Desarrollo de un sistema de gestión del mantenimiento predictivo de pavimentos urbanos: aplicación al barrio En Corts de la ciudad de Valencia

Abstract

[ES] Las actividades de mantenimiento de los pavimentos urbanos son necesarias para frenar el deterioro y aumentar su durabilidad. Actualmente, las redes urbanas son gestionadas mediante mantenimientos reactivos, lo que conduce a una rehabilitación severa y costosa. Sin embargo, una gestión eficiente del mantenimiento debe caracterizarse por llevar a cabo acciones preventivas que disminuyan el coste y las emisiones de mantenimiento a largo plazo, al mismo tiempo que minimicen el riesgo de accidentes. Por ello, el objetivo de este trabajo es desarrollar una herramienta para la gestión del mantenimiento predictivo que permita predecir la condición futura del pavimento de vías urbanas mediante redes neuronales a partir de los daños existentes en el pavimento y de las condiciones particulares de la vía. De acuerdo con los resultados del modelo de predicción, se propone una herramienta de toma de decisiones capaz de establecer la planificación de mantenimiento óptima de una red viaria urbana. La herramienta se aplicará al barrio En Corts de la ciudad de Valencia (España) con el fin de realizar una propuesta de mantenimiento. Alcance Para desarrollar la herramienta de gestión se ha recurrido a la base de datos incluida en el programa Long-Term Pavement Performance (LTPP), definido por la Federal Highway Administration (FHWA), ya que estandariza la recolección de datos sobre el estado del pavimento y las actividades de mantenimiento y rehabilitación (M&R) en Estados Unidos y Canadá. En este caso, se han obtenido solamente los datos relativos a las secciones urbanas. La herramienta de gestión desarrollada se aplicará al barrio de En Corts de la ciudad de Valencia (España).