18/10/2022
Misturas colabora con la Universidade de Vigo en el desarrollo de técnicas de última generación para la evaluación de infraestructuras críticas del transporte
Misturas participa desde la pasada primavera en el proyecto de investigación “ENDITI: Evaluación No Destructiva de Infraestructuras del Transporte Críticas”, coordinado por el Grupo de Geotecnologías Aplicadas (GEOTECH) de la Universidade de Vigo (UVigo), al frente del cual se encuentra la profesora Mercedes Solla, investigadora Ramón y Cajal de esta institución académica.
El proyecto ENDITI combina varias técnicas punteras de inspección no destructiva para la evaluación del estado de las infraestructuras del transporte: además de la aplicación de radar de penetración terrestre (Ground Penetrating Radar, GPR) en la detección de fallos no visibles en firmes y plataformas, se recurre a tecnología radar satelital (Interferometric Synthetic Aperture Radar, INSAR) para el análisis y control de desplazamientos en diferentes tipos de estructuras presentes en las vías de comunicación.
El uso combinado de estas herramientas también posibilitará la generación de modelos digitales BIM (Building Information Modeling) específicos para infraestructuras, desarrollando algoritmos de inteligencia artificial que faciliten la interpretación conjunta y semi-automática de los datos obtenidos con las diferentes técnicas citadas.
Entre los trabajos experimentales acometidos con Misturas, destaca la toma de datos GPR en un tramo de prueba ubicado en la planta asfáltica que la empresa tiene en Allariz (Ourense). En estas pruebas en campo se utilizaron 3 antenas georradar distintas, con frecuencias de onda electromagnética de 800 MHz, 1.2 GHz y 2.3 GHz, con el propósito de identificar las distintas capas de firme que componen la infraestructura viaria. Al tratarse de una zona experimental, en condiciones controladas y mediciones reales de espesores (coring), estos datos serán de gran utilidad tanto para las tareas de calibración de la señal GPR como para el entrenamiento de los modelos de detección automática de capas basados en técnicas de aprendizaje profundo (Deep Learning).
El proyecto ENDITI está cofinanciado por la Consellería de Cultura, Educación e Universidades de la Xunta de Galicia, dentro del “Programa de Consolidación e Estruturación de Unidades de Investigación Competitivas 2021” y cuenta, además de con Misturas y la UVigo, con el apoyo de personal investigador del Grupo GIES de la Universidad Politécnica de Cataluña (UPC), del Grupo TIDOP de la Universidad de Salamanca (USAL) y del Laboratorio Nacional de Engenharia Civil (LNEC) de Portugal.
