Influencia del clima en la predicción de la performance de pavimentos flexibles rehabilitados según la MEPDG 2002 Dr. Ing. Alejandro Tanco Mgter. Ing.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
Modelación de dispersión de contaminantes
Advertisements

COMENTARIO DE UN CLIMOGRAMA ISAAC BUZO SÁNCHEZ IES EXTREMADURA
DISEÑO DE EXPERIMENTOS
Cambio DE LA FRECUENCIA DE PRECIPITACIONES EN Las Casuarinas, San Juan-ArgentinA Y SU INFLUENCIA EN CONDICIONES PREDISPONENTES PARA ATAQUES DE Plasmopara.
Junio 2008 Índice de Paz Ciudadana Junio 2008Adimark-GfKPaz Ciudadana 1 Índice Paz Ciudadana – Adimark Santiago, 10 de septiembre de 2008 Conferencia de.
EVALUACIÓN DEL COMPORTAMIENTO DE LOS ACUMULADOS DE PRECIPITACIÓN REGISTRADOS EN EL PERÍODO (DICIEMBRE 2008-ENERO-FEBRERO-MARZO 2009 IVANIA PATRICIA CARDOZA.
TEMA 2 MÚLTIPLOS Y DIVISORES
FÍSICA AMBIENTAL ______________________________________
Respuestas Buscando a Nemo.
Cátedra Climatología y Fenología Agrícolas
COMENTARIO DE UN CLIMOGRAMA Geografía de España. 2º Bachillerato
Profesor: Ing. Franklin Castellano Esp. en Protección y Seguridad Industrial.
Metodología de la Investigación Social
SIMATICA V2.0. Automatización de Viviendas con Simatic S7-200
DISEÑO DE EXPERIMENTOS
TENDENCIAS DEL MERCADO
JUAN JOSÉ VENEGAS MORENO
REGIONES C.C.P. – A.F.A. S.C.L. Región Norte Región Lejano Oeste Región Litoral Región G6 Región NBA.
CLASE Nº 23 Calor y Temperatura.
1 LAS GRANDES MARCAS EN ESPAÑA Madrid, Junio de 2005 Presentación de los principales resultados Preparado por:
Ejemplo A continuación aparecen las tasas de retorno de dos fondos de inversión durante los últimos 10 años. 1. ¿Cuál es más riesgoso? 2. ¿En cuál invertiría.
DEDUCCIÓN DE VIATICOS AL INTERIOR DEL PAÍS. DEDUCCIÓN DE VIATICOS (HASTA 05/02/2009) LÍMITE.
Capítulo 3 Descripción de datos, medidas de tendencia central
Estructura Económica de México Prof. Abelardo Mariña Flores trimestre 2010-P.
Contraste de Hipótesis
Expoestrategas 2013 Robo de Automotores. Comportamiento siniestral en la última década. Impacto en los índices SIARA.
Autodesk Civil 3D 2007 Essentials
Análisis de los Estados Financieros
Climas de Chile Estimado Profesor y Estimada Profesora:
PRUEBA DE APTITUD ACADÉMICA RAZONAMIENTO MATEMÁTICO
TEMA 2.3. MEDIDAS DE TENDENCIA CENTRAL
Hermann von Mühlenbrock S. Gerente General Santiago, 7 de junio 2005
3° SEC PROMEDIOS.
Parte 3. Descripción del código de una función 1.
Acuerdo colaboración CGE-TELEFÓNICA TELEFÓNICA de ESPAÑA
ICF Estudio Mundial de Coaching 2012
PROGRESIONES Prof. José Mardones Cuevas
Dr. Fernando Galassi - Lic. Gisela Forlin
EL CAMBIO CLIMATICO 1. ¿Qué es el Cambio Climático? 2. Causas que lo ocasionan. 3. Consecuencias. 4. Lucha contra el cambio Climático. 5. Ultimas mediciones.
CASETA METEOROLÓGICA I.E.S Francisco de Goya.
Diapositiva No. 1 Observatorio Industrial de la Provincia de Córdoba Noviembre de 2008.
Indicadores CNEP Escuela
CASETA METEOROLÓGICA I.E.S Francisco de Goya.
Beca Carrillo Oñativia 2008 (Ministerio de Salud de la Nación)
Ing. Alejandro Savarin INTI-Física y Metrología
RAZONAMIENTO MATEMATICO Mg. CORNELIO GONZALES TORRES
COMPARATIVA CON 1ª EVALUACIÓN 1º A 1ª EVALUACIÓN2ª EVALUACIÓN 0-2 SUSPENSOS 91%0-2 SUSPENSOS 88% 3+ SUSPENSOS 9%3+ SUSPENSOS 12%
¡Primero mira fijo a la bruja!
MEDIDAS DE DISPERSIÓN.
LA UNIVERSIDAD DE HUELVA Y EL EEES: EL RETO, NUESTRA OPORTUNIDAD. Huelva, 15, 16 y 17 de mayo de 2007 Estudio, resultados y propuestas de mejora de las.
MINIMO COMÚN MÚLTIPLO DE DOS NÚMEROS a y b
Un ejemplo de agrupación de datos Problema 1 del capítulo 2 del libro de texto.
JUGANDO CON LOS NÚMEROS
Learning Zone Matemáticas 101
ANUNCIOS DE INVERSIONES INDUSTRIALES JUNIO Anuncios de inversiones industriales – Junio 2014 DISTRIBUCIÓN DE LAS INVERSIONES INDUSTRIALES En el.
OPCIONES INVERNADA CORDEROS LA ESPERANZA 2009 Ing. Agr. Alejandro Gambetta.
ESTADÍSTICA INFERENCIAL I
ANUNCIOS DE INVERSIONES INDUSTRIALES JULIO Anuncios de inversiones industriales – Julio 2014 DISTRIBUCIÓN DE LAS INVERSIONES INDUSTRIALES En el.
Información de lluvia a utilizar en SWMM 5.0
Adversidades Climáticas: Heladas
Progresiones Aritméticas
Métodos y Estrategias de Cálculo Mental Coordinación Técnica Compilado por Profesora Ana María Hernández
Reclamos a Instituciones de Educación Superior Comparación Enero-Octubre 2011 v/s Enero-Octubre 2012.
Zonificación climática de Costa Rica para la determinación del tipo de ligante asfáltico clasificado por grado de desempeño (PG) Fabián Elizondo Arrieta.
Universidad Nacional de Córdoba
Rejilla de observaciones interpoladas de alta resolución en España para precipitación y temperatura: SpainHR Jesús Fernández.
Estadística Administrativa I
FI - Universidad Nacional de Río Cuarto
Título Modelo Mecanicista Empírico para Análisis de Pavimentos Flexibles Desarrollado en Argentina Autores Dr. Ing. Oscar Giovanon Dra. Ing. Marta Pagola.
Transcripción de la presentación:

Influencia del clima en la predicción de la performance de pavimentos flexibles rehabilitados según la MEPDG 2002 Dr. Ing. Alejandro Tanco Mgter. Ing. Migel Rico Ing. Denise Brufman Universidad Nacional de Córdoba Córdoba, Argentina

 Respuesta a distintas condiciones climáticas. Se consideraron los 14 tramos homogéneos descriptos en el trabajo anterior, simulando en todos los casos la performance de un refuerzo de 5 cm; el período de análisis fue de 5 años, compatible con la duración de los contratos CReMa de la DNV  Sensibilidad a diferentes formas de generar archivos climáticos. Analizando la importancia de mantener el nivel de detalle requerido, planteado muchas veces como una limitación para el uso actual y futuro de la metodología. Se consideraron los tramos PC310, PC320 y PC420 pero caracterizados a través de sus valores medios de deflexión, espesor, etc.; se simuló durante 10 años la performance de un refuerzo de 5 cm de espesor. Introducción El trabajo busca reflejar la influencia que tiene el clima, según la MEPDG, en la predicción de la performance de pavimentos flexibles rehabilitados. Se analiza:

Sensibilidad a la generación de archivos  Córdoba (CBA):  Córdoba (CBA): temperaturas y precipitaciones medias intermedias  Corrientes (COR):  Corrientes (COR): altas temperaturas y precipitaciones medias  Posadas (POS):  Posadas (POS): temperaturas y precipitaciones medias más altas del país  Trelew (TLW):  Trelew (TLW): bajas temperaturas y precipitaciones medias  Ushuaia (USH):  Ushuaia (USH): bajas precipitaciones y la temperatura media más baja del país  Buenos Aires (BAS):  Buenos Aires (BAS): temperaturas medias intermedias y mayores precipitaciones medias  Mendoza (MEN):  Mendoza (MEN): temperaturas medias intermedias y menores precipitaciones medias Respuesta a distintas condiciones climáticas  Córdoba (CBA)  Corrientes (COR)  Trelew (TLW)  Buenos Aires (BAS) Climas analizados

Variación del ahuellamiento respecto a CBA (TH3) Respuesta a distintas condiciones

Máximas variaciones  Ahuellamiento:  Ahuellamiento: 53,0% en el TH2 del tramo PC420 y de -54,7% en el TH5 del tramo PC420  Fisuración por  Fisuración por fatiga: 594,8% para el TH5 del PC420 y -74,8% para el TH1 del PC420  Fisuración longitudinal:  Fisuración longitudinal: 145,8% para el TH4 del PC420 y -82,9% para el TH2 del PC420  Rugosidad:  Rugosidad: 9,8% para el TH5 del PC420 y -10,4% para el TH4 del PC320 Variación de IRI respecto a CBA (TH3 PC420) Respuesta a distintas condiciones En todos los casos, las máximas diferencias fueron para los climas de POS y USH respectivamente con temperaturas y precipitaciones extremas.

 Precipitaciones  Temperaturas medias diarias Temperaturas medias calculadas Temp. 1º Q (ºC) 2º Q (ºC) 3º Q (°C) 4º Q (ºC) 5º Q (ºC) Temp. media (ºC) Desvío estándar (ºC) Horarias15,820,825,430,937,426,07,8 Medias18,822,525,529,734,726,35,7 Quintiles, medias y desvíos de temperatura (PC420, USH) Año Difer. M - H (%) - 2,0 - 3,0 - 2,9 - 3,4 - 3,5 - 3,8 - 3,9 - 4,2 -4,4 Diferencia en predicción de ahuellamiento (PC420, TRE) Sensibilidad a la generación de archivos

Quintiles, medias y desvíos de temperatura (PC420, CBA) Diferencia en predicción de ahuellamiento (PC420, CBA) Temp. 1º Q (ºC) 2º Q (ºC) 3º Q (°C) 4º Q (ºC) 5º Q (ºC) Temp. media (ºC) Desvío estándar (ºC) Horarias20,324,027,231,940,428,87,4 Medias22,224,728,032,639,229,36,3 Año Difer. M - H (%) 0,80,60,50,3 0,2 0,1  Temperaturas medias diarias Temperaturas medias calculadas Sensibilidad a la generación de archivos

Máximas variaciones  Ahuellamiento:  Ahuellamiento: -4,4% para el tramo PC420 con el clima TRE y de 3,4% para el mismo tramo con el clima COR.  Fisuración:  Fisuración: 25,4% para el tramo PC420 y el clima TRE para fisuración descendente (pero con valores absolutos de área fisurada del orden del 0,025%) y 36,6% para el tramo PC420 y el clima COR para fisuración ascendente (con área fisurada de 1,66%).  Rugosidad:  Rugosidad: variaciones en todos los casos menores al 2,0%. Sensibilidad a la generación de archivos Debido a la forma de cálculo de FI, si se trabaja con temperaturas medias no se registrarán las horas del día que pueden tenerse temperaturas bajo cero. Estas variaciones son sólo considerables cuando los climas son fríos; para TRE se registró un FI = 54,5 para temperaturas horarias y un FI = 7,6 para temperaturas medias. Además, en climas fríos, la influencia del ahuellamiento será menor que en climas templados por lo que la incidencia de SF aumenta. A pesar de esto, las variaciones finales obtenidas por estas circunstancias no son significativas.

Año IRID. PermanenteF. DescendenteF. AscendenteF. Refleja M -H M SMN - H M - H M SMN - H M - H M SMN - H M - H M SMN - H M - H M SMN - H 1-0,1 -2,0-1,8-17,1-16,3-0,2-0,10,0-0,05 2-0,3 -3,0-3,3-24,0-24,2-0,7 0,0-0,04 3-0,4-0,3-2,9-2,8-24,6-23,7-0,6 0,0-0,04 4-0,5 -3,4-3,6-25,9-25,8-0,7-1,00,0-0,05 5-0,6-0,5-3,5 -26,3-25,6-0,8-0,90,0-0,05 6-0,7 -3,8-4,0-26,5-26,4-1,3-1,40,0-0,05 7-0,8 -3,9 -26,4-25,7-1,5-1,60,0-0,05 8-1,0-0,9-4,2-4,3-26,2-25,9-1,7-1,90,0-0,05 9-1,1-1,0-4,2 -25,6-24,9-1,8-1,90,0-0, ,2-1,1-4,4-4,5-25,4-25,1-2,2-2,40,0-0,05 Diferencia en las predicciones de fallas (PC420, TRE) Sensibilidad a la generación de archivos  Temperaturas medias diarias Temperaturas medias SMN

 Queda demostrado que la performance predicha por la MEPDG 2002 es influenciada significativamente por el clima considerado, haciéndose sumamente necesaria la creación de estaciones meteorológicas que se correspondan con las condiciones reinantes en la zona de emplazamiento del proyecto.  Con el uso de parámetros horarios, las performances predichas no registraron diferencias importantes respecto a las obtenidas con valores medios diarios. De esta forma, además de delimitar el volumen y esfuerzo requerido para relevar y procesar la información necesaria, podrán incluirse dentro de las estaciones meteorológicas disponibles aquellas que sólo registren parámetros climáticos sobre una base diaria. Conclusiones

Muchas gracias por su atención