En el lado seguro: El Instituto Tecnológico de Costa Rica ayuda a garantizar la seguridad de los puentes con Minitab

 

Decenas de miles de conductores cruzan los puentes de Costa Rica todos los días, y la mayoría nunca lo piensa dos veces. La confianza del público en estas estructuras se debe al éxito que ha tenido el gobierno en la supervisión de su seguridad y fiabilidad. Pero, ¿cómo toma el gobierno buenas decisiones en cuanto a la asignación de los limitados recursos para el mantenimiento de puentes con el fin de garantizar la seguridad de los ciudadanos?

Los profesores y estudiantes que participan del Proyecto eBridge del Instituto Tecnológico de Costa Rica (ITCR) han recopilado y analizado datos de numerosos puentes para establecer un sistema de evaluación de estas estructuras. Su objetivo es que el gobierno pueda tomar decisiones sobre la reparación de los puentes de una manera más fácil y rápida y que esas decisiones estén respaldadas por rigurosos análisis de datos.

En un puente clave, los datos analizados con Minitab Statistical Software ayudaron al gobierno a reconocer la necesidad de reparaciones antes de que el asunto se volviera urgente. Ahora el equipo del proyecto está refinando su sistema de evaluación mediante el monitoreo de los datos de ciertos puentes, la evaluación de su fiabilidad y la presentación de sus resultados al gobierno.

El desafío

El gobierno inició reparaciones en el puente sobre el río Purires (arriba) con base en datos generados por los estudiantes que indicaban los puntos de esfuerzo.

El puente que cruza el río Purires en Cartago, Costa Rica, soporta el peso de 11,318 vehículos al día. Debido a los limitados recursos anuales para el mantenimiento de los puentes en todo el país, el gobierno debía determinar si este puente requería atención inmediata o si se podría seguir confiando en él unos años más.

Miembros del equipo del proyecto eBridge colocaron sensores debajo del puente para medir movimientos y vibraciones en la estructura de acero y concreto mientras los vehículos pasaban sobre él. Recopilaron más de 90,000 puntos de datos, los cuales había que analizar para predecir la fiabilidad del puente e identificar los puntos de alto esfuerzo de la estructura.

La tarea requería múltiples pasos y muchos métodos estadísticos. Tenían que desarrollar un modelo matemático del desempeño del puente basado en sus datos, luego crear y analizar datos simulados para predecir cuál podría ser el desempeño del puente en el futuro en distintos escenarios.

Cómo ayudó Minitab

El equipo utilizó Minitab para realizar un análisis de series de tiempo con los datos de los sensores, el cual reveló qué tan bien estaba soportando el acero y el concreto del puente el peso del tránsito con el tiempo. “Con Minitab pudimos buscar valores atípicos e identificar puntos de esfuerzo fácilmente”, dijo Federico Picado, investigador del proyecto eBridge.

En sus esfuerzos por establecer un método de evaluación de puentes, los miembros del equipo realizaron análisis de series de tiempo en Minitab para identificar patrones en los datos con el tiempo. En la gráfica de arriba, se puede ver en qué momentos ocurría la deformación o movimiento del puente.

El equipo también utilizó la simulación Monte Carlo para facilitar su análisis del puente. Este método crea grandes cantidades de datos simulados utilizando parámetros conocidos y una ecuación que describe la relación entre las variables, lo que permite a los investigadores predecir los resultados en situaciones en las que reunir cantidades similares de datos reales resulta costoso o imposible.

Utilizando los datos que recogieron con los sensores, así como información conocida sobre las propiedades mecánicas y estructurales del puente, el equipo de eBridge usó Minitab para simular datos de carga y resistencia que emulaban el esfuerzo producido por el tráfico. A partir de aquí, realizaron un análisis de fiabilidad para predecir la fiabilidad del puente y determinar la probabilidad de falla. Un análisis de fiabilidad exacto depende de seleccionar la distribución estadística adecuada para los datos, y con Minitab se pudo confirmar fácilmente que los datos del equipo seguían una distribución normal.

La gráfica de probabilidad de arriba muestra los datos utilizados en la primera simulación de datos.

El equipo utilizó los resultados de su análisis de fiabilidad inicial para generar datos distribuidos normalmente para un segundo escenario de tránsito en el puente y realizó otro análisis de fiabilidad. Luego compararon los resultados de los dos escenarios, evaluando si los niveles de esfuerzo de las cargas y resistencias simuladas excedían la capacidad del puente para soportar esos niveles de forma segura.

Los histogramas evalúan la forma de los datos y se pueden utilizar junto con un análisis para ayudar a confirmar los supuestos. Arriba se muestran los valores de carga y resistencia en ambos escenarios.

Si la capacidad del puente fuera mayor que los niveles de esfuerzo identificados, el índice de fiabilidad sería lo suficientemente alto como para poder considerar que el puente es seguro. Si el índice de fiabilidad fuera bajo, se podrían utilizar los códigos internacionales de seguridad para tomar una decisión inmediata sobre el uso y el mantenimiento del puente.

Resultados

El análisis del equipo reveló que el índice de fiabilidad del puente sobre el río Purires era bajo: la capacidad del acero y el concreto no era lo suficientemente resistente como para soportar de manera constante el peso pronosticado del tránsito y el puente estaba en riesgo de verse comprometido. Cuando se evaluó utilizando los códigos internacionales, el puente no cumplió los requisitos de seguridad. El gobierno de Costa Rica consultó estos resultados mientras determinaba un plan de reparaciones para el puente.

“Nuestro análisis en Minitab nos ayudó a concluir que los camiones que cruzaban el puente estaban causando grandes deformaciones”, dijo Picado. De hecho, dos meses después del análisis colapsó una de las vigas de acero del puente. “Afortunadamente, nadie resultó herido. Nos alegró saber que nuestras predicciones fueron exactas y que el gobierno pudo intervenir cuando nos dimos cuenta de que el puente estaba en problemas”.

Mientras continúan las reparaciones en el puente sobre el río Purires, el Proyecto eBridge aplicará su metodología a otros puentes de Costa Rica y refinará su proceso de evaluación de puentes utilizando la simulación Monte Carlo y el análisis de fiabilidad. Anticiparse a posibles fallas garantiza la seguridad de los ciudadanos de Costa Rica y reduce el costo de las reparaciones al predecir los riesgos de seguridad antes de que ocurran fallas.

 

ORGANIZACIÓN

Instituto Tecnológico de Costa Rica

REVISIÓN GENERAL

  • Universidad que se especializa en ingeniería y ciencia
  • Situada en Cartago, Costa Rica
  • Establecida en 1971
  • Más de 9,000 estudiantes

DESAFÍO

¿Cómo debía el gobierno de Costa Rica monitorear y mantener la integridad estructural de los puentes para proteger a los conductores del país?

PRODUCTOS UTILIZADOS

Minitab® Statistical Software

RESULTADOS

  • Se descubrió que la estructura del puente estaba comprometida, por lo que las reparaciones pudieron comenzar antes de que el problema empeorara
  • Se estableció un método de evaluación de puentes que simula los niveles de esfuerzo y predice las tasas de fallas de los puentes
  • Se mejoró la seguridad pública de los conductores de Costa Rica y se espera un ahorro de miles de dólares de los contribuyentes al asegurar que los recursos para el mantenimiento de los puentes se asignen adecuadamente
 

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