dr. ing. andrés sotil...

Dr. Ing. Andrés Sotil Chávez

19 de Octubre 2018

SISTEMAS VIALES

PERU EL SALVADOR

Ministerio de Transportes y Comunicaciones

Vías Nacionales

Vías Regionales

Vías Vecinales

Ministerio de Vivienda, Construcción y Saneamiento

Vías Urbanas

Ministerio de Obras Públicas (MOP)

FOVIAL

Red Municipal

ALGUNOS DATOS

PERU

ICA

1,285,215 km2

32.1 millones

24.8 hab/km2

$6,600

21,327 km2

0.8 millones

39.8 hab/km2

$8,000

EL SALVADOR

21,041 km2

7.4 millones

307 hab/km2

$4,500

Área

Población

Densidad

PBI

Área

Población

Densidad

PBI

SISTEMA DE GESTIÓN DE PAVIMENTOS E INFRAESTRUCTURA VIAL - PERÚ

Serie de Actividades, Herramientas y Estrategiasestablecidas por una determinada jurisdicción (municipalidad, gobierno regional, concesión) para llevar una dirección efectiva y eficiente de los pavimentos e infraestructura vial en general…

Buscando una condición aceptable de los mismos,

Maximizando el uso de los recursos financieros disponibles

Incluyendo planeamiento, diseño, construcción, mantenimiento, evaluación e investigación de los mismos.

Actualmente, los pavimentos peruanos están regidos bajo dos

jurisdicciones:

MTCMVCS

MTC

Carreteras Nacionales,

Regionales y Locales

Provías, Gob. Regional

y Vías Concesionadas

MVCS

Vías Urbanas en

general

Municipalidades

Distritales y Provinciales

MVCS

No existe resumen o compilación en el MVCS

Sin embargo…

- MVCS reporta 8.37 millones de viviendas (7.29 millones son casas y el resto de espacios multi-vivienda).

- Asumiendo 7.5 millones de lotes

- Asumo que cada lote tiene 10 metros frontales a las calles aledañas

- Se estimas que se tienen 75,000 Km-carril, o cerca de 150,000 km lineales (asumiendo 2 carriles por calle)

Concesionadas al 2016 ➔ Casi 7,000 Km

Bajo la gestión del Estado ➔ 310,000 Km

De estos 310,000 km, cerca de 260,000 km son NO

PAVIMENTADOS

Aproximadamente 200,000 km denominadas como Vías de

Tercera Clase o Terciarias

¿Qué normas y/o manuales rigen esta administración?

Manuales que rigen los pavimentos…

MTC

▪ Manual de Carreteras, Suelos,

Geología, Geotecnia y Pavimentos.

Sección Suelos y Pavimentos 2013

▪ Manual de Carreteras,

Mantenimiento o Conservación Vial.

2014

▪ Manual de Carreteras, Manual de

Inventarios Viales 2014

▪…

MVCS

▪ Norma Técnica de Edificaciones

(NTE) CE.010 Pavimentos Urbanos.

2010

Los manuales se enfocan sobre manera en:

- El diseño de pavimentos (MTC y MVCS)

- Procesos constructivos (MTC)

- Metrados y costos (MTC)

- Inventarios Viales e Inicios de Conservación Vial

Y ¿sobre Gestión de Pavimentos??

Los manuales proveen:

- Los “Conceptos” (teoría)

- Indicadores (IRI, cantidad de fallas, deflectometrias)

Capitulo 6 – Mantenimiento de

Pavimentos consta de una sola

hoja

Mas aun, las tareas de

mantenimiento se reducen a 7

ítems

El objetivo del trabajo que se está realizando con el MVCS incluye desarrollar estas 7 tareas en el ámbito urbano con modelos de deterioro primero “de otras realidades”, pero con el interés de llevarlo a modelos propios en el más corto plazo….

¿Modelos de Deterioro?

Para poder planificar, hay que saber como se comportarán los pavimentos

Esto se puede hacer de varias formas, según los datos disponibles:

Métodos Probabilísticos - Estocásticos

Métodos Empíricos

Métodos Mecanisticos-Empíricos

Métodos Mecanisticos

Para poder planificar, hay que saber como se comportarán los pavimentos

Métodos Políticos . En Perú estamos aquí!!!

Métodos Probabilísticos - Estocásticos

En 1 o 2 años (con fe!)

Métodos Empíricos

En 5 a 8 años

Métodos Mecanisticos-Empíricos

En 15 a 20 años

Métodos Mecanisticos

Lo que se hace en el Perú en pavimentos urbanos es…

- Reparar lo que está muy grave

- Pavimentar calles afirmadas

Ambas medidas se hacen vía Proyecto de Inversión y los

fondos son solicitados por proyecto.

Lo que se propone es tener un fondo, y principalmente el

conocimiento, para mantenimiento de las vías.

Debemos apuntar a métodos mecanisticos-empíricos? ➔ SI

Estamos listos para aplicar métodos mecanisticos-empíricos a gran escala en el Perú hoy? ➔ NO

Que podemos hacer?

1) Empezar a recolectar datos de campo

2) Conseguir equipos de laboratorio para ensayos MEPDG

3) Establecer SGP con métodos estocásticos-probabilísticos

En El Salvador ustedes tienen un SGP, ¿correcto?

SIGESVIES – Sistema de Gestión Vial de ES

1. Levantamiento de Condición de Pavimentos

¿Condición Funcional o Estructural?

¿En qué variable? ¿PCI o IRI u otro?0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50

Time (Years)

Pav

emen

t Per

form

ance

Sca

le

Tiempo o Tráfico

Co

nd

ició

n

2. Base de Datos con toda la información relevante

Depende del poder computacional

Interfases basadas en GIS

3. Esquema de Análisis

Algoritmos para interpretar la data

Incluye análisis de costos, optimización y predicción de

comportamiento

INPUTDatos

OUTPUTCondiciones

Esperadas

MODELOS DE DETERIOROSOFTWARES

Estocástico-ProbabilísticoEmpírico

Mecanístico-EmpíricoMecanístico

4. Criterio de Decisión

Reglas desarrolladas para tomar decisiones

SGP ahora incluye demora de usuarios, costos operativos

e incluso efectos ambientales

INPUTCondiciones

Esperadas

OUTPUTDecisiones

/ Acciones

REGLAS DE DECISIÓN

Contrato de ConcesiónNormativa MTC/MVCS

Criterio Ingenieril

5. Procedimientos de Implementación

Métodos para aplicar las decisiones de gestión a las secciones de vía

Equipos del Inventario Vial Básico Receptor de Georeferenciación GPS

Odómetro Digital

Cámara de Video Digital DVR

Cámara Fotográfica Digital

Equipo Informático de Procesamiento

Equipos del Inventario Vial Calificado Deflectómetro de Impacto (FWD)

Deflectómetro de Impacto Liviano (LWD)

Viga Benkelman

Perfilómetro Láser (IRI Clase I)

Video Gráfico

BASE DE

DATOS

Equipos del Inventario Vial Básico Receptor de Georeferenciación

GPS Odómetro Digital Cámara de Video Digital DVR Cámara Fotográfica Digital Equipo Informático de

Procesamiento

Realizado como parte de una investigación de tesis de pregrado

Se midió toda la red vial del distrito y en el software se identificaron:

- Elementos existentes

- Condición de los elementos

- Elementos faltantes

US$ 742,350

US$ 1,056,030

US$ 958,592

US$ 1,791,500

ELECCIONES MUNICIPALESPERU, 7 DE OCTUBRE 2018

En elecciones sólo carteles con caras y símbolos

PREGUNTA A UN ALCALDE “X”

Pregunta: ¿Cuántos kms de vías tiene su jurisdicción?

Alcalde: 250 kms

Pregunta: ¿Cuánto vale?

Alcalde: ¿Las obras?

Pregunta: No, los activos viales que usted administra

Alcalde: Uy, eso sí no lo sabemos

Si se supiera, ¿se le podría fiscalizar en base al valor de los activos que recibe y la condición valuada de lo que deja?

FISCALIZACIÓN A UN ALCALDE “X”

Concepto Metraje Condición Valor

Vías Pavimentadas

2018200 km-carril

Moderada(IRI = 2.4 m/km)

US$ 1.2 millones

Vías No Pavimentadas

2018120 km-carril Moderada Baja US$0.3 millones

Concepto Metraje Condición Valor

Vías Pavimentadas

2021240 km-carril

Buena(IRI = 1.85 m/km)

US$ 1.6 millones

Vías No Pavimentadas

202180 km-carril Moderada US$0.25 millones

TABLAS ANTERIORES Se necesita CUANTIFICAR el sistema vial (kms, km2)

Se necesita VALORAR el sistema vial (US$)

Se necesita CALIFICAR el sistema vial (IRI)

Se necesita saber cómo se va a deteriorar la vía

Modelo de Deterioro

Se necesita medir lo anterior regularmente (1-2 años)

Trabajo realizado en 12 horas (3 noches de 4 horas).

Casi 50% más del sistema realizado en 10% del tiempo y

sirve para clasificación y toma de decisiones.

PRIORIZACION Depende de…

Condición actual de las vías (inventario e inspección)

Costo actual de mantenimiento

Condición futura de las vías (INCIERTO)

CONCESIÓN

CERO

MANTENIMIENTO

SGP OPTIMIZANDO

RECURSOS

Lo anterior se aprendió hace 15 años, experiencia en Omán y Delhi Township, Ohio, EE.UU. (Kaloush, K.)

En 2017 se presentaron estos modelos para vías con slurry seal en Cusco (tesis de pregrado Tupac y Ochoa)

Tramo 1

Tramo 1 Tramo 2

Tramo 3 Tramo 4Tupac y Ochoa, 2017

Con data acumulada, se puede pasar de estos modelos estocásticos-probabilísticos a modelos empíricos

Existen varios formatos y softwares capaces de realizarlo, aunque en algunos casos el formato de “ecuación” es fija y solo se permite “calibrarla”

Se está buscando que la solución sea más adaptable en los pavimentos urbanos en Perú

¿Su SIGESVIES es calibrable o es caja negra?

Dividir Tablas por Combinación de Variables:Tipo de Pavimento, Tráfico Promedio Diario (ADT), Tipo de Uso de la Vía

Familia de Curvas Maestras con respecto al Tiempo

Curvas Maestras para cada Combinación de Variables

Parámetro del Comportamiento de Pavimentos = PCIPCI = Índice de la Condición del Pavimento

Tablas de Comportamiento de Pavimentos vs. Tiempo

Fuente de Datos: Delhi Township, OhioRecolectado desde 1994 (1980’s para algunas secciones)

Sotil y Kaloush, 2003

Ago-99

100 Flexible

Fecha Feb-90

Jun-92

Nov-94

May-97

Jul-98

Jul-00

PCI

ReportadoN.R.

40

36.7

N.R.

91

91

Tipo de

PavimentoFlexible

Flexible

Flexible

N.R.

Flexible

Flexible

Reparaciones

EspecíficasNinguna

Ninguna

Ninguna

Mejoras en Vía

Ninguna

Ninguna

Ninguna

N.R. = No Reportado

Ejemplo: Sección: 225 ADT: 126 Clase de Vía: Local

Ene-02 100 Flexible Ninguna

Sotil y Kaloush, 2003

Sotil y Kaloush, 2003

Sotil y Kaloush, 2003

Sotil y Kaloush, 2003

COMPORTAMIENTO SIGMOIDAL DE PAVIMENTOS

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 10 20 30 40 50

Time (Years)

Pa

vem

en

t P

erfo

rm

an

ce S

ca

le

5 10 15 20 25

Tiempo (Años)

Índ

ice

de

Co

nd

ició

n d

el

Pa

vim

en

to (

PC

I)

Fase I:

Disminución

Suave

Fase II:

Disminución

Rápida

Fase III:

Disminución

Final Suave

Sotil y Kaloush, 2003

CURVAS MAESTRAS DEL PCISUPERPOSICIÓN DEL TIEMPO Y ETAPA DE DETERIORO

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 5 10 15 20 25 30 35

Tiempo Reducido (Años)

Valo

r d

el P

CI

318 40192 139242 234A234B 234C210A 210BPred CM

Secciones Analizadas

Sotil y Kaloush, 2003

CURVAS MAESTRAS DEL PCISUPERPOSICIÓN DEL TIEMPO Y ETAPA DE DETERIORO

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 5 10 15 20 25 30 35

Tiempo desde Última Reconstrucción / Rehabilitación

(Años)

Va

lor

de

l P

CI

318 401

92 139

242 234A

234B 234C

210A 210B

Pred MC

Ejemplo:

Pavimento Flexible

Vía Colectora

ADT > 1000 Vehículos

Sotil y Kaloush, 2003

CURVA MAESTRA TIPICA

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 5 10 15 20 25

Valo

r d

el

PC

I

Pavimento

Compuesto

Vía Local – ADT<1000

R2 = 0.976

Se/Sy = 0.255

Tiempo desde Última Reconstrucción / Rehabilitación (Años)

Sotil y Kaloush, 2003

Curvas Maestras para todas las Combinaciones de Variables

Tipo de Pavimento

Nivel de Tráfico (ADT)

Clase de Vía

Tiempo para Falla Total del Pavimento??

Sotil y Kaloush, 2003

FAMILIA DE CURVAS MAESTRAS

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

0 5 10 15 20 25 30 35 40

Reduced Time (Years)

Pred

icte

d P

CI V

alu

e

5 10

15 20

25 30

50 100

Máximo Factor

de Conversión

Tiempo Reducido

Va

lor

de

l P

CI

PCI =90, T = 8

Falla

Total?

PCI =25, T = 22

Vida Restante = 14 años

Sotil y Kaloush, 2003

Una sección típica de 100 metros

Se tienen 25 km de data ➔ 250 secciones!!!

Una sección típica de 100 metros

Se tienen 25 km de data ➔ 250 secciones!!!

- Diferencias entre los Sistemas Peruanos y Salvadoreños

- Definición de SGP

- Componentes de un SGP

- CAJA NEGRA: Modelos

- CAJA ROJA: Decisión

- Pasos de un SGP

- Inventario e Inspección

- Determinación de Actividades y Estimación de Recursos

- PRIORIZACION

- Realizar Actividades y Monitorear

- Dos ejemplos de Modelos de Deterioro

- Estocástico-Probabilístico

- Empírico con datos de 3 a 6 años

- Pregunta:

- ¿Ustedes en qué condición están?

Dr. Ing. Andrés Sotil Chávez

Gerente General

profandressotil@hotmail.com

Ing Andres Sotil

+51 968 857984