En 2017, La Tarjeta de Calificaciones de Infraestructura de la Sociedad Estadounidense de Ingenieros Civiles otorgó a la infraestructura de Estados Unidos una calificación general de D +. Dado que el informe encontró que EE. UU. Había estado pagando solo la mitad de sus necesidades de infraestructura, desafortunadamente, el bajo grado no fue sorprendente.

Para solucionar la crisis investigadores Fengdi Guo, Jeremy Gregory, y Randolph Kirchain en el MIT Concrete Sustainability Hub han propuesto un nuevo enfoque para la preservación de la infraestructura a largo plazo. El enfoque, descrito en el Journal of the Transportation Research Board, se denomina análisis de costes del ciclo de vida de la optimización de la simulación (LCCA).

Al igual que otras estrategias de conservación de pavimentos a largo plazo, este nuevo método MIT adopta una perspectiva de análisis de costes del ciclo de vida, que implica tener en cuenta los costos de mantenimiento futuro al costo total de un proyecto, además de los costos iniciales de construcción.

Pero lo que distingue al LCCA de optimización de simulación del MIT de los otros enfoques es su aceptación de diversas incertidumbres, particularmente relacionado con el tiempo y los métodos de tratamiento usados ​​para reparar y rehabilitar pavimentos, conocido como programa de tratamiento.

En la actualidad, Las estrategias tradicionales a largo plazo emplean un cronograma rígido para futuros tratamientos de carreteras, explica Guo. "Un inconveniente de un horario rígido, " él dice, "es que puede sobrestimar el costo total del ciclo de vida".

Dichas estrategias también asumen que las inversiones o decisiones predeterminadas darán como resultado un resultado predecible, por ejemplo, que una inversión planificada en una carretera producirá la correspondiente mejora futura en su desempeño y calidad.

El enfoque del MIT, sin embargo, reconoce que a menudo este no es el caso.

Condiciones como costos de construcción, costos de mantenimiento, y los procesos de deterioro pueden cambiar de manera impredecible a lo largo de la vida de un proyecto. Esto significa que una inversión establecida puede no producir un resultado establecido, y, si los pavimentos se deterioran más rápido de lo esperado, pueden provocar reparaciones no presupuestadas o incluso condiciones inseguras.

Para gestionar estas incertidumbres, Los investigadores del MIT reúnen los precios, deterioro, e información sobre el programa de tratamiento potencial para informar sus predicciones. A continuación, predicen los posibles precios futuros del asfalto y el hormigón, dos materiales clave para la pavimentación.

La siguiente parte del proceso es lo que le da su nombre a la optimización de simulación:un algoritmo simula numerosos escenarios potenciales en los precios y el deterioro de un año a otro.

"Hemos simulado alrededor de 1, 000 escenarios y, para cada escenario, el costo futuro y la tasa de deterioro son fijos, "Dice Guo.

Después de completar las simulaciones, entonces entra en juego la optimización. "Para cada escenario simulado podemos encontrar un programa de tratamiento óptimo, "dice Guo, "y basándonos en este cronograma podemos calcular los costos de su ciclo de vida".

Todos estos resultados simulados y luego optimizados se compilan para mostrar la distribución del costo del ciclo de vida de diferentes alternativas de diseño de pavimentos. Basado en estas distribuciones, se selecciona el mejor diseño.

Esencialmente, este nuevo método considera la incertidumbre tanto del tiempo de tratamiento como de las acciones de tratamiento para reducir el costo del ciclo de vida de un proyecto. Esto da como resultado diferentes diseños de pavimentos más beneficiosos.

Y en comparación con los costos de los métodos convencionales, las ventajas de la optimización de la simulación se hacen evidentes.

En un estudio de caso de una carretera de una milla de largo durante un período de 35 años, el modelo de optimización de simulación cuesta $ 150, 000 menos por milla que los métodos convencionales al considerar el costo del ciclo de vida.

Lo mismo ocurre con una carretera de longitud similar pero con más flujo de tráfico. Cuando la carretera vio casi seis veces el tráfico de camiones, el modelo de optimización de simulación cuesta $ 100, 000 menos por milla durante su ciclo de vida.

En un momento en que el financiamiento para infraestructura es escaso, Estos estudios de caso demuestran que un modelo de optimización de simulación permitirá a las agencias tomar decisiones de pavimentación mejor informadas que resultarán más rentables durante el ciclo de vida de un pavimento.

Esta historia se vuelve a publicar por cortesía de MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), un sitio popular que cubre noticias sobre la investigación del MIT, innovación y docencia.