Sensores ópticos ayudan a los geólogos a predecir el comportamiento del terreno

Fecha

AIDO y el Centro Tecnológico CARTIF trabajan conjuntamente en el proyecto PREFEX para obtener un diagnóstico preciso de las características del terreno y facilitar así las construcciones de los túneles y las obras subterráneas.

En la planificación de cualquier construcción es fundamental conocer de antemano el tipo de materiales sobre los que se va a excavar y su estructura, sobre todo, cuando se trata de construir, por ejemplo, un túnel. En cualquier obra subterránea es necesario disponer al detalle de las características topográficas, geológicas y geo-hidrológicas del terreno para evaluar la metodología y las herramientas apropiadas así como las protecciones necesarias para el avance de la construcción.

Aunque la mayoría de las técnicas y procedimientos son similares a los aplicados para construir carreteras y puentes, el ámbito específico de aplicación, objetivos y enfoques de las investigaciones son considerablemente diferentes en túneles y obras subterráneas, y puede variar de forma significativa con las condiciones del subsuelo.

Por ese motivo, desde hace tres años, el proyecto PREFEX (Predicción del Frente de Excavación) investiga una estrategia para el diagnóstico preciso del terreno durante la construcción de túneles y obras subterráneas. Esta iniciativa surge de las necesidades de las empresas privadas de construcción Vías y Construcciones S.A. y Obras Subterráneas S.A. que, de la mano del Instituto Tecnológico de Óptica, Color e Imagen (AIDO) y el Centro Tecnológico CARTIF, querían innovar en este proceso.

En la actualidad, existe la necesidad de mejorar las técnicas de predicción de las características del terreno. Hasta ahora, las máquinas perforadoras pueden incorporar un sistema de registro de datos que ayudan al geólogo en el análisis del frente de excavación, y decide sobre el tipo de sostenimiento necesario en el propio túnel para continuar con la excavación.

Sin embargo, con este nuevo método pretendemos obtener información detallada de las condiciones del subsuelo mediante sensores ópticos, desarrollados por AIDO, que se pueden incorpora el equipo de perforación del jumbo y que proporcionan datos adicionales que ayuden al geólogo a interpretar la calidad del propio frente de excavación, para predecir las características del que se sitúa inmediatamente después. Por su parte, CARTIF se encarga de aplicar técnicas de Inteligencia Computacional –como puede ser la minería de datos, la lógica difusa o las redes neuronales– a los datos obtenidos de los diferentes sensores instalados en la perforadora.

El proyecto, liderado por Vías y Construcciones S.A., concluirá a finales de 2015 y está previsto realizar a lo largo del año una experiencia piloto en una obra subterránea real. Esta iniciativa cuenta con la financiación del Ministerio de Economía y Competitividad dentro del Programa Nacional de cooperación Público-Privada, subprograma INNPACTO.

Share on facebook
Share on twitter
Share on linkedin
Share on telegram
Share on whatsapp
Share on email
Share on print

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.

noticiasrelacionadas

7 abril 2022

‘Inndromeda’ presenta su plan de actividades de 2022 

Inteligencia artificial, ciberseguridad o nanotecnología son algunas de las tecnologías habilitadoras más destacadas que están marcando ya el...
5 abril 2022

Redit presenta la plataforma ‘Innspiradoras’ para poner en valor el talento femenino

Más de 80 personas se han dado cita hoy en Alicante para asistir a la presentación de ‘Innspiradoras,...
11 febrero 2022

Casi 1.000 mujeres investigadoras trabajan en los Institutos Tecnológicos de REDIT

Los once centros que componen la Red de Institutos Tecnológicos de la Comunidad Valenciana (REDIT)  dan trabajo en...

SuscripcionesREDIT

Elige el tipo de suscripción sobre la que quieras estar informado:

Email:

Tipos de suscripción:

Suscripción a InfoRedit
Informacion sobre la actividad de Redit
Suscripcion al Blog de Innovación
Suscripción al Informativo Audiovisual