ASFÁLTICA #72

72

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022 ISNN 007-2473

Diseño base de mezcla asfáltica (base negra) en México: ¿es posible cumplir a cabalidad con la norma SCT, N.CMT.4.02.003/19? | Metodología de extracción y evaluación del ligante asfáltico producto de RAP con rotavapor | Influencia del método de compactación en las mezclas recicladas con emulsión: diferencia entre la compactación proctor y la giratoria para la determinación de las propiedades volumétricas | Desarrollo de modelos de predicción del índice internacional de regularidad (IRI) mediante la base de datos de MnROAD |

SUMARIO Presidente Víctor Manuel Cincire Romero Aburto

5

COMITÉ DE CONTROL DE CALIDAD Y SUPERVISIÓN

Diseño base de mezcla asfáltica (base negra) en México: ¿es posible cumplir a cabalidad con la Norma SCT, N.CMT.4.02.003719?

Vicepresidentes Mauricio Centeno Ortiz Salvador Fernández Ayala Antonio Martín del Campo Cerda Secretario Javier Herrera de León

19

COMITÉ DE CONTROL DE CALIDAD Y SUPERVISIÓN

Metodología de extracción y evaluación del ligante asfáltico producto de RAP con ratavapor

Tesorero Juan Adrián Ramírez Aldaco Consejeros Luis Manuel Pimentel Miranda Paul Garnica Anguas

33

Hugo Bandala Vázquez

COMITÉ DE MATERIALES RECICLADOS

Influencia del método de compactación en las mezclas recicladas con emulsión: diferencia entre la compactación proctor y la giratoria para la determinación de las propiedades volumétricas

Israel Sandoval Navarro Leonardo Ambrosio Ochoa Ambriz Francisco Javier Romero Lozano J. Jesús Martín del Campo Limón Alejandro Padilla Rodríguez Comité de vigilancia Luis Guillermo Limón Garduño Raúl Vicente Orozco Santoyo †

49

Ricardo Buzo Romero

COMITÉ DE GESTIÓN Y EVALUACIÓN DE PAVIMENTOS

Desarrollo de modelos de predicción del Índice Internacional de Regularidad (IRI) mediante la base de datos de MnROAD

Comisión de honor José Jorge López Urtusuástegui Verónica Flores Déleon Raymundo Benitez López Director General Raúl Vicente Orozco Escoto dg@amaac.org.mx www.amaac.org.mx

63

APORTACIONES

Determinación de zonas homogéneas para pavimentos flexibles, basado en transformadas Wavelets

ASFÁLTICA, año 17, núm. 72, octubre-diciembre 2022, es una publicación trimestral editada por la Asociación Mexicana del Asfalto,

Producción editorial

A.C., Camino a Sta.Teresa 187, Parques del Pedregal,Tlalpan, 14010, Ciudad de México.Tel. +52 55 5606 7962, asfaltica@amaac.org.mx.

CODEXMAS, S. de R.L. de CV.

Editor responsable: Raúl Vicente Orozco Escoto. Reservas de Derechos al uso exclusivo Núm. 04-2013-012513385100-102, ISSN: 2007-2473. Licitud de Título Núm. 13611, Licitud de Contenido Núm. 11184, ambos otorgados por la Comisión Calificadora de Publicaciones y Revistas Ilustradas de la Secretaría de Gobernación. Permiso sepomex Núm. PP09-1532. Este número se terminó el 30 de septiembre de 2022 en su versión impresa y digital. • Las opiniones expresadas por los autores no necesariamente reflejan la postura del editor de la publicación. Queda estrictamente prohibida la reproducción total o parcial de los contenidos e imágenes de la publicación sin previa autorización.

EDITORIAL

Víctor M. Cincire R. A. Presidente Decimosegundo Consejo Directivo

Iniciamos el cuarto trimestre de 2022 y llegamos a la edición 72 de la revista Asfáltica.

Ha sido un año de intensa actividad en la Asociación Mexicana del Asfalto A.C. (AMAAC).

Para cumplir con nuestros objetivos, como el de difundir las buenas prácticas en el uso del asfalto, el 8 y 9 de septiembre se realizó el primer seminario académico y de impulso profesional del asfalto, organizado por nuestro comité de impulso profesional, con la interesante temática Asfaltando la ruta hacia la Sustentabilidad. El evento se celebró en modalidad virtual y presencial en las magníficas instalaciones de la Universidad de las Américas Puebla, excelente anfitrión. Logramos un alcance de audiencia en línea de 2086 usuarios de 22 países en América, Europa y Asia. En el marco del seminario aprovechamos para refrendar el convenio de colaboración que tenemos con esta universidad, el cual incluye becas especiales de estudio a nivel licenciatura y posgrado, para los asociados AMAAC y sus familiares.

Posteriormente, los días 21, 22 y 23 de septiembre realizamos el VII Seminario Internacional del Asfalto con la temática siempre de actualidad “Conservación de la Infraestructura Vial” que en nuestro país cobra particular relevancia, dadas las condiciones económicas que vivimos y los bajos presupuestos asignados a este rubro, lo que conlleva a contar con estrategias financieras que contribuyan a solucionar esta problemática, como es el caso de continuar incentivando la participación de la iniciativa privada y el mayor uso de tecnologías que incluyan el concepto de la economía circular aplicada a los pavimentos (Explotar-Producir-Utilizar-Reciclar) en lo cual ya estamos inmersos en AMAAC. ¿Cómo hacer más con menos o lo mismo con menos? Es muy importante, pero sin afectar la calidad, desempeño y vida útil de los pavimentos. Para lo anterior, en nuestro Seminario Internacional del Asfalto, nos planteamos el objetivo de realizar propuestas técnicas que contribuyeran a mejorar la condición de la infraestructura vial, mediante una adecuada conservación y concentrados en soluciones que mejoren los niveles de servicio, y la comodidad y seguridad de los usuarios de nuestras vialidades.

En este seminario, enmarcado en el 25 aniversario de nuestra asociación, tuvimos números sorprendentes durante el encuentro académico que se realizó el 21 de septiembre con más de 500 asistentes de diversas universidades del país. En el taller de desarrollo de la evaluación de pavimentos asfálticos en México contamos con más de 150 asistentes; posteriormente, los días 22 y 23 alcanzamos un registro de 650 inscritos.

Estos números nos arrojan una participación de más de 1100 personas entre la Expoasfalto y el seminario.

Estamos desarrollando nuestro programa de capacitación 2023 que tendrá contenido sumamente interesante, estructurado y desarrollado para proporcionar herramientas actualizadas que contribuyan potencialmente a la solución ingenieril práctica de los problemas que se presentan en el quehacer y hacer diario de los pavimentos asfálticos, sumando innovaciones tecnológicas en procesos de investigación y desarrollo, que puedan ser aplicadas en un futuro cercano.

Como siempre nuestros asociados y todos los que nos apoyan ya sea técnicamente o a través de los patrocinios son pieza fundamental para lograr nuestros objetivos de difusión del conocimiento, por lo que no dejamos de agradecer su activa participación.

Nos saludamos pronto.

Te invitamos a integrarte como miembro activo de la AMAAC y participar en alguno de nuestros comités técnicos. Forma parte del conocimiento y experiencia de los diferentes comités de la AMAAC en temas relacionados con el ciclo del asfalto en la infraestructura del transporte. Las aportaciones de sus asociados son el motor para la difusión del conocimiento. ¿Quieres ser asociado? vinculacion@amaac.org.mx ¿Eres asociado y te gustaría integrarte a algún comité técnico? ctecnica@amaac.org.mx

DISEÑO BASE DE MEZCLA ASFÁLTICA (BASE NEGRA) EN MÉXICO: ¿ES POSIBLE CUMPLIR A CABALIDAD CON LA NORMA SCT, N.CMT.4.02.003/19?

Carlos Alberto Jiménez García, Jaime Eduardo Ángeles Cerezo P.A.C.C.S.A. INGENIERÍA, México paccsalab@gmail.com, carlospaccsa@gmail.com

COMITÉ DE CONTROL DE CALIDAD Y SUPERVISIÓN Horacio Delgado Jaime Eduardo Ángeles Francisco Ramos Carlos Alberto Jiménez García Freddy Sánchez José Jorge López Urtusuástegui Carlos Orlando Gaona Rauda

INTRODUCCIÓN En México, para poder utilizarlos en la construcción de las diferentes capas de un pavimento, los materiales deben cumplir con características que se enlistan en la serie de documentos N.CMT., emitidos por la Secretaría de Comunicaciones y Transportes (SCT).

En obra, los documentos N.CMT. deberían ser considerados como parte de los requerimientos generales del proyecto; sin embargo, una vez que las especificaciones particulares invocan a las normas de la SCT, y las enuncian como elementos a cumplir, el contenido de éstas se vuelve obligatorio. En muchos casos, esto ayuda al correcto desarrollo de la obra, pero en otros, se generan controversias.

Para el caso de mezclas asfálticas, cuando los materiales pétreos cumplen con los requisitos solicitados en la normativa de la SCT (o una especificación particular), en teoría se facilita el proceso de diseño de la mezcla, y se asume que una vez obtenida la fórmula de trabajo (granulometría y contenido de asfalto), si esta se reproduce de manera adecuada en la obra, las capas de mezcla asfáltica correctamente compactadas contribuyen a que un pavimento cumpla con su ciclo de vida útil.

Pero ¿qué sucede cuando los materiales pétreos cumplen con las características solicitadas por alguna especificación, y aun así, no es posible que la mezcla asfáltica cumpla con todos los requisitos indicados en la misma especificación? Tal es el caso de

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5

la base de mezcla asfáltica (base negra), en la que, de acuerdo con la propia SCT, se puede adoptar el procedimiento de diseño Marshall (para este tipo de diseño la normativa define parámetros a cumplir). Sin embargo, en muchas ocasiones, desde la etapa de diseño no es posible encontrar una fórmula de trabajo con la cual se asegure el cumplimiento de las propiedades volumétricas de la mezcla bajo las condiciones establecidas en la especificación particular de la obra.

MARCO TEÓRICO Por definición, una base tratada es “un material granular que por razones estructurales, requiere la incorporación de un producto que modifique alguna de sus características físicas, generalmente haciéndolo más rígido y resistente, mejorando su comportamiento mecánico e hidráulico, para ser colocado sobre la subbase o la subrasante y formar una capa de apoyo para una carpeta asfáltica o para una carpeta de concreto hidráulico” (Secretaría de Comunicaciones y Transportes, 2019).

Se considera a una base tratada como base negra “cuando a los materiales se les incorpora, en caliente o en frío, de cuatro (4) a cinco (5) por ciento en masa, de cemento asfáltico, para formar una capa de concreto asfáltico magro” (Secretaría de Comunicaciones y Transportes, 2019).

Además, se hace una distinción en cuanto al uso del material pétreo, ya que de acuerdo con la N.CMT.4.02.003/19, en función del tránsito esperado (número de ejes equivalentes acumulados, de 8.2 t) durante la vida útil del pavimento, los agregados minerales deben cumplir con determinadas características físicas y granulométricas (Tablas 1 y 2); lo mismo sucede con la mezcla asfáltica, en la cual el tránsito esperado influye en la magnitud de las características solicitadas (Tablas 3 y 4).

Tabla 1. Límites granulométricos establecidos en N.CMT.4.02.003/19, para base de mezcla asfáltica (base negra).

Malla

Porcentaje que pasa

Abertura mm

Designación

37,5

1 1/2 "

ΣL ≤ 106 [1] 100

ΣL > 106 [1]

25

1"

90 – 100

90 – 100

19

3/4 "

76 – 100

76 – 100

9,5

3/8 "

42 – 100

42 – 100

4,75

N° 4

24 – 100

24 – 70

2

N° 10

10 – 90

10 – 27

0,85

N° 20

5 – 65

5 – 14

100

0,425

N° 40

4 – 47

4 – 10

0,25

N° 60

2 – 35

2–8

0,15

N° 100

1 – 25

1–7

0,075

N° 200

0 – 15

0–6

[1] ΣL = Número de ejes equivalentes acumulados, de 8.2 t, esperado durante la vida útil del pavimento.

6

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

Tabla 2. Características de los materiales pétreos establecidas en la N.CMT.4.02.003/19, para base de mezcla asfáltica (base negra).

Valor %

Característica

Límite líquido [2], máximo

ΣL ≤ 106 [1] 30

ΣL > 106 [1]

Índice plástico [2], máximo

6

6

Contenido de agua [2], máximo

1

1

Equivalente de arena [2], mínimo

40

50

Partículas alargadas y lajeadas [2], máximo

50

40

Desgaste de los Ángeles [2], máximo

30

30

Pérdida de estabilidad por inmersión en agua [2], máximo

25

25

25

[1] ΣL = Número de ejes equivalentes acumulados, de 8.2 t, esperado durante la vida útil del pavimento [2] Determinado mediante el procedimiento de prueba que corresponda, de los manuales que se señalan en la Cláusula C de esta Norma

Tabla 3. Características de la mezcla asfáltica establecidas en la N.CMT.4.02.003/19, para base de mezcla asfáltica (base negra) diseñada mediante el método Marshall.

Características

Valor

50

ΣL > 106 [1]

4 410 (990)

6 860 (1 540)

2 – 4,5 (8 – 18)

2 – 4 (8 – 16)

3–8

3–8

ΣL ≤ 10

6 [1]

Compactación; número de golpes en cada cara de la probeta Estabilidad; N (lbf), mínimo Flujo; mm (10-2 in) Vacíos en la mezcla asfáltica (VMC); %

75

[1] ΣL = Número de ejes equivalentes acumulados, de 8.2 t, esperado durante la vida útil del pavimento

Tabla 4. Vacíos en el agregado mineral establecidos en la N.CMT.4.02.003/19, para base de mezcla asfáltica (base negra) diseñada mediante el método Marshall.

Tamaño máximo del material pétreo utilizado en la mezcla

Vacíos en el agregado mineral (VAM)

mm

Designación

%, mínimo

4.75

N° 4

18

6.3

1/4 "

17

9.5

3/8 "

16

12.5

1/2 "

15

19

¾"

14

25

1"

13

37.5

1 1/2 "

12

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7

Una vez conocidas las características que deben cumplir, es importante recordar que las mezclas asfálticas densas para pavimentación son “mezclas asfálticas para pavimentación en las cuales el contenido de vacíos de aire es menor a 10% después de ser compactadas” (American Society for Testing and Materials, 2017); y que el término “granulometría densa” se refiere a que la granulometría de los materiales pétreos utilizados debe permitir que el espacio entre partículas de la mezcla sea relativamente pequeño (National Cooperative Highway Research Program, 2011).

Al considerar el contenido de vacíos de aire solicitado (en la etapa de diseño), se puede deducir que una base negra es una mezcla asfáltica densa para pavimentación, y por tal motivo, su granulometría debería ser tal que permita un espacio entre partículas suficientemente pequeño como para obtener vacíos de aire en el rango de tres (3) a ocho (8) por ciento, utilizando un bajo contenido de asfalto (de 4 a 5% en masa).

MÉTODO, MATERIALES Y DESARROLLO DE ENSAYOS Dado que la N.CMT.4.02.003/19 indica que las características a cumplir corresponden a aquellas que es posible obtener mediante el procedimiento de diseño Marshall, se deberían emplear los métodos de prueba ASTM D6926 y ASTM D6927; sin embargo, para bases con tamaño nominal mayor a 19 mm, con el molde de 101.6 mm de diámetro no es posible obtener especímenes con las dimensiones suficientes para generar resultados representativos. Esta condición hace que el método de prueba más adecuado sea el indicado en ASTM D5581, donde se detalla cómo elaborar especímenes con agregado de tamaño nominal de hasta 37.5 mm (especímenes de 152.4 mm de diámetro y 95.2 ± 2.5 mm de altura), y se describe la manera en que se deben obtener las características de estabilidad y flujo de la mezcla asfáltica.

Como protocolo, para el diseño de una mezcla asfáltica (base negra), inicialmente se deben evaluar las características de los agregados pétreos, y una vez que se determina la factibilidad de su uso, se continua con la etapa de diseño de la mezcla. Para el caso particular de la base negra, una vez que se aceptan los materiales pétreos, se tienen definidos cuatro (4) factores de los cuales depende el diseño de la mezcla: • La granulometría de los materiales pétreos, en función del tránsito esperado.

• El contenido de asfalto, de acuerdo con la SCT, debe ser entre cuatro (4) y cinco (5) por ciento en masa.

• El contenido de vacíos de aire (Va o VMC) esperado en la mezcla asfáltica, de acuerdo con la SCT, debe ser de tres (3) a ocho (8) por ciento.

• El contenido de vacíos en el agregado mineral (VAM), en función del tamaño máximo del agregado.

Para analizar y determinar si es posible cumplir con todas las características solicitadas en la N.CMT.4.02.003/19 para una base negra, se han tomado los agregados pétreos de dos proyectos distintos:

8

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

Proyecto 1 • Grava TN 37.5 mm • Arena TN 4.75 mm

Banco San Luis, ubicado en Tenango del Aire, México Banco San Luis, ubicado en Tenango del Aire, México

Proyecto 2 • Grava TN 37.5 mm • Grava TN 12.5 mm • Arena TN 6.30 mm

Banco San Isidro, ubicado en Ecatepec, México Banco San Isidro, ubicado en Ecatepec, México Banco San Isidro, ubicado en Ecatepec, México

A continuación (Tabla 5) se indican las características de cada material: Tabla 5. Granulometría y características de los materiales empleados en el diseño de la mezcla asfáltica para base negra de cada proyecto.

Abertura del tamiz Designación

Abertura, mm

Proyecto 1 Grava TN 37.5 mm

Proyecto 2

Arena TN 4.75 mm

Grava TN 37.5 mm

% que pasa el tamiz

Grava TN 12.5 mm

Arena TN 6.30 mm

% que pasa el tamiz

1 1/2 "

37.5

100

100

100

100

100

1"

25.0

84

100

69

100

100

3/4 "

19.0

66

100

45

100

100

3/8 "

9.5

18

100

16

50

100

No. 4

4.75

4

96

3.3

1

85

No. 10

2.00

2

58

1

1

60

No. 20

0.850

2

30

1

1

40

No. 40

0.425

2

18

1

1

27

No. 60

0.250

2

14

1

1

20

No. 100

0.150

2

10

1

1

14

No. 200

0.075

1.6

7.2

1.3

1.4

8.9

-

-

-

-

-

Gravedad específica bruta

Característica

2.493

2.582

2.400

2.603

2.558

Gravedad específica aparente

2.726

2.729

2.613

2.771

2.721

3.4

2.1

3.4

2.3

2.3

Límite líquido, %

-

21

-

-

24

Índice plástico, %

-

NP

-

-

NP

Equivalente de arena, %

-

83

-

-

65

Partículas alargadas y lajeadas, %

38

-

29

33

-

Desgaste de los Ángeles, %

30

-

28

-

-

Absorción, %

En ambos casos, el material asfáltico utilizado corresponde a cemento clasificado como PG 64-22.

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9

Al observar la Tabla 5, es posible apreciar que las características de cada grava y arena cumplen con las solicitaciones indicadas en la Tabla 2, por lo que se continúa con el diseño de la mezcla asfáltica.

Como la base negra en cada proyecto se colocará en una estructura donde el tránsito equivalente es mayor a 1x106 ejes, la granulometría de la combinación de los materiales pétreos debe quedar definida dentro de los límites indicados en la Tabla 1 para esa condición de tránsito.

Al efectuar la combinación de materiales pétreos se establecieron los siguientes arreglos granulométricos: Proyecto 1 60% Grava TN 37.5 mm + 40% Arena TN 4.75 mm

Proyecto 2 16% Grava TN 37.5 mm + 50% Grava TN 12.5 mm + 34% Arena TN 6.30 mm Tabla 6. Granulometría de los materiales de cada proyecto, definida dentro de los límites indicados en la N.CMT.4.02.003/19, para tráficos equivalentes mayores a 1x106.

Abertura del tamiz

Proyecto 1

Proyecto 2

Especificación ΣL > 106

Designación

Abertura, mm

1 1/2 "

37.5

100

100

100

1"

25.0

90

95

90 – 100

3/4 "

19.0

80

91

76 – 100

3/8 "

9.5

51

61

42 – 100

No. 4

4.75

41

30

27 – 70

No. 10

2.00

24

21

10 – 27

No. 20

0.850

13

14

5 – 14

No. 40

0.425

8

10

4 – 10

No. 60

0.250

6

8

2–8

No. 100

0.150

5

6

1–7

No. 200

0.075

3.8

3.9

0–6

% que pasa el tamiz

Una vez definida la granulometría de los materiales pétreos para cada proyecto, se elaboran los especímenes de mezcla asfáltica, se compactan de acuerdo con lo indicado en ASTM D5581 (dado que el tamaño nominal del agregado es mayor a 19 mm), con lo que se obtienen los siguientes resultados.

10

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

100

proyecto 1 proyecto 2

90 80

% que pasa el tamiz

70 60 50 40 30 20

3.75

19.0

23.0

9.5

12.5

4.75

6.30

2.000

0.850

0.425

0.250

0.075

0

0.150

10

abertura del tamiz, mm

Figura 1. Granulometría de los materiales de cada proyecto, definida dentro de los límites indicados en la N.CMT.4.02.003/19, para tráficos equivalentes mayores a 1x106.

Tabla 7. Resultados obtenidos al elaborar una serie de especímenes con diferentes contenidos de cemento asfáltico para los materiales del proyecto 1.

Resumen de datos para los materiales del proyecto 1 % CA/mezcla 3.85 *

% CA/pétreo

Gmb

Gmm

VMC, %

VAM, %

Estabilidad, N

Flujo, mm

4.00 *

-

-

-

-

-

-

4.31

4.50

2.037

2.502

18.6

22.9

17 656

6.18

4.76

5.00

2.065

2.485

16.9

22.2

19 120

6.74

5.21

5.50

2.086

2.469

15.5

21.8

21 413

7.55

5.66

6.00

2.118

2.452

13.6

21.0

20 324

7.78

6.10

6.50

2.129

2.437

12.6

20.9

18 642

8.17

*La cantidad de cemento asfáltico no es suficiente para lograr la cohesión del espécimen compactado.

Tabla 8. Resultados obtenidos al elaborar una serie de especímenes con diferentes contenidos de cemento asfáltico para los materiales del proyecto 2.

Resumen de datos para los materiales del proyecto 2 % CA / mezcla

% CA / pétreo

Gmb

Gmm

VMC, %

VAM, %

Estabilidad, N

Flujo, mm

-

-

-

-

-

-

5.26

2.109

2.494

15.4

21.5

20 045

6.06

5.50

5.71

2.138

2.479

13.8

20.8

24 570

6.52

6.00

6.16

2.165

2.465

12.2

20.1

23 112

6.72

6.50

6.61

2.178

2.450

11.1

20.0

21 919

7.24

7.00

7.07

2.180

2.436

10.5

20.2

21 271

7.72

4.50 *

4.71 *

5.00

*La cantidad de cemento asfáltico no es suficiente para lograr la cohesión del espécimen compactado.

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Al observar los resultados obtenidos se hacen algunas precisiones: 1. Para el contenido de asfalto indicado en la N.CMT.4.02.003/19 (de 4 a 5% en masa) no ha sido posible densificar la mezcla hasta obtener el porcentaje de vacíos de aire solicitado (de 3 a 8%); y aun incrementando el contenido de asfalto, no se logra obtener el porcentaje de vacíos requerido.

2. La cantidad de vacíos en el agregado mineral (VAM) es muy elevada, lo que indica una estructura granular con mucho espacio entre las partículas de los agregados pétreos.

3. La estabilidad es superior al mínimo solicitado en la norma de la SCT. 4. El flujo se encuentra por arriba del máximo solicitado en la norma de la SCT. El incremento en la estabilidad y el flujo están ligados a las dimensiones de los especímenes, ya que el tamaño nominal del agregado obliga a elaborar muestras de 152.4 mm de diámetro, y 95.2 ± 2.54 mm de altura (ASTM D5581).

Figura 2. Diferencia en las dimensiones de los especímenes elaborados de acuerdo con ASTM D6926 (izquierda) y ASTM D5581 (derecha).

Para establecer el valor mínimo de estabilidad y el rango de flujo adecuado (considerando las dimensiones de los especímenes elaborados), “el criterio de diseño debe ser modificado. La estabilidad mínima debe ser 2.25 veces, y los valores del rango de flujo deben ser 1.5 veces del criterio indicado” (Asphalt Institute, 2014). Para este caso, el criterio es el indicado en la Tabla 3.

De acuerdo con lo anterior, los criterios de aceptación en la N.CMT.4.02.003/19 para tránsitos equivalentes mayores a 1x106 deberían ser:

12

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

Tabla 9. Criterios de aceptación de estabilidad y flujo para base de mezcla asfáltica (base negra), para tránsitos equivalentes mayores a 1x106, considerando el ajuste indicado en el manual MS-2 del Asphalt Institute.

Estabilidad, N, mínimo

Tamaño nominal ≤ 19.0 mm 6 860

Tamaño nominal > 19.0 mm

Flujo, mm

2–4

3–6

Característica

15 435

20.0

proyecto 1 proyecto 2

18.0 16.0

% VMC

14.0 12.0 10.0 CMYK

8.0 6.0 4.0 2.0 4.00

4.40

4.80

5.20

5.60

6.00

6.40

6.80

% cemento asfáltico / mezcla

Figura 3. Vacíos de aire para diferentes contenidos de cemento asfáltico, para cada proyecto.

24.0

22.0

% VAM

20.0

18.0

proyecto 1 proyecto 2

16.0

14.0

12.0

10.0 4.00

4.40

4.80

5.20

5.60

6.00

6.40

6.80

% cemento asfáltico / mezcla

Figura 4. Vacíos en el agregado mineral para diferentes contenidos de cemento asfáltico, para cada proyecto.

ASFÁLTICA 72

13

25 000 24 000

proyecto 1 proyecto 2

23 000

estabilidad, N

22 000 21 000 20 000 19 000 18 000 17 000 16 000 15 000 4.00

4.40

4.80

5.20

5.60

6.00

6.40

6.80

% cemento asfáltico / mezcla

Figura 5. Comportamiento de estabilidad para diferentes contenidos de cemento asfáltico, para cada proyecto.

9.0

8.0

flujo, mm

7.0

6.0

5.0

proyecto 1 proyecto 2

4.0

3.0

2.0 4.00

4.40

4.80

5.20

5.60

6.00

6.40

6.80

% cemento asfáltico / mezcla

Figura 6. Comportamiento de flujo para diferentes contenidos de cemento asfáltico, para cada proyecto.

POSIBLES SOLUCIONES El primer paso para intentar solucionar el problema debe ser la reducción de vacíos en el agregado mineral (VAM), y esto se logra cambiando la estructura granular de la mezcla, ya que, como se observa, la mezcla no es de granulometría densa (porque el arreglo de los materiales pétreos no permite que el espacio entre sus partículas sea pequeño). El factor limitante para ambos proyectos es el porcentaje de arena en la combinación de materiales pétreos, puesto que, si se reduce su contenido, se crearían más vacíos en el agregado mineral, y si se incre-

14

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

menta, la granulometría quedaría fuera de los límites establecidos en la N.CMT.4.02.003/19, con lo cual se genera el incumplimiento de una parte de la especificación del proyecto.

La reducción de vacíos en el agregado mineral contribuye a la disminución del consumo de asfalto, con lo cual se tendería a cumplir con el contenido de asfalto indicado en la norma (de 4 a 5% en masa); pero la cantidad de asfalto que requiere una mezcla para alcanzar un contenido de vacíos de aire no solo depende de la granulometría del material, también está en función de la gravedad especifica de los materiales pétreos y su absorción. Conseguir una reducción del VAM no garantiza que el contenido de asfalto en la mezcla para alcanzar el porcentaje de vacíos buscado (de 3 a 8%) sea el indicado en la N.CMT.4.02.003/19, por lo que nuevamente se genera un incumplimiento con parte de la especificación del proyecto.

Al resolver el problema referente al contenido de vacíos de aire, lo más probable es que se reduzca el flujo en la mezcla.

CONTROVERSIA Cuando el constructor y la supervisión aceptan el contrato para un proyecto, el primero se compromete a dar cumplimiento a lo indicado en las especificaciones del mismo, y el segundo cumple la función de constatar dicho cumplimiento. Sin embargo, en casos como el de las bases negras, se genera una controversia por una o ambas partes (constructor y supervisión), ya que la especificación (o norma de la SCT) indica que las bases deben cumplir con: • Granulometría (dentro de límites establecidos) • Contenido de asfalto (4 a 5% en masa) • Vacíos de aire (3 a 8%) • Vacíos en el agregado mineral (% mínimo, considerando el tamaño máximo del agregado) • Estabilidad y flujo 100 90 80

% que pasa el tamiz

70 60 50 40 30 20

3.75

19.0

23.0

9.5

12.5

4.75

6.30

2.000

0.850

0.425

0.250

0.075

0

0.150

10

abertura del tamiz, mm

Figura 7. Ejemplo de curva granulométrica densa, definida dentro de los limites indicados en la N.CMT.4.02.003/19, para tránsitos de hasta 1x106 de ejes equivalentes.

ASFÁLTICA 72

15

Pero, como se ha explicado, no siempre es posible cumplir con todas las características mencionadas en N.CMT.4.02.003/19.

En la situación más favorable, se llega a aceptar el incremento en el contenido de asfalto, pero la granulometría se hace inamovible, ya que, para el constructor, la supervisión o ambos, definir una curva granulométrica más densa es un error, pues ésta se alojaría entre los límites granulométricos para tránsitos de hasta 1x106 de ejes equivalentes.

CONCLUSIONES Es necesario comprender el comportamiento de las mezclas asfálticas, ya que esto ayuda a establecer parámetros adecuados para el diseño de bases negras.

De acuerdo con la función de una base negra en la estructura del pavimento, los parámetros que se deberían indicar como obligatorios son: • Contenido de vacíos de aire (VMC) • Contenido de vacíos en el agregado mineral (VAM) • Estabilidad • Flujo Como ya se explicó, una base negra es una mezcla asfáltica densa, por lo que la granulometría debería ser similar a la establecida en la N.CMT.4.04/17, o en PA–MA 01/2013, ya que los límites granulométricos o los puntos de control mencionados en estos documentos otorgan la libertad suficiente para que quien diseña la mezcla busque una granulometría con la que realmente se puedan obtener las características de vacíos de aire y vacíos en el agregado mineral solicitados en la N.CMT.4.02.003/19, y que en la etapa de construcción de la capa asfáltica, ésta pueda compactarse de manera apropiada.

En cuanto al contenido de asfalto, tampoco debería ser definido o limitado (de 4 a 5% en masa), ya que éste permanece en función de las gravedades específicas, la absorción y la granulometría del material pétreo.

Finalmente, para mezclas de tamaño nominal mayor a 19 mm, la norma debería incluir los parámetros a cumplir cuando el diseño Marshall se efectúe con especímenes de 152.4 mm de diámetro.

REFERENCIAS American Society for Testing and Materials. (2017). Método de prueba estándar para determinación del porcentaje de vacíos de aire en mezclas asfálticas para pavimentación densa y abierta.

Asphalt Institute. (2014). Asphalt Mix Design Methods.

National Cooperative Highway Research Program. (2011). A manual for design of hot mix asphalt with commentary.

Secretaría de Comunicaciones y Transportes. (2019). N.CMT.4.02.003/19 Materiales para bases tratadas.

16

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

METODOLOGÍA DE EXTRACCIÓN Y EVALUACIÓN DEL LIGANTE ASFÁLTICO PRODUCTO DE RAP CON ROTAVAPOR Esbeydi Janet Limeta Dionet

Asociación Mexicana del Asfalto, A.C., elimeta@amaac.org.mx

Horacio Delgado Alamilla

Instituto Mexicano del Transporte, hdelgado@imt.mx

COMITÉ DE CONTROL DE CALIDAD Y SUPERVISIÓN Rosita Martínez Arroyo Israel Sandoval Navarro Norberto Cano César Álvarez Raymundo Benítez Ernesto González Álvaro Muñoz Gabriel Hernández Zamora Andrés Guerrero Alondra Vanessa López

INTRODUCCIÓN La aportación del asfalto envejecido existente en el reciclado de pavimento asfáltico (RAP, por sus siglas en inglés) sirve como ligante de una nueva mezcla; esta aportación depende de la temperatura y del tiempo de mezclado, así como del grado de envejecimiento del ligante residuo de RAP (Montañez et al., 2019). Para evaluar el grado de envejecimiento del ligante asfáltico es necesario separar la mezcla asfáltica en sus componentes, por lo tanto, es ineludible elegir un procedimiento de extracción que no cause cambios significativos en sus propiedades. [7] Por un lado, es importante determinar qué tipo de disolvente será empleado para la extracción del ligante asfáltico de la mezcla. Se determinó que el disulfuro de carbono (CS2) [3] y el benceno (C6H6), populares en 1900, son cancerígenos [5], así que se sustituyeron por los disolventes clorados como el tricloroetileno (TCE, C2HCl3), el 1-1-1-tricloroetano (C2H3Cl3) y el diclorometano (CH2Cl2) [6], que son menos agresivos para la salud. Por otro lado, en Estados Unidos existen diferentes métodos para la recuperación de ligante asfáltico y disolvente, como evaporador rotativo y el método Abson. [7] Asimismo, el laboratorio de la Asociación Estadounidense de Funcionarios de Carreteras y Transportes del Estado y Bayane et al. [4] coinciden en lo siguiente: 1) El asfalto no se extrae completamente del agregado, 2) el solvente permanece en el asfalto

ASFÁLTICA 72

19

después de la recuperación, 3) la reacción del asfalto mientras está en solvente puede alterar las propiedades físicas y mecánicas durante la extracción y recuperación. Sin embargo, las diferencias de resultados también se deben a la temperatura de destilación, el vacío aplicado y la preparación de la muestra.

Para esta investigación se realizó la calibración con el equipo de rotavapor, alambique y tricloroetileno, con el objetivo de encontrar la temperatura óptima de extracción para minimizar el endurecimiento por calor y maximizar la recuperación del disolvente.

DESCRIPCIÓN DE LOS MATERIALES En el estudio se utilizaron tres diferentes ligantes asfálticos. El primero fue un asfalto de base que se clasificó como PG 64-22, proveniente de la refinería de Salamanca, México. El segundo fue un asfalto modificado en laboratorio clasificado como un PG 70-22, y por último, un asfalto PG 76-22. Las clasificaciones se realizaron bajo la norma ASTM D6373.

DESARROLLO El estudio consta de dos etapas. En la primera se realizó la calibración del proceso de extracción, y una de las primeras preguntas en la ejecución del protocolo de ensayo fue si realmente se podría eliminar el solvente del asfalto después de la extracción y si, al elevar la temperatura, se produciría un envejecimiento excesivo en el asfalto. En esta etapa se estableció un procedimiento que asegurara la reproducibilidad de las mediciones sin afectar las características del asfalto evaluado.

La segunda etapa consistió en la validación del proceso de extracción con mezcla asfáltica de laboratorio y de planta, con el objetivo de simular el proceso de recuperación del ligante asfáltico en el RAP. La nomenclatura empleada en las diferentes etapas se muestra en la Tabla 1.

Tabla 1. Nomenclatura.

Etapa

Material base

Grado PG

Nomenclatura

Calibración del proceso de extracción

Sin modificar

64-22

B PG 64-22

Modificado

70-22

B PG 70-22

Laboratorio sin modificar

64-22

MA PG 64-22

Laboratorio modificado

70-22

MA PG 70-22

De planta modificado

76-22

MA PG 76-22

Validación del proceso de extracción con mezcla asfáltica

20

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

Etapa 1: Calibración del proceso de extracción En esta evaluación se utilizaron dos tipos de asfalto, el convencional B PG 64-22 y el asfalto modificado en laboratorio B PG 70-22.

Para obtener los valores de referencia del asfalto base se determinó su grado PG [2], y los resultados obtenidos se muestran en la Tabla 2.

Tabla 2. Resultados del grado PG. Condición

Temperatura (º)

Viscosidad

135

Pa▪s

0.414

0.644

64

G* (Kpa)

1.535

2.4095

64

δ (º)

86.56

76.75

64

G*/SEN δ (kPa)

1.538

2.4755

70

G* (Kpa)

0.73

1.2485

70

δ (º)

87.61

77.855

DSR original

RTFO

DSR RTFO

MSCR

Parámetro

B PG 64-22

B PG 70-22

70

G*/SEN δ (kPa)

0.731

1.277

CM

%

-0.179

-0.144

64

G* (Kpa)

3.5735

5.2945

64

δ (º)

83.34

72.89

64

G*/SEN δ (kPa)

3.5975

5.5395

70

G* (Kpa)

1.654

2.705

70

δ (º)

85.18

73.945 2.8145

70

G*/SEN δ (kPa)

1.654

64

R3.2 (%)

-0.19

64

Jnr3.2 (kPa-1)

6.50

70

R3.2 (%)

-

4.47

70

Jnr3.2 (kPa )

-

36.06

-1

Posteriormente, se tomaron porciones de 10 y 30 gramos de asfalto. Estas masas simulan la concentración que se tiene cuando se recupera el asfalto del RAP; se tomó un rango amplio de la cantidad de asfalto, ya que no se conocía con certeza el porcentaje con que fue diseñada la mezcla. Para determinar la cantidad de asfalto en la mezcla, se empleó la ecuación (1). 𝐶𝐶𝐶𝐶. 𝐴𝐴𝐴𝐴 × 𝑀𝑀𝑀𝑀𝐴𝐴𝐴𝐴 100

(1)

Donde C.A. es el cemento asfáltico en gramos y MA la mezcla asfáltica en gramos.

De los valores típicos, se propuso 5.5% de asfalto, lo que significa que, de 1 000 g de mezcla asfáltica, se obtienen 55 g de asfalto.

Siguiendo la ecuación (1) se obtiene lo siguiente: 5.5 × 1000 = 55 𝑔𝑔𝑔𝑔 𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑 𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 100 ASFÁLTICA 72

21

En condiciones ideales, para el lavado de 1 000 g de mezcla asfáltica, se emplean aproximadamente 2 000 g de tricloroetileno. Por lo tanto, después del lavado se obtienen 2 000 g de tricloroetileno en los que se encuentran disueltos 55 g de asfalto. Para la extracción se emplean 500 g de tricloroetileno + asfalto, por consiguiente, se recuperarían aproximadamente 13 g de asfalto.

Calibración del proceso de extracción con rotavapor Se tomaron porciones de asfalto de 10 y 30 g, los cuales se diluyeron en 500 ml de tricloroetileno, se destiló con ayuda del rotavapor a temperaturas de 110 a 140 °C. El baño de aceite se calentó a la temperatura de ensayo. El matraz contenía aproximadamente 500 ml de tricloroetileno con asfalto, mismo que se introdujo al baño de aceite para proceder a la rotación del matraz de destilación a 40 rpm, posteriormente se aplicó un vacío inicial de 5.3 kPa y, cuando no se observó más condensación, se aumentó la presión a 80 kPa. Esta condición se mantuvo durante otros 15 minutos. Al final se removió el matraz de destilación del aparato y se limpió el aceite adherido. El asfalto se vertió en un recipiente apropiado y se colocó en un horno a una temperatura de 140 °C durante aproximadamente 15 minutos.

— DSR original Los residuos asfálticos obtenidos en el proceso de destilación en rotavapor se evaluaron en el DSR, siguiendo la normativa de la ASTM D7175 [1], por lo que, para cada condición (10 y 30 g), se analizaron dos muestras (M1 y M2), y cada muestra se evaluó por duplicado (M1R1, M1R2, M2R1, M2R2).

Se analizó la variación de dos parámetros, el módulo de corte (G*), el ángulo de fase (δ) y la relación G*/sen δ a la temperatura de 64 °C. La Figura 1 muestra los resultados obtenidos a 110 y 140 °C para concentraciones de 10 y 30 g. A concentraciones de 10 g de asfalto, se observa que los valores están por debajo de los de la muestra B PG 64-22 empleada como base, lo que indica que el solvente no se retiró completamente.

87.5

n M2R1, 87.33°, 0.89% 87.0

1.75

l 10 g n 30 g

n M2R2, 87.06°, 0.58%

1.50

n M1R1, 86.77°, 0.24%

86.0

85.5

B PG 64-22, 86.56°

M1R1, 85.89°, 0.77% l l M1R1, 85.57°, 1.14% n M1R2, 85.40°, 1.34% l M2R2, 85.28°, 1.48%

85.0

l M1R2, 84.89°, 1.93% 110

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

1.25

B PG 64-22, 1.538 kPa n M1R2, 1.352 kPa, 12.09% l M2R2, 1.329 kPa, 13.59% l M1R2, 1.181 kPa, 23.21%

M2R1, 1.598 kPa, 12.74% M2R2, 1.533 kPa, 00.33%

n n

M1R2, 1.395 kPa, 09.30% M1R2, 1.398 kPa, 09.30% M1R1, 1.350 kPa, 12.22% M2R1, 1.342 kPa, 12.74% M1R1, 1.282 kPa, 16.64%

l n n l l

1.00

M2R1, 85.66°, 1.04% l M1R2, 85.62°, 1.09% l 0.75

M1R2, 85.09°, 1.70% n M2R1, 84.90°, 1.92% n M2R2, 84.84°, 1.99% n M1R1, 84.77°, 2.07% n temperatura (°C)

Figura 1. DSR original con asfalto sin modificar.

22

G*/sen (δ) (kPa)

δ(º)

86.5

l M2R1, 86.60°, 0.05%

l M1R2, 1.760 kPa, 14.82%

140

0.50

l M2R1, 0.706 kPa, 54.80% n M1R1, 0.651 kPa, 57.63% n M2R2, 0.553 kPa, 64.02% n M2R1, 0.417 kPa, 72.89% 110

temperatura (°C)

l 10 g n 30 g

140

l

A la temperatura de 110 °C muestran valores bajos en el parámetro G*/sen δ, lo que indica ablandamiento porque no se retiró por completo el solvente. Los ángulos de fase son más altos, y esto también es un indicador de que los resultados están afectados por el solvente utilizado.

Al realizar la recuperación del asfalto a la temperatura de 140 °C, la variación porcentual se redujo notablemente en el parámetro G*/sen δ, hasta a 16. 64% con 10 g y 12.74% con 30 g.

Considerando la menor dispersión de los resultados, se determinó que la mejor condición para realizar la recuperación en rotavapor es utilizando 30 g de asfalto a una temperatura de 140 °C. Una vez determinada la temperatura de ensayo (140 °C), se inició la segunda etapa de evaluación, que consistió en verificar si la condición establecida es válida para cualquier tipo de asfalto. Para esto, se realizó el mismo protocolo de extracción a una temperatura de 140 °C en un asfalto clasificado como un PG 70-22. La Figura 2 muestra los resultados del DSR en condición original del asfalto a 70 °C, así como la variación porcentual de cada muestra con respecto al valor base (B PG 70-22). Se observa que los resultados de la muestra M1R1 de 10 g se encuentran por debajo del asfalto base, con una variación porcentual de 34.22% y, el resultado en M2R1 no se pudo determinar, porque el residuo de la muestra de 10 g no fue suficiente para fabricar la pastilla.

M1R1, 78.17°, 0.38% n M2R1, 78.13°, 0.35% n

l 10 g n 30 g

78.12

G*/sen (δ) (kPa)

δ(º)

M2R1, 1.315 kPa, 2.97% n M1R1, 1.283 kPa, 0.46% n

1.2

78.06

78.00

B PG 70-22, 1.277 kPa

1.3

l M1R1, 78.00°, 0.19%

77.94

77.88

1.1

1.0

0.9

B PG 70-22, 77.86°

l M1R1, 0.84 kPa, 34.22%

77.82

l 10 g n 30 g

0.8 10

cantidad (g)

30

10

cantidad (g)

30

Figura 2. DSR original con asfalto modificado.

En lo referente a la repetibilidad con respecto al asfalto base (B PG 70-22), la muestra de 10 g no cumplió con este parámetro, mientras que las muestras de 30 g están dentro de los valores permisibles, por lo cual, si se toman en cuenta las propiedades viscoelásticas, se considera que el protocolo de evaluación es adecuado para muestras de 30 g, y el proceso de extracción a 140 °C permite recuperar el asfalto sin afectar estas propiedades, ya sea por los residuos de solvente restantes en el asfalto o por un envejecimiento excesivo durante la extracción.

— Deformación permanente Adicional a la evaluación del DSR en condición original, se evaluó la deformación permanente de acuerdo con la normativa ASTM D7405-15, la cual, cabe destacar, determina que la

ASFÁLTICA 72

23

evaluación se debe realizar con asfalto producto de RTFO, aunque para fines de investigación se realizó en condición original. En la Figura 3 se muestra el comportamiento del asfalto base (B PG 64-22) y de las muestras obtenidas en el rotavapor determinados por la prueba MSCR, en donde las muestras de 10 g presentan mayor deformación comparadas con las de 30 g. Sin embargo, estas aún son mayores que las del asfalto base. Se presentan los datos del porcentaje de recuperación a 3.2 kPa (Re 3.2) del ciclo 30 obtenido de la prueba del MSCR; con esto se procedió al cálculo del porcentaje de variación con respecto al asfalto base (B PG 64-22), donde las muestras de 10 g presentan valores hasta de 62.03% y 73.49%, mientras que las muestras de 30 g indican variaciones porcentuales de 46.40% y 42.64%.

A pesar de que la variación disminuyó, el disolvente (tricloroetileno) afectó las propiedades del asfalto a deformación permanente, sin embargo, esto no puede ser observado en la evaluación de sus propiedades viscoelásticas lineales. Para fines de evaluación del procedimiento de recuperación se recomienda analizar el asfalto en un rango viscoelástico lineal.

40000

muestra 35000

presión Ɣ (%)

30000 25000

Єr 3.2

cant.(g) ciclo

B PG64-22 M1R1 M2R1 M1R1 M2R1

10 10 30 30

30 30 30 30 30

variación

220.026 356.503 381.730 322.118 313.853

62.03% 73.49% 46.40% 42.64%

20000 15000 10000 5000 0 100

125

150

175

200

tiempo t (s)

225

250

275

300

250

275

300

45000

muestra 40000 35000

presión Ɣ (%)

30000

Єr 3.2

cant.(g) ciclo

B PG70-22 M1R1 M2R1 M1R1 M2R1

10 10 30 30

30 30 30 30 30

variación

216.343 415.612 388.892 323.696 325.187

92.22% 79.76% 49.62% 50.32%

25000 20000 15000 10000 5000 0 100

125

Figura 3. MSCR.

24

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

150

175

200

tiempo t (s)

225

Calibración del proceso de extracción con alambique El proceso que se siguió para esta calibración es el siguiente: a. Se colocaron los termómetros en la tapa del alambique con su correspondiente tapón de corcho ajustado y sujetándolos de tal manera que el bulbo de uno de ellos quedó a 6 mm del fondo del alambique y el del otro quedó aproximadamente a 165 mm de dicho fondo. b. Se conectó el alambique con el refrigerante y se colocó el quemador anular de gas a 15 cm de su fondo para, posteriormente, encender el quemador. c. Cuando se observó que no hubo más condensación, se bajó el quemador anular al nivel de fondo del alambique, y se mantuvo esta condición por 15 min. La prueba duró alrededor de 30 min. y la temperatura osciló entre 230 y 260 °C. d. Se recuperó el asfalto del alambique para continuar con la evaluación.

La Figura 4 muestra la variación porcentual con respecto a los valores empleados como base (B PG 64-22). En el caso de los resultados obtenidos de la muestra de 10 g se observan valores hasta del 91.81%, y para las muestras de 30 g, hasta de 147.07%.

Se destaca que estos valores se encuentran por encima de la repetibilidad establecida.

Asimismo, se analizó la variación porcentual con respecto a los valores empleados como base (B PG 70-22). Para el caso de las muestras obtenidas de 10 g se tienen valores de 26.86 y 22.94%, B PG 64-22, 86.56° mientras que las de 30 g muestran 16.21 y 15.43% de variación por 87

4.0

B PG 64-22, 86.56°

M1R2, 3.80 kPa, 147.07%

86

M1R1, 3.69 kPa, 139.92%

3.5

u u

85

δ(º)

83

M1R1, 84.10°, 16.21% n M1R2, 84.00°, 15.43% n

u M1R1, 83.40°, 3.65% u M1R2, 83.40°, 3.65% n M1R1, 83.00°, 6.61% n n M1R2, 83.00°, 6.61%

M1R1, 82.30°, 4.92% u M1R2, 82.30°, 4.92% u

82 81

3.0

G*/sen (δ) (kPa)

84

M1R1, 2.95 kPa, 91.81% u u M1R2, 2.93 kPa, 90.51% u SIN MODIFICAR n MODIFICADO

2.5

2.0

80

u SIN MODIFICAR n MODIFICADO

1.5

79

n M1R1, 1.62 kPa, 26.86% n M1R2, 1.57 kPa, 22.94%

B PG 70-22, 77.86°

78

1.0 10

temperatura (°C)

30

10

B PG 64-22, 1.54 kPa B PG 70-22, 1.28 kPa M1R2, 1.08 kPa, 15.43% n M1R1, 1.07 kPa, 16.21% n

temperatura (°C)

30

Figura 4. Alambique-DSR.

ASFÁLTICA 72

25

debajo de los valores base. A pesar de que estas últimas mostraron variaciones menores que la de 10 g, no cumplieron con la repetibilidad establecida (≤6.4%), lo cual indicaría oxidación en el asfalto.

En la Figura 5 se observa el comportamiento de cada muestra.

Aquellas que pasaron por el proceso de recuperación en alambique mejoraron su comportamiento a deformación permanente con respecto al resultado del asfalto usado como base (B PG 64-22). Sin embargo, se busca la mejor aproximación entre el de B PG 64-22 y el de las muestras recuperadas en alambique. Por un lado, se manejan temperaturas arriba de 200 °C, por el otro, se tiene el efecto del solvente sobre el asfalto, y estas variables afectaron las propiedades єЄ 3.2 variación muestra cant.(g) ciclo Є 3.2 del asfalto a deformación permanente.

B PG64-22 30 216.343 Para el asfalto modificado PG 70-22), M1R1 10 30 (B 229.930 51% las muestras de 10 g M2R2 10 30 232.161 96% M1R1 30 y 332.689 118% presentan valores de306.28% 5.18%, mientras que las muestras r

r

M2R2

30

30

301.002

162%

22500

muestra 20000 17500

presión Ɣ (%)

15000

Єr 3.2

cant.(g) ciclo

B PG64-22 M1R1 M2R1 M1R1 M2R1

10 10 30 30

30 30 30 30 30

variación

220.26 108.996 115.722 83.263 85.6262

51% 96% 118% 162%

12500 10000 7500 5000 2500 0 100

125

150

175

200

tiempo t (s)

225

250

275

300

250

275

300

35000

muestra 30000

presión Ɣ (%)

25000

Єr 3.2

cant.(g) ciclo

B PG70-22 M1R1 M2R1 M1R1 M2R1

10 10 30 30

30 30 30 30 30

variación

216.343 229.930 232.161 332.689 301.002

6.28% 5.18% 48.43% 24.27%

20000

15000

10000

5000

0 100

125

150

Figura 5. MSCR-Alambique.

26

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

175

200

tiempo t (s)

225

de 30 g indican variaciones porcentuales de 48.43 y 24.27%. Las muestras de 30 g muestran mayor deformación, mientras que el comportamiento de las de 10 g es similar a la base B PG 70-22.

Discusión del proceso de extracción En la calibración realizada se determinó que la temperatura óptima de extracción en el rotavapor es a 140 °C, ya que a esta temperatura se obtienen valores del rango viscoelástico lineal dentro de la repetibilidad establecida, tanto en un asfalto convencional como en uno modificado.

En el caso del método del alambique se manejan temperaturas que oscilan entre 200 y 260 °C, ya que, al encontrarse con el fuego directo, estas no pueden controlarse, lo que influye en la oxidación del ligante asfáltico. Por tal razón los resultados viscoelásticos lineales en ambos ligantes (PG 64-22 y PG 70-22) son mayores a los valores empleados como base.

La deformación permanente no muestra alguna relación con las propiedades viscoelásticas lineales: por un lado, para el ligante sin modificar (PG 64-22) y extraído con el método de rotavapor se tienen variaciones de 42.64%, sin embargo, este aún es alto. Por otro lado, para el ligante modificado PG 70-22, la muestra de 10 g obtenida de la recuperación en alambique mostró variaciones bajas (6.28% y 5.18%), lo que no sucede con el rotavapor. Se recomienda realizar pruebas químicas para observar la influencia del solvente en el ligante.

Etapa: Validación del proceso de extracción con mezcla asfáltica Para determinar los valores viscoelásticos lineales, los residuos asfálticos obtenidos en la recuperación fueron evaluados en el reómetro de corte dinámico. Se considera que la mezcla ha pasado por un proceso de mezclado y compactación, que es lo que se simula en el proceso de envejecimiento en RTFO, por lo tanto, fue evaluado en estas condiciones tomando en cuenta el parámetro de cumplimiento del G*/sen (δ) ≥ 2.2 kPa, mientras que para medir la deformación permanente se siguió la norma ASTM D7405-15.

En la Figura 6 se muestran los resultados obtenidos de la extracción del asfalto con el método de rotavapor y alambique. Se emplearon dos tipos de materiales: mezcla asfáltica elaborada en laboratorio y mezcla asfáltica elaborada en planta.

En el caso de la extracción de mezcla asfáltica de laboratorio con rotavapor, los resultados se encuentran por debajo de los valores

ASFÁLTICA 72

27

empleados como referencia (MA PG 64-22 y MA PG 70-22); el proceso de mezclado y compactación en laboratorio produce un envejecimiento inferior al que genera el equipo RTFO, el cual está más asociado al envejecimiento en planta.

Se observa que en un asfalto convencional (PG 64-22) la temperatura de extracción no tiene mayor influencia en los diferentes parámetros, sin embargo, esto no sucede con el asfalto modificado (PG 70-22). La variación entre resultados difiere según la temperatura empleada en la recuperación; para el parámetro G*/sen δ a la temperatura de 110 °C se presenta hasta 50.40% de variación, mientras que, a 140 °C, disminuye a 20.96%. Tomando en cuenta los valores del rango viscoelástico lineal, se confirma el proceso de recuperación a 140 °C. En la mezcla asfáltica de planta, los resultados se encuentran por debajo del valor empleado como referencia (MA PG 76-22), mientras que para el ángulo de fase (δ) sucede lo contrario, es decir, estos valores incrementan debido a que han perdido elasticidad a consecuencia de la interacción con el solvente.

Para la extracción con alambique, las muestras con asfalto MA PG 64-22 indican que los valores se encuentran dentro de la repetibilidad establecida, contrario a lo que sucede con las B PG 64-22, 86.56° muestras de asfalto MA PG 70-22, que llegaron a tener una variación de 22.53%. La variable M2R1, 74.200°, 56.68% p M2R2, 73.800°, 58.06% p M1R1, 73.500°, 61.98% p

M1R2, 83.690°, 29.37% u u M1R1, 83.620°, 27.97%

82

80

δ(º)

78

76

MA PG 64-22, 80.34° M1R2, 79.480°, 1.07% M1R1, 79.410°, 1.16% u u 78.880u u 78.870 n M1R2, 77.375°, 4.64% 78.100 n n n M1R1, 77.195°, 4.40% 78.000 n 76.790 n

M1R2, 71.400°, 46.28% p p M2R1, 69.100°, 24.74% p M2R2, 68.900°, 24.38%

75

70

p M1R1, 67.800°, 22.39% 65

δ(º)

84

76.000 MA PG 70-22, 73.945°

72

60

u SIN MODIFICAR n MODIFICADO

MA PG 76-22 55

B PG 64-22, 86.56°

70 rotovapor

mezcla de laboratorio

alambique

rotovapor

mezcla de planta

alambique

5.0

MA PG 76-22, 4.84 kPa 4.0

u SIN MODIFICAR n MODIFICADO MA PG 64-22, 3.597 kPa

M2R1, 3.949 kPa, 9.79% u M2R2, 3.922 kPa, 9.04% u M1R1, 3.733 kPa, 3.78% u M1R2, 3.678 kPa, 2.25% u

4.5

4.0

G*/sen δ(º)

3.5

3.5 3.0

2.5

MA PG 70-22, 2.814 kPa u M1R1, 2.591 kPa, 27.97% u M1R1, 2.541 kPa, 29.37% n M1R2, 2.495 kPa, 11.35% n M1R1, 2.224 kPa, 20.98%

2.0

rotovapor

M1R1, 2.295 kPa, 18.44% n M2R2, 2.210 kPa, 21.46% n n M2R1, 2.180 kPa, 22.53%

mezcla de laboratorio

Figura 6. DSR-RTFO.

28

M1R2, 2.720 kPa, 3.34% n

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

alambique

3.0

M1R2, 2.400 kPa, 50.41% p M1R1, 2.240 kPa, 53.72% p p M2R2, 2.220 kPa, 54.13% p M2R1, 2.130 kPa, 55.99%

rotovapor

M1R2, 2.600 kPa, 46.28% p M2R2, 2.030 kPa, 58.06% p M2R1, 2.000 kPa, 58.68% p Mr1, 1.840 kPa, 61.98% p

mezcla de planta

alambique

2.5

2.0

G*/sen δ(º)

74

que influyó en el comportamiento viscoelástico lineal fue la interacción entre el solvente y el polímero. Se aclara que la muestra M1R2 sufrió un calentamiento extra, por lo tanto, en este proceso pudo haberse oxidado, y por tal razón la variación disminuyó a 3.34%.

En la mezcla asfáltica de planta se observa que estos valores se encuentran por debajo del utilizado como base (MA PG 76-22). Se comprueban las variaciones y estas se elevan hasta 61.98% respecto al valor base.

En la prueba del MSCR, para las muestras de ligante modificado obtenido de la mezcla asfáltica, se advierte un comportamiento diferente del que se había observado en el apartado anterior, por lo tanto, para futuras investigaciones, se recomienda analizar el asfalto en un rango viscoelástico lineal.

25000

presión Ɣ (%)

20000

MA PG 64-22 M1R1 • PG 64-22 M2R1 • PG 64-22 MA PG 70-22 M1R1 • PG 70-22 M2R1 • PG 70-22

15000

10000

5000

0 100

125

150

175

200

225

250

275

300

225

250

275

300

tiempo t (s)

Mezcla de laboratorio-rotavapor

10000

presión Ɣ (%)

8000

MA PG 64-22 M1R1 • PG 64-22 M2R1 • PG 64-22 MA PG 70-22 M1R1 • PG 70-22 M2R1 • PG 70-22

6000

4000

2000

0 100

125

150

Mezcla de laboratorio-alambique

175

200

tiempo t (s)

Figura 7. MSCR- Mezcla asfáltica.

ASFÁLTICA 72

29

14000

12000

MA PG 76-22 M1R1 • PG 76-22 M1R2 • PG 76-22 M2R1 • PG 76-22

presión Ɣ (%)

10000

8000

6000

4000

2000

0 100

125

150

175

200

225

250

275

300

225

250

275

300

tiempo t (s)

Mezcla de planta-rotavapor 20000 17500 15000

MA PG 76.22 M1R1 • PG 76-22 M1R2 • PG 76-22 M2R1 • PG 76-22 M2R2 • PG 76-22

presión Ɣ (%)

12500 10000 7500 5000 2500 0 100

125

150

Mezcla de planta-alambique

175

200

tiempo t (s)

Figura 7. MSCR- Mezcla asfáltica.

Discusión de la validación del proceso de extracción con mezcla asfáltica Se recomienda realizar pruebas químicas para medir el efecto asociado al envejecimiento en el RTFO (se observó que este ensayo envejece más que un proceso de laboratorio) y comprobar si en un ligante sin modificar, el envejecimiento compensa el reblandecimiento por el solvente; en el caso del ligante modificado, probar si es más importante el efecto del solvente que el envejecimiento en el RTFO. Por otro lado, se encontró que el proceso de mezclado y compactación en laboratorio produce un envejecimiento inferior al que genera el equipo RTFO, el cual está más asociado al envejecimiento en planta.

30

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

CONCLUSIONES • La temperatura óptima de extracción en el rotavapor es a 140 °C, ya que con esta se obtienen valores del rango viscoelástico lineal dentro de la repetibilidad establecida, tanto en un asfalto convencional como en uno modificado.

• Con el método del alambique se manejan temperaturas que oscilan entre 200 y 260 °C, lo que influye en la oxidación del asfalto.

• La deformación permanente no muestra alguna relación con las propiedades viscoelásticas lineales.

• Se recomienda realizar pruebas químicas para medir el efecto asociado al envejecimiento en el RTFO (se observó que este ensayo envejece más que un proceso de laboratorio) y comprobar si en un asfalto sin modificar, el envejecimiento compensa el reblandecimiento por el solvente; en el caso del asfalto modificado, probar si es más importante el efecto del solvente que el envejecimiento en el RTFO. • Por otro lado, se encontró que el proceso de mezclado y compactación en laboratorio produce un envejecimiento inferior al que genera el equipo RTFO, el cual está más asociado al envejecimiento en planta.

• Con base en los resultados, se concluye que el método de extracción de rotavapor tiene menor impacto en las propiedades físicas y mecánicas del asfalto recuperado que el método de destilación, lo que se refleja en el grado de desempeño (grado PG).

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ASFÁLTICA 72

31

INFLUENCIA DEL MÉTODO DE COMPACTACIÓN EN LAS MEZCLAS RECICLADAS CON EMULSIÓN: DIFERENCIA ENTRE LA COMPACTACIÓN PROCTOR Y LA GIRATORIA PARA LA DETERMINACIÓN DE LAS PROPIEDADES VOLUMÉTRICAS Guillermo Flores

LASFALTO S de RL de CV, Zapopan, México, guillermo.flores@lasfalto.com.mx COMITÉ DE MATERIALES RECICLADOS Rey Omar Adame Hernández Pedro Limón Covarrubias Guillermo Alfredo Flores Cuevas Sergio Nicolás Rodríguez Navarro César Martín López Vázquez Rodolfo Villalobos Dávila César Martín López Vázquez Leonardo Ambrosio Ochoa Ambriz Luis Enrique Ramírez Soto Sergio Serment Moreno Jossue Torres Sotelo Carlos Humberto Fonseca Rdgz.

Alfonso Díaz Pichardo

INTRODUCCIÓN La compactación es uno de los pasos más críticos en el proceso de construcción de carreteras, por su gran influencia en el desempeño a corto y largo plazo del pavimento. Durante la compactación, los agregados se juntan y crean un esqueleto que brinda resistencia a las deformaciones y limita la permeabilidad al reducir el contenido de vacíos. El proceso de compactación puede verse afectado por muchos factores, como las propiedades del ligante asfáltico y los agregados, el tipo de mezcla, la temperatura de compactación, el espesor de capa, las propiedades de la capa subyacente y las condiciones ambientales. [1] Una compactación adecuada significa menos reorientaciones de partículas bajo la carga. Menos reorientaciones de partículas también significan menos deformaciones plásticas del material. Además, la compactación adecuada asegura más puntos de contacto entre partículas, lo que da como resultado fuerzas más pequeñas en los puntos de contacto entre éstas. [2] Tanto en el laboratorio como en el campo son necesarios los controles para verificar los contenidos vacíos del material. Dentro de un entorno de laboratorio, la atención se centra en reproducir las condiciones in situ lo más fielmente posible mediante la utilización del equipo apropiado. [3] Existen varios métodos de laboratorio que incluyen compactación por impacto, compactación por amasado, compactación

ASFÁLTICA 72

33

giratoria y compactación con segmento circular. Sin embargo, diferentes métodos pueden producir muestras idénticas en cuanto a densidad, mientras exhiben diferentes propiedades mecánicas. [4] La estabilidad Marshall y las propiedades volumétricas de las mezclas asfálticas resultan significativamente afectadas por la temperatura de compactación, y las mezclas con el mismo tamaño de agregado máximo nominal pero diferente tipo de granulometría requieren diferentes niveles de compactación para lograr la densidad diseñada. [5] Durante los últimos 50 años, el diseño Marshall, basado en la compactación por impacto, dominó la industria mundial de la pavimentación. Por otro lado, el método de diseño de mezcla Superpave ha permitido una mejor comprensión del proceso al introducir el compactador giratorio Superpave (SGC). [1] Los diseños de mezclas Marshall y Superpave se basan principalmente en parámetros volumétricos. El método tradicional de compactación Marshall ya ha sido cuestionado por varios estudios por no parecerse al que se practica en el campo [6]. En la actualidad, el método de compactación principal en varios países está cambiando al compactador giratorio Superpave (SGC). [7] El comportamiento durante la compactación de la mezcla asfáltica y su influencia durante la colocación, así como su posterior estabilidad mecánica se pueden simular a escala de laboratorio, mediante el registro continuo de datos sobre el porcentaje de compactación en relación con el número de ciclos del compactador giratorio. [8] No obstante, en el caso de mezclas frías, y especialmente en aquellas recicladas en frío, no existe suficiente información sobre la influencia del método de compactación en las propiedades finales del material, aunque para el diseño de la mezcla, la elección suele basarse únicamente en el contenido de vacíos. El contenido óptimo de ligante se selecciona tradicionalmente mediante la prueba Proctor modificada, que se utiliza para capas granulares y suelos.

En el caso de España, la especificación para la rehabilitación de carreteras PG4 [9], originalmente exigía la dosificación mediante la prueba de Proctor modificada. En 2017, la norma cambió para exigir un compactador giratorio que especifique el diámetro del molde según la granulometría, así como el número de giros.

El éxito del diseño de la mezcla depende en gran medida del método utilizado. El pavimento asfáltico alcanza la densidad establecida en laboratorio mediante suficientes esfuerzos de compactación en campo. Por lo tanto, es de gran importancia comprender las características de compactación de las mezclas asfálticas. [7] Incluso teniendo el mejor diseño o los materiales de la más alta calidad, si la mezcla de asfalto no se compacta correctamente, se compacta poco o demasiado, no se obtendrá el mejor rendimiento del pavimento [10], en cuyo caso, éste no tendrá la capacidad de transferir cargas de la superficie al suelo.

En las técnicas de ingeniería vial, la densidad óptima de materiales es un parámetro introducido para obtener el mejor comportamiento mecánico del material en condiciones de carga.

La compactación está destinada a reducir el contenido de vacíos de aire, optimizar el esqueleto granular y aumentar la densidad del material. [3]

34

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

Algunas fallas del pavimento, como surcos, filtraciones de agua o grietas, aparecen fácilmente en el pavimento de asfalto poco compactado. Por tanto, controlar razonablemente el grado de compactación es la clave para garantizar la vida sana del pavimento asfáltico. [10] La distribución de los vacíos de aire también afecta la presencia y el movimiento del agua en las mezclas asfálticas. El agua debilita la unión adhesiva entre los agregados y los aglutinantes, y la unión cohesiva dentro de la propia masilla, lo que provoca la desintegración de la mezcla asfáltica y, en última instancia, la falla de la estructura del pavimento. [2] Una mezcla de asfalto que presenta una buena compactación se puede comprimir fácilmente a los requisitos de diseño de volumen, al tiempo que muestra un cierto nivel de estabilidad, una buena resistencia a la deformación y un alto rendimiento durante la vida útil de la carretera. [5] Por esta razón, en el presente estudio se evalúa la influencia del método de compactación en la dosificación de mezclas recicladas en frío con emulsión, considerando la compactación con el ensayo Proctor modificado y la compactación giratoria según la antigua y nueva versión de la normativa española. El objetivo es elaborar un estudio comparativo entre ambas sobre una serie de fórmulas de trabajo que serán compactadas y estudiadas. La comparación se llevará a cabo en términos de densidad y vacíos de aire. El objetivo final de esta parte de la investigación es dejar clara la idoneidad de dichos métodos de compactación para el diseño en mezcla reciclada en frío con emulsiones bituminosas.

MATERIALES Se produjo una mezcla fría con emulsión con pavimento asfáltico reciclado (RAP), cuatro porcentajes de emulsión (1, 2, 3, 4%) y cuatro porcentajes de agua de preenvuelta (1, 2, 3, 4%) con respecto al peso del RAP. La granulometría del RAP fue la banda RE2 recomendada por la normativa española PG4 [9], como se muestra en la Tabla 1. No se añadió agregado virgen.

Tabla 1. Granulometría RE2 (PG4).

Malla (mm)

20

12.5

8

4

Curva RE2 Mínimo Máximo

2

0.5

0.25

100.0

75.0

63.0

80.0

62.0

49.0

100.0

89.0

77.0

0.063

44.0

27.0

10.2

6.6

2.7

31.0

19.0

2.0

0.0

0.0

58.0

42.0

20.0

10.0

3.0

ASFÁLTICA 72

35

La densidad máxima (EN 12697-5) del RAP fue de 2.443 kg/m3.

El asfalto envejecido se extrajo del RAP para conocer sus propiedades. La Tabla 2 presenta los resultados.

Tabla 2. Propiedades del asfalto recuperado.

Propiedades

Normativa

Valores

Asfalto (% sobre peso de RAP)

EN 12697-1

4.89

Punto de reblandecimiento (ºC)

EN 1427

80.3

Penetración (10-1mm)

EN 1426

11

Para la elaboración de las muestras de laboratorio se utilizó una emulsión bituminosa catiónica comercial recomendada para aplicaciones de reciclaje en frío, con un contenido de asfalto residual del 60%, de rotura lenta (B5), producida con agentes rejuvenecedores.

METODOLOGÍA Para conocer la influencia de los métodos de compactación sobre las propiedades volumétricas de las probetas de mezclas asfálticas recicladas en frío con emulsión, se ha observado en la literatura que los métodos de compactación tienen diferentes efectos, según el tipo de mezcla a diseñar. Se realizaron los métodos de compactación Proctor y giratoria, para comparar los resultados y determinar la posible influencia del procedimiento de compactación.

Para este estudio, se probaron 16 formulaciones diferentes, incluidos 4 porcentajes de emulsión (1, 2, 3, 4%) y cuatro porcentajes de agua de preenvuelta (1, 2, 3, 4%).

Procedimientos de compactación Para la prueba Proctor modificada (UNE 103501-94) se utilizaron 7 kg de RAP para una muestra compactada en el molde estandarizado. La compactación fue por impacto, con masa calibrada de 4.535 kg y una altura de caída estándar de 457 mm. Las muestras se compactaron en cinco capas con 60 golpes en toda la superficie del material. Una vez finalizada la compactación, se retiró la extensión del molde para eliminar el material sobrante. El objetivo era medir la masa del material dentro del molde y luego calcular la densidad húmeda (ρw), utilizando el volumen conocido del molde.

Para cada dosificación se elaboraron dos muestras y el resultado se obtuvo como el promedio de las mismas.

36

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

En el caso de la compactación giratoria, se necesitó una cantidad menor de material para producir una muestra. Dado que las probetas producidas tienen 100 mm de diámetro y alturas entre 60 y 70 mm, se requirió 1 kg de RAP para llenar el molde. El material fue compactado a 100 giros, que es la energía de compactación recomendada por la normativa española para materiales reciclados en frío con emulsión. La compactación se realizó con un ángulo de rotación interno de 0.82, una velocidad de 30 rpm y una presión máxima de 600 kPa. Se fabricaron dos muestras para cada dosis y el resultado se calculó como promedio.

Densidad máxima La densidad máxima es un concepto teórico que representa el material sin vacíos de aire. Eso significa que la muestra contiene solo material sólido alojado de modo que el contenido de vacíos de aire sea cero. Esto se obtiene con la ayuda del picnómetro, que permite conocer el volumen sin vacíos de aire en el material. Cuando se conoce la masa seca, se puede calcular la densidad máxima. Los resultados obtenidos se muestran en la Tabla 3.

La nomenclatura utilizada para identificar cada fórmula consta de la letra A seguida del contenido de agua de preenvuelta y la letra E seguida del contenido de la emulsión. El contenido de agua y emulsión se expresa sobre el peso de RAP. De esta forma, la identificación de cada fórmula es fácil.

Tabla 3. Densidad máxima de mezclas estudiadas.

Mezcla

Densidad máxima (kg/m3)

A1E1

2470

A1E2

2443

A1E3

2431

A1E4

2374

A2E1

2491

A2E2

2449

A2E3

2419

A2E4

2392

A3E1

2496

A3E2

2432

A3E3

2409

A3E4

2384

A4E1

2498

A4E2

2455

A4E3

2422

A4E4

2365

Densidad bruta y contenido de vacíos En el caso del ensayo Proctor modificado, una vez finalizada la compactación y pesado el molde con el material, se extrae un

ASFÁLTICA 72

37

núcleo de material del centro de la probeta. Esta operación se realiza para pesarlo y luego meterlo al horno para eliminar la humedad. Esto se logró a 70 °C durante un día, y luego se volvió a pesar para obtener el contenido de humedad. Teniendo la humedad del material y la densidad húmeda (peso de la muestra/volumen del molde), es posible calcular la densidad aparente obtenida por la compactación usando la ecuación 1. ρ𝑏𝑏𝑏𝑏 =

ρ𝑤𝑤𝑤𝑤 (1 + 𝑤𝑤𝑤𝑤)

(1)

Donde ρb es la densidad aparente, ρw es la densidad en húmedo y w es la humedad medida en la muestra.

El contenido de vacíos se calculó mediante la densidad aparente y la densidad máxima, siguiendo la ecuación 2. Los resultados obtenidos se presentan en la Tabla 4. 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶 v𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎í𝐶𝐶𝐶𝐶𝑜𝑜𝑜𝑜 (%) =

ρ𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 − ρ𝑏𝑏𝑏𝑏 × 100 ρ𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚

(2)

Donde ρ_max es la densidad máxima y ρb es la densidad aparente.

Tabla 4. Densidad aparente y contenido de vacíos.

38

Mezcla

Densidad bruta (kg/m3)

Contenido de vacíos

A1E1

1855

24.9

A1E2

1857

24

A1E3

1847

24

A1E4

1846

22.3

A2E1

1879

24.6

A2E2

1865

23.8

A2E3

1857

23.2

A2E4

1869

21.9

A3E1

1897

24

A3E2

1893

22.1

A3E3

1909

20.8

A3E4

1895

20.5

A4E1

1907

23.6

A4E2

1884

23.3

A4E3

1888

22

A4E4

1867

21.1

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

En el caso de la compactación giratoria, la densidad aparente se midió por el método volumétrico (como en el procedimiento Proctor). Por esta razón, el volumen se calculó en función del diámetro y la altura de la muestra. El peso por densidad aparente corresponde al material seco, por lo que fue necesario meter todas las muestras en el horno para evaporar toda la humedad, lo cual se logró luego de tres días a 50 °C. Los resultados de la densidad aparente y el contenido de vacíos se muestran en la Tabla 5 y se calcularon con la ayuda de la ecuación 2.

Tabla 5. Densidad bruta y contenido de vacíos para compactación giratoria.

Mezcla

Densidad aparente (kg/m3)

Contenido de vacíos

A1E1

1962.7

20.5

A1E2

1963

19.6

A1E3

1990.2

18.1

A1E4

1995.3

16

A2E1

1961.8

21.2

A2E2

1990.6

18.7

A2E3

2019.1

16.5

A2E4

2009.9

16

A3E1

1951.5

21.8

A3E2

1994.4

18

A3E3

2025.3

15.9

A3E4

2021.9

15.2

A4E1

1943.4

22.2

A4E2

1932.2

21.3

W4E3

1951.9

19.4

W4E4

1983

16.2

ANÁLISIS DE RESULTADOS Se decidió realizar el análisis de la compactabilidad con base en dos de las propiedades volumétricas que se utilizan frecuentemente para el diseño de mezclas, como son la densidad aparente y el contenido de vacíos en la mezcla. La Figura 1 muestra la comparación de la densidad aparente obtenida con el compactador giratorio y el procedimiento Proctor modificado, para cada contenido de agua agregado a la mezcla. Por otro lado, la Figura 2 muestra la comparación de los resultados de estos dos métodos para el contenido de vacíos, teniendo en cuenta los diferentes contenidos de agua de preenvuelta añadida.

ASFÁLTICA 72

39

2040

Densidad aparente (kg/m³)

2020 2000 1980 1960 1940 1920 1900

RGB

1880

CMYK

1860 1840

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

% Emulsión 1% Agua (giratoria) 3% Agua (giratoria) 1% Agua (proctor modificado) 3% Agua (proctor modificado)

2% Agua (giratora) 4% Agua (giratoria) 2% Agua (proctor modificado) 4% Agua (proctor modificado)

Figura 1. Comparación de densidad aparente para diferentes contenidos de agua de preenvuelta.

Contenido de vacíos (%)

26 24 22 20 18 16 14

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

4

% Emulsión 1% Agua (giratoria) 3% Agua (giratoria) 1% Agua (proctor modificado) 3% Agua (proctor modificado)

2% Agua (giratora) 4% Agua (giratoria) 2% Agua (proctor modificado) 4% Agua (proctor modificado)

Figura 2. Comparación de contenido de vacíos para diferentes contenidos de agua de preenvuelta.

Se pueden hacer varias consideraciones a partir de los resultados obtenidos en los gráficos anteriores.

En una primera instancia, se puede notar que, si bien los comportamientos de ambos métodos de compactación muestran tendencias similares (el contenido de vacíos disminuye al aumentar el porcentaje de emulsión), se encuentran diferencias significativas. En primer lugar, la compactación con ambos métodos comienza con valores de vacíos de aire similares para contenidos de emulsión bajos, pero a medida que el contenido de emulsión es mayor, la pendiente de los gráficos del equipo giratorio es mayor, por lo que se obtienen valores de contenido de vacíos más bajos. Esto podría indicar que el método giratorio es más sensible al contenido de emulsión que el procedimiento Proctor.

40

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

En la compactación con método giratorio, el contenido de agua de preenvuelta ayuda a mejorar la compactabilidad en la mayoría de los casos, razón por la cual se observa una disminución del contenido de huecos de aire entre los valores de 1 a 3%. Sin embargo, el 4% del agua premezclada da como resultado el rendimiento más bajo, que alcanza valores aún más altos de contenido de vacíos de aire que para el 1% del agua premezclada. Esto se puede explicar porque el agua alcanza un punto óptimo máximo en el que crece la compactabilidad, pues facilita el acomodo de los agregados. Sin embargo, cuando se supera ese punto, el agua de preenvuelta deja de funcionar como lubricante y, a medida que el material se confina, comienza a contribuir mecánicamente a la resistencia a la compactación.

En el caso del Proctor, el contenido de vacíos de aire también disminuye con el aumento del contenido de emulsión, pero los valores obtenidos son mayores que en el caso de la compactación giratoria y el contenido de vacíos de aire en pendiente/contenido de emulsión es menor que para el equipo giratorio. También es importante señalar que, al igual que en el caso de los gráficos del equipo giratorio, también hay un punto de inflexión en cuanto al contenido de agua, ya que del 1 al 3% se observa un aumento en la compactabilidad, pero un 4% de agua de preenvuelta disminuye la compactación lograda. En este caso, la disminución no es tan pronunciada como lo fue con la compactación giratoria, porque el 4% del agua no alcanza un contenido de vacíos de aire por encima de los valores del 1% de agua preenvuelta. Esto se puede explicar porque no existe ningún confinamiento en la parte superior que impida drásticamente el libre movimiento del exceso de agua en el material. Es probable que se deba al hecho de que el impacto se encuentra en un área reducida en la parte superior de la capa y no en toda la superficie, por lo que el agua se opone a una menor resistencia a la compactabilidad que en el caso del compactador giratorio.

Las Figuras 3 y 4 muestran otra perspectiva de la compactación del material con compactador giratorio y procedimiento Proctor modificado. En este caso, se representa la densidad aparente y el contenido de vacíos de aire para cada contenido de emulsión agregado, respectivamente.

Densidad aparente (kg/m³)

2040 2020 2000 1980 1960 1940 1920 1900 1880 1860 1840

0.5

1

1.5

2

2.5

% Agua de preenvuelta

1% Emulsión (giratoria) 3% Emulsión (giratoria) 1% Emulsión (proctor modificado) 3% Emulsión (proctor modificado)

3

3.5

4

2% Emulsión (giratoria) 4% Emulsión (giratoria) 2% Emulsión (proctor modificado) 4% Emulsión (proctor modificado)

Figura 3. Comparación de densidad aparente para diferentes contenidos de emulsión en mezclas.

ASFÁLTICA 72

41

Contenido de vacíos (%)

26 24 22 20 18 16 14

0.5

1

1.5

2

2.5

% Agua de preenvuelta

1% Emulsión (giratoria) 2% Emulsión (giratoria) 3% Emulsión (giratoria) 4% Emulsión (giratoria)

3

3.5

4

1% Emulsión (proctor modificado) 2% Emulsión (proctor modificado) 3% Emulsión (proctor modificado) 4% Emulsión (proctor modificado)

Figura 4. Comparación de vacíos para diferentes contenidos de emulsión en mezclas.

A partir de esta serie de gráficos, se puede observar el punto en el que el contenido de agua de preenvuelta deja de contribuir a la compactabilidad y se vuelve perjudicial para la eficiencia del proceso. En ambos métodos, el contenido mínimo de vacíos de aire y la densidad aparente máxima para la mezcla estudiada se ubica al 3% de agua de preenvuelta. Es importante señalar que en todas las figuras presentadas existe un comportamiento independiente del contenido de agua con el contenido de emulsión, ya que se puede observar que el contenido de emulsión es beneficioso para la compactabilidad, pero el contenido de agua tiene un comportamiento autónomo. Es decir, independientemente de que la mezcla tenga menor o mayor porcentaje de emulsión, la influencia del contenido de agua sigue su propia tendencia, que en nuestro caso indica ser óptima al 3% de agua de preenvuelta.

CONCLUSIONES La presente investigación ayudó a estudiar la influencia de los fluidos en la compactabilidad de la mezcla, uno de los factores que hay que controlar estrictamente en campo para obtener el mejor resultado. En este caso, se estudiaron dos métodos frecuentemente utilizados para diseñar mezclas frías con emulsión.

Se ha decidido realizar la comparación con base en propiedades volumétricas como el contenido de vacíos de aire y la densidad aparente que refleja perfectamente el grado de compactación de las mezclas. A partir de la investigación, se obtuvieron los siguientes resultados.

42

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

• La densidad aparente y el contenido de vacíos en mezclas de asfalto reciclado en frío con emulsión muestran verdaderamente el grado de compactación de una mezcla. Si bien el uso de la densidad aparente es el parámetro más utilizado para caracterizar la compactación del suelo, en el caso de mezclas con contenidos crecientes de ligante, el contenido de vacíos de aire, calculado con el volumen y las densidades secas máximas, es el parámetro que mejor representa el grado real de compactación.

• También se ha observado que el comportamiento de compactación debido a la influencia del agua de preenvuelta y los contenidos de la emulsión son independientes entre sí en el rango de 2 a 4% de la emulsión, de acuerdo con las tendencias del gráfico. Por esa razón se recomienda el siguiente procedimiento: a) El contenido de agua de preenvuelta se determinará en función del menor contenido de vacíos de aire o de una mayor densidad aparente, utilizando un contenido de emulsión intermedio fijo (es decir, 3%). b) Una vez establecido el contenido óptimo de agua de preenvuelta, se estudiará el aumento del contenido de emulsión. El contenido de emulsión óptimo será el que tenga el contenido de vacíos de aire más bajo en el rango deseado.

• Los valores de vacíos de aire obtenidos por procedimientos Proctor modificados muestran valores más altos que los deseables de alcanzar en el campo. Por otro lado, la compactación giratoria alcanza valores deseables de vacíos de aire y es más sensible a los cambios producidos por el contenido de agua de preenvuelta y emulsión. Sin embargo, los resultados obtenidos por ambos métodos del contenido óptimo de agua preenvuelta y emulsión son coincidentes. Por tanto, se considera que se pueden utilizar ambos métodos para determinar el diseño óptimo.

• De lo anterior se concluye que ambos métodos pueden ser útiles para estudiar la compactabilidad, ya que se muestran resultados coherentes. En el caso del compactador giratorio, los valores obtenidos se obtienen para el contenido de vacíos de aire y densidades aparentes se acercan a los deseables a obtener en campo, lo que permite estudiarlos en laboratorio en condiciones óptimas de compactación. Sin embargo, aunque los valores del contenido de vacíos de aire fueron más altos y las densidades aparentes más bajas que las deseables

ASFÁLTICA 72

43

en el campo, el procedimiento Proctor modificado no puede descartarse como un método válido para el diseño de las mezclas. Los valores óptimos que se obtuvieron para el agua de preenvuelta en la mezcla son prácticamente los mismos que en el caso de la compactación giratoria (3%), y también mostraron un punto de inflexión por exceso de agua. Por lo tanto, la prueba de Proctor se puede utilizar para encontrar el contenido de humedad basándose únicamente en la tendencia del contenido de vacíos de aire y no en el valor obtenido. Se recomienda el uso del compactador giratorio para un estudio más realista.

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[2] Tušar, M., Ramljak, I., & Avsenik, L. (2015). Validation of results of asphalt compactability determined by impact compactor according to EN 12697-10 and suggested new solutions for better predictions. Construction and Building Materials, 91, 243-250.

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Madrid, 2001.

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[11] Zhao, Y., Gao, Y., Shi, Y., Dong, F., & Wang, Y. (2018). New method for making and selecting the compaction plan of asphalt pavement based on compaction quality and carbon emissions. Journal of Cleaner Production, 181, 385-398.

[1]

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OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

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DESARROLLO DE MODELOS DE PREDICCIÓN DEL ÍNDICE INTERNACIONAL DE REGULARIDAD (IRI) MEDIANTE LA BASE DE DATOS DE MnROAD Michelle E. Beckley

Project Engineer, Y2K Engineering, LLC., Mesa, AZ 85210, mebeckle@asu.edu Ali Zalghout (Corresponding Author) ORCID: 0000-0002-4742-6303 Pavement Engineer, GMU Geotechnical, Inc., Rancho Santa Margarita, CA 92688, azalghou@asu.edu

Jose Medina, Ph.D., P.E.

Associate Research Professor | Department of Civil, Environmental and Sustainable Engineering, Arizona State University, AZ, 85287, jrmedina@asu.edu

Kamil Kaloush, Ph.D., P.E.

Professor | Department of Civil, Environmental and Sustainable Engineering, Arizona State University, AZ, 85287, Kamil.Kaloush@asu.edu COMITÉ DE GESTIÓN Y EVALUACIÓN DE PAVIMENTOS Noé Hernández Fernández Carlos Salazar García Ricardo Solorio Murillo Luis Daniel Arciga Ramírez Carlos Adolfo Coria Gutiérrez José Luis Gutiérrez Baca Roberto Hernández Domínguez Diana Berenice López Valdés José Roberto Medina Campillo Francisco Cesáreo Mendoza León Benito García Jiménez Omar Serrano Ricardo Torres Velázquez José Manuel Osio Méndez Marcos Ariel Villanueva Guzmán

INTRODUCCIÓN Los objetivos principales de los sistemas de gestión de pavimentos (PMS) son mantener o mejorar la calidad de la red de carreteras, al tiempo que se utilizan los fondos disponibles de la manera más efectiva y beneficiosa. Los sistemas de gestión de pavimentos no solo priorizan el mantenimiento de segmentos de carreteras ya deteriorados, sino que también utilizan datos históricos y modelos de deterioro para planificar las condiciones futuras. Existe una ventaja significativa para el mantenimiento preventivo del pavimento, ya que estos tratamientos en pavimentos aún en buenas condiciones son más rentables que la rehabilitación mayor de un pavimento deteriorado. El uso de sistemas de gestión de pavimentos permite el uso óptimo de los recursos disponibles (por ejemplo, dinero y materiales) al tiempo que cumple con las limitaciones establecidas de presupuesto y requisitos de tiempo (1).

Los sistemas de gestión de pavimentos se pueden utilizar a nivel local, municipal, estatal o federal. La evaluación comparativa y el seguimiento de los cambios de condición dentro de la red de carreteras son importantes para predecir el deterioro futuro y administrar los activos. Una forma de evaluar las condiciones de la carretera es la regularidad. Los valores de regularidad del pavimento se miden mediante el Índice Internacional de Regularidad (IRI), que es una indicación primaria de la calidad de circulación. El IRI se desarrolló en 1982 como parte de un experimento internacional realizado en

ASFÁLTICA 72

49

Brasil, y constituye el confort, la seguridad y la facilidad de conducción (2). Este índice está sujeto a la presencia de deterioros presentes en el pavimento, y es un indicador clave en la seguridad de la conducción. El IRI generalmente se correlaciona con las mediciones de regularidad de sistemas de tipo de respuesta e inerciales (3); se mide en unidades de longitud/longitud, y describe el movimiento de suspensión de un vehículo en movimiento sobre una distancia recorrida, generalmente en metros por kilómetro o pulgadas por milla (4), y oscila entre 0 m/km y 20 m/km (mayor irregularidad).

Los pavimentos con altos valores de IRI pueden ser indicativos de problemas superficiales, pavimento desigual y baja calidad de conducción. Los valores más altos suelen aceptarse más en áreas rurales de bajo volumen que en carreteras de alto volumen. En la gestión del pavimento, las dificultades y regularidad de la superficie se miden periódicamente para establecer valores de referencia y predecir las condiciones futuras.

Se realizaron varios estudios para realizar esta predicción y se utilizó un IRI de referencia, el tiempo transcurrido desde el inicio, el espesor del pavimento, las cargas de tránsito y los factores ambientales. El modelo del HDM-IV del Banco Mundial predice el IRI mediante una combinación de factores de deterioros, ambientales, de tránsito, estructurales y materiales (5). Este método incorpora muchos factores y puede explicar la variación diaria y horaria de la temperatura, la humedad y el tránsito.

En la Guía de Diseño de Pavimento Mecanicista-Empírica (MEPDG), el modelado lineal se expresa como un método práctico para determinar el IRI inicial en secciones cuya recopilación de datos comenzó después de que la sección de la carretera se abriera al tránsito. Este método fue una técnica de retrocálculo utilizada para rellenar los datos faltantes (6). El IRI inicial se encontró al determinar la ubicación de la intersección y de la línea recta que se ajustaba a los puntos conocidos. Sin embargo, esta técnica tiene debilidades, pues los valores iniciales de IRI calculados eran significativamente diferentes del IRI inicial medido.

Otro estudio de Abdelaziz et al. (7) desarrolló un modelo de predicción IRI para pavimento flexible utilizando tanto análisis de regresión lineal múltiple como red neuronal artificial (ANN).

El estudio utilizó la base de datos Long-Term Pavement Performance (LTPP) como fuente de datos. Los modelos propuestos en el estudio predijeron el IRI en función de la edad del pavimento, el IRI inicial, las grietas transversales, las grietas de piel de cocodrilo y la profundidad de rodera. El estudio encontró que el modelo de regresión arrojó un coeficiente de determinación menor que el del modelo ANN. Kargah-Ostadi et al. modelaron los cambios en el IRI a lo largo del tiempo para el experimento de rehabilitación de carpeta asfáltica SPS-5, utilizando el reconocimiento de patrones ANN (8). Los resultados de las pruebas del modelo indicaron la predicción de IRI con errores mínimos, y las tendencias de regularidad futuras predichas coincidieron perfectamente con el comportamiento pasado. Pérez-Acebo et al. desarrollaron modelos de predicción IRI para pavimentos semirrígidos en carreteras de una sola calzada (9). El modelo obtenido alcanzó un coeficiente de correlación de 0.569. Los autores también introdujeron el material bituminoso de la capa superficial, que mejoró la precisión del modelo a 0.645.

En un estudio prometedor realizado por Sotil y Kaloush (10), se desarrolló un modelo de desintegración sigmoidal para predecir el Índice de Condición del Pavimento (PCI) a lo largo

50

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

del tiempo. La investigación describió el proceso de desarrollo de la curva sigmoidal utilizando el principio de superposición de deterioro temporal de las secciones de pavimento. Este modelo permitió predecir el futuro PCI en ausencia de futuras actividades de mantenimiento. Se evaluó cada tramo de carretera y se encontró un aumento de PCI de un año a otro (evidencia de mantenimiento); el segmento se dividió en dos, ambos en el tiempo (t)=0. Cada uno de los segmentos fallados se utilizó en el modelo, y se desplazaron individualmente por un factor de tiempo para moverse a la ubicación apropiada en la curva sigmoidal, que se ajustó para representar mejor los datos. Este modelo se desarrolló como una herramienta para beneficiar la gestión del pavimento de una red de carreteras y la priorización de la actividad de mantenimiento.

Si bien muchos estudios en la literatura tenían la intención de modelar el IRI en función de la edad del pavimento, algunos de ellos no pudieron obtener una coincidencia cercana entre los valores de IRI medidos y predichos. Además, ninguno de los estudios, según el conocimiento de los autores, utilizó el principio de superposición de deterioro en el tiempo, introducido por Sotil y Kaloush para modelar los cambios de IRI a lo largo del tiempo.

OBJETIVO El primer objetivo de este estudio es desarrollar una metodología que utilice el principio de superposición de tiempo-deterioro (similar al principio de superposición tiempo-temperatura utilizado en la predicción de valores de módulo dinámico en diferentes rangos de temperatura y frecuencia de carga) para evaluar y predecir la regularidad del pavimento durante la vida útil de éste.

El segundo objetivo es utilizar el enfoque de modelado de IRI introducido en este estudio para evaluar la influencia de diferentes factores de diseño de pavimentos en el comportamiento de diferentes secciones de pavimento, utilizando bases de datos LTPP y MnROAD. METODOLOGÍA Base de datos Proyecto de Investigación vial de Minnesota (MnROAD) El Proyecto de Investigación de Carreteras de Minnesota (MnROAD) es una instalación de investigación de pavimentos desarrollada por el Departamento de Transporte de Minnesota. La pista de pruebas se compone de celdas individuales o secciones de pavimento,

ASFÁLTICA 72

51

con diversos materiales, estructuras y condiciones de tránsito. La instalación MnROAD proporciona datos de comportamiento del pavimento para su uso en desarrollos en ingeniería de pavimentos.

Los datos del índice internacional de regularidad están disponibles para 95 secciones, que incluyen de asfalto, concreto y pavimento compuesto, aunque otras se excluyeron del análisis debido al tamaño limitado de la muestra. Se analizaron un total de 65 secciones; 31 tramos asfálticos y 33 tramos de concreto. No se incluyeron las secciones compuestas debido al bajo tamaño de la muestra (3 secciones), pero se proporciona información adicional, incluida la clasificación de la carretera, el material de la capa (superficie, base, subbase), el grosor de la capa o el tipo de carril (interior/exterior, el ancho del carril y la información de drenaje).

Para el propósito de este estudio, los datos de IRI de las secciones de pavimento se separaron en subgrupos basados en el tipo de pavimento, la clasificación de la carretera, el tipo de carril, el ancho del carril y la condición del drenaje. El objetivo del análisis fue demostrar la metodología de la curva sigmoidal y, además, mostrar que se pueden observar tendencias de deterioro al comparar múltiples grupos de características de pavimentos similares. El proceso de modelado de análisis y construcción de curvas sigmoidales se llevó a cabo para los siguientes grupos de secciones de pavimento, y se puede observar en la Tabla 1.

TABLA 1. Resumen de secciones de MnROAD. Origen de datos MnROAD MnROAD

Comparación Tipo de pavimento

MnROAD MnROAD MnROAD

Número de secciones

Secciones de asfalto

31

Secciones de concreto

33

Vialidades de asfalto de bajo volumen

15

Secciones de asfalto en vialidades principales

16

Tramos de carretera de concreto de bajo volumen

14

MnROAD

Secciones de concreto en vialidades principales

19

MnROAD

Carretera de asfalto de bajo volumen, tramos de carril interior

15

MnROAD

Carretera de asfalto de bajo volumen, tramos de carril exterior

15

MnROAD

Carril principal de asfalto, secciones de carril de baja velocidad

16

Carril principal de asfalto, secciones de carril de rebase

16

Carretera de concreto de bajo volumen, secciones de carril interior

14

MnROAD MnROAD

Tipo de carril

MnROAD

Carretera de concreto de bajo volumen, secciones de carril exterior

14

MnROAD

Carril principal de concreto, secciones de carril de baja velocidad

19

MnROAD

Carril principal de concreto, secciones de carril de rebase

19

MnROAD

Carretera de asfalto de bajo volumen, secciones con 12 pies de ancho de carril

7

Carretera de asfalto de bajo volumen, secciones con 13-14 pies de ancho de carril

8

MnROAD

Carril principal de concreto, secciones con ancho de carril de 12 pies

14

MnROAD

Carril principal de concreto, secciones con ancho de carril de 13-14 pies

5

Carril principal de concreto, secciones con drenaje

5

Carril principal de concreto, secciones sin drenaje

14

MnROAD

MnROAD MnROAD

52

Clasificación de carreteras

Nombre

Ancho de carril

Condición de drenaje

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

desempeño del pavimento

Desarrollo de curvas de comportamiento sigmoidal Antecedentes El comportamiento del pavimento depende de la carga del tránsito, las condiciones climáticas, la selección de materiales y la composición estructural. La forma general de la función de comportamiento del pavimento (pérdida de capacidad de servicio) se describe clásicamente como una curva en forma de S. Muchos investigadores han reconocido este patrón de deterioro en los pavimentos, incluidos Riggins et al. (11) y Sotil y Kaloush (10). El concepto de deterioro del comportamiento del pavimento se muestra en la Figura 1.

tiempo (años)

FIGURA 1. Función de comportamiento de pavimento, curva sigmoidal en forma de S.

Este concepto se aplica a muchos aspectos de la condición del pavimento, incluido el Índice de Condición del Pavimento (PCI) y la Clasificación de Capacidad de Servicio Actual (PSR). Estas medidas comienzan en un nivel alto (deseable) y caen con el tiempo. Esta tendencia se representa matemáticamente como una función sigmoidal y puede tomar diferentes formas.

Se seleccionó la función sigmoidal debido a su aplicación exitosa previa en el modelado de condiciones del pavimento; también representa mejor el proceso de deterioro. Se espera un patrón similar en el deterioro de la regularidad del pavimento, salvo que la degradación se representa por el crecimiento del valor. Al comienzo de la vida útil de un pavimento, los valores de regularidad son bajos con una excelente calidad de conducción. El deterioro notable no es común durante los primeros años de vida útil del pavimento, pero después comienzan a formarse pequeños deterioros, que afectan mínimamente la regularidad. Una vez que estos deterioros se hacen evidentes, el pavimento empieza a dañarse más rápidamente. El deterioro se ralentiza después de un cierto nivel, y esta tendencia sigue la forma de la curva de crecimiento sigmoidal.

ASFÁLTICA 72

53

Este enfoque de modelado produce una herramienta de predicción para las condiciones de regularidad del pavimento si no se implementan obras de conservación o reconstrucción. Además, la curva de comportamiento construida solo considera el deterioro en las secciones de la carretera entre la intervención de mantenimiento. El proceso separa el intervalo de tiempo completo de los datos IRI recopilados en un segmento de carretera en múltiples series. Si el mantenimiento no se ha documentado adecuadamente en los datos, generalmente se puede identificar por una caída significativa en el IRI entre dos fechas de mediciones recopiladas. La metodología utiliza un proceso de cambio de tiempo para desplazar series de mediciones de IRI a su ubicación apropiada en la curva de comportamiento.

El siguiente paso en el proceso de preparación de datos es estandarizar la escala de tiempo, lo que permite analizar conjuntamente las mediciones de las secciones de la carretera de varios periodos de tiempo. En este paso, todos los segmentos se modifican para comenzar en Tiempo = 0. Las mediciones de tiempo posteriores se indican en unidades de años. Si la primera medición fue el 11/11/1987 y la segunda medición fue el 9/9/1998, esto se convierte en Tiempo = 0 y Tiempo = 0.83, respectivamente.

Las disminuciones significativas en IRI son una evidencia de la aplicación de una obra de conservación individual dentro de la carretera; en este caso, la sección de la carretera se separa en diferentes series, y cada serie se encuentra entre la ejecución de dos obras de conservación. Con el fin de estandarizar la escala de tiempo y analizar cada serie como una pieza separada de datos, cada nueva serie también se desplaza para comenzar en Tiempo = 0.

Función sigmoidal La función de crecimiento sigmoidal apropiada utilizada en esta investigación se muestra a continuación en la ecuación 1. En ésta, el coeficiente es negativo, lo que invierte la forma de la función sigmoidal clásica. 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 = 𝑎𝑎𝑎𝑎1 +

1+

𝑎𝑎𝑎𝑎2 (−𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑒𝑒𝑒𝑒 3 ∗𝑇𝑇𝑇𝑇+𝑎𝑎𝑎𝑎4)

(1)

Donde: IRI = Índice Internacional de Regularidad (m/km) a1 = límite inferior de IRI a2 = factor que afecta al límite superior del IRI (límite superior del IRI = a1 + a2) a3 = factor que afecta la tasa de deterioro a4 = factor que afecta la hora de inicio y la tasa de deterioro T = tiempo dado por la ecuación 2 𝑇𝑇𝑇𝑇 = 𝑡𝑡𝑡𝑡 + 𝛼𝛼𝛼𝛼

Donde: t = tiempo transcurrido desde la última reconstrucción/rehabilitación o la primera fecha disponible a = factor de desplazamiento del valor del IRI

54

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

(2)

Los parámetros α1, α2, y α3, se utilizaron para desarrollar una función sigmoidal única basada en el grupo de series separadas.

También se utilizó Excel Solver para desplazar individualmente cada serie y minimizar la diferencia entre los datos reales y la curva sigmoidal más adecuada.

Para facilitar la adaptación de parámetros sigmoidales en Excel Solver, se recurrió a ciertas restricciones, como se muestra en la Tabla 2. Según la función de crecimiento sigmoidal seleccionada para el análisis, es necesario que los cuatro parámetros (un1, un2, un3 y un4) sean positivos. Se colocó otra restricción en el parámetro a2, que afecta el límite superior de IRI. El límite superior de IRI en el modelo es la suma de los parámetros a1 y a2. Aunque el verdadero deterioro de la regularidad del pavimento no tiene un límite absoluto, se seleccionó un valor máximo para la consistencia en los diversos modelos simulados. Se asumió que un valor máximo (a1 + a2) de IRI estaba entre 4 y 5 metros por kilómetro. Los datos de mayor regularidad están disponibles cuando el tiempo de desplazamiento (T) es cero, y se observó que muchos de los tramos comenzaron en un IRI entre 0.5 y 1.0 metros por kilómetro (a1). Por lo tanto, el parámetro a2 se limitó a ser menor o igual a 3.5 metros por kilómetro.

Tabla 2. Parámetros utilizados para el ajuste del modelo sigmoidal.

Parámetro

Restricciones utilizadas

a1

≥0

a2 a3 a4

≥ 0, ≤ 3.5 ≥0 ≥0

Este proceso encuentra la mejor curva sigmoidal para ajustar los datos dentro de un cambio de tiempo máximo establecido.

Se realizan varias iteraciones de cambio de tiempo máximo para determinar el óptimo, que está relacionado con la tasa de deterioro y la duración de la vida útil de un pavimento. En general, los grupos de secciones de pavimento con mayores cambios de tiempo máximo óptimos (es decir, 30-35) son más deseables que aquellos con cambios más bajos (es decir, 10-15 años). Si el ajuste óptimo se alcanza en un cambio de tiempo corto, indica que se alcanza una mala condición en un corto periodo de tiempo. Los cambios de tiempo óptimos más largos indican que las secciones de mal estado ocurren más adelante en la vida útil del pavimento.

ASFÁLTICA 72

55

Precisión y ajuste del modelo El cambio de tiempo óptimo permitido para cada grupo de datos se determina a medida que las iteraciones de cambio de tiempo alcanzan el valor umbral para la precisión del modelo. La razón de precisión relativa (Se/Sy) y el coeficiente de determinación se utilizaron como medidas estadísticas de la bondad de ajuste entre la curva maestra y los segmentos desplazados.

Siendo Se el error estándar de estimación y Sy la desviación estándar. Los valores de Se/Sy son buenos si son inferiores a 0.5; y marginales si rebasan el 0.75. El valor se puede utilizar si se calcula en función de la relación Se/Sy de la siguiente manera (ecuación 3): 𝑅𝑅𝑅𝑅2 = 1 − �

𝑛𝑛𝑛𝑛 − 𝑣𝑣𝑣𝑣 � ∗ [𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆/𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆𝑆]2 𝑛𝑛𝑛𝑛 − 1

(3)

Donde: n = número de muestras v = número de coeficientes de regresión

A medida que aumentaba el cambio de tiempo máximo, los segmentos tenían la capacidad de cambiar a una posición óptima, y el Se/Sy iba mejorado. El cambio de tiempo máximo se aumenta gradualmente para alcanzar el mejor ajuste. El cambio de tiempo óptimo se determina después, y Se/Sy alcanza un valor umbral y ya no aumenta significativamente. Este umbral es el aumento incremental más pequeño de entre curvas de desplazamiento de dos tiempos que resulta esencialmente en la misma bondad de ajuste.

RESULTADOS NUMÉRICOS DE IRI-MODELING UTILIZANDO DATOS DE MnROAD Datos de regularidad del pavimento MnROAD La hoja de cálculo de datos MnROAD IRI incluye mediciones para la trayectoria de la rodada izquierda y derecha. Durante cada fecha de medición se realizaron tres ensayos LISA para garantizar la confiabilidad de las lecturas. Para preparar los datos se utilizó el promedio de las trayectorias de las ruedas izquierda y derecha como valor de IRI para cada ensayo. El siguiente paso fue determinar el promedio de los tres ensayos en cada fecha de medición.

Cada sección del pavimento se simplificó a un valor IRI para cada fecha.

El proceso descrito en la metodología se completó para los datos de MnROAD, con el fin de crear las curvas de deterioro IRI de cada subgrupo presentado en la Tabla 1. Esto incluye comparaciones dentro de las siguientes categorías: clasificación de carreteras, tipo de carril, ancho de carril y condición de drenaje. Las curvas que se muestran en estos gráficos de comparación son la curva de desplazamiento de tiempo óptima determinada para cada grupo de datos.

Comportamiento del pavimento con diferente clasificación de carreteras La Figura 2 (a) describe la comparación entre las diversas clasificaciones de carreteras de pavimentos asfálticos en la sección de prueba MnROAD. Las secciones de la línea principal están destinadas a replicar las autopistas interestatales, con una carga de tránsito más intensiva, pero también con materiales y estructura de pavimento más fuertes. Las secciones de

56

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

bajo volumen de tránsito están destinadas a replicar las arterias locales, con niveles de tránsito reducidos y una estructura de pavimento adecuadamente adaptada. En la Figura 2 (a), el grupo del carril principal se deterioró antes y más rápido que el grupo LVR. Aunque la estructura del pavimento de las secciones del carril principal es de mayor resistencia y calidad, la abrumadora diferencia en la carga de tránsito es la causa de las tendencias de deterioro del carril principal. La Figura 2 (b) presenta una comparación de la clasificación de las carreteras para los tramos de concreto, y muestra que las secciones del carril principal de concreto se deterioran más rápidamente que las secciones de bajo volumen de tránsito. Estos hallazgos son consistentes con los resultados de la clasificación de carreteras de asfalto y también se espera que hayan sido causados por la carga de tránsito significativamente mayor en los pavimentos del carril principal. (a) Clasificación de pavimento asfáltico 5.0

Clasificación de pavimento asfáltico

IRI (m/km) IRI (m/km)

4.5 5.0 4.0 4.5

asfáltico: bajo volumen de tránsito asfáltico: vialidad principal

3.5 4.0

asfáltico: bajo volumen de tránsito asfáltico: vialidad principal

3.0 3.5 2.5 3.0 2.0 2.5 1.5 2.0 1.0 1.5 0.5 1.0 0 0.5 0

0

5

10

15

20

25

30

0

5

10

tiempo 15(años)

20

25

30

tiempo (años) Clasificación de pavimento de concreto hidráulico 5.0

Clasificación de pavimento de concreto hidráulico

4.5 5.0

IRI (m/km) IRI (m/km)

(b)

4.0 4.5

concreto: bajo volumen de tránsito concreto: vialidad principal

3.5 4.0

concreto: bajo volumen de tránsito concreto: vialidad principal

3.0 3.5 2.5 3.0 2.0 2.5 1.5 2.0 1.0 1.5 0.5 1.0 0 0.5 0

0

5

10

15

20

25

30

0

5

10

tiempo 15(años)

20

25

30

tiempo (años)

FIGURA 2. Comparativo en el desempeño entre carriles de volumen bajo de tránsito y carril principal: (a) pavimentos flexibles, y (b) pavimentos rígidos.

ASFÁLTICA 72

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Variación del comportamiento del pavimento entre diferentes tipos de carriles Esta comparación se basa en el carril que fue medido por el equipo LISA. El carril más a la derecha es generalmente el más utilizado debido a las consideraciones de velocidad de viaje y nivel de acceso. Las autopistas experimentan el mayor impacto de carga de tránsito en el carril más a la derecha debido a las velocidades más lentas y la frecuente utilización de camiones pesados. En Estados Unidos, es una convención estándar utilizar carriles derechos y reservar carriles izquierdos para rebasar. Una operación similar también se observa en las arterias locales. Los carriles a la derecha en las arterias también son más utilizados debido al acceso directo a las curvas completas en los caminos de entrada. En la base de datos MnROAD, se utiliza una terminología diferente para las secciones de carril principal y las de bajo volumen de tráfico. Los datos de IRI en estas últimas son carriles interiores (izquierda) o carriles externos (derecho). Los datos de IRI en las secciones del carril principal son carriles de rebase (izquierda) o carriles de baja velocidad (derecha).

La primera comparación de tipo de carril es para secciones de asfalto de bajo volumen de tránsito. La Figura 3 (a) muestra la curva de deterioro para las secciones de carril interior y exterior. Se observa que las del carril exterior (derecho) se deterioran antes en la vida útil del pavimento que las secciones del carril interior (izquierda). La segunda comparación del tipo de carril es para las secciones del carril principal de asfalto. La Figura 3 (b) muestra la curva de deterioro para las secciones de carril de baja velocidad y de alta velocidad. Se observa que las primeras (derecha) se deterioran a una tasa mayor que las secciones del segundo (izquierda).

La tercera comparación de tipo de carril es para secciones de bajo volumen de tránsito de concreto. La Figura 4 (a) muestra la curva de deterioro para las secciones de carril interior y exterior. Los carriles exterior e interior dieron lugar a tendencias de deterioro muy similares.

El carril exterior parece deteriorarse en una fecha anterior, pero la tasa de deterioro es mayor en las secciones del carril interior.

La comparación final del tipo de carriles es para las secciones del carril principal de concreto. La Figura 4 (b) registra la curva de deterioro para las secciones de carril de baja velocidad y carril de rebase. Los resultados muestran que ambas curvas comienzan a deteriorarse más (a)

Comparación por tipo de carril: asfáltico bajo volumen de tránsito 5.0 4.5 asfáltico: bajo volumen de tránsito secciones de carril interior asfáltico: bajo volumen de tránsito secciones de carril exterior

4.0

IRI (m/km)

3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0

0

5

10

15

20

25

tiempo (años) Comparación por tipo de carril: asfáltico vialidad principal 58

5.0

OCTUBRE-DICIEMBRE 2022 4.5 4.0

asfáltico: vialidad principal

30

0

0

5

10

15

20

25

30

tiempo (años)

(b)

Comparación por tipo de carril: asfáltico vialidad principal 5.0 4.5 asfáltico: vialidad principal secciones de carril de circulación asfáltico: vialidad principal secciones de carril de rebase

4.0

IRI (m/km)

3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0

0

5

10

15

20

25

30

tiempo (años)

FIGURA 3. Pavimento flexible: desempeño entre: (a) carril de baja y alta velocidad en secciones de bajo volumen de tránsito; (b) carril de baja y alta velocidad en secciones del carril principal.

IRIIRI (m/km) (m/km)

(a)

5.0 5.0 4.5 4.5 4.0 4.0 3.5 3.5 3.0 3.0 2.5 2.5 2.0 2.0 1.5 1.5 1.0 1.0 0.5 0.5 0 0 0 0

IRIIRI (m/km) (m/km)

(b) 5.0 5.0 4.5 4.5 4.0 4.0 3.5 3.5 3.0 3.0 2.5 2.5 2.0 2.0 1.5 1.5 1.0 1.0 0.5 0.5 0 0 0 0

Comparación por tipo de carril: concreto hidráulico bajo volumen de tránsito Comparación por tipo de carril: concreto hidráulico bajo volumen de tránsito

concreto hidráulico: bajo volumen de tránsito carril interiorde concretosecciones hidráulico:debajo volumen concreto hidráulico:debajo volumen tránsito secciones carril interiorde tránsito carril exteriorde concretosecciones hidráulico:debajo volumen tránsito secciones de carril exterior 5 5

10 10

15 15

tiempo (años) tiempo (años)

20 20

25 25

30 30

Comparación por tipo de carril: concreto hidráulico vialidad principal Comparación por tipo de carril: concreto hidráulico vialidad principal

concreto hidráulico: vialidad principal secciones de carril de circulación concreto hidráulico: vialidad principal concreto vialidad principal seccioneshidráulico: de carril de circulación secciones de carril de rebaseprincipal concreto hidráulico: vialidad secciones de carril de rebase 5 5

10 10

15 15

tiempo (años) tiempo (años)

20 20

25 25

30 30

FIGURA 4. Pavimento de concreto: desempeño entre: (a) carril de baja y alta velocidad en secciones de bajo volumen de tránsito; (b) carril de baja y alta velocidad en secciones del carril principal.

ASFÁLTICA 72

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o menos al mismo tiempo, pero después la tasa de deterioro del grupo, el carril de baja velocidad fue mayor que los deterioros del grupo carril de rebase.

Impacto de la condición de drenaje en la regularidad del pavimento La última categoría utilizada para comparar conjuntos de datos es por la presencia de componentes de drenaje del pavimento. Los sistemas de drenaje en la base de datos de regularidad MnROAD incluían drenajes de mecha, drenajes de borde, sistemas de pavimento poroso, base abierta graduada, base permeable estabilizada por asfalto (con desagües) y drenajes de barrera geocompuestos.

Debido al tamaño limitado de la muestra de las secciones de asfalto que utilizan estos sistemas de drenaje, la comparación se centrará únicamente en las del carril principal de concreto con y sin sistemas de drenaje. En la Figura 5 se muestran las curvas de desplazamiento de tiempo óptimas para cada grupo. Los resultados demuestran que las secciones de concreto sin sistemas de drenaje experimentan un mayor deterioro a lo largo de la vida útil del pavimento.

Comparación con y sin drenaje en la vialidad principal de concreto hidráulico 5.0 4.5

concreto hidráulico: vialidad principal con drenaje concreto hidráulico: vialidad principal sin drenaje

4.0

IRI (m/km)

3.5 3.0 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 0

0

5

10

15

20

25

30

tiempo (años)

Figura 5. Impacto del drenaje sobre el comportamiento de las secciones de concreto en el carril principal en el MnROAD.

RESUMEN Y CONCLUSIÓN El objetivo de esta investigación fue desarrollar una metodología para evaluar y predecir la regularidad del pavimento durante la vida útil del pavimento. El objetivo era demostrar el potencial de aplicación de la función sigmoidal para el modelado de regularidad del pavimento. La investigación también tuvo como objetivo

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OCTUBRE-DICIEMBRE 2022

documentar que la separación de secciones de pavimento de subgrupos de características similares puede mejorar la precisión del modelo. Por último, también fue interesante estudiar los patrones de deterioro entre subgrupos comparables.

Este estudio incluyó datos del Proyecto de Investigación de Carreteras de Minnesota, que incluye secciones de asfalto, concreto y pavimento compuesto. Estas secciones se agruparon en categorías de comparación de clasificación de carreteras, tipo de carril y sistema de drenaje. Al comparar las curvas sigmoidales ajustadas, se observaron las tendencias predichas. En términos generales, se advirtió que las secciones de pavimento sin sistemas de drenaje, una clasificación de carretera más alta o medidas en el carril más externo tenían tendencias de deterioro más rápidas que sus contrapartes.

Las cuatro conclusiones principales de este estudio de investigación son las siguientes: 1. La metodología de la curva de comportamiento de crecimiento sigmoidal para el modelado IRI se demostró con éxito al utilizar la base de datos del programa de investigación MnROAD del Departamento de Transporte de Minnesota.

2. La técnica de desplazamiento utilizada junto con la cantidad de datos de cada estudio de caso fue efectiva para proporcionar un tamaño de muestra de sección adecuado en cada fase de la curva de comportamiento modelada. Esta es una técnica poderosa cuando los datos de comportamiento no están disponibles para todas las fases de la curva de comportamiento.

3. Se demostró la capacidad de comparar las curvas de comportamiento de IRI de subgrupos de datos similares, lo que resultó útil para proporcionar racionalidad de las tendencias observadas y comprender los grupos de pavimentos que se espera que tengan el deterioro más rápido.

REFERENCIAS [1] [2]

[3] [4]

Molenaar, A. (2001). Pavement Management Systems. Retrieved from http://goo.gl/rZztCh Prasad, J., Kanuganti, S., Bhanegaonkar, P., Sarkar, A., & Arkatkar, S. (2013). Development of Relationship between Roughness (IRI) and Visible Surface Distresses: A Study on PMGSY Roads. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 322-331.

Sayers, M. W. 1990. “Profiles of Roughness”. Transportation Research Record 1260.

Transportation Research Board, Washington, D.C. Park, K., Thomas, N., & Lee, K. (2007). Applicability of the International Roughness Index as a Predictor of Asphalt Pavement Condition. Journal of Transportation Engineering, 706-709.

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Paterson, William DO. Road deterioration and maintenance effects: Models for planning and management. 1987.

[6] Guide for Mechanistic-Empirical Design of New and Rehabilitated Pavement Structures, Appendix 00-1: Background and Preliminary Smoothness Prediction Models for Flexible Pavements. (2001).

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[9] Pérez-Acebo, Heriberto, Hernán Gonzalo-Orden, Daniel J. Findley, and Eduardo Rojí.

“Modeling the international roughness index performance on semi-rigid pavements in single carriageway roads”. Construction and Building Materials 272 (2021): 121665.

[10] Sotil, A., & Kaloush, K. (2004). Development of Pavement Performance Models for Delhi Township, Ohio Pavement management System. Compendium of Papers CD-ROM, 73 Meeting of the Transportation Research Board, National Research Council.

[11] Riggins, M., Lytton, R., & Garcia-Diaz, A. (1984). Developing Stochastic Flexible Pavement Distress and Serviceability Equations. Texas A&M Transportation Institute, College Station, TX.

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DETERMINACIÓN DE ZONAS HOMOGÉNEAS PARA PAVIMENTOS FLEXIBLES, BASADO EN TRANSFORMADAS WAVELETS Eduardo Daniel Raya Gamiño

Maestría en Infraestructura del Transporte Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo Morelia, México, 0670120x@umich.mx

Jorge Alarcón Ibarra

Maestría en Infraestructura del Transporte Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo Morelia, México, jorge.alarcon@umich.mx

APORTACIONES

INTRODUCCIÓN La estructura que conforma un pavimento flexible sufrirá daño y deterioro con el paso del tiempo, aun cuando su diseño y construcción cumpla con las normas de calidad y especificaciones requeridas. Por esta razón es importante dar seguimiento a la infraestructura vial, permitir intervenciones de mantenimiento y conservación de la misma, con la finalidad de extender su vida útil. Al mejorar su rendimiento, de manera implícita se preserva la inversión y se proporciona a los usuarios mayor movilidad y seguridad en sus traslados.

En lo que respecta a México, la conservación de carreteras en la actualidad se ha convertido en un tema de principal atención, por encima incluso de la construcción de nuevos tramos. Considerando los recursos económicos destinados a este tipo de trabajos, es importante realizar una distribución correcta de los mismos, acorde con las necesidades de la vialidad, específicamente para la estructura del pavimento, y elegir el tratamiento adecuado para el pavimento adecuado en el momento preciso [5].

Una carretera está conformada por longitudes variables y puede alcanzar valores importantes de cientos de kilómetros, por lo que es fundamental realizar un correcto seccionamiento de las mismas con el fin de identificar de manera particular el daño que presenta cada subtramo y así poder asignar los trabajos de conservación adecuados que dichos subtramos pudieran requerir.

ASFÁLTICA 72

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Los subtramos que resultan en una carretera son denominados zonas homogéneas, y es importante, además, recalcar que, en muchas ocasiones, los resultados de la adecuada implementación y ejecución de los trabajos de conservación de una carretera dependen en gran medida de la determinación adecuada de los tramos homogéneos.

En este artículo se presenta una metodología integral para la obtención de zonas homogéneas de tramos carreteros basada en la evaluación de la energía de los factores de desempeño propuestos por la SICT (deflexiones, índice de regularidad internacional, profundidad de roderas, coeficiente de fricción y macrotextura) con el fin de jerarquizarlos. La principal aportación de esta metodología radica en fortalecer las características de juicio durante el proceso de seccionamiento al emplear de manera integral los factores de desempeño para que representen una mejor descripción de los deterioros presentados por zonas homogéneas.

ANTECEDENTES Las zonas homogéneas se definen como espacios de la superficie terrestre que presentan condiciones, características o cualidades similares en toda su longitud. Este concepto puede aplicarse a diferentes temas de análisis, como estudios catastrales, climáticos, litológicos, de tipos de suelo, etc.

En el campo de la ingeniería civil, específicamente en pavimentos, la determinación de zonas homogéneas tiene bastante aplicación en el área de la conservación de carreteras, ya que permite delimitar tramos que presenten similitudes respecto a un factor de desempeño obtenido de su auscultación. En la práctica profesional, el seccionamiento de los tramos homogéneos resulta del conocimiento del encargado de la conservación o de la persona que se considere más experimentada entre los disponibles, aunque, sin descartar el valor de la experiencia, es posible obtener resultados parciales que podrían resultar confusos.

Desde el punto de vista analítico y con la revisión de los antecedentes de seccionamiento de carreteras en zonas homogéneas, la información disponible se limita a una única propuesta de cálculo, recomendada en la guía AASHTO de 1993, que se refiere al método analítico de las diferencias acumuladas.

El método de las diferencias acumuladas, aun cuando es un cálculo bastante sencillo, presenta una deficiencia importante, y es que en su procedimiento únicamente se puede trabajar con un factor de desempeño a la vez. Esta es una deficiencia importante, ya que, para poder realizar una correcta descripción de los daños de pavimentos flexibles, la Secretaría de Infraestructura Comunicaciones y Transportes propone la medición de factores estructurales, de seguridad y de condición del estado físico como el índice de regularidad superficial (IRI), profundidad de roderas (PR), macrotextura (TX), coeficiente de fricción (CF) y deterioros superficiales (DET).

ESTADO DEL ARTE Se pueden encontrar trabajos en la literatura en los que se ha logrado seccionar alguna región de acuerdo con similitudes que se presentan en cada zona, pero el enfoque de ciertos hechos se basa en la generalización de la información, con lo cual se obtienen secciones con

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demasiada extensión, imposibles de aplicar cuando se trata de seccionar un pavimento. En la búsqueda de trabajos más específicos, nos encontramos con algunos en los que dicho seccionamiento resulta inadecuado cuando se requiere la integración de más de un factor que caracterice al pavimento. En la Tabla 1 se presentan algunos trabajos que utilizan otros procedimientos para obtener secciones con condiciones similares: Tabla 1. Procedimiento de cálculo para diferencias acumuladas.

Fuente

Título

Factores

Metodología

Xu Yang, Zhanping You, Jacob Hiller y David Watkins.

(2018)

Pavement performance zone based on mechanistic-empirical design and temperature indices

Factores climáticos: temperatura del aire, temperatura de la superficie del pavimento

Isoyetas Polígonos de Thiessen y curvas de nivel

Rubio Torres, Alarcón Ibarra y Morales Rosales. (2018)

Metodología para la construcción de mapas de temperatura basada en la influencia termo-topográfica y el grado de desempeño PG aplicada en la selección de cementos asfálticos

Temperatura, topografía y grado de desempeño PG

Polígonos de Thiessen y curvas de nivel

Pashant R. Pambhar, Dr. L.B: Zala, Amit A. Amin.

(2018)

Flexible pavement overlay design cumulative difference approach of homogeneous section

Deflexiones

Diferencias acumuladas

Propuesta (2021)

Metodología para seccionamiento analítico de pavimento en zonas homogéneas

Deflexiones, índice de regularidad superficial, profundidad de roderas, macrotextura y coeficiente de fricción

Diferencias acumuladas y transformadas Wavelet

Xu Yang, Zhanping You, Jacob Hiller y David Watkins (2018), a través de la empresa Taylor y Francis, desarrollaron un proyecto para seccionar una región en Michigan basándose en las condiciones de temperatura del aire y temperatura sobre la superficie del pavimento, con la finalidad de definir el desempeño de los pavimentos para las temporadas más frías, más calientes y la temperatura media anual. Por el tipo de información que se maneja, es sencillo compararlo con estudios hidrológicos en los que se obtiene el seccionamiento a partir del análisis de polígonos de Thiessen e isoyetas, apoyándose en estaciones climatológicas.

Para el caso del proyecto de Rubio Torres, Alarcón Ibarra y Morales Rosales, se obtiene un mapa del estado de Michoacán, para el cual, con el uso de estaciones climatológicas y la topografía del estado, se encuentran zonas con similitud de acuerdo con la temperatura del aire. Esta herramienta permite determinar el grado de desempeño PG del cemento asfáltico que requiere el diseño de una mezcla asfáltica.

Específicamente, para el seccionamiento de un pavimento, la revisión del estado del arte permite identificar, a modo de metodología, la utilización de las diferencias acumuladas, como en el caso del proyecto publicado por Pashant R. Pambhar, Dr. L.B: Zala, Amit A. Amin.

Para éste se toma como tramo de estudio un pavimento en la India, y el factor de desempeño sobre el que se calculan las diferencias acumuladas son las deflexiones, gracias a lo cual se obtienen zonas con comportamiento estructural variado.

Si bien los anteriores proyectos de investigación cumplen con su propósito y obtienen resultados aplicables a su respectivo caso, al regionalizar áreas bastante extensas o en el caso del

ASFÁLTICA 72

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proyecto indio, seccionando un pavimento de acuerdo con su comportamiento estructural, las metodologías utilizadas no resultan del todo adecuadas, ya que para el caso se requiere la cuantificación de múltiples factores de desempeño capaces de proporcionar información que resultará en tramos de la vialidad con necesidades de conservación diferentes y, por consiguiente, en tratamientos también variados.

zonas homogéneas

PROPUESTA PARA SECCIONAMIENTO DE ZONAS HOMOGÉNEAS La propuesta metodológica para generar zonas homogéneas en procesos importantes consiste en: 1) normalización de las métricas evaluadas, 2) transformación de datos basada en transformada Wavelet para la selección del factor con el mayor desgaste de energía que refleja el daño, y 3) seccionamiento con el método de diferencias acumuladas con el factor seleccionado. Este procedimiento se presenta en la Figura 1.

INICIO

ETAPA 1

ETAPA 2

ETAPA 3

FIN

datos de entrada

deflexiones

índice de rugosidad internacional vs profundidad de roderas

coeficiente de fricción vs macrotextura

seccionamiento

Se selecciona el factor con el valor absoluto mas alto de energía y se secciona con la gráfica de DA.

Se selecciona el factor con el valor absoluto mas alto de energía y se secciona con la gráfica de DA.

secciones resultantes etapa 2

secciones resultantes etapa 3

Factores escalados Diferencias acumuladas (DA) Transformadas wavelet (energía)

secciones con condiciones aceptables secciones que requieren conservación

bien regular malo

secciones resultantes etapa 1

Figura 1. Metodología para cálculo de zonas homogéneas.

Para comenzar con el cálculo de las zonas homogéneas, en primera instancia se propone una jerarquización de los factores de desempeño, que se enfoca en revisar la estructura del pavimento de manera ascendente, primero con las capas inferiores e ir subiendo hasta llegar a la superficie de rodadura. Esto se resume como sigue: • Se revisa el comportamiento de las capas estructurales del pavimento con el análisis de las deflexiones.

• Enseguida se revisa el pavimento de manera longitudinal y transversal, así como el comportamiento estructural y funcional de las capas superiores mediante el análisis del IRI y la profundidad de roderas.

• Se propone finalmente la revisión de la seguridad sobre la capa de rodadura con el análisis del coeficiente de fricción y la macrotextura.

Las unidades de medida que se asignan en una auscultación a los factores de desempeño son diferentes entre ellos, y puesto que en este trabajo se propone el análisis integral de los factores de desempeño, es necesaria la normalización como procedimiento inicial, porque gracias a ésta se hacen visibles los puntos de aceptación y rechazo que puedan resultar de acuerdo con las especificaciones del proyecto de estudio.

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Para normalizar los datos se utilizó el método de máximos y mínimos (ecuación 1): 𝑋𝑋𝑋𝑋 =

𝑥𝑥𝑥𝑥 − 𝑥𝑥𝑥𝑥𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 𝑥𝑥𝑥𝑥𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 − 𝑥𝑥𝑥𝑥𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚

(1)

Donde: X: Dato que se desea normalizar.

Xmın: Valor que indica el límite de aceptación de un factor de desempeño.

Xmax: Valor que indica el límite de rechazo de un factor de desempeño.

En la Figura 2 se muestran los valores normalizados correspondientes al índice de regularidad internacional y la profundidad de roderas de un ejemplo práctico.

Figura 2. Valores normalizados de IRI y profundidad de roderas.

En un segundo proceso, como se menciona, se realiza una transformación de los valores obtenidos para los factores de desempeño, haciendo uso de la transformada Wavelet; así se consigue una señal más sencilla para su análisis, que muestra, además, el comportamiento de la señal de acuerdo con el nivel de desgaste o energía que se requirió para generar dicha evolución de los factores, y conservando el núcleo de la información que se obtuvo en campo.

Existen softwares que pueden simplificar el análisis de las transformadas Wavelet, como MATLAB, mismo que se utiliza en esta propuesta metodológica. Una vez hecho el análisis de los resultados de dicho software, se eligió el nivel cuatro de transformación, como el más adecuado para sustentar la toma de decisión sobre el factor de desempeño que representa un nivel de energía o desgaste mayor, y con él realizar el seccionamiento. En este caso, una mayor energía en la transformada Wavelet se traduce como un mayor avance en el deterioro del factor de desempeño y, por consiguiente, en el grado de daño del pavimento.

Por ejemplo, en la Figura 3 se observa que para la transformada del IRI, en gran parte del tramo, el valor absoluto de la energía es superior al de la transformada de la profundidad de roderas.

ASFÁLTICA 72

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Figura 3. Transformadas Wavelet de IRI y profundidad de roderas.

Con la elección del factor de desempeño que presenta un mayor desgaste, el siguiente proceso es analizar individualmente los valores normalizados de los factores de desempeño a través de la herramienta de diferencias acumuladas. En este punto se obtienen seccionamientos del tramo en estudio de manera particular para cada factor de desempeño que se esté utilizando. El cálculo de las diferencias acumuladas se realiza con el procedimiento marcado en la Tabla 2, que se muestra a continuación: Tabla 2. Procedimiento de cálculo para diferencias acumuladas.

Col. I

Estación

• • • • • •

Col. II

Col. III

Col. IV

Col. V

Col. VI

Col. VII

Col. VIII

Col. IX

Intervalo

Distancia entre intervalo

Distancia acumulada entre intervalo

Factor de desempeño

Intervalo promedio

Área del intervalo

Área acumulada

Zx

Col. I: cadenamiento del tramo en estudio Col. II: número de estación correspondiente Col. III: diferencia entre las abscisas de la col. I, expresada en metros Col. IV: distancia acumulativa de la col. III, expresada en metros Col. V: valor del factor de desempeño que se esté manejando Col. VI: promedio del factor de desempeño, entre estaciones (ecuación 2) 𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 𝑝𝑝𝑝𝑝𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝑝𝑝𝑝𝑝𝐼𝐼𝐼𝐼𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝑝𝐼𝐼𝐼𝐼 =

𝑉𝑉𝑉𝑉𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 1 + 𝑉𝑉𝑉𝑉𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼𝐼 2 2

• Col. VII: se obtiene mediante la siguiente expresión: Área intervalo = Col. VI * Col. III (3)

• Col. VIII: se obtiene como sigue: Área acum2 = Área interv1 (4) Área acum2 = Área acum1 + Área interv2 (5) Área acumn-1 = Áreaacumn-1 + Área intervn (6)

• Col. IX: la ecuación para calcular esta columna es: Zx= Col. VIII – F * - Col. IV (7)

Para obtener el factor F se aplica la siguiente fórmula: 𝐹𝐹𝐹𝐹 =

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Á𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑟𝑟𝑟𝑟𝑎𝑎𝑎𝑎𝑟𝑟𝑟𝑟𝑛𝑛𝑛𝑛 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝑟𝑟𝑟𝑟𝐷𝐷𝐷𝐷𝑎𝑎𝑎𝑎𝐷𝐷𝐷𝐷𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑟𝑟𝑟𝑟𝑎𝑎𝑎𝑎𝑟𝑟𝑟𝑟 𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝑖𝑖𝑖𝑖𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑛𝑛𝑛𝑛

(2)

Con la integración de los datos normalizados, el proceso de cálculo de las diferencias acumuladas y las transformadas Wavelet se obtiene la metodología mostrada en la Figura 1, que permite realizar el cálculo de las zonas homogéneas, y se describe como sigue: • Inicio: hace referencia al proceso de normalización de los datos, así como al cálculo de las diferencias acumuladas para cada uno de los factores de desempeño propuestos por la SICT. También se indica en esta etapa que es necesario considerar los resultados de las transformadas Wavelet de los factores de desempeño (IRI, profundidad de roderas, macrotextura y coeficiente fricción), pues este conjunto de información integra los datos de entrada.

• Etapa 1. Con base en la gráfica de diferencias acumuladas de las deflexiones se realiza un primer seccionamiento, considerando que dicho factor de desempeño nos permite hacer la evaluación de las capas inferiores o estructural de un pavimento, lo cual se alinea con el enfoque de revisar primero la parte estructural y ascender en las capas del pavimento hasta llegar a la parte funcional. Los tramos resultantes se clasifican en estado bueno (B), regular (R) o malo (M), según sea el caso, según las especificaciones para dicho factor de desempeño.

Una vez hecha la clasificación de los niveles de estado, aquello que resulte en estado regular o malo se deberá determinar como sección definitiva. Los tramos clasificados en estado bueno pasarán a una segunda etapa de seccionamiento.

• Etapa 2. Se revisan los tramos clasificados como en estado bueno (B), con el IRI y la profundidad de roderas en conjunto, para caracterizar el comportamiento estructural y funcional de capas superiores del pavimento en el sentido longitudinal y transversal. Ya que se están tratando ambos factores de desempeño, se debe elegir uno de ellos como el más crítico, para lo cual es necesario comparar los valores absolutos de energía de la transformada Wavelet de cada uno, y elegir el que resulte mayor para este segundo seccionamiento.

De la misma manera que para la etapa 1, los tramos obtenidos de la segunda se clasifican por su nivel de estado, según las especificaciones del proyecto de estudio, como bueno (B), regular (R) o malo (M) y los que resulten en estado regular o malo, se determinan como secciones definitivas, mientras que las clasificadas en estado bueno pasan a una tercera etapa.

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• Etapa 3. Es la referente a la revisión del aspecto funcional del pavimento, y donde se analizan la macrotextura y el coeficiente de fricción. El proceso es similar a la etapa 2, se revisa la energía entre ambos factores de desempeño y se elige el que presente un estado más crítico de desgaste (transformadas Wavelet), para utilizarlo con su gráfica de diferencias acumuladas.

• Finalmente, el seccionamiento del tramo carretero que se trate será la sumatoria de las secciones definitivas obtenidas en cada etapa, que podrán tener una clasificación de estado regular, malo y, en ocasiones, secciones que, a lo largo de toda la revisión, presentan valores que cumplen con todas las especificaciones del proyecto.

RESULTADOS Se pueden observar las ventajas de la aplicación de esta metodología, pues se acerca a una descripción más adecuada de la condición de los aspectos estructurales, funcionales y de seguridad de un pavimento de una manera puntual y con sustento analítico.

Si para realizar el seccionamiento de un tramo se aplica el método analítico de las diferencias acumuladas, como ocurre en la actualidad, se dejan de lado aspectos que son importantes considerar, por ejemplo, cuando el encargado del proceso elige las deflexiones como el factor de desempeño más importante, el resultado para un caso en específico, por ejemplo, el tramo de la autopista San Luis-Matehuala, resultaría como se muestra en la Figura 4.

Figura 4. Seccionamiento utilizando diferencias acumuladas y deflexiones como factor de desempeño.

Al utilizar las deflexiones como único factor para seccionar (Figura 4), se obtienen diez zonas homogéneas, de las cuales, solamente cuatro requieren atención al clasificarse como en estado malo o fuera de especificación. El resto de las secciones para este nivel de revisión descartan posibles fallos en el resto de los factores de desempeño.

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Si la elección de factor de desempeño para seccionar fuera cualquier otro, el seccionamiento podría ser distinto, ya que, como se muestra en las Figuras 5 y 6, las diferencias acumuladas que cada factor genera son desiguales.

Figura 5. Diferencias acumuladas por el factor IRI.

Figura 6. Diferencias acumuladas por el factor profundidad de roderas.

Con la metodología que se desarrolla en el proyecto expuesto en este artículo, aplicada al tramo San Luis–Matehuala para el cálculo de zonas homogéneas, el resultado del seccionamiento se muestra en la Figura 7. En la Tabla 3, mientras tanto, se expone un resumen con la comparación de ambas metodologías.

Figura 7. Zonas homogéneas para la autopista San Luis–Matehuala.

En la Tabla 3 se observa que la cantidad de zonas homogéneas obtenidas con la propuesta metodológica es mayor, pero cada zona resulta con una mayor y más precisa descripción de la condición en que se encuentra, pues considera las características estructurales, funcionales y de seguridad del pavimento.

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Tabla 3. Zonas homogéneas para la autopista San Luis–Matehuala.

Cálculo por diferencias acumuladas y deflexiones como factor de desempeño Est

ZH

Estado

Daño

Inicio Fin

75+000 76+500

1

M

Estructural

Inicio

76+500 2

B

NA

Cálculo aplicando propuesta, utilizando de manera integral DEF, IRI, PR, TX y CF. Est

ZH

Estado

Daño

Inicio Fin

75+000 76+500

1

M

Estructural

Inicio Fin

76+500 79+000

2

R

Estructural, funcional

Inicio Fin

79+000 80+500

3

R

Seguridad

Inicio Fin

80+500 82+000

4

M

Seguridad

Fin

82+000

Inicio Fin

82+000 96+500

3

M

Estructural

Inicio Fin

82+000 96+500

5

M

Estructural

Inicio Fin

86+500 88+000

4

B

NA

Inicio Fin

86+500 88+000

6

R

Estructural, funcional

Inicio

88+000

Inicio Fin

88+000 90+000

7

B

NA

Inicio Fin

90+000 92+500

8

M

Estructural, funcional

5

B

NA

Fin

92+500

Inicio Fin

92+500 95+500

6

B

NA

Inicio Fin

92+500 98+500

9

M

Estructural

Inicio Fin

95+500 98+500

7

M

Estructural

Inicio Fin

95+500 98+500

10

M

Estructural, funcional

Inicio Fin

98+500 100+000

8

B

NA

Inicio Fin

98+500 100+000

11

M

Estructural, funcional

Inicio Fin

100+000 103+000

9

M

Estructural

Inicio Fin

100+000 103+000

12

M

Estructural

Inicio

103+000

Inicio Fin

103+000 105+000

13

M

Estructural, funcional

Fin

108+000

Inicio Fin

105+000 108+000

14

M

Estructural, funcional

10

B

NA

CONCLUSIONES Para realizar una correcta descripción del estado físico y del comportamiento de la estructura de un pavimento es indispensable analizar de manera integral los factores de desempeño propuestos por la Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes, ya que cada uno proporciona información sobre aspectos diferentes a considerar en un pavimento flexible, tanto los de carácter estructural como los de carácter funcional o de seguridad para el usuario.

La correcta delimitación de zonas homogéneas en un pavimento flexible es de suma importancia cuando se trata de conservación, ya que de este aspecto puede depender el correcto desempeño de la vialidad a lo largo del tiempo, y permite también proteger la inversión de recursos. Si se ha seccionado de la forma correcta, y el tratamiento de conservación que se elija es el adecuado, será posible detener la evolución del deterioro perfectamente identificado en el tramo que se trate.

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También, y sin menospreciar la importancia de la experiencia de los encargados de la conservación de carreteras, fundamentar o brindar bases a la toma de decisiones para la obtención de zonas homogéneas es una gran aportación de este proyecto, porque permitirá eliminar tanto subjetividades como resultados sujetos a interpretación.

REFERENCIAS [1] [2]

AASHTO. (1993). Método AASHTO 93 para el diseño de pavimentos. Apéndice A. Normativa para conservación: Libro CVS. Conservación, Parte: Evaluación. (2016-2017).

Secretaría de Comunicaciones y Transportes.

[3] Dirección General de Servicios Técnicos. (2014). Guía de procedimientos y técnicas para la conservación de carreteras en México. México D.F. [4] Eduardo Pedro Serrano. Introducción a la transformada Wavelet y sus aplicaciones al procesamiento de señales de emisión acústica. Escuela de Ciencia y TecnologíaUniversidad Nacional de General San Martín.

[5] Delmar Salomón. (2009). Conservación de pavimentos: Metodología y estrategias. EUA. [6] Delmar Salomón, “Conservación de pavimentos: conservando la inversión del patrimonio vial en Revista Asfáltica, Numero 4, enero 2006, Asociación Mexicana del Asfalto (AMAAC).

[7] Xu Yang, Zhanping You, Jacob Hiller David Watkins (2018): Pavement performance zone based on mechanistic-empirical design and temperature indices, Transportmetrica A: Transport Science, DOI: 10.1080/23249935.2018.1457734 [8] Rubio Torres, Alarcón Ibarra, Morales Rosales (2018): Metodología para la construcción de mapas de temperatura basada en la influencia termo-topográfica y el grado de desempeño PG aplicada en la selección de cementos asfálticos. (MITRVT).

[9] Pashant R. Pambhar, Dr. L.B: Zala, Amit A. Amin (2018). Flexible pavement overlay design cumulative difference approach of homogeneous section.

[10] Wilde W. James, Thompson Luke, Wood J. Thomas. (2014). Cost-Effective pavement preservation solutions for the real world. Minnesota.

[11] De León Izappi Edgar, Morrison Akyiaa, W. Flintsch Gerardo and McGhee Kevin. (2015).

Best practices and performance assessment for preventive maintenance treatments for Virginia pavements. Virginia.

[12] Buss Ashley, Claypool Benjamin and Bektas Fatit, Institute for transportation, Iowa State University. (2019). Effectiveness of Pavement preservation techniques. Iowa.

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CELEBRACIÓN DE NUESTROS 25 AÑOS DIFUNDIENDO EL CONOCIMIENTO.

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UN AGRADECIMIENTO A NUESTROS PATROCINADORES:

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RESUMEN DE PONENCIAS DEL VII SEMINARIO INTERNACIONAL DEL ASFALTO, CONSERVACIÓN DE LA INFRAESTRUCTURA VIAL Dr. Mauricio Centeno Ortiz Vicepresidente Técnico del XII Consejo Directivo de la AMAAC INTRODUCCIÓN El día 21 de septiembre se llevó a cabo el Encuentro estudiantil y el Taller de experiencias y desarrollo de la evaluación de pavimentos, como preámbulo al VII Seminario Internacional del Asfalto que se celebró los días 22 y 23 de septiembre con la temática: Conservación en la Infraestructura Vial.

Durante los 3 días del evento, expertos en diferentes temas relacionados con la conservación de pavimentos asfálticos, presentaron a los asistentes ponencias con un elevado nivel técnico. De esta manera, la AMAAC continúa con la difusión del conocimiento en el uso de la tecnología de los asfaltos, como lo ha hecho desde hace 25 años.

A continuación se presenta un resumen de las ponencias presentadas en el marco del VII Seminario Internacional del Asfalto.

ENCUENTRO ESTUDIANTIL El encuentro estudiantil se llevó a cabo la mañana del miércoles 21 de septiembre con la presencia de más de 400 asistentes, en su mayoría estudiantes.

Las ponencias que se presentaron dentro de este encuentro fueron las siguientes: − Ing. Francisco Ramos, Evaluación de diferentes tratamientos superficiales, a través del desempeño presentado en la carretera Santa Rosa-La Barca.

Mostró los resultados históricos del seguimiento al comportamiento de las diferentes aplicaciones de conservación en el tramo de prueba de Santa Rosa- La Barca, en el estado de Jalisco. A partir de los resultados el Ing. Ramos presentó las primeras conclusiones de la investigación, las cuales serán valiosas para definir criterios de uso de las aplicaciones evaluadas.

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− M.I. Dante Uriel Contreras, Evaluación de la infiltración superficial de agua en pavimentos flexibles.

Explicó los efectos de la filtración de agua en los pavimentos. Mostró los equipos utilizados actualmente, como el permeámetro del NCAT. Presentó el resultado de su investigación, el Infiltrómetro UNIMICH, diseñado para mejorar la evaluación del fenómeno de infiltración, buscando ser más precisos en su evaluación.

Encuentro académico.

MESAS REDONDAS Se realizaron mesas redondas con cuatro temas eje: Preservación de pavimentos asfálticos, rehabilitación de pavimentos asfálticos, auscultación de pavimentos y tratamientos superficiales en pavimentos, con una nutrida participación de los asistentes.

Lic. Esteban Salinas, Comité de impulso profesional y capítulos estudiantiles.

Habló sobre las actividades del comité de impulso profesional.

Presentó el reglamento (guía) para los los capítulos estudiantiles.

Invitó a los participantes a integrar o formar parte de los capítulos estudiantiles de AMAAC. Mostró en el escenario a los coordinadores de los dos primeros capítulos estudiantiles integrados.

TALLER DE EXPERIENCIAS Y DESARROLLO DE LA EVALUACIÓN DE PAVIMENTOS ASFÁLTICOS El taller se llevó a cabo el miércoles 21 de septiembre en horario vespertino.

Se tuvieron dos mesas redondas con la participación de cuatro expertos en cada una. Los panelistas son provenientes del sector público y privado. En el taller se plantearon dos temas eje: 1. Principales necesidades de la parte contratante y las mejores prácticas, con la participación del M.I. José Manuel Osio, Ing. José Stefanoni Ramírez, Ing. Humberto Portillo e M.I. Hugo Ayala.

2. Estandarización para la entrega de datos, con la participación del M.I. Ricardo Torres, Dr. Ricardo Solorio, M.I. Carlos Antonio López y M.I. Hugo Ayala.

Taller de experiencias y desarrollo de la evaluación de pavimentos asfálticos en México.

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La participación tanto de panelistas como de los asistentes fue intensa, manifestando sus dudas e interactuando con los panelistas, lo cual enriquecio de buena manera el taller.

SEMINARIO INTERNACIONAL La inauguración del seminario se llevó a cabo el día jueves 22 de septiembre. De manera inmediata se tuvo la conferencia magistral del Lic. Jorge Nuño Lara, Subsecretario de Infraestructura de la SICT y encardado de despacho de la SICT. − Lic. Jorge Nuño Lara, Sostenibilidad para una conservación segura de la infraestructura carretera.

Indicó las consecuencias de una deficiente conservación de carreteras, resumida en el denominado “círculo vicioso del mantenimiento inadecuado de la carretera”. Mostró la situación actual de la red carretera federal en cuanto a necesidades de inversión, la cual se basa en las herramientas técnicas con las que cuenta la SICT, Programa de Auscultación y el Sistema Integral de Aseguramiento de la Calidad. También expuso la inversión programada para los meses restantes en el año 2022 y explicó que la estrategia de conservación será por ruta, donde se tienen 123 rutas como base.

Señaló algunas de las acciones paralelas a la conservación directamente en la carretera, las cuales ayudan a mantener incrementar la durabilidad y resilencia de la misma,; como la forestación de áreas altas para favorecer la filtración de agua de lluvia previo a su escurrimiento hacia la infraestructura.

Conferencia magistral, Lic. Jorge Nuño Lara.

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Inauguración del VII Seminario Internacional del Asfalto, Conservación de la Infraestructura Vial.

Participantes del VII Seminario Internacional del Asfalto, Conservación de la Infraestructura Vial.

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− Dr. Gaylon Baumgardner, Impacto de las emulsiones asfálticas en la preservación de pavimentos.

Presentó los mecanismos de deterioro de pavimentos provocados por agentes climáticos y las cargas. Mencionó el PCI como un parámetro muy útil para establecer la condición del pavimento. Describió el concepto de preservación del pavimento. Identificó los problemas ambientales que ocasiona el uso de asfaltos rebajados. Puntualizó en el uso de emulsiones como materiales ambientalmente amigables. Mostró las bondades de los tratamientos de conservación más comunes basados en el uso de emulsiones.

Conferencia magistral, Dr. Gaylon Baumgardner.

Conferencia, Dr. Phill Blankenship.

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Ing. Phill Blankenship, Hot mix wearing course layers in pavement preservation.

Habló acerca de las diferentes mezclas asfálticas en caliente utilizadas en la conservación de pavimentos, haciendo énfasis en las propiedades de cada mezcla y las condiciones para las cuales es adecuada su aplicación. Adicionalmente comento sobre la nueva tendencia en el diseño de mezclas asfálticas, el diseño balanceado. Recomendó considerar la fricción como un importante aspecto en en diseño de las mezclas asfálticas. Mostró los equipos utilizados para evaluar la fricción durante el proceso de diseño.

− Dr. Pablo Esteban Bolzán, Mantenimiento sostenible con SMA en pavimentos flexibles y compuestos.

Indicó las características de los SMA y exhibió algunos ejemplos exitosos de su uso en Argentina, donde se tenían casos especiales. Señaló algunos de los puntos clave en la aplicación de este tipo de mezclas. Finalmente explicó ampliamente las bondades de la durabilidad de los SMA. − Dr. John Harvey, Pavimentos asfálticos reciclados (RAP) y uso de hule de llantas recicladas: Resultados e implementación en el estado de California.

Habló sobre el desempeño de mezclas asfálticas con hule de neumático fuera de uso.

Presentó datos estadísticos sobre los volúmenes actuales de neumáticos fuera de uso incorporados a mezclas asfálticas en EEUU. Se hizo un recorrido sobre el historia del uso de NFU en California y mostró gran parte de la investigación queda realizado en el tema. − Dr. Fan Yin, Mix design and performance evaluation of high RAP asphalt mixtures.

Presentó el tema del adecuado uso del RAP en mezclas asfálticas, iniciando con las ventajas económicas y medioambientales de su uso. Mostró los cuatro pasos que sugiere para el diseño de mezclas con altos contenidos de RAP. Dio algunas recomendaciones para selección de asfalto y de agentes rejuvenecedores (recicladores). Finalmente se mostraron los resultados de ensayos de comportamiento en mezclas con material reciclado y los resultados de ensayos simples que pretenden definir la resistencia a la fatiga y a las roderas de estas mezclas. − Dr. Gerardo Botasso, Economía circular aplicada a los pavimentos.

Definió el concepto de economía circular y específicó las actividades puntuales en las cuales se ve representada la economía circular en los trabajos con mezclas asfálticas.

Indicó cuáles son los modelos de negocio que están relacionados con la economía circular.

Presentó la serie de procesos que deben analizarse para poder integrar el ciclo de vida de una mezcla asfáltica.

Conferencia, Dr. Gerardo Botasso.

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− Ing. Edgar Zamora, Un mundo libre de vías de alto riesgo.

Mencionó las metas de la 2a década de acción por la seguridad vial, en particular la meta tres y cuatro que están relacionadas con la infraestructura. Indicó que la Seguridad Vial debe ser vista como un sistema. Definió que un sistema seguro se basa en un enfoque con los siguientes conceptos: Las personas comentemos errores, las personas somos vulnerables, la responsabilidad es compartida, no es aceptable la muerte o lesiones graves por siniestros viales y el sistema de ser proactivo. Explicó en qué consiste el sistema iRAP y mostró el impacto económico que tiene para la sociedad la mejora de la clasificación por estrellas de una red carretera.

Comité de seguridad vial, Dr. Edgar Zamora.

− M.I. Germán Valverde, Uso de modelos de micro simulación para la planificación de obras.

Mostró un caso práctico del uso de micro-simulación para la planeación de una obra en la zona centro de la ciudad de Santo Domingo. Indicó los problemas que se tenían antes de usar la herramienta de microsimulación. Posteriormente mostró cómo se realizó la modelación en un modelo macroscópico de oferta-demanda con ocho indicadores de efectividad. Finalmente mostró los resultados de la microsimulación para definir certeramente el plan de intervención, disminuyendo las afectaciones a todos los usuarios de las vías intervenidas.

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− Dr. Horacio Delgado, Criterios de ejecución en el control de calidad de mezclas asfálticas en caliente.

Presentó el esquema del aseguramiento de la calidad, el cual se integra por la revisión del diseño de referencia, la caracterización de los materiales (agregados y asfalto), la verificación de la estructura granulométrica, la calibración de la producción y la calibración del proceso constructivo.

Comentó que para evaluación de una mezcla asfáltica es importante hacerla secuencialmente para cada uno de los pasos en el proceso de producción y colocación con el propósito de optimizar la detección de las deficiencias del proceso. Durante el proceso de colocación es necesario evitar la segregación térmica y granulométrica; igualmente importante es el control de las propiedades volumétricas, partiendo de una consistencia en la producción para conservar la referencia de valores reportados en el diseño. Concluyó presentando algunas particularidades de los ensayos que se utilizan para el control de calidad.

Comité de control de calidad y supervisión, Dr. Horacio Delgado Alamilla.

− Dr. Luis Guillermo Loria, Economía circular en mezclas asfálticas en caliente a través del uso de plástico reciclado como aditivo.

Mostró los cuatro principios de la economía circular y las tendencias actuales en diferentes procesos y tecnologías que soportan el concepto. Mencionó que es importante el diseño de materiales de larga durabilidad y que al final de su vida útil sean susceptibles de ser reciclados.

Indicó que la sostenibilidad no es un distintivo adicional a los procesos, es un requisito ineludible en el contexto actual.

Respecto al diseño de mezclas asfálticas con plástico reciclado como aditivo mencionó que no existe una solución única, se sigue investigando cómo introducir el plástico sin afectar el desempeño de los mismos. Incluso se deben hacer estudios avanzados para

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analizar el plástico y determinar sus componentes, posteriormente analizar su desempeño dentro de la mezcla con diferentes contenidos.

Mostró dos proyectos en los que se han incorporado plásticos reciclados. En el primero se incorpora en fragmentos de aproximadamente 1 x 1 cm y en el segundo se incorpora en un tamaño similar al de la arena.

Comité de materiales reciclados, Dr. John T. Harvey.

− Mesa redonda, Buenas prácticas en el procesamiento del material RAP para su reutilización en planta.

Esta mesa redonda contó con la participación del Ing. Ricardo Galvis, MBA. Ing. Jesús Bretado, Ing. Alejandro Alfonso Jiménez y fue moderado por MCI. Alejandro Padilla. Fue una dinámica con casos prácticos y preguntas específicas que atienden los problemas del día a día en el uso del RAP en mezclas asfálticas.

Comité maquinaria y construcción.

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Clausura del VII Seminario Internacional del Asfalto, Conservación de la Infraestructura Vial.

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