Implementación de un sistema de gestión de pavimentos para el área de movimiento de aeropuertos

Abstract

En este trabajo se presentan los resultados de una investigación cuantitativa de alcances descriptivos y correlaciónales, sobre una propuesta para la implementación de un Sistema de Gestión de Pavimentos Aeroportuarios (SGPA), en la que se desarrollará un modelo numérico cuantitativo aplicando cadenas de Markov para el modelado del deterioro del pavimento, donde el citado modelo relaciona la condición del pavimento (PCI) en función del tiempo (edad del pavimento). En primera instancia, se recopiló información acerca de conceptos y estudios acerca de SGPA, metodología para la evaluación de la condición del pavimento, políticas de mantenimiento y rehabilitación (M&R), y modelos de deterioro. Más adelante, se revisó los antecedentes históricos de construcción e inspección de los pavimentos de los principales aeropuertos del país y se elaboró una base de datos de la pista de aterrizaje (pavimento flexible) del Aeropuerto Mayor General FAP Armando Revoredo Iglesias - Cajamarca, dado la cantidad de información que se logró recopilar, para el desarrollo de un caso práctico. Previo al desarrollo del modelo de Markov, se realizó un análisis de los valores PCI de las unidades de muestra de la pista de aterrizaje (reporte de las inspecciones históricas recopiladas), con fines de detección de valores atípicos para su eliminación o, corrección de ser el caso. Luego de puntualizar la limitación de los datos históricos recopilados (cantidad), se calculó la matriz de probabilidades de transición (de las cadenas de Markov) a partir de un proceso numérico de regresión no lineal logística de los citados datos. En la última parte del trabajo, se presenta la validación del modelo y la propuesta de SGPA, que incluye el pronóstico del comportamiento del pavimento para las situaciones con/sin M&R, la evaluación de alternativas y el plan de M&R. Finalmente, se concluye que el SGPA permite programar las intervenciones a realizar en el pavimento, en base a los pronósticos de estado del modelo, que debe ser preciso y eficiente, por lo que emplear el modelo de Markov resulta adecuado.