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La adopción de herramientas digitales avanzadas en el proyecto de la autopista de peaje Trans-Sumatra, valorado en 3500 millones de dólares, desempeñó un “papel fundamental” a la hora de superar los retos de ingeniería de la autopista.

Por Paul Colbert

La implementación estratégica de tecnología avanzada ha resultado transformadora para PT Hutama Karya, ya que permitió al gigante de la construcción ahorrar 120 días y evitar pérdidas potenciales de 180 millones de dólares en el ambicioso proyecto de la autopista de peaje Trans-Sumatra.

Esta enorme obra de infraestructura, crucial para el desarrollo económico de Sumatra, se enfrentó a grandes retos de ingeniería que se sortearon con destreza gracias a herramientas y soluciones digitales avanzadas.

La autopista de peaje Trans-Sumatra se extiende a lo largo de la isla de Sumatra en Indonesia, desde Banda Aceh, en el extremo norte, hasta el extremo sur de Bakauheni.

La autopista de peaje Trans-Sumatra es una inmensa vía rápida que se extenderá a lo largo de Sumatra, desde su extremo norte hasta su punto más meridional. Tiene más de 25 tramos de carretera en total, que suman 2800 km.

Se considera crucial para el crecimiento económico y la integración regional de la isla indonesia, y costará unos 3500 millones de dólares. Tras casi una década de obras, la autopista estará terminada a finales de 2024 (casi la mitad estaba en funcionamiento en 2022).

No es de extrañar que una autopista que atraviesa todo un país plantee algunos retos de ingeniería únicos. Uno de ellos es la navegación por un terreno cambiante y diverso, que presenta una amplia gama de condiciones de suelo exigentes. Y eso implica una enorme cantidad de datos que se deben procesar e integrar.

15%

Reducción de los plazos del proyecto.

120 días

Tiempo ahorrado gracias a la adopción de herramientas digitales.

180 millones de dólares

Se han evitado más de 180 millones de dólares de pérdidas potenciales por fallos en la construcción gracias a un análisis más preciso del suelo.

PT Hutama Karya, empresa indonesia líder en construcción, desarrollo y explotación de autopistas de peaje, recibió el encargo de gestionar la planificación estratégica, el diseño y la gestión de la construcción, con especial hincapié en la gestión de los datos geotécnicos que sustentarían una construcción eficaz, duradera y rentable.

Sin embargo, sus primeros intentos de abordar el proyecto con métodos tradicionales de gestión de datos se vieron dificultados por la envergadura del proyecto.

“Exploramos varios enfoques para resolver estos problemas —explica Deska Adi Pratama, responsable de modelado de información de construcción (Building Information Models, BIM) en el proyecto—, pero la gestión de grandes volúmenes de datos geotécnicos y su integración en las decisiones de diseño resultaron demasiado difíciles sin herramientas digitales avanzadas”.

Leapfrog Works, 3D ground models based on detailed geological data for better road design.

Leapfrog Works, modelos 3D basados en datos geológicos detallados para un mejor diseño de carreteras.

Después de una serie de pruebas, PT Hutama Karya se decidió por las aplicaciones de Bentley y Seequent para mejorar la eficiencia y la eficacia de los proyectos.

“Esa decisión se vio impulsada por la necesidad de optimizar la gestión de datos, permitir el modelado en 3D y respaldar los procesos de diseño colaborativos”, agregó Deska Adi Pratama. El ecosistema de Bentley, que incluye Leapfrog Works, MicroStation, OpenBridge y OpenRoads, desempeñó un “papel fundamental” a la hora de superar los retos de ingeniería de la autopista.

“Leapfrog nos permitió crear precisos modelos en 3D del terreno, con lo que se optimizaron las alineaciones de las carreteras y las excavaciones a partir de datos geológicos detallados. MicroStation, OpenBridge y OpenRoads facilitaron un enfoque basado en modelos para el diseño de carreteras y puentes, lo que permitió una rápida iteración y adaptación a los cambiantes requisitos del proyecto”.

“Además, el aprovechamiento de las aplicaciones de Bentley permitió aumentar la productividad en un 15 %, lo que se tradujo en un ahorro de 6000 horas de trabajo durante todo el proyecto... Esta mayor productividad redujo en 120 días los plazos del proyecto en comparación con los métodos convencionales”, explicó Deska Adi Pratama.

Cumplir los plazos previstos

Según PT Hutama Karya, la adopción de Leapfrog y los flujos de trabajo de diseño colaborativo redujeron el plazo de finalización del proyecto alrededor de un 15 %. La posibilidad de reunir a los diversos equipos multidisciplinarios de la autopista para compartir ideas y datos en tiempo real aceleró la toma de decisiones y mantuvo a todos mejor informados.

La incorporación de PLAXIS al conjunto de soluciones, junto con Leapfrog, también fue clave para proporcionar un sólido análisis geotécnico del subsuelo. A lo largo de sus 2800 km de longitud, la autopista presentaba un conjunto de condiciones del suelo en constante cambio, lo que complicaba el proceso de lograr una construcción segura y uniforme.

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La combinación de Leapfrog y PLAXIS simplificó en gran medida la compilación de la estratigrafía del suelo y apoyó la implementación de un método de mejora del suelo con drenajes verticales prefabricados (Prefabricated Vertical Drains, PVD).

Esto ayudó a evitar pérdidas potenciales de alrededor de 185 millones de dólares que podrían haber surgido de fallas técnicas en la construcción.

PLAXIS 2D for calculating safety factors of designs as well as predictions of settlements that might occur.

PLAXIS 2D calcula los factores de seguridad de los diseños y las predicciones de los asentamientos que puedan producirse.

Abordar terrenos complejos

Para afrontar el reto de elaborar mapas de terrenos difíciles, el equipo de la autopista adoptó la tecnología más allá de la línea de visión (Beyond Visual Line of Sight, BVLOS) mediante el uso de drones para escanear la topografía. Esto mejoró tanto la recopilación de datos como la seguridad operativa, sobre todo en las zonas más inhóspitas.

MicroStation y iTwin Capture se pusieron en servicio para procesar datos de nubes de puntos de detección y alcance de la luz (Light Detection and Ranging, LiDAR) y ortofotos, respectivamente, con el fin de proporcionar modelos digitales del terreno (Digital Terrain Models, DTM) exactos y representaciones visuales detalladas del terreno, que son la base de una planificación y un diseño precisos.

La fácil integración de OpenRoads y OpenBridge Modeller fue fundamental para garantizar la alineación y la seguridad de una infraestructura tan extensa.

La inclusión de herramientas de ajuste de pendientes en OpenRoads ayudó a optimizar la alineación de la carretera y a reducir los costos de construcción al mejorar la eficacia en el uso de materiales.

“Al utilizar estas herramientas sincronizadas de manera digital, y garantizar una ‘fuente única de verdad’, todo el proceso geotécnico se volvió más estructurado e integrado... Pudimos aprovechar los principios de la construcción optimizada para minimizar las repeticiones y reducir los tiempos de espera gracias a un intercambio eficaz de datos”, indicó Deska Adi Pratama.

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