Sistema para predicción del estado de conservación de infraestructuras lineales de transporte mediante sensado óptico y técnicas de analítica de datos

Implementación de equipo de sensado continuo en tiempo real del estado tenso-deformacional de la plataforma y subcapas de infraestructuras lineales de transporte

Investigador principal

Francisco de Asís, García Benítez

Sede

US

Tecnología

(a)    IoT /
(b)    Machine learning

Sector

2

Agentes agregados

AZVI

Resumen de la propuesta

Implementación de equipo de sensado continuo en tiempo real del estado tenso-deformacional de la plataforma y subcapas de infraestructuras lineales de transporte (carreteras y ferrocarril), con la finalidad de:

-     Cuantificar el estado de conservación de la infraestructura debido a las solicitaciones soportadas.
-     Estimar, mediante técnicas de analítica y síntesis de datos (aprendizaje automático, estadística analítica), la aparición de fallos y las operaciones de mantenimiento predictivo que permitan minimizar las acciones correctivas de mantenimiento.

Objetivo del proyecto

  1. Monitorización automatizada del estado de las infraestructuras lineales de carreteras y ferrocarriles, utilizando técnicas de sensado óptico para inspección no intrusiva y captura de datos automatizada.
  2. Adaptación y desarrollo de procesos y algoritmos para el análisis automatizado del estado y comportamiento de la infraestructura.
  3. Adaptación y desarrollo de un sistema de gestión de activos para facilitar el mantenimiento y rehabilitación rápidos y económicamente eficientes.
  4. Puesta a prueba y validación del sistema en un demostrador a escala real de sección de infraestructura (e.g. vía férrea), a construir ex profeso.
  5. Transferencia de know-how a empresa multinacional de ingeniería civil.

Resultados esperados e indicadores

Indicadores (esperados hasta el 31/12/2021)

Nuevo personal investigador (equivalente anual): 1
Patentes: Dependerá de los resultados que se alcancen durante el proyecto,
Nº contratos transferencia: 1
Congresos: 2
Publicaciones indexadas: 1 (en el segundo año)
Tesis doctorales: Se prevé el inicio de una tesis doctoral, aunque en 21 meses no es realista que se finalice en esta temática (con construcción de demostrador, ensayo y validación).

Justificación potencial impacto tecnológico del proyecto (TRL)

Producto asociado a las Actividades más relevantes

Nivel TRL

(a fecha de inicio del proyecto)

Sistema de interrogación óptico (existente en el mercado)

TRL8

Geotextil óptico técnicas IoT (existente en el mercado)

TRL7

Sistema de predicción de fallos de infraestructuras lineales con metodologías de aprendizaje automatizado (Machine Learning, Data

Analytics)

TRL6

 

Se prevé un nivel TRL7 o superior. No se asegura que el sistema alcance la cualificación completa TRL8, ya que se precisaría ensayar un número elevado de entornos operacionales reales. Esto exige la instalación del geotextil óptico durante la construcción/rehabilitación de infraestructuras, donde los tiempos exigidos para solicitud/concesión de permisos oficiales exceden la duración del proyecto.

El mayor impacto es técnico-económico: conlleva una importante disminución de costos económicos y sociales al minimizar los cortes inesperados en la red debido a operaciones de mantenimiento correctivo.