La tunelación moderna enfrenta desafíos significativos debido a la variabilidad geotécnica y la necesidad de optimizar la eficiencia operativa de las máquinas tuneladoras (TBM). La digitalización y el Big Data han emergido como herramientas clave para mejorar la toma de decisiones, reducir riesgos y aumentar la productividad en estos proyectos. Este artículo explora el impacto de estas tecnologías en la gestión de datos de TBM y cómo los sistemas avanzados pueden transformar el proceso de excavación.
La excavación con TBM es un proceso complejo que requiere el análisis continuo de múltiples variables operativas y geotécnicas. Históricamente, la toma de decisiones en estos proyectos se basaba en el análisis retrospectivo de datos, lo que generaba retrasos en la detección de problemas y ajustes operativos. Con la digitalización, ahora es posible acceder a datos en tiempo real y aplicar modelos predictivos para optimizar la excavación.
Impacto del Big Data en la Tunelación
El Big Data permite el análisis masivo de información recopilada por sensores en la TBM, lo que ofrece varias ventajas:
Monitoreo en tiempo real: Acceso inmediato a datos clave como empuje, torque y revoluciones de la TBM.
Análisis de tendencias y visualización de datos: Identificación de correlaciones entre parámetros operativos y geotécnicos para mejorar estrategias de excavación.
Optimización de la tasa de penetración: Modelado predictivo basado en inteligencia artificial para predecir tasas de avance.
Recalibración geotécnica en tiempo real: Ajuste dinámico de los parámetros del terreno al final de cada anillo excavado.
Registro y categorización de incidencias: Seguimiento de eventos operacionales, geotécnicos y logísticos para mejorar el desempeño.
Modelos Predictivos y Recalibración Geotécnica
Uno de los mayores avances en la digitalización de TBM es el uso de modelos predictivos basados en inteligencia artificial. Estos modelos pueden predecir la tasa de avance de la TBM considerando el desempeño de la máquina y las características geotécnicas del terreno. Además, permiten la recalibración automática de los parámetros geotécnicos al final de cada anillo excavado, asegurando que la excavación se ajuste a las condiciones reales del suelo en tiempo real.
Implementación de Tecnologías en la Gestión de TBM
Las plataformas de gestión de datos han revolucionado la forma en que se manejan los proyectos de tunelación. Estas herramientas centralizan información crítica y facilitan:
La visualización de tendencias y correlaciones a través de gráficos personalizados.
La categorización y registro de incidencias geotécnicas y operacionales.
La generación de reportes detallados para análisis futuro y mejora continua.
La asistencia en tiempo real para operadores de TBM, facilitando ajustes operativos.
DAARWIN: Una Solución Integral para la Tunelación Basada en Datos
DAARWIN is an advanced TBM data management platform that integrates real-time monitoring, predictive modeling, and artificial intelligence. Thanks to its tools, it is possible to:
Real-time monitoring: Centralize and oversee TBM data continuously.
Predictive penetration rate modeling: Use AI to forecast TBM advance rates based on soil conditions and machine performance.
Geotechnical recalibration: Dynamically adjust ground parameters for each excavated ring.
Trend visualization and analysis: Assess TBM performance using customized plots.
Incident logging and categorization: Facilitate the analysis of geotechnical, operational, and logistical events.
Dynamic operator assistance: Provide real-time recommendations to optimize excavation.
Digitalization and Big Data are transforming TBM excavation, enabling more efficient, safer, and cost-effective management. The use of platforms like DAARWIN demonstrates that integrating real-time data, predictive analysis, and automation can significantly enhance the productivity and sustainability of tunneling projects. As these technologies evolve, their adoption will become a standard for the industry.
