Detalles del proyecto
Resumen de proyecto
Los deterioros de los pavimentos inician inmediatamente después de su construcción. Mantener una vía en buen estado no solo promueve la seguridad y eficiencia del tráfico, sino que también se traduce en beneficios económicos. Un pavimento bien cuidado reduce la necesidad de frecuentes trabajos de mantenimiento; además de minimizar costos, contribuyendo así a una gestión más eficiente y sostenible de la infraestructura vial. Este artículo presenta el desarrollo de un modelo predictivo específico para el deterioro de fallas superficiales en las pistas del óvalo Monitor.
Por ello, se desarrolla un modelo predictivo de deterioro de fallas superficiales en las vías urbanas anexas al ovalo Monitor. Se utiliza el software MATLAB como herramienta principal destacando la inclusión de procesamiento de los aforos vehiculares por inteligencia artificial (IA). La investigación evalúa la eficacia y precisión del procesamiento de data en las predicciones de deterioro del pavimento, ofreciendo así una contribución de una mejor gestión de la infraestructura vial.
Por ello, se desarrolla un modelo predictivo de deterioro de fallas superficiales en las vías urbanas anexas al ovalo Monitor. Se utiliza el software MATLAB como herramienta principal destacando la inclusión de procesamiento de los aforos vehiculares por inteligencia artificial (IA). La investigación evalúa la eficacia y precisión del procesamiento de data en las predicciones de deterioro del pavimento, ofreciendo así una contribución de una mejor gestión de la infraestructura vial.
Descripción
Las carreteras, como principal sistema de transporte de cualquier país, deben mantenerse en condiciones físicas óptimas para garantizar un flujo seguro y fluido de personas y mercancías (Elseicy et al., 2022). No obstante, los pavimentos de las carreteras están expuestos a diversos defectos debido a errores de construcción, envejecimiento, condiciones ambientales, cambios en la carga de tráfico y mantenimiento deficiente (Elseicy et al, 2022; Hatoum et al, 2022).
Las fallas e inestabilidades en cualquiera de las capas del pavimento darán como resultado diferentes tipos de deterioros estructurales en el sistema de pavimento, tanto superficiales como internos. Algunos daños estructurales en los pavimentos flexibles son la deformación, agrietamiento, desintegración y sangrado (Elseicy et al., 2022).
La problemática del deterioro del pavimento, exacerbada por el aumento del parque automotor a nivel mundial, ha generado defectos en la infraestructura vial, siendo las grietas un problema especialmente perjudicial al afectar la velocidad, seguridad y durabilidad de las carreteras (Tedeschi & Benedetto, 2017; Zhang et al, 2017).
La inspección tradicional, que depende de la recopilación manual de datos, se revela como una práctica laboriosa y propensa a errores, limitando la eficiencia en el mantenimiento vial [5].
Los estudios diarios del volumen de tráfico, cruciales para la planificación y supervisión manual de la pavimentación, enfrentan desafíos de costo y tiempo. No obstante, la adopción de metodologías inteligentes, como dispositivos conectados a la nube, emerge como una alternativa eficiente (Limantara et al, 2021). Sin embargo, las agencias estatales reconocen la necesidad de datos de alta calidad y buscan independizarse de la total dependencia de contratistas para garantizar la calidad de estos datos (Ong et al, 2011).
La detección temprana del deterioro del pavimento se presenta como una técnica auspiciosa en el mantenimiento de carreteras, permitiendo tomar medidas preventivas antes de que las grietas se deterioren significativamente (Kheradmandi & Mehranfar, 2022). Las grietas, integradas como parte fundamental de los estudios regionales de deterioro de pavimentos, deben abordarse de manera oportuna para evitar defectos más severos (Zhu et al, 2011). Por lo tanto, las grietas se consideran ampliamente como una parte integral de los estudios regionales de deterioro de los pavimentos (Gopalakrishnan et al, 2017). Estrategias inadecuadas de mantenimiento y rehabilitación pueden resultar en desperdicio de presupuesto y tratamientos ineficaces del deterioro del pavimento, subrayando la importancia de enfoques efectivos en la gestión de la infraestructura vial (Yao et al, 2020).
Las vías urbanas, al atraer un tráfico masivo, generan pérdidas económicas considerables debido al mal estado de las carreteras, acumulando sumas significativas. El costo total del transporte incluye el costo de la carretera y el costo del usuario, según indican estudios previos.
Las vías urbanas presentan desafíos diferentes a los de la red de carreteras, con duraciones de viaje más cortas, mayor número de viajes y desvíos, y una intensidad de tráfico intensa y no uniforme. A lo largo de los últimos veinte años, los sistemas de gestión del mantenimiento han mejorado significativamente gracias a los avances tecnológicos (Chopra et al, 2018).
Las fallas e inestabilidades en cualquiera de las capas del pavimento darán como resultado diferentes tipos de deterioros estructurales en el sistema de pavimento, tanto superficiales como internos. Algunos daños estructurales en los pavimentos flexibles son la deformación, agrietamiento, desintegración y sangrado (Elseicy et al., 2022).
La problemática del deterioro del pavimento, exacerbada por el aumento del parque automotor a nivel mundial, ha generado defectos en la infraestructura vial, siendo las grietas un problema especialmente perjudicial al afectar la velocidad, seguridad y durabilidad de las carreteras (Tedeschi & Benedetto, 2017; Zhang et al, 2017).
La inspección tradicional, que depende de la recopilación manual de datos, se revela como una práctica laboriosa y propensa a errores, limitando la eficiencia en el mantenimiento vial [5].
Los estudios diarios del volumen de tráfico, cruciales para la planificación y supervisión manual de la pavimentación, enfrentan desafíos de costo y tiempo. No obstante, la adopción de metodologías inteligentes, como dispositivos conectados a la nube, emerge como una alternativa eficiente (Limantara et al, 2021). Sin embargo, las agencias estatales reconocen la necesidad de datos de alta calidad y buscan independizarse de la total dependencia de contratistas para garantizar la calidad de estos datos (Ong et al, 2011).
La detección temprana del deterioro del pavimento se presenta como una técnica auspiciosa en el mantenimiento de carreteras, permitiendo tomar medidas preventivas antes de que las grietas se deterioren significativamente (Kheradmandi & Mehranfar, 2022). Las grietas, integradas como parte fundamental de los estudios regionales de deterioro de pavimentos, deben abordarse de manera oportuna para evitar defectos más severos (Zhu et al, 2011). Por lo tanto, las grietas se consideran ampliamente como una parte integral de los estudios regionales de deterioro de los pavimentos (Gopalakrishnan et al, 2017). Estrategias inadecuadas de mantenimiento y rehabilitación pueden resultar en desperdicio de presupuesto y tratamientos ineficaces del deterioro del pavimento, subrayando la importancia de enfoques efectivos en la gestión de la infraestructura vial (Yao et al, 2020).
Las vías urbanas, al atraer un tráfico masivo, generan pérdidas económicas considerables debido al mal estado de las carreteras, acumulando sumas significativas. El costo total del transporte incluye el costo de la carretera y el costo del usuario, según indican estudios previos.
Las vías urbanas presentan desafíos diferentes a los de la red de carreteras, con duraciones de viaje más cortas, mayor número de viajes y desvíos, y una intensidad de tráfico intensa y no uniforme. A lo largo de los últimos veinte años, los sistemas de gestión del mantenimiento han mejorado significativamente gracias a los avances tecnológicos (Chopra et al, 2018).
Estado | Activo |
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Fecha de inicio/Fecha fin | 1/04/24 → 10/04/25 |
Objetivos de desarrollo sostenible de las Naciones Unidas
En 2015, los estados miembros de las Naciones Unidas acordaron 17 Objetivos de desarrollo sostenible (ODS) globales para erradicar la pobreza, proteger el planeta y garantizar la prosperidad para todos. Este proyecto contribuye al logro de los siguientes ODS:
Palabras clave
- Inteligencia Artificial
- Modelo de predicción
- deterioros superficiales
- pavimento urbano
Áreas y líneas de investigación secundarias
- Ecoeficiencia y tecnologías limpias
- Infraestructura vial
- Transporte y comunicación
Tipo de investigación
- Aplicada