CASOS DE ESTUDIO

Decenas de miles de conductores cruzan cada día los puentes de Costa Rica, y la mayoría no se lo piensa dos veces. La confianza del público en estas estructuras se debe al éxito del gobierno en la supervisión de su seguridad y fiabilidad. Pero ¿cómo toma el gobierno decisiones acertadas sobre cómo asignar los limitados recursos de mantenimiento de los puentes para garantizar la seguridad del público?

 

Los profesores y estudiantes que participan en el proyecto eBridge del Instituto Tecnológico de Costa Rica (TEC) han recopilado y analizado datos de numerosos puentes para establecer un sistema de evaluación de puentes. Su objetivo es facilitar y agilizar la toma de decisiones por parte del gobierno en materia de reparación de puentes, apoyándose en un riguroso análisis de datos.

En el caso de un puente clave, los datos analizados con el software estadístico Minitab ayudaron al gobierno a reconocer la necesidad de reparaciones antes de que se convirtiera en una emergencia. Ahora el equipo del proyecto está perfeccionando su sistema de evaluación mediante el seguimiento de los datos de los puentes seleccionados, la evaluación de su fiabilidad y la presentación de sus conclusiones al gobierno.

 

El reto

El puente que atraviesa el río Purires en Cartago (Costa Rica) soporta el peso de 11.318 vehículos diarios. Dados los limitados recursos anuales para el mantenimiento de los puentes en todo el país, el gobierno necesitaba determinar si este puente requería atención inmediata o si podía seguir confiando en él durante más años.

 

Los miembros del equipo del proyecto eBridge colocaron sensores bajo el puente para medir el movimiento y las vibraciones de la estructura de acero y hormigón al paso de los vehículos. Recogieron más de 90.000 puntos de datos, que tuvieron que analizar para predecir la fiabilidad del puente e identificar los puntos de mayor tensión de la estructura.

 

 

La tarea implicaba múltiples pasos y muchos métodos estadísticos. Tenían que desarrollar un modelo matemático del rendimiento del puente basado en sus datos, y luego crear y analizar datos simulados para predecir cómo podría funcionar el puente en el futuro bajo diferentes escenarios.

 

Cómo ayudó Minitab

El equipo utilizó Minitab para realizar un análisis de series temporales de los datos de los sensores, lo que reveló lo bien que el acero y el hormigón del puente soportaban el peso del tráfico a lo largo del tiempo. "Con Minitab pudimos buscar valores atípicos e identificar fácilmente los puntos de tensión", afirma Federico Picado, investigador del proyecto eBridge.

 

En su esfuerzo por establecer un método de evaluación de puentes, los miembros del equipo realizaron un análisis de series temporales en Minitab para identificar patrones en los datos a lo largo del tiempo. En el gráfico de arriba, podemos ver en qué momentos se produjo la deformación, o el 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 es costoso o imposible.

 

Utilizando los datos de los sensores que recogieron, así como información conocida sobre las propiedades mecánicas y estructurales del puente, el equipo de eBridge utilizó Minitab para simular datos de carga y resistencia que imitaban la tensión del tráfico de la que recogieron los datos de los sensores. A partir de aquí, realizaron un análisis de fiabilidad para predecir la fiabilidad del puente y determinar la probabilidad de fallo. Un análisis de fiabilidad preciso depende de la selección de la distribución estadística adecuada para los datos, y Minitab facilitó la confirmación de que los datos del equipo seguían la distribución normal.

 

El gráfico 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 con distribución normal para un segundo escenario de tráfico del puente, y realizó otro análisis de fiabilidad. A continuación, compararon los resultados de los dos escenarios, observando si los factores de tensión de carga y resistencia simulados superaban la capacidad del puente para soportar dichos factores de forma segura.

 

 

Para seguir leyendo el contenido de la siguiente entrada le dejamos el enlace de la nota completa.
Technology Institute of Costa Rica eBridge Project | Minitab

 

Si requiere información de este u otro producto de software informático o estadístico puede escribir a la siguiente persona.

Luís Franco
Ejecutivo Software Diverso
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