Predicción del rendimiento de avance en obras subterráneas mediante modelos estocásticos

Abstract

La estimación del rendimiento de avance tiene mucha importancia en la construcción de túneles porque permite predecir la duración de la obra y estimar los costes dependientes del tiempo y porque contribuye además a mejorar la organización y planificación del trabajo. Por todo ello, a lo largo del tiempo, se han desarrollado diferentes métodos de predicción que permiten estimar el rendimiento de avance a partir de datos objetivos conocidos a priori. Dada la longitud de los túneles actuales y la profundidad a la que se excavan, algo característico en los mismos es la heterogeneidad que presenta el terreno, así como la incertidumbre existente respecto sus características geológicas, geotécnicas…etc. Por ello, es lógico que se hayan desarrollado modelos de predicción que introducen un análisis estocástico o probabilístico generando diferentes escenarios posibles y produciendo un conjunto de soluciones con diferente probabilidad de producirse. En este contexto, el objetivo principal de la tesis es desarrollar un modelo de predicción del rendimiento de avance de un túnel ejecutado con Tuneladora o máquinas TBM (Tunnel Boring Machine) basándose en métodos estocásticos.