Aplicación de un modelo predictivo de daño en puentes de concreto armado con datos de la inspección visual en los departamentos de la zona central del Perú

Abstract

El deficiente diseño estructural, la mala práctica en el proceso de construcción, la falta de mantenimiento e inspección y los desastres naturales son las causas principales de los colapsos en los puentes de concreto armado. En el Perú, los colapsos de los puentes fueron principalmente productos del aumento repentino del caudal de los ríos, los cuales impactan sobre las cimentaciones y originan las fallas estructurales en estos. Centrándose en el riesgo estructural, el grado de deterioro de los puentes se puede determinar únicamente mediante las inspecciones visuales en campo, las cuales son imprescindibles para identificar las fallas estructurales en cada componente del puente. Durante la ejecución del “Servicio de consultoría para el relevamiento de información en los tramos de la red vial nacional no concesionada – bloque 1 – zona centro” se determinó el estado actual de 71 puentes de concreto armado mediante la metodología del Sistema Computarizado de Administración de Puentes (SCAP). Con tal propósito, el presente trabajo de investigación aplica un modelo predictivo de daño en los puentes utilizando la Programación Genética (GP) y basado en las inspecciones visuales de puentes en departamentos de la zona central del Perú. Este modelo predecirá si los puentes en estudio sufrirán daños menores o mayores y en el peor de los casos si el puente colapsará ante un evento extremo. Por ende, se evaluó 14 puentes de concreto armado en el modelo predictivo ante el evento extremo de socavación teniendo como resultado que todos los puentes sufrirán daños mayores en sus estructuras debido a que su probabilidad de ocurrencia fue mayor al de los casos de daños menores y colapso. Del mismo modo, se verifica una relación entre las metodologías evaluadas ya que, según la metodología SCAP, los puentes evaluados se encuentran entre valores de 2.02 y 4.14, lo cual sugiere que se encuentran en un estado preocupante, malo o pésimo y que mínimamente están presentando daños mayores en su estructura.

Poor structural design, poor practice in the construction process, lack of maintenance and inspection, and natural disasters are the main causes of collapse of reinforced concrete bridges. In Peru, bridge collapses were mainly the result of sudden increases in river flows, which impact the foundations and cause structural failures. Focusing on the structural risk, the degree of deterioration of the bridges can only be determined by visual inspections in the field, which are essential to identify the structural failures in each bridge component. During the execution of the “Consultancy service for the survey of information in the sections of the national road network not under concession - block 1 - central zone”, the current condition of 71 reinforced concrete bridges was determined using the methodology of the Computerized Bridge Administration System (SCAP). For this purpose, this research work applies a predictive model of bridge damage using Genetic Programming (GP) and based on visual inspections of bridges in departments of central Peru. This model will predict whether the bridges under study will suffer minor or major damage and in the worst case, whether the bridge will collapse under an extreme event. Therefore, 14 reinforced concrete bridges were evaluated in the predictive model in the extreme scour event, with the result that all bridges will suffer major damage to their structures because their probability of occurrence was greater than that of the cases of minor damage and collapse. Similarly, a relationship between the evaluated methodologies is verified since, according to the SCAP methodology, the evaluated bridges are between values of 2.02 and 4.14, which suggests that they are in a worrisome, bad or very bad condition and that they are minimally presenting major damage to their structure.