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10/06/2013 - Nuevos sistemas para predecir el comportamiento del terreno en obras subterráneas
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A la hora de construir un túnel o cualquier otra obra subterránea, es necesario conocer a fondo las características del terreno. Esto facilita, por un lado, el uso de las metodologías y herramientas de trabajo más apropiadas para cada tipo de suelo y, por otro, la previsión de su comportamiento y por tanto la elección las soluciones óptimas de sostenimiento.

 

Con el objetivo de mejorar las técnicas actualmente disponibles para interpretar el comportamiento del terreno en el frente de excavación de túneles, las empresas Vías y Construcciones SL y Obras Subterráneas SL, junto con los centros tecnológicos Cartif de Valladolid y AIDO (Instituto Tecnológico de Óptica, Color e Imagen) de Valencia, colaboran en el proyecto nacional Prefex.

 

La iniciativa, de 33 meses de duración, se enmarca en el sub-programa Innpacto del Ministerio de Economía y Competitividad y cuenta con un presupuesto de 1’18 millones de euros. Como explica a DiCYT la investigadora de Cartif Marta Galende, el proyecto surge de la necesidad de estas empresas de predecir el frente de excavación, una labor que en estos momentos se basa, fundamentalmente, en la extracción de muestras del terreno, recogida de datos y su interpretación por parte de un geólogo.

 

“Cuando el Jumbo, o lo que es lo mismo, la máquina perforadora, va tomando muestras de lo que tiene delante, el geólogo las analiza y decide cuáles son los parámetros que tiene que introducir a la máquina para seguir realizando la excavación. Existe la necesidad de mejorar esas técnicas de predicción y por ello en este proyecto aplicaremos la Inteligencia Computacional, generando modelos computacionales que ayuden a los geólogos a prever qué es lo que tienen en el frente de excavación”, detalla la investigadora.

 

La Inteligencia Computacional es un conjunto de técnicas (entre ellas la minería de datos, la lógica difusa o las redes neuronales) que permiten el tratamiento de grandes volúmenes de datos y la extracción de información y conocimiento de ellos, para su posterior uso en la toma de decisiones y en la resolución de problemas complejos. Así, esta rama de la Inteligencia Artificial combina elementos de aprendizaje, adaptación, evolución y tratamiento de la inexactitud (acercándose al pensamiento humano) para crear software “inteligente”.

 

“En Cartif llevamos 10 años trabajando en esta línea de investigación, que consiste en obtener una gran cantidad de datos y extraer el conocimiento que está oculto en ellos para sacar conclusiones y ayudar en el proceso de toma de decisiones. En el caso del proyecto Prefex pretendemos generar un sistema de ayuda a la toma de decisiones por parte del geólogo”, agrega Galende.

 

De este modo, el sistema analizará los datos que recoja el Jumbo y le mostrará al geólogo una serie de soluciones óptimas en función de los objetivos de la excavación. En la actualidad, los geólogos se apoyan el sistema de clasificación Rock Mass Rating o sistema RMR para realizar estas estimaciones, y este nuevo sistema permitirá precisar la medición.

 

 

Sistema óptico

 

Por otro lado, para obtener unos datos lo más precisos posible sobre el terreno que está siendo excavado y sobre las características del que se sitúa inmediatamente después, el Instituto Tecnológico AIDO desarrollará y probará un sensor óptico que se integrará en los brazos de la máquina perforadora.

 

Para probar y validar estos nuevos sistemas, los investigadores prevén realizar una experiencia piloto al final del proyecto, en 2015. La prueba tendrá lugar en una obra subterránea real, y los resultados finales serán propiedad de las empresas participantes, quienes podrán optimizar su trabajo en este tipo de obras.

 

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Imagen: DICYT

Cristina G. Pedraz/DICYT


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