleaner Production, 108, 748–756.

 

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

¿Qué se estudia en la asignatura Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón?

El programa de la asignatura Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón se ha diseñado basándose en el programa presentado en el departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil por parte de la unidad docente de “Procedimientos de Construcción y Gestión de Obras”, al que está adscrita en la actualidad la asignatura, y aprobado por el Consejo del Departamento. Las líneas maestras de los contenidos se definieron previamente en la Memoria de Verificación del título oficial de “Máster Universitario en Ingeniería del Hormigón por la Universitat Politècnica de València”. Se trata de una de las asignaturas de la materia “Análisis de estructuras de hormigón”, siendo obligatoria para todos los alumnos de esta titulación y se imparte en el primer cuatrimestre del primer curso. La asignación de créditos ECTS es de 5,0, repartidos en 3,0 créditos de teoría y 2,0 de prácticas, de acuerdo con el Plan de Estudios actualmente en vigor en el Departamento de Ingeniería de la Construcción y Proyectos de Ingeniería Civil.

Resultados de aprendizaje

Los resultados de aprendizaje de la asignatura se definen a partir de las competencias y de los contenidos (Yepes, 2017). Como resultado de aprendizaje general, al terminar con éxito esta asignatura, los estudiantes serán capaces de “comprender los diferentes métodos predictivos y procedimientos de optimización de estructuras de hormigón de modo que dispongan de las herramientas necesarias para la toma de decisiones en el ámbito del proyecto, construcción y mantenimiento de estas estructuras considerando los aspectos de sostenibilidad económica, social y ambiental”.

En relación con los resultados específicos de aprendizaje de la asignatura, tenemos los siguientes:

  • RA1    Seleccionar y aplicar las distintas técnicas procedentes de la estadística, de la investigación operativa y de la minería de datos en la toma de decisiones en el ámbito del hormigón
  • RA2    Modelizar un problema de optimización de una estructura de hormigón y resolverlo mediante algoritmos heurísticos secuenciales y poblacionales
  • RA3    Aplicar la inferencia estadística multidimensional para interpretar el comportamiento de las variables cualitativas y cuantitativas en el ámbito del hormigón
  • RA4    Formular modelos lineales de regresión múltiple e interpretar su validez límites predictivos
  • RA5    Emplear técnicas de diseño de experimentos para conocer los efectos principales y las interacciones entre los distintos factores que afectan a una variable de respuesta en el ámbito del hormigón
  • RA6    Optimizar el comportamiento de una estructura de hormigón utilizando la metodología de la superficie de respuesta
  • RA7    Aplicar redes neuronales artificiales en la predicción de sistemas altamente no lineales en el ámbito del hormigón
  • RA8    Aplicar técnicas de decisión multicriterio en la selección de la mejor tipología estructural considerando aspectos económicos, ambientales y sociales
  • RA9    Elegir la mejor opción de una frontera de Pareto tras aplicar técnicas de decisión multicriterio
  • RA10 Aplicar programas estadísticos avanzados, tales como SPSS o Minitab, y otros como Matlab, Sap y Excel en la predicción de variables de respuesta y en problemas de optimización en el ámbito del hormigón

 

Conocimientos previos

Los alumnos que cursan esta asignatura, tienen diversas procedencias: Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos, Ingeniería Industrial, Arquitectura, Ingeniería Agronómica, Licenciado en Químicas, Ingeniería Geológica, Ingeniería Técnica de Obras Públicas, Ingeniería Técnica Industrial, o los actuales grados en ingeniería civil, de obras públicas o máster en ingeniería de caminos, canales y puertos, entre otros. Además los alumnos, en un porcentaje significativo, proceden de universidades latinoamericanas o europeas. Como es fácil de comprender, los alumnos tienen formaciones muy diferentes, habiendo estudiado las asignaturas relacionadas con el hormigón, con los métodos numéricos o la estadística de forma muy diversa, con niveles de adquisición de conocimientos descompensados. Esta situación implica cierta nivelación en cada uno de los temas, de forma que se adquieran los niveles básicos de comprensión de los contenidos de forma progresiva con el objetivo que todos los alumnos adquieran las competencias y los resultados de aprendizaje previstos.

Según la Guía Docente de la asignatura, los conocimientos recomendados versarían sobre estadística y sobre lenguajes de programación (MATLAB, SPSS, MINITAB, SAP, etc.), aunque no son imprescindibles.  Además, resultan necesarios unos conocimientos básicos sobre el hormigón y su análisis como material estructural. Ello obliga al profesor a sintetizar el contenido previo para la correcta comprensión de la asignatura.

 

Programa resumido de la asignatura

La asignatura se desarrolla siguiendo un programa que tiene en cuenta los resultados de aprendizaje antes definidos, las actividades formativas y el sistema propuesto para la evaluación. Ello permite organizar la asignatura en 25 temas y sus prácticas de informática asociadas.

  • Tema 1. La investigación operativa y la toma de decisiones
  • Tema 2. La modelización de un problema estructural de hormigón
  • Tema 3. Algoritmos y problemas de decisión
  • Tema 4. Optimización y programación matemática
  • Tema 5. Optimización combinatoria y algoritmos heurísticos
  • Tema 6. Clasificación y uso de heurísticas y metaheurísticas
  • Tema 7. Búsqueda local de máximo gradiente
  • Tema 8. Recocido simulado, aceptación por umbrales y búsqueda tabú
  • Tema 9. Sistemas de inteligencia de enjambre
  • Tema 10. Programación evolutiva y estrategias evolutivas
  • Tema 11. Algoritmos genéticos y meméticos
  • Tema 12. GRASP, búsqueda dispersa y búsqueda de la armonía
  • Tema 13. Heurísticas de optimización multiobjetivo
  • Tema 14. Inferencia estadística bidimensional
  • Tema 15. Inferencia estadística multidimensional
  • Tema 16. Modelos lineales de regresión múltiple
  • Tema 17. Modelos de ecuaciones estructurales
  • Tema 18. Diseño de experimentos
  • Tema 19. Optimización mediante la metodología de superficie de respuesta
  • Tema 20. Modelos Kriging y diseños robustos
  • Tema 21. Redes neuronales artificiales
  • Tema 22. Programación genética y lógica difusa
  • Tema 23. La toma de decisiones en el ciclo de vida de una estructura de hormigón
  • Tema 24. Técnicas de decisión multicriterio continua
  • Tema 25. Técnicas de decisión multicriterio discreta

 

 

Los 25 temas se encuentran agrupados en 4 bloques temáticos. El primero de los bloques es introductorio. Consta de 5 temas que presentan al alumno la aplicación de las técnicas de la investigación científica en el ámbito de la toma de decisiones en las empresas a través de lo que se conoce como investigación operativa. Se introduce al alumno en la forma de abordar los problemas reales en el ámbito de las estructuras de hormigón a través de modelos de distinto tipo. Se describen los componentes básicos de un problema de optimización: función objetivo, variables de decisión, parámetros y restricciones. A continuación se describe el concepto de algoritmo y complejidad algorítmica para explicar las limitaciones de la programación matemática en la resolución de problemas reales, lo cual da paso a la introducción de los algoritmos heurísticos como aproximaciones en la búsqueda de óptimos locales de calidad en tiempos de cálculo razonables.

El segundo de los bloques se centra en la descripción y aplicación de la optimización heurística en las estructuras de hormigón. Se describe paso a paso tanto las técnicas de búsqueda secuencial de máximo gradiente y de “hill-climbing” como otras técnicas poblacionales basadas en los algoritmos genéticos o en la inteligencia de partículas. Este bloque termina con una explicación de la optimización multiobjetivo y la construcción de fronteras de Pareto de calidad en el caso de confluencia de funciones objetivo contrapuestas.

El bloque tercero se centra específicamente en los modelos predictivos de las estructuras de hormigón. Se hace un repaso de las técnicas de inferencia bidimensional y multidimensional para pasar a los modelos predictivos lineales, tanto los basados en regresiones múltiples como en los modelos de ecuaciones estructurales. Posteriormente se aborda el diseño de experimentos como técnicas estadísticas básicas en la predicción de los efectos principales y las interacciones de los distintos factores que afectan a un problema de hormigón. El estudio de los diseños factoriales lleva directamente al planteamiento de la metodología de la superficie de respuesta, que permite realizar la optimización de la respuesta. Tanto la metodología de la superficie de respuesta como los modelos Kriging o las redes neuronales, constituyen metamodelos que se explican como herramientas muy útiles para simplificar el espacio de soluciones de los problemas reales del hormigón estructural. En particular, los modelos Kriging permiten el diseño robusto óptimo, es decir, aquel que se comporta bien incluso ante cambios en las variables o en las condiciones de contorno. Para los sistemas altamente complejos, se explican las redes neuronales artificiales que, además, permiten su uso como metamodelos o como parte de un algoritmo heurístico de optimización. La programación genética y la lógica difusa también se explican en una lección como herramientas posibles en el ámbito de los modelos predictivos y cuando los parámetros o restricciones del problema no son determinísticos.

El cuarto bloque se dedica a la toma de decisión multicriterio en las estructuras de hormigón. A los alumnos se les explica cómo, antes de realizar una optimización multiobjetivo, es necesario seleccionar la mejor tipología estructural con base en criterios que no siempre son objetivos: economía, plazo, estética, medioambiente, aspectos sociales, durabilidad, etc. Se introducen las distintas técnicas de toma de decisión multicriterio y se comentan su empleo, incluso, para la obtención de pesos objetivos de criterios que pueden ser incluso subjetivo, o bien para la selección de la mejor opción dentro de una frontera de Pareto tras una optimización multiobjetivo.

En la Tabla siguiente se muestra el programa resumido de la asignatura “Modelos Predictivos y de Optimización de Estructuras de Hormigón” (T, Teoría; P, Prácticas informáticas), indicándose el número de horas asignadas a cada tema.

Referencias:

YEPES, V. (2017). Proyecto docente. Concurso de Acceso al Cuerpo de Catedráticos de Universidad. Universitat Politècnica de València, 642 pp.

 

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

 

 

¿Cuánto cuesta un jugador de fútbol? Usemos un método científico

El estadio Milenium de Cardiff acoge la final de la Liga de Campeones en 2017

Hoy se juega la final de la Champions. Es la excusa perfecta para comentar un método basado en la toma de decisiones AHP que permite valorar y priorizar a los jugadores de fútbol. No entraré en si son o no abusivos los sueldos de los jugadores. Lo bien cierto es que determinados deportes mueven cifras millonarias y tienen una importancia económica de primer orden.

Es por ello que, simplemente, os paso un curso completo on-line donde se explica paso a paso la técnica. Mi objetivo es que la podáis utilizar en otros ámbitos de vuestra profesión o en problemas cotidianos. Veréis que no es tan difícil.

El curso se llama “Valoración y priorización de futbolistas OnLine” y es de la Universitat Politècnica de València.

La aplicación de la toma de decisiones multicriterio a la gestión de presas

Presa de Aldeadávila. Wikipedia

La gestión del mantenimiento de las presas existentes constituye un proceso complejo que requiere la aplicación de la toma de decisiones atendiendo a  múltiples criterios para evitar las severas consecuencias sociales, económicas y medioambientales que pueden acarrear. A continuación os dejo un artículo científico que nos acaban de publicar al respecto. Realiza una revisión profunda del estado del arte en la materia. Espero que os sea de interés.

El artículo completo lo podéis encontrar aquí:  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652617301051

 

Abstract:

Decisions for aging-dam management requires a transparent process to prevent the dam failure, thus to avoid severe consequences in socio-economic and environmental terms. Multiple criteria analysis arose to model complex problems like this. This paper reviews specific problems, applications and Multi-Criteria Decision Making techniques for dam management. Multi-Attribute Decision Making techniques had a major presence under the single approach, specially the Analytic Hierarchy Process, and its combination with Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution was prominent under the hybrid approach; while a high variety of complementary techniques was identified. A growing hybridization and fuzzification are the two most relevant trends observed. The integration of stakeholders within the decision making process and the inclusion of trade-offs and interactions between components within the evaluation model must receive a deeper exploration. Despite the progressive consolidation of Multi-Criteria Decision Making in dam management, further research is required to differentiate between rational and intuitive decision processes. Additionally, the need to address benefits, opportunities, costs and risks related to repair, upgrading or removal measures in aging dams suggests the Analytic Network Process, not yet explored under this approach, as an interesting path worth investigating.

Keywords:

  • Ageing dams;
  • Dam management;
  • Decision making;
  • Multiple criteria analysis;
  • Risk

Referencia:

ZAMARRÓN-MIEZA, I.; YEPES, V.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (2017). A systematic review of application of multi-criteria decision analysis for aging-dam management. Journal of Cleaner Production, 147:217-230. http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0959652617301051

Pincha aquí para descargar

Aplicación de los métodos de decisión multicriterio al diseño sostenible de puentes

Puente en cajón postesado sobre el Turia (Quart de Poblet). Proyectado por Javier Manterola y construido por Dragados y Construcciones en 1991.

Actualmente, existe una tendencia clara hacia la sostenibilidad en los proyectos de estructuras, para lo cual es necesario equilibrar los criterios que apoyan esta sostenibilidad: la economía, el medio ambiente y la sociedad. Estos pilares básicos tienen objetivos diferentes y, habitualmente, enfrentados entre sí. Esta realidad lleva a la necesidad de adoptar procesos de toma de decisiones que permitan encontrar soluciones capaces de satisfacer, en la mejor medida posible, los principios de sostenibilidad mencionados. Los puentes son infraestructuras básicas de comunicación entre los distintos territorios. Por lo tanto, es imprescindible garantizar la sostenibilidad de este tipo de estructuras a lo largo de su ciclo de vida.

A continuación se presenta un artículo recién publicado que tiene como objetivo principal revisar la aplicación de las técnicas de decisión multicriterio al caso de los puentes. Esta investigación se enmarca dentro del proyecto BRIDLIFE (BIA2014-56574-R), en el cual participan los autores. La revisión se ha realizado atendiendo a las fases del ciclo de vida del puente, teniendo en cuenta los trabajos que proponen soluciones y toman decisiones directamente respecto a estas soluciones. También se han tenido en cuenta las aportaciones que, a pesar de no seleccionar una solución entre varias, aplican un método para evaluar una solución en particular. La relevancia de estos trabajos radica en la forma en que se llevan a cabo los procesos de evaluación, que constituyen la piedra angular para el proyecto de un puente desde el punto de vista de la sostenibilidad, teniendo en cuenta todas y cada una de las fases de su ciclo de vida.

Este artículo lo podéis descargar en el siguiente enlace: http://www.mdpi.com/2071-1050/8/12/1295, aunque también os lo dejo en el post para vuestra descarga directa.

Referencia:

Penadés-Plà, V.; García-Segura, T.; Martí, J.V.; Yepes, V. A Review of Multi-Criteria Decision-Making Methods Applied to the Sustainable Bridge Design. Sustainability 2016, 8, 1295.

Pincha aquí para descargar

Tesis doctoral: Efficient design of post-tensioned concrete box-girder road bridges based on sustainable multi-objective criteria

tatiana_jpg-1024x748Hoy 30 de septiembre de 2016 ha tenido lugar la defensa de la tesis doctoral de Dª Tatiana García Segura denominada «Efficient design of post-tensioned concrete box-girder road bridges based on sustainable multi-objective criteria», dirigida por Víctor Yepes Piqueras. La tesis recibió la calificación de «Sobresaliente Cum Laude» por unanimidad, con mención internacional. Presentamos a continuación un pequeño resumen de la misma.

Resumen:

Los puentes, como parte importante de una infraestructura, se espera que reúnan todos los requisitos de una sociedad moderna. Tradicionalmente, el objetivo principal en el diseño de puentes ha sido lograr el menor coste mientras se garantiza la eficiencia estructural. Sin embargo, la preocupación por construir un futuro más sostenible ha provocado un cambio en las prioridades de la sociedad. Estructuras más ecológicas y duraderas son cada vez más demandadas. Bajo estas premisas, los métodos de optimización heurística proporcionan una alternativa eficaz a los diseños estructurales basados en la experiencia. La aparición de nuevos materiales, diseños estructurales y criterios sostenibles motivan la necesidad de crear una metodología para el diseño automático y preciso de un puente real de hormigón postesado que considere todos estos aspectos. Por primera vez, esta tesis estudia el diseño eficiente de puentes de hormigón postesado con sección en cajón desde un punto de vista sostenible. Esta investigación integra criterios ambientales, de seguridad estructural y durabilidad en el diseño óptimo del puente. La metodología propuesta proporciona múltiples soluciones que apenas encarecen el coste y mejoran la seguridad y durabilidad. Al mismo tiempo, se cuantifica el enfoque sostenible en términos económicos, y se evalúa el efecto que tienen dichos criterios en el valor óptimo de las variables.

2016-09-30-19_21_29En este contexto, se formula una optimización multiobjetivo que proporciona soluciones eficientes y de compromiso entre los criterios económicos, ecológicos y sociales. Un programa de optimización del diseño selecciona la mejor combinación de geometría, tipo de hormigón, armadura y postesado que cumpla con los objetivos seleccionados. Se ha escogido como caso de estudio un puente continuo en cajón de tres vanos situado en la costa. Este método proporciona un mayor conocimiento sobre esta tipología de puentes desde un punto de vista sostenible. Se ha estudiado el ciclo de vida a través de la evaluación del deterioro estructural del puente debido al ataque por cloruros. Se examina el impacto económico, ambiental y social que produce el mantenimiento necesario para extender la vida útil del puente. Por lo tanto, los objetivos propuestos para un diseño eficiente han sido trasladados desde la etapa inicial hasta la consideración del ciclo de vida.

Para solucionar el problema del elevado tiempo de cálculo debido a la optimización multiobjetivo y el análisis por elementos finitos, se han integrado redes neuronales en la metodología propuesta. Las redes neuronales son entrenadas para predecir la respuesta estructural a partir de las variables de diseño, sin la necesidad de analizar el puente. El problema de optimización multiobjetivo se traduce en un conjunto de soluciones de compromiso que representan objetivos contrapuestos. La selección final de las soluciones preferidas se simplifica mediante una técnica de toma de decisiones. Una técnica estructurada convierte los juicios basados en comparaciones por pares de elementos con un grado de incertidumbre en valores numéricos que garantizan la consistencia de dichos juicios. Esta tesis proporciona una guía que extiende y mejora las recomendaciones sobre el diseño de estructuras de hormigón dentro del contexto de desarrollo sostenible. El uso de la metodología propuesta lleva a diseños con menor coste y emisiones del ciclo de vida, comparado con diseños que siguen metodologías generales. Los resultados demuestran que mediante una correcta elección del valor de las variables se puede mejorar la seguridad y durabilidad del puente con un pequeño incremento del coste. Además, esta metodología es aplicable a cualquier tipo de estructura y material.

Antecedentes y motivación del proyecto de investigación BRIDLIFE

BCH001La sostenibilidad constituye un enfoque que ha dado un giro radical a la forma de afrontar nuestra existencia. El calentamiento global debido a las emisiones de gases de efecto invernadero y las tensiones sociales derivadas de la presión demográfica y del reparto desequilibrado de la riqueza son, entre otros, los grandes retos que debe afrontar nuestra generación. La concentración de CO2, alcanzó un máximo sin precedentes en 2013, con el mayor incremento anual en 30 años (World Meteorological Organization, 2014), por lo que la economía baja en carbono se perfila como una línea estratégica de gran importancia. Las actividades humanas son las principales responsables de este problema, provocando un desarrollo alejado de satisfacer las necesidades de las generaciones presentes sin comprometer las necesidades de las generaciones futuras, que constituye el núcleo del paradigma de “desarrollo sostenible” (Brundtland, 1987).

La construcción juega un papel fundamental en el desarrollo de la sociedad. Influye fuertemente en la actividad económica, el crecimiento y en el empleo. Sin embargo, es una actividad que impacta significativamente en el medio ambiente (Marí, 2007), presenta efectos irreversibles y puede comprometer el presente y futuro de la sociedad. Este sector consume hasta un 60% de las materias primas extraídas (Vital Signs, 2005), generando su transformación sobre el 50% de todas las emisiones de CO2. En Europa, el 30% de los residuos proceden de la construcción y la demolición; consumiendo la industria y la construcción un 42% de la energía total de (Pacheco-Torgal y Jalali, 2011). Son datos que muestran la brecha de mejora posible en esta industria para acercarse a la sostenibilidad. No basta con construir de forma económica y eficiente, sino que debe ser socialmente aceptable, debe ahorrar recursos naturales no renovables y respetar el medio ambiente a largo plazo. Un paso en este sentido son herramientas como BREEAM, CASBEE, DGNB o LEED que certifican la sostenibilidad de las edificaciones usando parámetros objetivos.

BBA027

Otro aspecto con grandes repercusiones sociales es la profunda crisis financiera que afecta de una forma extrema la economía de nuestro país y que ha provocado el hundimiento de la actividad constructora. Las infraestructuras que se crearon con una financiación a largo plazo presentan actualmente déficits de conservación y es posible que las generaciones futuras tengan que pagar unas infraestructuras mermadas en sus requisitos de seguridad y funcionales asociados a la fase de servicio. En este sentido, Nishijima et al. (2012) plantean una metodología, limitada a aspectos económicos, que balancea los beneficios conseguidos y los costes asociados al diseño y construcción, costes de reposición, mantenimiento y fallos de un puente, teniendo en cuenta la tasa de equidad intergeneracional y la optimización de la estructura.

Por otra parte, no es difícil encontrar noticias causantes de alarma social en relación a la interrupción de grandes vías de comunicación debido al deterioro de los puentes, incluso algunos de muy reciente construcción. Un informe de la Asociación Española de Carreteras (2012), centrado en los firmes y la señalización, estima que el deterioro del patrimonio viario en los últimos 6 años crece a un ritmo del 5% anual, con un déficit acumulado de inversión de 5500 millones de euros. Sin embargo, este problema es común en otros países desarrollados. Uno de cada nueve puentes de Estados Unidos son estructuralmente deficientes, presentando una edad media de 42 años. Para resolver esta situación en el horizonte de 2028, deberían gastarse 20,5 mil millones de dólares anuales, aunque sólo se invierte el 62,4% de lo necesario (ASCE, 2013). El escenario dibuja una verdadera crisis en las infraestructuras. Cualquier actuación que se quiera realizar deberá contar con unos presupuestos muy restrictivos. El reto social será cómo aplicar dichos presupuestos de forma que se minimicen los impactos ambientales, los riesgos a las personas (Sydam et al., 2013) y la gestión sea socialmente sostenible, dentro de una política de conservación del patrimonio. Se trata de un problema de optimización muy complejo, con muchas restricciones y sometido a grandes incertidumbres, lo cual representa un reto científico.

Aspectos contradictorios entre los indicadores sociales y medioambientales a corto y largo plazo complican enormemente la toma de decisiones en el ámbito de la construcción, pues, lejos de ser un problema meramente técnico, debe contemplar aspectos difusos y cualitativos, con un enfoque holístico. Ello se complica cuando el deterioro inevitable de estructuras como los puentes dependen de multitud de parámetros difíciles de estimar que requieren herramientas de identificación estructural que complementen las inspecciones (Structural System Identification, SSI) (ASCE, 2011). La extracción del conocimiento derivado de la resolución científica de los problemas planteados en el ámbito de las decisiones públicas y privadas constituye uno de los aspectos de vanguardia en el ámbito científico (Moreno-Jiménez et al., 2012). De hecho, el concepto de infraestructura sostenible debería apoyarse en los pilares social, biofísico, económico y técnico. Los requerimientos de sostenibilidad deberían considerar aspectos globales y deberían definir los objetivos y las necesidades a satisfacer por las infraestructuras: diseño, ejecución, uso y reutilización. Ello requiere una visión amplia de la sostenibilidad a todos los niveles: ambientales, económicos, sociales, de seguridad, de prevención de riesgos, funcionales e incluso estéticos (San José y Garrucho, 2010). El pilar social se debería basar en la equidad y justicia social, entendida como la oportunidad de redistribución sobre toda la población. Existe una gran labor de investigación pendiente en el estudio de la sostenibilidad social de las infraestructuras, que debería mejorar la calidad de vida, proteger y promover la salud, buscar una distribución equitativa de los costes sociales de la construcción y buscar la equidad intergeneracional (Alarcón, 2005). Rackwitz et al. (2005) plantean, en este sentido, una optimización socio-económica de las infraestructuras como un punto de arranque a la solución de este problema complejo.

Los puentes forman parte de las infraestructuras básicas en el desarrollo económico y en el equilibrio territorial, cuya construcción, diseño, conservación y desmantelamiento se ven afectados fuertemente cuando los presupuestos son restrictivos. El proyecto propuesto, BRIDLIFE, ha elegido esta infraestructura básica, en particular los puentes pretensados, para desarrollar una metodología que resuelva el reto social descrito. En efecto, ya se ha indicado que el deterioro de los puentes y su incidencia en la seguridad son objeto de gran alarma social. Además, un mantenimiento ineficiente provoca un mayor coste económico y social por las reparaciones severas que comportan. En este coste tiene una especial relevancia el mantenimiento y los costes derivados por los fallos. Desgraciadamente, los daños estructurales del puente dependen de una gran multitud de parámetros como su situación, los materiales o la historia de las acciones a las que ha estado sometida. Se hace necesario en estos casos un análisis de fiabilidad con modelos probabilísticos sobre las cargas y la capacidad portante de sus materiales (Wisniewski et al., 2006). Destacan en este sentido los trabajos de identificación estructural mediante técnicas de observabilidad (Lozano-Galant et al., 2013). Sin embargo, sería necesario un enfoque holístico que permitiera la toma de decisiones durante el ciclo de vida de una infraestructura considerando, entre otros, los riesgos en la planificación, adjudicación, gestión, procedimientos constructivos y negociación en la materialización de las infraestructuras. Un ejemplo actual es la ampliación del Canal de Panamá, caso estudiado por el profesor Molenaar, que forma parte de nuestro equipo de trabajo (Alarcón et al., 2011), o la especial relevancia es la influencia que tiene la contratación de los proyectos (Molenaar et al., 2010).

BBA041La toma de decisiones es una de las características esenciales del ser humano que da idea de su grado de autodesarrollo, conocimiento y libertad. En ella influye la experiencia o la intuición del individuo, su comportamiento racional o emocional. Pues bien, las técnicas de decisión multicriterio abordan la resolución de problemas complejos incorporando diferentes criterios y visiones de la realidad. Jato-Espino et al. (2014) ofrecen una revisión actualizada de estas técnicas aplicadas al sector de la construcción. El empleo de técnicas de análisis del valor y toma de decisiones ha supuesto un gran avance en la definición de un indicador de sostenibilidad. El trabajo de San José y Garrucho (2010) aplica un “Modelo integrado de valor para una evaluación sostenible (MIVES)” de forma determinista en el análisis ambiental de la construcción industrial. Esta metodología permite la formulación de objetivos multidimensionales, utiliza una estructura de requerimientos jerarquizada y es capaz de unificar indicadores cuantitativos y cualitativos para llegar a un índice de sostenibilidad ambiental. Sin embargo, la selección de los criterios es una labor compleja que influye mucho en el resultado final y los indicadores empleados distan de ser determinísticos, siendo conveniente aplicar técnicas de simulación Monte Carlo o aritmética difusa para mejorarlo. Una ventaja de MIVES es la asignación de una función de valor a cada indicador, cuantitativos o cualitativos. Sin embargo, esta labor es subjetiva y requiere de un gran conocimiento del problema. Ello, no obstante, permite el trabajo interdisciplinar de grupos de expertos para definir las funciones de valor de los indicadores. Sin embargo, MIVES presenta oportunidades de mejora, objeto de investigación científica.

El Anejo 13 de la norma EHE de hormigón estructural (Aguado et al., 2008; 2012; Gómez et al., 2012) define un “Índice de contribución de la estructura a la sostenibilidad”, utilizando el modelo MIVES. Existen trabajos (Pons y Aguado, 2013; Pons y de la Fuente, 2013) donde se aplica la metodología a piezas de hormigón estructural o edificios que no incluyen técnicas de optimización. Además, este enfoque queda limitado a aspectos ambientales que no consideran el ciclo completo de la vida de una estructura o el uso de hormigones de baja huella de carbono. Son técnicas jerárquicas que no contemplan las interacciones entre los distintos factores. La investigación propuesta trata de dar respuesta a los retos sociales planteados incorporando la toma de decisiones y la sostenibilidad social y aplicando las tecnologías de la información y comunicaciones, así como el uso de materiales avanzados, como tecnologías facilitadoras esenciales. El aspecto más relevante de BRIDLIFE consiste en incorporar un análisis del ciclo de vida definiendo un proceso de toma de decisiones que integre los aspectos sociales y medioambientales mediante técnicas analíticas de toma de decisiones multicriterio tanto de forma previa a los procesos de optimización multiobjetivo, como posteriormente en la priorización de las soluciones del frente de Pareto. Un análisis crítico de las tareas necesarias para conseguir este objetivo indica la necesidad de coordinar un grupo multidisciplinar amplio capaz de aglutinar no sólo distintas perspectivas técnicas, sino también distintos intereses, públicos y privados.

Existen dificultades al realizar un análisis de ciclo de vida de una infraestructura debido a las incertidumbres presentes en la definición de las entradas y salidas del sistema (Jato-Espino et al., 2014), que incluye la tecnología empleada en la elaboración de las materias primas, la procedencia de los materiales y su transporte, la definición de los procesos constructivos y de demolición y reutilización de los materiales (Knoeri et al., 2011). El reto implica un proceso de toma de decisiones que minimice los impactos sociales y medioambientales al coste más bajo posible. En este sentido, trabajos como los de Kim et al. (2013) proponen procesos de toma de decisión eco-amigables basados en AHP (Saaty, 1980) que aplican al caso de dos tipologías de puentes. Sin embargo, una de los inconvenientes más importantes que encuentran es la gran dependencia de los resultados en función de los pesos asignados a cada uno de los factores. Trabajos como los de Moreno-Jimenez et al. (2008), Lin et al. (2008) y Moreno-Jimenez et al. (2014) tratan de superar estas deficiencias.

La línea de investigación basada en la optimización multiobjetivo empleada por nuestro grupo constituye una técnica sin información a priori de las preferencias del decisor al analista que realiza la optimización y genera un conjunto de alternativas eficientes. El proyecto BRIDLIFE busca un salto cualitativo en nuestra línea de investigación en cuanto a que se pretenden técnicas de decisión con información a priori, donde el decisor proporciona al analista una estructura de preferencias y éste es quien construye el modelo incluyendo en él toda esta información. Sin embargo el conocimiento explícito de las preferencias del decisor no es sencillo (incorporación de criterios de sostenibilidad social y ambiental en la gestión del ciclo de vida del puente). Se necesita conocer la estructura de preferencias, no cometer errores en el proceso de extracción y, además, considerar que el decisor suele modificar sus preferencias a lo largo del proceso de resolución.

BBA023

El diseño de los puentes se realiza de forma secuencial. Tras un predimensionamiento se comprueban todos los estados límites, en un proceso iterativo cuyo resultado en términos de eficiencia económica dependen fuertemente de la experiencia del proyectista. Una alternativa es el diseño totalmente automático utilizando técnicas de optimización, capaces de incorporar múltiples funciones objetivo y cuyo resultado es la generación de un conjunto de soluciones eficientes (frontera de Pareto). La disponibilidad de ordenadores de elevada potencia de cálculo y bajo coste, junto con el desarrollo de técnicas de análisis inteligente y minería de datos, ha permitido que en las últimas décadas haya crecido de forma importante el diseño de estructuras óptimas. Sarma y Adeli (1998) aportan una extensa revisión de artículos sobre la optimización económica de estructuras de hormigón. Estos autores insistieron en la necesidad de optimizar estructuras reales de interés, tal y como ya apuntaron Cohn y Dinovitzer (1994), constatando la escasez en la aplicación de la optimización al hormigón estructural frente a las estructuras metálicas. Además de los métodos basados en la programación matemática (Hernández y Fontán, 2002), el problema de la optimización se puede abordar mediante técnicas metaheurísticas y bioinspiradas. La presencia de grupos de investigación europeos en optimización de estructuras de hormigón gravitan en la República Checa (Leps y Sejnoha), Grecia (Kousmousis y Arsenis), y Reino Unido (Topping, Leite, Rafiq, Southcomb, Ashad, Baines). En América destaca el grupo de Coello, en México, y en Estados Unidos los grupos de Camp, Adeli y Frangopol. En la India destacan Ramasamy, Ramanjaneyulu y Krishnamoorthy. También se conocen trabajos puntuales en los Emiratos Árabes (Altoubat) y en Irán (Kaveh y Sahab). Han existido contactos con estos grupos a través de congresos, revistas y dirección de ejercicios final de carrera (el caso del profesor Leps, con el programa ERASMUS). En otros ámbitos, cabe destacar la Red HEUR en Optimización Heurística (http://www.redheur.org), cuyo coordinador es R. Martí, de la U. de Valencia, y la Red Española de Minería de Datos y Aprendizaje (http://www.lsi.us.es/redmidas/). La optimización heurística del hormigón estructural presenta pocos grupos de investigación en España; destaca el dirigido por Hernández en A Coruña, y el de Martí y Tomás, en la U.P. de Cartagena, con estudios sobre la optimización de forma y armado de estructuras laminares. Habría que añadir los trabajos encabezados por F. Navarrina y M. Casteleiro, también en A Coruña, en relación a aspectos topológicos, los de la U.P. de Madrid de Utrilla y Samartín sobre optimización de puentes y estructuras bidimensionales y la del grupo de la UPC (Aparicio, Casas, Ramos) con software de diseño automático para mejorar la elección en proyectos estructurales. En relación con los indicadores de contribución de las estructuras a la sostenibilidad, destacan los grupos de la UPC (Aguado), los de A Coruña (del Caño) los grupos de la UPM (Rodríguez y Fernández) o del IECA (Burón). También hay que resaltar el trabajo realizado por los profesores Castillo, Turmo Nogal, Lozano-Galant y colaboradores respecto a la identificación estructural mediante técnicas de observabilidad.

En relación con la optimización de puentes, la revisión mencionada de Cohn y Dinovitzer (1994) ya apuntaba la gran escasez de artículos publicados en esta materia. El diseño óptimo de vigas pre-tensadas, en especial la disposición de los tendones, es un problema clásico planteado desde hace años. Aparicio et al. (1996) presentaron un sistema de diseño asistido por ordenador de puentes de hormigón pretensado para carreteras, identificando cuáles eran las tipologías estructurales más eficaces. Hassanain y Loov (2003) presentan una revisión del estado de la cuestión de las técnicas de optimización de puentes de hormigón. Sin embargo, tal y como apuntan Hernández et al. (2010), existe cierto vacío en la investigación que se ocupe específica-mente de la optimización y el diseño completo de los puentes reales.

Con todo, la línea de investigación emprendida por nuestro grupo no puede quedarse en la mera optimización económica del hormigón estructural, que podría ser un objetivo a corto plazo de interés evidente para las empresas constructoras o de prefabricados. Además, tampoco es suficiente la optimización multiobjetivo considerando aspectos ambientales y económicos. Si bien en trabajos previos de nuestro grupo se han comprobado reducciones significativas, estimadas entre el 10 y 50% de las emisiones de CO2 y coste respecto a estructuras no optimizadas; también es cierto que son necesarios criterios sociales, la incorporación de las restricciones presupuestarias (pasa de ser función objetivo a restricción) y la evaluación completa del ciclo de vida. En este proyecto se consideran los puentes pretensados como objeto de estudio, aunque la metodología propuesta es aplicable a otras estructuras. Además, BRIDLIFE pretende profundizar en los puentes prefabricados, pues, tal y como indica Yee (2001), existen motivos adicionales basados en beneficios sociales y medioambientales que justifican la adopción del hormigón prefabricado. El ahorro en material y mano de obra, la calidad en el producto y el rápido montaje son razones que justifican, por sí solas, el uso de esta tecnología.

Nuestro equipo investigador ha llevado a cabo estudios de optimización heurística de estructuras de hormigón desde hace una década en una trayectoria de profundización de esta disciplina. Como resultado de lo anterior, los investigadores principales han dirigido 7 tesis doctorales, 15 tesinas de máster y se han publicado 28 artículos indexados JCR directamente relacionados con estos proyectos:

  • Proyecto 80016/A04: Optimización heurística económica de marcos de paso de carretera y ferrocarril. Este proyecto se centró en la optimización económica de estructuras empleadas en carreteras como marcos, bóvedas, pórticos y muros. Se aplicó a la optimización en fase de diseño. Se detectó la necesidad de incluir estados límite no habituales en el cálculo de estas estructuras (fatiga, deformación, vibraciones).
  • Proyecto BIA2006-01444: Diseño óptimo sostenible de tableros de puentes losa pretensados. En este proyecto se optimizó tanto la economía como las emisiones de CO2 y el consumo energético en la fase de diseño de puentes losa postesados. Se aplicaron técnicas estadísticas convencionales para extraer conclusiones de predimensionamiento.
  • Proyecto BIA2011-23602: Diseño eficiente de estructuras con hormigones no convencionales basados en criterios sostenibles multiobjetivo mediante el empleo de técnicas de minería de datos (HORSOST). Con este proyecto se aplicó la optimización multiobjetivo considerando aspectos económicos y ambientales en fase de proyecto y de construcción. Se estudió asimismo el uso de hormigones con fibras, de alta resistencia y autocompatables. Se aplicaron técnicas de minería de datos para extraer conclusiones no triviales en predimensionamiento.
  • En el ámbito autonómico el grupo ha desarrollado un proyecto de investigación financiados por la Generalitat Valenciana. GV/2010/086 Criterios económicos y medioambientales para el diseño óptimo de pasos superiores de hormigón “in situ” mediante técnicas de inteligencia artificial y minería de datos. También se desarrollaron dos proyectos financiados por la Universidad Politécnica de Valencia. Los trabajos se centraron en el diseño óptimo de puentes prefabricados pretensados y con fibras.

Los trabajos desarrollados hasta el momento por nuestro grupo de investigación ha permitido avances importantes en el diseño automatizado y óptimo de las estructuras de hormigón con múltiples criterios, sin embargo existen una serie de limitaciones que este proyecto tiene intención de superar:

  • La optimización no incluye funciones objetivo de difícil cuantificación como la sostenibilidad social, con aspectos tales como la estética o la equidad social intergeneracional. Se debe incluir además la seguridad de las personas (Fortunato III et al., 2012), o la influencia de la forma de contratación de los proyectos y las obras (Molenaar et al., 2010).
  • Los costes económicos se han considerado hasta ahora como una función objetivo en la optimización. Sin embargo, la crisis actual obliga a replantear la disposición anual de presupuestos, todos ellos muy restrictivos. Por tanto el presupuesto pasa de ser objetivo a ser una restricción en el problema de optimización.
  • Debe analizarse la sensibilidad que existe en las políticas presupuestarias poco sensibles a la realidad del sector en la gestión de las estructuras. Ello supone modelar distintos escenarios económicos y analizar las soluciones eficientes derivadas.
  • Elegida la tipología estructural, la optimización multiobjetivo permite la obtención de un conjunto de soluciones eficientes (frontera de Pareto). Sin embargo, la decisión previa debe ser priorizada en base a un proceso de toma de decisión multicriterio. Tras la obtención de la frontera de Pareto, deberá elegirse la mejor opción en base a una nueva toma de decisiones. Aquí, la determinación de los factores determinantes constituye un proceso altamente complejo que requiere de la participación de expertos multidisciplinares y un control sobre el sesgo y rigor académico del juicio de dichos expertos (Hallowell y Gambatase, 2010).
  • Los proyectos previos no han incluido la gestión de activos. La determinación de cómo y cuándo deber realizarse la conservación de forma que se mantengan las prestaciones constituye un problema de optimización multiobjetivo. Deben incluirse los costes de mantenimiento y los esperados en caso de fallo de la estructura. Además, las incertidumbres asociadas con el deterioro de las estructuras requieren el uso de métodos probabilísticos para evaluar el comportamiento a lo largo de su vida útil (Yang et al., 2006; Osaka y Frangopol, 2009; Orcesi y Frangopol, 2011).
  • La inclusión de la demolición y reutilización de los materiales de la estructura constituye un aspecto básico a incorporar en el análisis del ciclo de vida. Una variable de diseño debe ser la durabilidad y la incorporación de la recarbonatación del hormigón (García-Segura et al., 2014).
  • Es necesario incorporar los avances realizados con hormigones de baja huella ecológica (Mellado et al., 2014) para comprobar su eficacia en los procesos de toma de decisión y optimización multiobjetivo. Asimismo, se requiere la comparación con estructuras mixtas hormigón-acero.

Lo indicado hasta ahora, que resume los antecedentes y las realizaciones del grupo, se podría resumir en los siguientes aspectos:

  1. La temática a investigar se ha ido profundizado en cada uno de los proyectos realizados, acorde a los objetivos previstos.
  2. Todos los estudios realizados hasta ahora estaban basados en la optimización multiobjetivo en fase de diseño y construcción. El objetivo de esta propuesta de investigación es dar un salto científico al incorporar la visión social y el análisis completo del ciclo de vida en la toma de decisiones. Se eligen los puentes pretensados como elemento de estudio para determinar el alcance del proyecto.

El motivo de este planteamiento no solo es un desafío científico, sino también una necesidad social. En efecto, las incertidumbres relacionadas con la toma de decisiones en el diseño de nuevas infraestructuras que contemplen aspectos de sostenibilidad social y ambiental en situaciones extremas de restricciones presupuestarias, así como la decisión en las políticas de mantenimiento y gestión de activos, demolición y reutilización de las infraestructuras es un problema altamente complejo que afecta directamente a las estructuras de hormigón. Se hace necesario profundizar en la incorporación de la durabilidad y el uso de hormigones no convencionales con baja huella de carbono en la toma de decisiones. Asimismo, sería de gran interés completar y mejorar algunos criterios tomados en la norma EHE relacionados con el cálculo del índice de sostenibilidad, de forma que incorpore el análisis completo del ciclo de vida de las estructuras, incluyendo aspectos como el mantenimiento, la demolición y reutilización de las estructuras. Además, se considera necesario incorporar un índice de sostenibilidad social en la normativa actual. A continuación se relacionan los artículos científicos indexados en JCR relacionados con el proyecto. Se hace notar la productividad científica alcanzada por el Proyecto BIA2011-23602 (HORSOST) vigente de 2012 a 2014.

BIBLIOGRAFÍA DEL GRUPO RELACIONADA CON EL PROYECTO

  1. CARBONELL, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V. (2011). Heuristic optimization of reinforced concrete road vault underpasses. Adv Eng Softw, 42(4): 151-159.
  2. CARBONELL, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2011). Búsqueda exhaustiva por entornos aplicada al diseño económico de bóvedas de hormigón armado. Rev Int Metod Numer, 27(3):227-235.
  3. CARBONELL, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2012). Automatic design of concrete vaults using iterated local search and extreme value estimation. Lat Am J Solids Struct, 9:675-689.
  4. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Multiobjective optimization of post-tensioned concrete box-girder road bridges considering cost, CO2 emissions, and safety. Engineering Structures (accepted, in press).
  5. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2014). Life-cycle greenhouse gas emissions of blended cement concrete including carbonation and durability. Int J Life Cycle Assess, 19(1):3-12.
  6. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PÉREZ-LÓPEZ, E. (2015). Hybrid harmony search for sustainable design of post-tensioned concrete box-girder pedestrian bridges. Eng Struc, 92:112-122.
  7. GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V.; MARTÍ, J.V.; ALCALÁ, J. (2014). Optimization of concrete I-beams using a new hybrid glowworm swarm algorithm. Lat Am J Solids Struct, 11:1190 – 1205.
  8. LUZ, A.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; MARTÍ, J.V. (2015). Diseño de estribos abiertos en puentes de carretera obtenidos mediante optimización híbrida de escalada estocástica. Informes de la Construcción, 67(540), e114.
  9. MARTÍ, J.V.; GARCÍA-SEGURA, T.; YEPES, V. (2016). Structural design of precast-prestressed concrete U-beam road bridges based on embodied energy. Journal of Cleaner Production, 120:231-24.
  10. MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2010). Design of prestressed concrete precast pedestrian bridges by heuristic optimization. Adv Eng Softw, 41:916-922.
  11. MARTÍ, J.V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; YEPES, V.; ALCALÁ, J. (2013). Design of prestressed concrete precast road bridges with hybrid simulated annealing. Eng Struct48:342-352.
  12. MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2014). A memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. J Struct Eng ASCE, 04014114.
  13. MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2015). A memetic algorithm approach to designing of precast-prestressed concrete road bridges with steel fiber-reinforcement. J Struct Eng ASCE, 141(2): 04014114.
  14. MARTÍ, J.V.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; LUZ, A. (2014). Diseño automático de tableros óptimos de puentes de carretera de vigas artesa prefabricadas mediante algoritmos meméticos híbridos. Rev Int Metod Numer, 30(3), 145-154.
  15. MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2011). Estudio paramétrico de pilas para viaductos de carretera. Rev Int Metod Numer, 27(3):236-250.
  16. MARTÍNEZ, F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2010). Heuristic Optimization of RC Bridge Piers with Rectangular Hollow Sections. Comput Struct, 88: 375-386.
  17. MARTÍNEZ. F.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; ALCALÁ, J. (2011). Design of tall bridge piers by ant colony optimization. Eng Struc, 33:2320-2329.
  18. MARTÍNEZ-MARTÍN, F.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2013). A parametric study of optimum tall piers for railway bridge viaducts. Struct Eng Mech, 45: 723-740.
  19. MARTINEZ-MARTIN, F.J.; GONZALEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A.; YEPES, V. (2012). Multi-objective optimization design of bridge piers with hybrid heuristic algorithms. J Zhejiang Univ-SCI A, 13(6):420-432.
  20. MARTÍ-VARGAS, J.R.; FERRI, F.J.; YEPES, V. (2013). Prediction of the transfer length of prestressing strands with neural networks. Comput Concr, 12(2):187-209.
  21. PAYÁ, I.; YEPES, V.; CLEMENTE, J.J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2006). Optimización heurística de pórticos de edificación de hormigón armado. Rev Int Metod Numer, 22(3): 241-259.
  22. PAYÁ, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Multiobjective Optimization of Reinforced Concrete Building Frames by Simulated Annealing. Comput Aided Civ Infrastruct Eng, 23(8): 596-610.
  23. PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2010). On the Weibull cost estimation of building frames designed by simulated annealing. Meccanica45(5): 693-704.
  24. PAYÁ-ZAFORTEZA, I.; YEPES, V.; HOSPITALER, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2009). CO2-Optimization of Reinforced Concrete Frames by Simulated Annealing. Eng Struct, 31(7): 1501-1508.
  25. 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.
  26. PEREA, C.; ALCALÁ, J.; YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; HOSPITALER, A. (2008). Design of Reinforced Concrete Bridge Frames by Heuristic Optimization. Adv Eng Softw, 39(8): 676-688.
  27. PEREA, C.; YEPES, V.; ALCALÁ, J.; HOSPITALER, A.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2010). A parametric study of optimum road frame bridges by threshold acceptance. Indian J Eng Mat Sci, 17(6):427-437.
  28. PONZ-TIENDA, J.L.; PELLICER, E.; YEPES, V. (2012). Complete fuzzy scheduling and fuzzy earned value management in construction projects. J Zhejiang Univ-SCI A, 13(1):56-68
  29. PONZ-TIENDA, J.L.; YEPES, V.; PELLICER, E.; MORENO-FLORES, J. (2013). The resource leveling problem with multiple resources using an adaptive genetic algorithm. Autom Constr, 29(1):161-172.
  30. 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.
  31. 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 Record: Journal of the Transportation Research Board, 2523:56-63.
  32. 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. Sci World J, Volume 2014, Article ID 524329
  33. TORRES-MACHÍ, C.; CHAMORRO, A.; YEPES, V.; PELLICER, E.; (2014). Models and actual practices in the economic and environmental evaluation for the sustainable management of pavements networks. Rev Constr 13(2): 51-58.
  34. TORRES-MACHÍ, C.; YEPES, V.; ALCALA, J.; PELLICER, E. (2013). Optimization of high-performance concrete structures by variable neighborhood search. International Journal of Civil Engineering, 11(2):90-99.
  35. YEPES, V.; ALCALÁ, J.; PEREA, C.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F. (2008). A Parametric Study of Optimum Earth Retaining Walls by Simulated Annealing. Eng Struct30(3): 821-830.
  36. YEPES, V.; DÍAZ, J.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J. (2009). Caracterización estadística de tableros pretensados para carreteras. Rev Constr, 8(2):95-109.
  37. YEPES, V.; GONZÁLEZ-VIDOSA, F.; ALCALÁ, J.; VILLALBA, P. (2012). CO2-Optimization Design of Reinforced Concrete Retaining Walls based on a VNS-Threshold Acceptance Strategy. J Comput Civ Eng ASCE26 (3):378-386.
  38. 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. Autom Constr, 49:123-134.
  39. YEPES, V.; MEDINA, J.R. (2006). Economic Heuristic Optimization for Heterogeneous Fleet VRPHESTW. J Transp Eng ASCE, 132(4): 303-311.
  40. 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.

REFERENCIAS:

  • AGUADO, A.; CAÑO, A.; DE LA CRUZ, M.; GÓMEZ, D.; JOSA, A. (2012). Sustainability Assessment of Concrete Structures within the Spanish Structural Concrete Code. J Constr Eng Manage ASCE, 138(2):268-276.
  • AGUADO, A. et al. (2008). “Índice de contribución de la estructura a la sostenibilidad”, Anejo 13 de la norma española EHE de hormigón estructural, pp. 487-504. M. de Fomento, España.
  • ALARCÓN, D.B. (2005). Modelo integrado de valor para estructuras sostenibles. Tesis doctoral, Universitat Politècnica de Catalunya.
  • ALARCÓN, L.F. et al. (2011). Risk Planning and Management for the Panama Canal Expansion Program. J Const Eng Manag ASCE, 137(10):762-771.
  • APARICIO, A.C.; CASAS, J.R.; RAMOS, G. (1996). Computer aided design of prestressed concrete highway bridges. Comput Struct, 60:957–969.
  • ASCE (2011). Structural identification (St-Id) of constructed facilities. Technical report, ASCE SEI Committee on Structural Identification of Constructed Systems.
  • ASCE (2013). Report card for America’s infrastructure, 2013 progress report, Washington DC.
  • ASOCIACIÓN ESPAÑOLA DE LA CARRETERA (2012). Informe sobre necesidades de inversión en conservación, Madrid.
  • BRUNTLAND, G. (1987). Our common future. Report of the World Commission on Environment and Development. Oxford University Press, Oxford.
  • COHN, M.Z.; DINOVITZER, A.S. (1994). Application of structural optimization. J Struct Eng ASCE, 120(2):617-649.
  • FORTUNATO III, B.R.; HALLOWELL, M.R.; BEHM, M.; DEWLANEY, K.S. (2012). Identification of safety risks for high performance sustainable construction projects. J Constr Eng Manage ASCE, 138(4): 499-508.
  • GÓMEZ, D.; DEL CAÑO, A.; DE LA CRUZ, M.P.; JOSA, A. (2012). “Evaluación de la sostenibilidad en estructuras de hormigón y metálicas. La EHE y la EAE”. En: Sostenibilidad y construcción. ACHE. Editor: A. Aguado. Cap. 19, pp. 413-439.
  • GÓMEZ, D.; DEL CAÑO, A.; DE LA CRUZ, M.P.; JOSA, A. (2012). “Metodología genérica para la evaluación de la sostenibilidad de sistemas constructivos. El método MIVES”. En: Sostenibilidad y construcción. Editor: A. Aguado. ACHE. Cap. 18, pp. 385-411.
  • HALLOWELL, M.R.; GAMBATASE, J.A. (2010). Qualitative research: application of the Delphi method to CEM research. J Constr Eng Manage ASCE, 136(1): 99-107.
  • HASSANAIN, M.A.; LOOV, R.E. (2003). Cost optimization of concrete bridge infrastructure. Canadian J Civ Eng, 30:841-849.
  • HERNÁNDEZ, S.; FONTAN, A. (2002). Practical Applications of Design Optimization, WIT Press, Southampton.
  • HERNÁNDEZ, S.; FONTAN, A.; DÍAZ, J.; MARCOS, D. (2010). An improved software for design optimization of prestressed concrete beams, Adv Eng Softw, 41:415–421.
  • JATO-ESPINO, D.; CASTILLO-LÓPEZ, E.; RODRÍGUEZ-HERNÁNDEZ, J.; CANTERAS-JORDANA, J.C. (2014). A review of application of multi-criteria decision making methods in construction. Autom Constr, 45:151-162.
  • JATO-ESPINO, D.; RODRÍGUEZ-HERNÁNDEZ, J.; ANDRÉS-VALERI, V.C.; BALLESTER-MUÑOZ, F. (2014). A fuzzy stochastic multi-criteria model for the selection of urban pervious pavements. Expert Syst Appl, 41:6807-6817.
  • KIM, S.H. et al. (2013). Environmental impact assessment and eco-friendly decision-making in civil structures. J Env Manag, 126:105-112.
  • KNOERI, C.; BINDER, C.B.; ALTHAUS, H.J. (2011). Decisions on recycling: Construction stakeholders’ decisions regarding recycled mineral construction materials. Resources, Conservation and Recycling, 55:1039-1050.
  • LIN, C.C.; WANG, W.C.; YU, W.D. (2008). Improving AHP for construction with an adaptive AHP approach (A3). Autom Constr, 17:180-187.
  • LOZANO-GALANT, J.A.; NOGAL, M.; CASTILLO, J.; TURMO, J. (2013). Application of observability techniques to structural system identification. Comput Aided Civ Infrastruct Eng, 28(6):434-450.
  • MARI, A. (2007). Educar para la sostenibilidad en el ámbito de la ingeniería. Conferencia de clausura. II Jornadas de enseñanza del hormigón estructural. ACHE, Madrid, pp. 33-49.
  • MELLADO, A. et al. (2014). Carbon footprint of geopolymeric mortar: Study of the contribution of the alkaline activating solution and assessment of an alternative route. RSC Advances, 4: 23846.
  • MOLEENAR, K.R.; SOBIN, N.; ANTILLON, E.I. (2010). A synthesis of best-value procurement practices for sustainable design-build projects in the public sector. J Green Build, 5(4):148-157.
  • MORENO-JIMÉNEZ, J.M.; AGUARÓN, J., ESCOBAR, M.T. (2008) The core of consistency in AHP-group decision making. Group Decis Negot 17:249–265.
  • MORENO-JIMÉNEZ, J.M. et al. (2012). A collaborative platform for cognitive decision making in the Knowledge Society. Computers in Human Behavior, 28:1921-1928.
  • MORENO-JIMÉNEZ, J.M. et al. (2014). Systemic decision making in AHP: a Bayesian approach. Annals of Operations Research. doi:10.1007/s10479-014-1637-z
  • NISHIJIMA, K. et al. (2007). Inter-generational distribution of the life-cycle cost of an engineering facility. J Reliab Struct Mat, 1(3):33-46.
  • ORCESI, A.D.; FRANGOPOL, D.M. (2011). Probability-based multiple-criteria optimization of bridge maintenance using monitoring and expected error in the decision process. Struct Multidisc Optim 44:137-148.
  • OSAKA, N.M.; FRANGOPOL, D.M. (2009). Lifetime-oriented multi-objective optimization of structural maintenance considering system reliability, redundancy and life-cycle cost using GA. Structural Safety, 31:460-474.
  • PACHECO-TORGAL, F.; JALALI, S. (2011). Eco-efficient Construction and Building Materials. Springer Verlag London Limited.
  • PONS, O.; AGUADO, A. (2012). Integrated value model for sustainable assessment applied to technologies used to build schools in Catalonia, Spain. Building and Environment, 53:49-58.
  • PONS, O.; DE LA FUENTE, A. (2013). Integrated sustainability assessment method applied to structural concrete columns. Construction and Building Materials, 49:882-893.
  • RACKWITZ, R. et al. (2005). Socio-economically sustainable civil engineering infrastructures by optimization. Structural Safety, 27(3):187-229.
  • SAATY, T.L. (1980). The analytic hierarchy process, McGraw-Hill, New York.
  • SAN-JOSÉ, J.T.; GARRUCHO, (2010). A system approach to the environmental analysis of industrial buildings. Building and Environment, 45:673-683.
  • SAYDAM, D.; FRANGOPOL, D.M.; DONG, Y. (2013). Assessment of risk using bridge element condition ratings. J Infrast Syst, 19:252-265.
  • SARMA, K.C.; ADELI, H. (1998). Cost optimization of concrete structures. J Struct Eng ASCE, 124(5): 570-578.
  • Vital Signs 2005. Washington: Worldwatch Intitute: 2005.
  • WISNIEWSKI, D.F.; CASAS, J.F.; GHOSN, M. (2006). Simplified probabilistic non-linear assessment of existing railway bridges. Struct Infrastr Eng, 5(6):439-453.
  • YANG, S.I.; FRANGOPOL, D.M.; KAWAKAMI, Y.; NEVES, L.C. (2006). The use of lifetime functions in the optimization of interventions on existing bridges considering maintenance and failure costs. Reliability Engineering & System Safety, 91:698-705.
  • YEE, A.A. (2001). Social and environmental benefits of precast concrete technology. PCI Journal, 43:14-20.

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

Gestión sostenible de pavimentos

trr.2015.issue-2523.coverLa gestión sostenible de los pavimentos implica integrar aspectos económicos, técnicos y medioambientales en la toma de decisiones. A continuación, dejo el resumen y la referencia de un artículo que nos acaban de publicar al respecto. El artículo completo lo podéis solicitar a la siguiente dirección: https://www.researchgate.net/publication/291373081_Sustainable_Pavement_Management

ABSTRACT:

Sustainability, which is founded on reconciling economic, environmental, and social aspects, has become a major issue for infrastructure managers. The economic and environmental impacts of pavement maintenance are not negligible. More than $400 billion is invested each year globally in pavement construction and maintenance. These projects increase the environmental impacts of vehicle operation by 10%. Because maintenance should be technically appropriate, infrastructure managers must integrate technical, economic, and environmental aspects in the evaluation of maintenance alternatives over the life cycle of a pavement. However, these aspects are typically measured in units that are difficult to combine in the decision-making process. This research examined and compared methods for integrating technical, economic, and environmental aspects and aimed to assist highway agencies, researchers, and practitioners in integrating these aspects for the sustainable management of pavements. For this purpose, a set of maintenance alternatives for asphalt pavements was evaluated. Methods for integrating these aspects were explored, leading to recommendations for the most suitable methods for different scenarios. Based on this analysis, the analytic hierarchy process (AHP) is recommended when the number of alternatives is small. In these situations, the AHP yields results similar to those of the weighting-sum and multiattribute approaches, which are frequently used for intuitive selection. However, when the number of alternatives is large, the AHP becomes difficult to use, and the weighting-sum method is more appropriate.

Figura 1
Efectividad de las diferentes alternativas de tratamiento

Reference:

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: Journal of the Transportation Research Board, No. 2523, Transportation Research Board, Washington, D.C., 2015, pp. 56–63. DOI: 10.3141/2523-07

Os dejo a continuación la versión autor:

Pincha aquí para descargar

 

Una aproximación cognitiva a la optimización multiobjetivo de estructuras de hormigón

BBA027Acaban de publicarnos un artículo muy novedoso sobre la aproximación cognitiva a los problemas de optimización multiobjetivo de las estructuras de hormigón. La revista es Archives of Civil and Mechanical Engineering, que es una revista de alto impacto en el campo de la ingeniería civil, indexada en el JCR en el primer cuartil. El resultado de combinar técnicas de decisión multicriterio junto con la optimización multiobjetivo supone una auténtica revolución en la forma de abordar el diseño de las estructuras. Ya no basta con aplicar la experiencia, la imaginación y las normas para proyectar una estructura. Se hace necesario abordar el problema desde el origen, considerando múltiples perspectivas y buscando soluciones que optimicen a la vez aspectos como los costes, la seguridad, la sostenibilidad, los riesgos laborales, la durabilidad, la estética y tantos otros.

El artículo plantea la metodología básica necesaria para establecer la resolución de este tipo de problemas. Sin embargo se deben potenciar los estudios que permitan valorar los aspectos más subjetivos que intervienen en la decisión de la mejor opción de las posibles. Esta línea de investigación se encuadra dentro del proyecto de investigación BRIDLIFE, del cual soy investigador principal. Además, supone un ejemplo de colaboración con otras universidades, en este caso con la Universidad de Zaragoza.

Referencia:

YEPES, V.; GARCÍA-SEGURA, T.; MORENO-JIMÉNEZ, J.M. (2015). A cognitive approach for the multi-objective optimization of RC structural problems. Archives of Civil and Mechanical Engineering, 15(4):1024-1036. doi:10.1016/j.acme.2015.05.001

Abstract:

This paper proposes a cognitive approach for analyzing and reducing the Pareto optimal set for multi-objective optimization (MOO) of structural problems by means of jointly incorporating subjective and objective aspects. The approach provides improved knowledge on the decision-making process and makes it possible for the actors involved in the resolution process and its integrated systems to learn from the experience. The methodology consists of four steps: (i) the construction of the Pareto set using MOO models; (ii) the filtering of the Pareto set by compromise programming methods; (iii) the selection of the preferred solutions, utilizing the relative importance of criteria and the Analytic Hierarchy Process (AHP); (iv) the extraction of the relevant knowledge derived from the resolution process. A case study on the reinforced concrete (RC) I-beam has been included to illustrate the methodology. The compromise solutions are obtained through the objectives of economic feasibility, structural safety, and environmental sustainability criteria. The approach further identifies the patterns of behavior and critical points of the resolution process which reflect the relevant knowledge derived from the cognitive perspective. Results indicated that the solutions selected increased the number of years of service life. The procedure produced durable and ecological structures without price trade-offs.