Sabado 04 de Setiembre del 2010 - 3: 50pm • Primera Edición

Este artículo presenta un resumen de dos investigaciones presentadas durante el 87th Congreso del Transportation Research Board y en el XIV Congreso Ibero-Latinoamericano del Asfalto. En ellas se expuso una forma de desarrollar modelos iniciales de predicción del deterioro con base en dos auscultaciones de una red vial, se desarrolló una metodología para extraer estimados iniciales de la efectividad de los tratamientos y se desarrollaron análisis comparativos y de optimización dentro de un sistema de gestión de infraestructura vial que permitió maximizar la condición de las carreteras a un costo mínimo. A lo largo del proceso la capacidad de los Sistemas de Información Geográfica (SIG) permitió integrar información de varias fuentes, soportando el análisis y comunicando los resultados. El caso de estudio fue basado en la red vial nacional de Costa Rica con más de 4000 Km. de carreteras pavimentadas.

 

Figura 1. Programación de Rehabilitaciones Menores Optimizado.

Grupos homogéneos fueron utilizados clasificando las carreteras mediante: (1) el número de carriles para facilitar el cálculo de los costos de intervención, (2) las intensidades de carga de tránsito permitiendo la formulación de varias curvas de deterioro para cada grupo de intensidad  (3) por rutas y (4) por su estado general de condición. Pese a que el objetivo de esta investigación se centró en un solo tipo de activo (carreteras) el software empleado (Remsoft), es capaz de analizar y llevar a cabo amplios estudios comparativos de opciones entre varios activos en diferentes dominios de manera simultánea.

Construcción de la Base de Datos Espacial de las Carreteras de Costa Rica

La información disponible consistió en datos de rugosidad mediante IRI linealmente referenciados, y mediciones de deflexión FWD puntuales (con coordenadas) provenientes del LANAMME. Los volúmenes de tránsito fueron tomados de conteos del MOPT, que no contaban con formato espacial.   

Después de haber calculado índices de condición (SCI, SAI, y PRI) la unificación de la información mediante rutas y postes de kilometraje fue realizada manualmente para garantizar la integridad de la misma. Se creó un mapa de segmentos de pavimento linealmente referenciados para cada ruta con segmentos cada 400 m.  Este  fue importado en el software del SIG (ESRI arcGIS) y utilizado para establecer un mapa de rutas. La información de PCI (Índice de Condición del Pavimento, por sus siglas en inglés "Pavement Condition Index") de cada segmento de 400 m. junto con el resto de atributos fue sobrepuesta encima del mapa de rutas para crear un mapa segmentado que contuviera toda la información requerida. Este fue salvado con formato de poli-línea (sin medición de distancia) tipo "Shape", y ligado a la base de datos que contenía condición, tráfico, segmentos, edades aparentes y temas, para finalmente ser importado por el software de  planeación y optimización de largo plazo (Remsoft).

Construcción de la Matriz de Transición de Probabilidades a partir de dos datos.

Al conocer que los inventarios de condición en un año dado abarcan segmentos en casi todos los rangos de edades y, que la edad de un segmento se relaciona con su estado de condición, se implementó una edad aparente relativa. La construcción del modelo inicial de desempeño se basó en la técnica numérica de la curva de mejor ajuste. Para simplificar el análisis se asumió que dentro de cada grupo edad-tránsito, la relación entre el PCI y la edad era lineal para el segmento de recta que separa los dos años observados. Para cada carga de tránsito se calculó el deterioro promedio de cada grupo de edades, encontrando el valor promedio de PCI para el 2004 y el 2006. Para cada nivel de tránsito se trazaron cuatro segmentos de recta con pendiente conocida (correspondientes a los grupos de condición, bueno, regular malo y muy malo).

Una vez establecida la curva de mejor ajuste un modelo de inferencia convirtió este modelo de deterioro inicial en una matriz de transición de probabilidades (MTP). Una regla transicional fue implementada asumiendo que los segmentos de carretera permanecerían o en su misma condición original o se moverían hacia los intervalos siguientes más cercanos de PCI, con una preferencia decreciente. Para cada intervalo de PCI, los conteos para el 2004 y el 2006 en el mismo renglón representaron la manera en la cual se esperaba que los pavimentos progresaran ante la pérdida de PCI a lo largo del periodo de 2 años.    

Estimando las Efectividades de Preservación de los Tratamientos

El subgrupo de carreteras que mostraron mejoría en su PCI fue introducido retrospectivamente en el tiempo desde el 2006 hacia el 2004 en el modelo de transición de probabilidades y las probabilidades de transición resultantes fueron colocadas en sus correspondientes celdas. Esto produjo una matriz de transición de probabilidades similar a la de deterioro, excepto que los valores se encontraron a la izquierda de la diagonal principal. Para estimar la efectividad de los tratamientos se calculó el salto promedio en PCI de cada renglón en la matriz, asumiendo que posteriormente los segmentos tratados experimentarían las mismas razones de deterioro que los segmentos que no han sufrido intervenciones. En el futuro, nuevos inventarios de condición resultarían en incrementos de la población experimental y consecuentemente en el nivel de certidumbre asociado con el uso directo de las distribuciones de mejora completas de cada renglón en lugar del salto promedio.  

 

Resultados y Conclusiones

 

Los inventarios de condición mostraron que se han permitido mayores estados de deterioro en las carreteras con menor tránsito. Se observaron  deficiencias estructurales extensivas a lo largo de una buena porción de la red y el estancamiento estructural entre el 2004 y el 2006. Los resultados muestran que la distribución de recursos basándose en optimización matemática resulta en condiciones de carreteras sostenibles (basadas en el PCI promedio de toda la red) después de periodos de estabilización de aproximadamente 5 años. Implementar una estrategia de optimización en ambos casos, garantiza los mejores niveles de costo-beneficio (efectividad) sin importar el nivel presupuestario disponible, al comparársele con las estrategias de "peor-primero".

Figura 2. Comparación de Escenarios y Progresión de carreteras (metros carril) por tipo de condición

 

La efectividad de las acciones y el aseguramiento de la calidad juegan un rol preponderante para poder asegurar beneficios completos de los tratamientos y las intervenciones. Estrategias de optimización producirían que la totalidad de la red migre al buen estado después de 11 años (PCI mayor que 90). El efecto de reducir el presupuesto en un 25% produce una demora de 20 años en el tiempo requerido en lograr que la red se encuentre por encima de 90 puntos del PCI. Utilizar $110 millones de dólares mediante una gestión optimizada permite llevar la totalidad de la red vial a un excelente estado (PCI = 90), liberando unos 60 millones de dólares a partir del octavo año, empleadles en otras actividades del gobierno.

Figura 3. Requerimientos Presupuestarios por año y disgregación según tipo de actividades.

 

Ing. Luis Amador  M.B.A. Ingeniero Civil, Licenciado y Master en Administración de Negocios, Candidato Doctoral en Ingeniería Civil y Asistente de Investigación en la Universidad de New Brunswick. Ex-Director Técnico de la Cámara Costarricense de la Construcción y ex Director del Consejo de Administración del CONAVI.