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PREFEX
Técnicas avanzadas de predicción del frente de excavación
Descripción
El proyecto PREFEX (“Técnicas avanzadas de predicción del frente de excavación”), cofinanciado por el MINECO, busca aumentar la seguridad en obras subterráneas. En dichas obras es necesario disponer de herramientas y metodologías que permitan interpretar el comportamiento del terreno del frente de excavación y predecir el que se sitúa inmediatamente después para ayudar a la elección de las soluciones óptimas de sostenimiento.
Para realizar una caracterización óptima del terreno, CARTIF colaboró con VIAS, OSSA y AIDO para desarrollar modelos computacionales basados en inteligencia computacional que permitan caracterizar el frente de excavación y predecir la futura evolución del mismo. De esta manera, se crean nuevas herramientas de apoyo a la toma de decisiones.
Objetivos
- Desarrollar modelos computacionales basados en técnicas de inteligencia computacional que permitan caracterizar el frente de excavación y predecir su evolución, de manera que los equipos de excavaciones puedan tomar las decisiones adecuadas en el frente del túnel así como en pase inmediato.
Acciones
- Desarrollar nuevas metodologías de trabajo para mejorar la seguridad y el control del proceso en la caracterización de un frente de excavación de un túnel.
- Maximizar la recogida de información del pase de excavación, que complemente los sistemas de recogida de datos existentes, que pueda optimizar el proceso de caracterización del frente.
- Interpretar el comportamiento del terreno del frente de excavación y predecir el terreno que se sitúa justo después.
Resultados obtenidos
- Técnicas de predicción basadas en inteligencia aplicadas a la ingeniería civil.
- Prueba de concepto sencilla que en la ejecución de un túnel permite comparar los resultados obtenidos con los modelos computacionales seleccionados y los obtenidos por el análisis geológico.
- M. Galende, M. Menéndez , M.J. Fuente, G.I. Sainz. “Monitor-While-Drilling-based estimation of rock mass rating with computational intelligence: the case of tunnel excavation front” Automation in Construction, 93, 325-338, 2018.
Socios:
INNPACTO 2012
Referencia: IPT-2012-0106-380000
Presupuesto total: € 1.186.974,13
Contribución: € 1.077.708,65
Duración: 17-Jul-2012 a 31-Dic-2015
Responsable
Marta Galende
Networking
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INTELIFER consiste en la optimización del proceso y los productos de una línea de fabricación de fertilizantes granulados NPK con apoyo de la Inteligencia Artificial.
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