dr. ing. andrés sotil...
TRANSCRIPT
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?
