A Universidade de Vigo a través do seu grupo de investigación en Xeotecnoloxías Aplicadas participa nun consorcio internacional formado por 16 entidades de 10 países para a presentación do proxecto "MOVEO. Intelligent Framework for Inclusive and Seamless Transport Infrastructure and Mobility Services" dentro da convocatoria HORIZON-CL5-2024-D6-01-08 do programa marco Horizon Europe.
O proxecto MOVEO aborda o reto de mellorar a eficiencia, seguridade e sustentabilidade ambiental das infraestruturas de transporte e servizos de mobilidade. Propón un marco intelixente escalable que emprega tecnoloxías dixitais avanzadas para integrar infraestruturas e medios de transporte, mellorando a xestión de activos, optimizando a capacidade multimodal e reducindo emisións.
MOVEO céntrase na seguridade, accesibilidade e inclusión, e estrutúrase en cinco piares clave: avaliación e redeseño de infraestruturas, inspección e monitorización, mobilidade dixitalizada, loxística intelixente e inclusión e accesibilidade. Validarase en cinco demostradores en diferentes rexións da UE, abordando os desafíos actuais e preparando o camiño para un transporte máis conectado, sustentable e seguro.
A solicitude conta co respaldo económico da universidade a través da súa convocatoria de Axudas Propias á Investigación, dentro do apartado para a preparación de proxectos internacionais de I+D+i.
A resolución dos proxectos finalmente seleccionados está prevista para o comezo do ano 2025.
OVERSIGHT: Geotechnologies for early damage detection in reinforced concrete pavements and bridge decks
Convocatoria: Proyectos de Generación de Conocimiento 2022.
Financiación: Financiado por MICIU/AEI/10.13039/501100011033 y por FEDER, UE.
Referencia: PID2022-138526OB-I00.
Summary:
In Transport Infrastructures (TI), many structures are made of Reinforced Concrete (RC), being rigid pavements and bridge decks those requiring more periodic maintenance and servicing activities. Most degradation processes relevant to this material are related to an increased level of material moisture (e.g. corrosion). Projections of climate change are therefore fundamental to be considered in the new models governing the lifecycle assessment of RC structures. Overall, innovative approaches for RC-TI maintenance and safety are urgently needed, as the basis of any efficient repair activity should be a detailed damage diagnosis. Nevertheless, it is difficult to obtain the required information for the damage emanates from inside the structure (e.g. the initiation of the corrosion process cannot be detected by traditional visual inspections). Early damage detection reduces costs and ensures safety and reliability, thus fostering the prolonged use of the TI. Thus, proper condition monitoring using smart technologies enables more in-depth knowledge about the actual demands, responses and capacities of the structures. The gain in knowledge leads to an improved assessment of the actual safety level and improves the rationalization of decision-making concerning measures or interventions.
The general objective of OVERSIGHT aimed to develop an innovative and competitive solution to provide an early warning of RC deterioration in rigid pavements and bridge decks. New procedures and deep-learning algorithms based on CNN (Convolutional Neural Networks) will be developed for the automatic detection of subsurface and surface defects from GPR (Ground-Penetrating Radar) and LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) data. Confidence condition maps and damage indicators will be then provided, thus aiding valuable information models (Open GIS and IFC models) and Augmented Reality visualization tools for onsite damage visualization to support decision-making oriented to prevent safety risks/collapse, aiming to improve sustainability and resilience of transport against climate change impacts, aging, errors during construction and lack of maintenance.
Mellorar a seguridade do transporte por estrada a través de tecnoloxías Digital Twin (xemelgo dixital) é o obxectivo do proxecto RoadS2Win, para o que o grupo GeoTECH, Xeotecnoloxías Aplicadas, do Cintecx, recibiu, para desenvolver a súa investigación, durante os tres próximos anos, 212.500 euros da última convocatoria das axudas Proxectos de Xeración de Coñecemento, convocadas no marco do Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica e de Innovación 2021-2023. O catedrático e investigador principal de GeoTECH e do proxecto RoadS2Win, xunto a Joaquín Martínez Sánchez, Pedro Arias Sánchez, explica que a seguridade no transporte por estrada, as lesións e mortes asociadas coa mobilidade son problemas significativos en termos sociais, económicos e de saúde pública, ao tempo que lembra que a seguridade viaria depende do comportamento dos e das condutoras, da calidade das infraestruturas e da seguridade dos vehículos.
“O concepto xeral do proxecto baséase no desenvolvemento dun xemelgo dixital, que consiste na representación virtual dunha realidade física, unida pola interconexión de datos dos tres elementos sinalados anteriormente (comportamento dos e das condutoras, calidade das infraestruturas e seguridade dos vehículos), que funciona en ambas as dúas direccións (realidade física/realidade virtual) e serve para axudar na toma de decisións mediante procesos de simulación en tempo real, sobre que medidas poden ser levadas a cabo para incrementar a seguridade viaria e a redución do risco de accidentes”, detalla Arias sobre a esencia do proxecto Mellora da seguridade en estradas a través de tecnoloxías enfocadas ao Digital Twin.
ENDITí: Evaluación No Destructiva de Infraestructuras del Transporte crÍticas
Convocatoria: Axudas do Programa de Consolidación e Estructuración de Unidades de Investigación Competitivas. Proxectos de Excelencia. Convocatoria 2021.
Financiación: Xunta de Galicia.
Referencia: ED431F 2021/08.
La falta de mantenimiento y el mal estado generalizado del sistema de infraestructuras nacional, agravada en los últimos años por la falta de inversión derivada de la crisis económica, afecta negativamente al nivel de vida y bienestar de la sociedad. Así, la Asociación Española de la Carretera (AEC) advierte de la necesidad de mejorar las condiciones actuales de las infraestructuras, apostando por una gestión sostenible de las mismas, en términos de un uso eficiente y racional de los recursos y de máxima seguridad durante su vida útil, a la vez que respetuoso con el medio ambiente. “Uno de cada diez kilómetros de la red de carreteras presenta deterioros graves en más del 50% de la superficie de pavimento. Roderas, grietas en las rodadas, agrietamientos gruesos, desintegraciones, deformaciones y grietas erráticas son los daños más frecuentes, los cuales pueden afectar a la estructura de la plataforma, comprometiendo la comodidad, eficiencia y seguridad de la circulación e incrementado las emisiones de gases a la atmósfera”. “El 94% de los accidentes ocasionados por culpa de la vía se deben al deterioro del pavimento”. Desde la última auditoria de vialidad (2017), las necesidades de conservación se han incrementado un 5,7%, obteniendo la conservación de los firmes la peor nota de toda la serie histórica analizada (2001-2019).
La conceptualización técnica de ENDITí para la evaluación y gestión sostenible de infraestructuras del transporte críticas consigue: (i) evaluación no destructiva de la subestructura de carreteras mediante tecnología radar de penetración terrestre (GPR), que permitirá la detección temprana de fallos estructurales que van más allá de la capa de rodadura del firme, y que puedan derivar en colapso y hundimiento de la estructura de la plataforma; (ii) mayor cobertura de las infraestructuras con gran resolución temporal (evaluación a nivel de red mediante tecnología radar satelital (InSAR), y concretamente el método PSI (Persistent Scatterer Interferometry), para el control de desplazamientos estructurales en cuñas de transición y/o subsidencias y socavamientos en la plataforma; (iii) modelo de datos OpenBIM basado en estándares IFC (Industry Foundation Classes) y flujos de trabajo abiertos e interoperable para mayor control y calidad de las intervenciones, actualización de la información, reducción de errores e intercambio de datos seguros.
Además, ENDITí propone un paso adelante en el desarrollo de algoritmos de Inteligencia Artificial (Deep Learning) para la interpretación inteligente de datos GPR y extracción de la información a nubes de puntos GPR georreferenciadas, y posterior integración en nubes de puntos LiDAR y generación de modelo BIM. De esta manera, al evitar la subjetividad de los métodos tradicionales de interpretación de datos GPR, se mejora la calidad de la información (espesor de firmes, extensión de patologías, etc.).
El fin de ENDITí es proporcionar a los grupos de interés encargados de la gestión de infraestructuras viarias (gerentes, operadores, diseñadores, etc.) un protocolo de inspección no destructiva de la subestructura de carreteras, a la vez que una herramienta de gestión de la información a través de modelos de información estandarizados de manera legible e interoperable. La solución ENDITí contribuirá a una mayor seguridad y confort por parte de los usuarios de la vía, reducción de emisiones a la atmósfera, reducción de costes y errores en operaciones de mantenimiento, y optimización del ciclo de vida de las infraestructuras del transporte, así como nuevas oportunidades de negocio para los principales actores de este tipo de operaciones.
Convocatoria: Becas Leonardo a Investigadores y Creadores Culturales. Convocatoria 2022. Categoría Ingenierías y Tecnologías de la Información.
Financiación: Fundación BBVA.
Referencia: LEO22-2-1943.
Las ciudades costeras luchan contras los efectos del aumento del nivel del mar, la erosión costera, y las condiciones meteorológicas extremas producto del cambio climático, afectando al desempeño y vida útil de las estructuras e infraestructuras portuario-urbanas. Dichas estructuras son especialmente susceptibles a la oxidación/corrosión por dos motivos: (i) el cloruro del agua salada acelera la oxidación. El aumento del nivel del mar elevará el nivel freático y lo hará más salado, lo que afectará a los cimientos de las estructuras, y (ii) los cambios de temperaturas extremas hacen que el hormigón se vea afectado por la carbonatación, lo que hace que el acero quede más expuesto a la corrosión, especialmente en ambientes húmedos. Cuando esto sucede, el hormigón armado puede desintegrase y derivar en colapso estructural. Según la IPCC (Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático) de la ONU, se trata de un problema mundial que se está intensificando en los últimos años. Sin embargo, la mayoría de los modelos de evaluación del riego de colapso se basan en información y daños visibles, y no tienen en cuenta las primeras fases del proceso de la corrosión que pasan inapreciables a simple vista. En este contexto, el empleo de técnicas geofísicas, como es el radar de penetración terrestre (georradar o GPR), permite extraer información valiosa del interior de las estructuras, dando confianza y continuidad a los modelos.
La solución DETCOR proporcionará un nuevo procedimiento para la detección temprana automatizada de la corrosión en hormigón armado a partir de datos GPR, así como procedimientos para la digitalización y el control de calidad de los datos. La detección temprana y el mantenimiento preventivo son vitales para evitar daños mayores que puedan derivar en colapso estructural. Hay signos comunes de la corrosión que se pueden identificar a partir de datos GPR, tales como pérdida de sección de las barras de acero, daños por humedad y/u otros productos derivados del proceso, huecos y delaminación. Por lo tanto, DETCOR consistirá en un enfoque basado en el aprendizaje profundo (Deep learning) para detectar, segmentar y clasificar aquellos signos de de la corrosión en hormigón armado que puedan comprometer la integridad estructural en puentes y viaductos urbanos principalmente, pero extrapolables también a estructuras portuarias y edificios costeros. Asimismo, se desarrollarán nuevos procedimientos para digitalizar los signos de riesgo detectados a modelos de información SIG/BIM interoperables. Esta digitalización del riesgo sería útil luego para alimentar modelos de análisis estructural probabilístico o simulaciones Digital Twin, explotando así las capacidades de la solución DETCOR para la transmisión temprana de información sobre posibles fallos estructurales, y respaldar una toma de decisiones más adecuada.
Por lo tanto, el objetivo general del proyecto DETCOR consistirá en desarrollar una solución innovadora y competitiva para proporcionar una herramienta para la alerta temprana de procesos de corrosión en hormigón armado a partir de datos GPR, con la adopción de que permita adoptar las medidas necesarias para evitar que el daño se agrave, anticipándose así a futuras amenazas como el colapso estructural.
El proyecto UNVEIL se centra en la digitalización de las interfaces entre infraestructuras grises (TI) y verdes (GI) para mejorar la inspección y el monitoreo, con el objetivo de fortalecer el mantenimiento predictivo orientado a la resiliencia. Utilizando sensores innovadores en el espectro no visible, como LiDAR multiespectral e imágenes hiperespectrales, integrados en sistemas móviles (vehículos y drones), se recopilan datos que, mediante análisis de inteligencia artificial, generan modelos de información ligeros. Estos modelos apoyan servicios de inspección y monitoreo a nivel de objeto y sistema, contribuyendo a la sostenibilidad y resiliencia de las infraestructuras de transporte y verdes, alineándose con los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la ONU para 2030.
El grupo de investigación GeoTECH ha recibido 97.750 para el desarrollo de la investigación en la convocatoria de los Proyectos Estratégicos Orientados a la Transición Ecológica y a la Transición Digital del año 2021 y sus investigadores principales son Joaquín Martínez Sánchez, profesor titular en la Universidade de Vigo y Lucía Díaz Vilariño, investigadora Ramón y Cajal con experiencia en procesamiento de datos geoespaciales para modelado de información de construcción (BIM).
UNVEIL busca mitigar los efectos del cambio climático, prevenir la contaminación y proteger la biodiversidad mediante la digitalización y el análisis de datos de las interfaces TI/GI. Los resultados esperados incluyen la mejora de la gestión forestal, la prevención de incendios y la conservación de la biodiversidad, impactando positivamente en la economía circular y la digitalización de sectores clave como la construcción, el transporte y la silvicultura.
