Los terremotos masivos del sur de California de la semana pasada cerraron el Hospital Regional Ridgecrest durante el fin de semana festivo del 4 de julio, mientras que la pequeña ciudad de Ridgecrest evaluó los daños. Un nuevo sensor óptico desarrollado en el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) podría acelerar el tiempo que lleva evaluar si es seguro ocupar edificios críticos como estos poco después de un gran terremoto.

La tecnología, que captura y transmite de forma autónoma datos que representan el desplazamiento relativo entre dos pisos adyacentes de un edificio en temblor, es capaz de proporcionar información confiable sobre los daños a los edificios inmediatamente después de un terremoto. y podría acelerar los esfuerzos para evaluar de manera segura, reparar, y volver a ocupar los edificios después del terremoto.

Científicos e ingenieros de Berkeley Lab, Laboratorio Nacional Lawrence Livermore, y la Universidad de Nevada-Reno comenzaron a trabajar para diseñar un método óptico de medición de la deriva entre pisos dentro de los edificios en 2015. Después de cuatro años de investigación exhaustiva revisada por pares y pruebas simuladas en el Laboratorio de Ingeniería Sísmica de la Universidad de Nevada, el sensor de posición de diodo discreto (DDPS) se implementará por primera vez este verano en un edificio de varios pisos en Berkeley Lab, que se encuentra junto a la falla de Hayward, considerada una de las fallas más peligrosas de los Estados Unidos.

"Hasta ahora, no ha habido forma de medir de forma precisa y directa la deriva entre las plantas de los edificios, que es un parámetro clave para evaluar la demanda de terremotos en un edificio, "dijo David McCallen, un científico senior en la División de Geociencias de Energía en Berkeley Lab y miembro de la facultad de la Universidad de Nevada, quien lidera la colaboración en investigación.

El debut de DDPS se produce cuando los gobiernos de todos los niveles hacen de la inspección y reocupación de edificios posteriores al terremoto un enfoque central de la planificación de la respuesta. y a medida que la muy esperada próxima generación de conectividad remota, 5G, se convierta en realidad para la transmisión rápida de datos. "Estamos entusiasmados de que esta tecnología de sensores ya esté lista para las pruebas de campo, en un momento en el que las estrategias de respuesta posteriores al terremoto han evolucionado para priorizar la seguridad, Continuar la funcionalidad del edificio y la reocupación, además de la 'seguridad de la vida, '", Dijo McCallen.

La óptica marca la diferencia en el monitoreo de la salud estructural sísmica

La medición de la deriva entre pisos de los edificios ha sido un factor en la evaluación de los daños posteriores al terremoto de los edificios durante algún tiempo. sin embargo, encontrar un método confiable para hacerlo ha estado plagado de desafíos. Tradicionalmente, Los ingenieros instalaron acelerómetros sísmicos de movimiento fuerte en elevaciones seleccionadas para proteger los datos de la fuerza de un lado a otro y de un lado a otro impuesta sobre un edificio en movimiento. Pero procesar los datos de aceleración de estos instrumentos para obtener los desplazamientos de deriva del edificio es un gran desafío debido a las limitaciones de frecuencia de los sensores. especialmente cuando los edificios han sufrido desplazamientos permanentes asociados con daños. Aún más difícil es recibir datos con la suficiente rapidez para informar la toma de decisiones sobre la continuidad de las operaciones y la seguridad de los ocupantes. Además, porque la instrumentación típica basada en acelerómetros de edificios puede ser bastante costosa, Los sistemas tienden a ser muy escasos con acelerómetros en relativamente pocos edificios.

DDPS aprovecha una nueva y prometedora alternativa para medir directamente la deriva entre pisos de edificios que combina rayos láser con sensores ópticos. Esta técnica se centra en proyectar luz láser a lo largo de la altura de un piso para detectar la posición en la que la luz incide en un detector ubicado en el piso del edificio adyacente para medir directamente la deriva estructural. La herramienta desarrollada en Berkeley Lab se basa en la utilización de una fuente láser y un detector sensible a la posición. Haciendo uso de una matriz geométrica de pequeños, fotodiodos sensibles a la luz económicos, el sensor puede rastrear instantáneamente la posición de un rayo láser que incide.

"Las generaciones anteriores de DDPS eran bastante más grandes que el sistema que ahora podemos implementar, ", dice McCallen." Basado en los avances en el diseño y las lecciones aprendidas, el sensor es una cuarta parte del tamaño de nuestro diseño de sensor original, pero cuenta con 92 diodos escalonados en una matriz rectangular para que el rayo láser esté siempre en uno o más diodos ".

Hasta aquí, DDPS ha realizado hasta tres rondas de rigurosas pruebas experimentales con mesas vibratorias.

"Las rigurosas pruebas a las que se ha sometido el DDPS indican cómo los desplazamientos de deriva medidos en los tres bancos de pruebas en comparación con las derivaciones representativas que podrían lograrse en un edificio real a gran escala que sufre fuertes sacudidas por un terremoto, "Dijo McCallen.

Por qué DDPS es inteligente para las ciudades

La ciudad más poblada afectada por los terremotos en el sur de California a principios de este mes fue Ridgecrest, una ciudad de 29, 000, que se encuentra en el epicentro de un terremoto de magnitud 7,1 que tuvo lugar el 5 de julio. Aunque este es un pequeño centro de población, las estimaciones de daños a la construcción todavía están en el rango de $ 100 millones.

Si un terremoto de esa magnitud golpeara Los Ángeles 150 millas al sur de la pequeña Ridgecrest, o San Francisco, casi 400 millas al norte, literalmente, cientos o miles de edificios estarían en juego por daños. En ese escenario, la capacidad de medir y mostrar información clave de deriva entre pisos inmediatamente después de un terremoto proporcionaría nuevos datos críticos para tomar decisiones informadas sobre la ocupación del edificio, brindando información a los primeros en responder para ayudar a guiar sus esfuerzos para evacuar un edificio, y los municipios el potencial para mantener el uso funcional de instalaciones importantes como hospitales.

Además, Comprender el perfil de deriva de un edificio permitiría una rápida determinación del potencial de daño del edificio, informar a los inspectores de edificios dónde buscar posibles daños. Esta será una capacidad importante para ir más allá de las inspecciones manuales desafiantes y que requieren mucho tiempo de cientos de edificios después del próximo gran terremoto urbano.

McCallen señaló:"Los grandes terremotos que azotaron el sur de California la semana pasada sirven como un recordatorio de los riesgos asociados con la actividad sísmica en muchas regiones de los Estados Unidos. Estos eventos ponen un signo de exclamación en la necesidad de un enfoque social continuo en la preparación y resiliencia frente a los terremotos, incluida la capacidad de proporcionar sensores y análisis de datos que pueden medir rápidamente el estado de la infraestructura e informar la respuesta más eficaz después del próximo gran terremoto ".