ASFÁLTICA #76

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OCTUBRE-DICIEMBRE 2023 ISNN 007-2473

Obtención de nanomateriales a partir de residuos agroindustriales y su uso en la modificación de las propiedades reológicas de ligantes asfálticos | Estudio interlaboratorio de la prueba de agrietamiento IDEAL-CT | Control estadístico de calidad de ensayos de módulo dinámico y fatiga en el programa de laboratorio con reconocimiento IMT-AMAAC | Pruebas de campo para el análisis de la influencia de la temperatura en las deflexiones de un pavimento flexible | Evaluación de diferentes tratamientos superficiales a través del desempeño presentado en la carretera Santa Rosa-La Barca | Conservación de carreteras con aplicación de carpetas asfálticas con 30% de rap y aditivo reductor de temperatura |

SUMARIO Presidente

5

Mauricio Centeno Ortiz

COMITÉ IMPULSO PROFESIONAL

Obtención de nanomateriales a partir de residuos agroindustriales y su uso en la modificación de las propiedades reológicas de ligantes asfálticos

Vicepresidentes Francisco Javier Moreno Fierros J. Jesús Martín del Campo Limón Fernando Martín del Campo Aviña Secretario Vinicio Andrés Serment Guerrero

17

Estudio interlaboratorio de la prueba de agrietamiento IDEAL-CT

Tesorero Víctor Hugo Flores Campos Consejeros

35

Horacio Delgado Alamilla Reyes Martínez Cordero

COMITÉ MATERIALES RECICLADOS

COMITÉ CONTROL DE CALIDAD Y SUPERVISIÓN

Control estadístico de calidad de ensayos de módulo dinámico y fatiga en el programa de laboratorio con reconocimiento IMT-AMAAC

Domingo Pérez Madrigal Roberto Hernández Domínguez Carlos Alberto Flores Villalobos Israel Sandoval Navarro Rosemberg Reyes Ramírez Juan Adrián Ramírez Escobar

49

COMITÉ IMPULSO PROFESIONAL

Pruebas de campo para el análisis de la influencia de la temperatura en las deflexiones de un pavimento flexible

Comité de vigilancia Luis Guillermo Limón Garduño Raúl Güitrón Robles Hugo Bandala Vázquez

59

Comisión de honor Verónica Flores Déleon

DIRECCIÓN GENERAL DE SERVICIOS TÉCNICOS (SICT)

Evaluación de diferentes tratamientos superficiales a través del desempeño presentado en la carretera Santa Rosa-La Barca

Raymundo Benitez López Jorge Alarcón Ibarra Director General Raúl Vicente Orozco Escoto

77

asfaltica@amaac.org.mx www.amaac.org.mx

DIRECCIÓN GENERAL DE SERVICIOS TÉCNICOS (SICT)

Conservación de carreteras con aplicación de carpetas asfálticas con 30% de RAP y aditivo reductor de temperatura

Pavimentando el camino hacia un futuro sostenible

ASFÁLTICA, año 18, núm. 76, octubre-diciembre 2023, 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 2023 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

Estimados amigos lectores de nuestra revista Asfáltica:

Mauricio Centeno Ortiz Presidente Décimo Tercer Consejo Directivo

Durante los días 22 al 25 de agosto del presente, se realizó el XII Congreso Mexicano del Asfalto, titulado La ruta del asfalto hacia la economía circular, en la maravillosa ciudad de Cancún, Quintana Roo. El congreso reunió de forma presencial y remota a 911 participantes, todos mostrando su compromiso e interés con nuestra industria. El congreso ofreció a los participantes un taller de pavimentos asfálticos para aeropuertos, un curso-taller de pavimentos asfálticos en carreteras concesionadas y APP’s, 5 conferencias magistrales y 32 ponencias técnicas. Además, se llevó a cabo la presentación de los artículos técnicos ganadores de los premios Mujeres destacadas en la ingeniería de pavimentos y Premio AMAAC Jorge A. Cabezut Boo. En el marco del XII Congreso Mexicano del Asfalto, también tuvo lugar la Asamblea General Ordinaria, dentro de la cual fue electo el XIII Consejo Directivo de AMAAC, el cual tengo el honor de presidir. Agradezco a nombre de todos los miembros del nuevo Consejo Directivo la confianza que los asociados nos han brindado para cumplir con el objetivo principal de la Asociación que es el de impulsar el desarrollo tecnológico en materia de asfaltos.

El XIII Consejo Directivo de AMAAC dirigirá la Asociación hacia un rumbo predominantemente técnico, basado en las siguientes líneas de acción: 1) seguir impulsando la participación y cooperación entre los Comités Técnicos para promover el conocimiento, 2) difundir las nuevas tecnologías y buenas prácticas nacionales e internacionales relacionadas con el uso del asfalto dentro del enfoque de economía circular, 3) incrementar la participación constante de los asociados, acercándolos más, con el propósito de estimular su participación activa en las actividades de la Asociación y que puedan aprovechar los beneficios de pertenecer a la misma, 4) mantener la alianza con el Instituto Mexicano del Transporte con el objetivo de continuar y mejorar los programas de reconocimiento de laboratorios, de plantas y de personal, para

asegurar la calidad del proceso de diseño y ejecución de las mezclas asfálticas, y brindar resultados confiables y precisos, 5) fortalecer la economía de la Asociación, administrar correctamente los recursos e incrementar los ingresos y, 6) organizar y participar en eventos técnicos de calidad internacional, difundiendo los conocimientos, técnicas, experiencias y avances en México en materia de asfaltos y temas relacionados con los mismos.

Con el apoyo de los asociados, autoridades, organizaciones, institutos de investigación y educativos, AMAAC cumplirá sus objetivos y consolidará nuevos proyectos durante este XIII Consejo Directivo, en beneficio del sector y de la sociedad.

Asfáltica, como instrumento de difusión, coloca en manos de los asociados y de todos aquellos especialistas comprometidos con nuestra industria, información técnica de origen nacional e internacional en materia de asfalto y en general de las vías terrestres. Personalmente agradezco y reconozco a todos aquellos que han plasmado sus investigaciones y experiencias científicas en el contenido de esta revista durante todos estos años.

En esta edición de la revista Asfáltica, el lector encontrará artículos relacionados con nuevos y únicos materiales para la modificación de ligantes asfálticos, control estadístico de ensayos de laboratorio de módulo dinámico y fatiga, evaluación de dos procedimientos de conservación ligados a técnicas con RAP y mezclas a temperaturas reducidas, análisis de la influencia de la temperatura ambiental en las deflexiones para un tramo de prueba y los resultados de un interesante estudio interlaboratorios para la prueba de agrietamiento IDEAL-CT. Finalmente cierro esta primera carta editorial con la invitación a todos los asociados a acercarse a la Asociación; TODOS son bienvenidos y es posible hacer una Asociación cada vez más fuerte y profesional. ¡AMAAC es su casa!

Pavimentando el camino hacia un futuro sostenible

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OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

OBTENCIÓN DE NANOMATERIALES A PARTIR DE RESIDUOS AGROINDUSTRIALES Y SU USO EN LA MODIFICACIÓN DE LAS PROPIEDADES REOLÓGICAS DE LIGANTES ASFÁLTICOS Universidad de Guadalajara, Jalisco, México Salvador Castellanos de la Torre salvador.castellanos1022@alumnos.udg.mx Alejandro González Álvarez alejandro.gonzales0117@academicos.udg.mx Manuel Alberto Gallardo Sánchez manuel.gallardo@academicos.udg.mx Emma Rebeca Macías Balleza emma.macias@academicos.udg.mx Quimi-Kao, Jalisco, México

José Luis Lara Raymundo Benítez López

jlara@kao.com rbenitez@kao.com

COMITÉ IMPULSO PROFESIONAL Daniela Bocanegra Martínez José Francisco Ramos Herrera Leonardo A. Ochoa Ambriz Omar Viveros Carrera Esbeydi Limeta Dionet María Cadengo Gerardo López Bustamante Esteban Salinas Canessa Daniel Ríos Adrián Ramírez Escobar María Camila Santos Miguel Pasaye Salto Natalí Cabrera Rodrigo Medina Brenda Ortega Dulce Valeria Guzmán Ortiz Rodrigo Guerrero Juan Camilo Salamanca Valentina Silva Ramos Jaime Pantoja Peña Virginia Sierra Tafoya Víctor Blancas Herrera Sergio Serment Moreno

RESUMEN En este trabajo se estudió la modificación de las propiedades reológicas de ligantes asfálticos mediante el uso de nanocristales de celulosa (NCC) como aditivo, los cuales fueron obtenidos a partir de Agave tequilana Weber var. azul. Durante esta experimentación se llevó a cabo la obtención de NCC a partir de pulpa grado soluble proveniente del bagazo anteriormente mencionado, mediante hidrólisis y el uso de ácido sulfúrico. Los porcentajes de agregado de los nanomateriales de celulosa obtenidos por medio de hidrólisis con ácido sulfúrico, llamados como NCC S, fueron de 0.35 y 2% en peso con respecto al peso del asfalto. Se evaluaron las propiedades reológicas de estas muestras, de acuerdo con la normativa AASHTO M332-19. Los resultados mostraron que el mayor beneficio al asfalto se obtuvo al adicionar 2% de NCC S, aumentando la clasificación PG dos grados, en comparación a la muestra modificada con 0.35% de NCC S que solo aumentó la clasificación PG un grado, con respecto al asfalto base. Se determinó la susceptibilidad del asfalto a la deformación plástica mediante la prueba de recuperación de fluencia de esfuerzo múltiple (MSCR), lo que dio como resultado un incremento en la rigidez del asfalto, siendo el 2% de NCC S el que otorgó la mayor rigidez, clasificándose (como lo establece la normativa AASHTO M332-19) como un asfalto E para tránsito pesado de más de 30 millones de ejes equivalentes y velocidades muy lentas (menores a 20 km/h). Por

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otro lado, el 0.35% de NCC S obtuvo una clasificación V para cargas de tránsito superiores a 30 millones de ejes equivalentes o velocidades muy lentas (menores a 20 km/h), en comparación al asfalto base, el cual obtuvo una clasificación H, que lo hace apto para niveles de tráfico de 10 a 30 millones de ejes equivalentes o velocidades lentas (20 a 70 km/h).

1 INTRODUCCIÓN La creciente demanda del tequila genera beneficios sociales y económicos para los estados y municipios incluidos dentro del territorio amparado por su denominación de origen [1]. A pesar de los beneficios que esto puede provocar, la industria de la producción de tequila es considerada como una de las más contaminantes, debido a los grandes volúmenes de residuos que genera, ya que para la producción de un litro de tequila se utilizan entre 7 y 8 kg de agave, lo que produce aproximadamente 5 kg de bagazo en base húmeda, además de una producción promedio de 10 litros de vinazas [2]. Sin embargo, varios estudios demuestran que los residuos agroindustriales pueden funcionar como fuentes de materia prima para la obtención de celulosa [3], y a su vez se pueden obtener subproductos de valor agregado, como lo son los nanocristales de celulosa (NCC), celulosa nanofibrilada (CNF) y celulosa bacteriana (CB) [4], que pueden ser utilizadas como agentes reforzantes para matrices poliméricas, entre algunas otras [5].

En particular los nanocristales de celulosa (NCC) son de gran interés científico debido a las extraordinarias propiedades que estos poseen, con un módulo de Young que ronda entre los 100 y 130 GPa con una densidad de 1.6 g/cm3, es decir, que es un material muy resistente y ligero a la vez, en comparación con el acero con una densidad de 7.8 g/cm3 y un módulo de Young de 19-21 GPa. Los nanocristales de celulosa se han utilizado en la electrónica, medicina, hidrogeles y muchas otras industrias como materiales de refuerzo [6].

Mencionado lo anterior, otro campo de investigación que se desarrolla actualmente es la implementación de nanocristales de celulosa en matrices poliméricas complejas como los asfaltos, lo cual se estudia para conocer el efecto que estos podrían tener en sus propiedades reológicas y poder definir posibles beneficios que se puedan conferir.

Surgida de la necesidad de elaborar asfaltos de mayor calidad o mejor resistencia en carreteras, la modificación de asfaltos consiste

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en la adición de polímeros a un asfalto convencional con el propósito de cambiar sus propiedades fisicoquímicas. La incorporación de un polímero adecuado modifica la susceptibilidad térmica del asfalto debido a la mejora en el comportamiento viscoelástico. Por lo general, se utiliza agregador como el SBS (Estireno-Butadieno-Estireno), SBR (Estireno-Butadieno), EPDM (Etileno-Propileno-Dieno), entre algunos otros [7].

En esta investigación se utilizan nanocristales de celulosa provenientes de residuos agroindustriales, bagazo de agave tequilero, como material de refuerzo en matrices asfálticas. Los NCC modificarán las propiedades reológicas de ligantes asfálticos y les conferirán mejores propiedades.

2 METODOLOGÍA 2.1 Materiales Se utilizó pulpa blanqueada grado soluble proveniente de bagazo de Agave tequilana Weber var. azul, el cual se obtuvo por el método mencionado por Gallardo et al.: ácido sulfúrico (H2SO4) al 97% de pureza para preparar la solucion al 65%, marca Golden Bell. Se empleó hidróxido de sodio (NaOH) en hojuelas para la neutralización de los residuos ácidos de las hidrólisis.

2.2 Obtención de nanocristales de celulosa (NCC) Para la obtención de los nanocristales de celulosa (NCC) se realiza una hidrólisis ácida. Esto se hace mediante los parámetros establecidos por Gallardo et al.,[8] correspondiente a la formulación E8S, cuyas especificaciones se muestran en la Tabla 1.

Tabla 1. Parámetros utilizados para la hidrólisis de celulosa. Ácido sulfúrico (H2SO4) Concentración

Temperatura

Tiempo

65%

60 °C

70 min

Se prepara la solución y se acondiciona a temperatura de trabajo a baño isotérmico. Se agrega la celulosa, base seca, para iniciar el proceso de digestión. El proceso se detiene mediante la disminución de la temperatura, posteriormente se separa el nanomaterial mediante la centrifugación de la solución. Por último, se realizaron lavados con agua desionizada hasta alcanzar un pH similar al del agua. Las soluciones se secan en un secador de rocío marca Labplant, hasta obtener un polvo fino, con colores característicos del ácido utilizado para la digestión.

2.3 Uso de nanocristales de celulosa en ligantes asfálticos Se realiza la modificación de asfalto procedente de Mega Asfaltos con PG base 64-16, añadiendo NCC obtenidos mediante hidrólisis con ácido sulfúrico, con porcentajes respecto al peso del asfalto de 0.35 y 2%. Al no tener referencias en la literatura sobre el uso de nanocristales de celulosa como aditivos en ligantes asfálticos, se emplea la modificación de ligantes asfálticos con SBS (Estireno- Butadieno-Estireno) con porcentajes que rondan del 1

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al 5% [9]. Se pesan 300 g de la muestra asfáltica, se calienta a 150 °C, se agregan los NCC y se mantiene en agitación mecánica constante con un mezclador Caframo a 400 rpm durante un lapso de 20 min. Se procede a la caracterización como se establece en la norma AASHTO M332-19 para asfaltos modificados.

2.3.1 Determinación de parámetros de mezclado La determinación de parámetros se lleva a cabo mediante la modificación de dos muestras asfálticas de la misma base, ambas modificas con el mismo % de NCC, variando las condiciones de mezclado.

Para la primera muestra se realiza el mezclado a una temperatura de 180 °C durante 45 minutos de agitación mecánica constante a 300 rpm con ayuda de un mezclador marca Caframo. Una vez que se agregan los NCC, se toma conteo del tiempo, donde, cada 15 minutos se recolecta una muestra de asfalto de 21 mm de diámetro. A las muestras recolectadas se les realizan pruebas de viscosidad con el reómetro de cizallamiento dinámico (DSR), modelo TA Instruments, para comparar el cambio de la viscosidad con respecto al base. Posteriormente, se lleva a cabo la medición del grado de desempeño superior de las muestras del asfalto, según el procedimiento establecido en la norma AASHTO M332-19, donde se especifica que el módulo de corte complejo dividido por el seno del ángulo de fase, es decir, G*/sen (d) sea mayor a 1.00 KPa, para que la muestra pase la prueba.

En la segunda prueba se modifica otra muestra de asfalto con el mismo % de NCC. Se conforma la mezcla a una temperatura de 150 °C con agitación mecánica a 400 rpm durante 30 min, donde se toman muestras cada 10 min, realizando el mismo proceso de caracterización que anteriormente se menciona. Con la medida del grado PG, realizando la comparación con los parámetros anteriores, se eligen las condiciones de mezclado y temperatura óptimas para la modificación de asfalto con NCC. 3 RESULTADOS 3.1 Determinación de parámetros de mezclado Los resultados obtenidos de esta prueba demostraron que los mejores parámetros de mezclado para la correcta incorporación de los NCC, los cuales no presentaron complicaciones en la homogeneización, siendo iguales en tanto a color, consistencia y apariencia que la muestra base fueron; temperatura de trabajo de 150 °C con agitación mecánica de 400 rpm durante 20 minutos.

3.1.1 Caracterización de la viscosidad del asfalto base y modificados En la Figura 1 se muestran las viscosidades obtenidas para los asfaltos en un rango de temperatura de 80 a 150 °C. Se presenta una tendencia al alza de la viscosidad para ambos porcentajes de NCC S agregados. El espécimen con 0.35% de NCC S en color rojo exhibió un aumento en la viscosidad del asfalto; sin embargo, el espécimen con 2% de NCC S en color azul ofreció un aumento en la viscosidad considerablemente mayor en comparación al espécimen anterior, siendo la mayor viscosidad presentada de ambas muestras modificadas.

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Figura 1. Viscosidades base vs. modificados.

3.1.2 Determinación PG superior de asfalto base y modificados En la Figura 2 se pueden observar las clasificaciones PG de los asfaltos usados. El asfalto base mostrado en color negro obtuvo una clasificación PG 64, con una Tc de fallo en los 69.1 °C, tomando este parámetro como referencia para los asfaltos modificados. La incorporación de ambos porcentajes de NCC S generó un aumento en la Tc de fallo del asfalto base. El espécimen con 0.35% de NCC S creó un aumento en la Tc de 2.8 °C, fallando a 71.9 °C, mientras que el espécimen con 2% de NCC S originó un incremento de 9.8 °C, al aumentar dos grados la clasificación PG hasta 76, en comparación con el asfalto base.

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base NCC S 0.35% NCC S 2.00%

G*/Sen(δ)(kPa)

8

6

4

2

0

55

60

65

70

75

80

85

temperatura (°C)

Figura 2. Clasificación grado de desempeño.

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3.1.3 Caracterización reológica de ligantes asfálticos sometidos a RTFO Posteriormente se realizó la determinación del grado PG superior de las muestras envejecidas, la normativa AASTHO T 240 especifica un valor mínimo de G*/Sen (d) de 2.20 kPa, la Tc indica la temperatura donde se obtiene ese valor, por lo cual una Tc mayor señala un asfalto mejor. La exposición del asfalto a un calentamiento y flujo de aire constante genera una oxidación y pérdida de las fracciones más ligeras (volátiles) lo que ocasiona que este se vuelva más rígido, esto causa un aumento en el PG. El asfalto con 0.35% de NCC S presentó una Tc de 75.5 °C, mientras que para el asfalto con 2% de NCC S el aumento fue bastante grande con una Tc de falla en los 85.1 °C, efectos esperados por lo mencionado anteriormente, (Figura 3).

40 34 30

base NCC S 0.35% NCC S 2.00%

G*/Sen(δ)

25 20 15 10 5 0

55

60

65

70

75

80

85

90

temperatura (°C)

Figura 3. Clasificación PG para asfaltos sometidos a RTFO.

3.1.4 Recuperación de fluencia de tensión múltiple (MSCR) La clasificación por MSCR se realizó a dos temperaturas de trabajo: 64 y 70 °C. En la Figura 4 se muestran los gráficos MSCR para el asfalto base a una temperatura de trabajo de 64 °C. A 64 °C el asfalto base presentó un valor para Jnr_3.2 kPa-1 de 1.0692 kPa-1 con un porcentaje de recuperación de 7.18%, por lo cual se puede considerar como un asfalto que soporta cargas moderadas con baja elasticidad, entrando en una clasificación H, con base en la normativa AASHTO M332-19. Por otra parte, a una temperatura de trabajo de 70 °C, presentó una mayor susceptibilidad a la deformación plástica con un valor de Jnr_3.2 kPa-1 de 2.8320 kPa-1 y una recuperación elástica de 1.51%, siendo un asfalto que soporta cargas ligeras con nula elasticidad, entrando en una clasificación S.

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Figura 4. Clasificación MSCR del asfalto base; (a) 0.1 kPa-1 y (b) 3.2 kPa-1 de deformación de corte.

El 0.35% de NCC S agregado generó un aumento en la resistencia a la deformación del asfalto con un valor de Jnr_3.2 kPa-1 de 0.7767 kPa-1 con una recuperación elástica del 10.66% a una temperatura de trabajo de 64 °C, entrando en una clasificación V, al soportar cargas altas, pero con poca elasticidad. De la misma manera a temperaturas de trabajo más altas el asfalto comienza a ser más susceptible a la deformación plástica, ya que a 70 °C presenta un valor de Jnr_3.2 kPa-1 de 2.1787 kPa-1 con una elasticidad de 2.73% obteniendo una clasificación S dentro de la normativa. El asfalto con 2% de NCC S aumentó considerablemente su rigidez con un valor de Jnr_3.2 kPa-1 de 0.1791 kPa-1 con una capacidad elástica de 37.62%, el cual es capaz de soportar condiciones de trabajo extremas a una temperatura de 64 °C, clasificándose como un asfalto E. Por otra parte, el mismo asfalto presenta un valor de Jnr_3.2 kPa-1 de 0.4763 kPa-1 con una elasticidad de 20.11%, a una temperatura de trabajo de 70 °C, por lo que pertenece a la misma clasificación E, sin embargo, la normativa AASHTO M332-19 especifica una diferencia máxima del 75% entre los valores de Jnr_0.1 kPa-1 y Jnr_3.2 kPa-1, requisito que el espécimen anterior cumplió con excepción de este último, el cual tuvo una diferencia del 83.16%, fallando con la especificación y no siendo apto para trabajar a temperaturas superiores a los 64 °C.

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Figura 5. Clasificación MSCR para asfaltos modificados; (a) 0.1 kPa-1 y (b) 3.2 kPa-1 de deformación de corte.

3.1.5 Caracterización reológica de ligantes asfálticos sometidos a PAV La Tabla 2 presenta el promedio de los valores obtenidos de esfuerzo y pendiente de los asfaltos sometidos a PAV. Se realizó la prueba a una temperatura de -12 °C, en la cual todos los asfaltos presentaron valores de pendiente menores al requerido (0.300).

Tabla 2. Valores de deflexión obtenidos para asfaltos a -12 °C. Muestra

Esfuerzo estimado (kPa)

Valor-m

Base

101.5

0.291

NCC S 0.35%

100.22

0.289

NCC S 2

100.7

0.272

Se realiza la repetición de la prueba a una temperatura de trabajo de -6 °C. La Tabla 3 muestra el promedio de los valores obtenidos para el esfuerzo y el valor de la pendiente de 2 vigas sometidas a la prueba.

Tabla 3. Valores de deflexión obtenidos para asfaltos a -6 °C.

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Muestra

Esfuerzo estimado (kPa)

Valor-m

Base

47.7

0.333

NCC S 0.35%

45.7

0.334

NCC S 2%

50.97

0.303

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Los valores obtenidos fueron superiores al requerido. El asfalto con 0.35% de NCC S presentó valores muy similares al asfalto base, mientras que el asfalto con 2% de NCC S mostró una disminución considerable en el valor de la pendiente, por lo cual, se puede apreciar que un bajo porcentaje de NCC S agregado no afecta de manera negativa el PG inferior manteniendo el rango de trabajabilidad óptimo del asfalto base, mientras que un alto porcentaje de NCC S si afecta el PG inferior, atribuyendo mejores propiedades al PG superior.

Se realiza la caracterización reológica de los asfaltos sometidos a PAV con un barrido de 34 °C a temperatura de fallo, con valor máximo de G*Sen(d) de 5000 kPa. El comportamiento de los asfaltos se muestra en el gráfico de la Figura 6. Los asfaltos modificados presentaron una tendencia al alza en la rigidez para cualquier porcentaje de NCC S agregados. El asfalto base expuso una buena relación entre sus componentes viscosa y elástica teniendo un ángulo de fase de 41.46° a una temperatura inicial de trabajo de 34 °C, con un valor inicial de G*Sen(d) de 1084 kPa; mientras que la temperatura 77 descendía, el ángulo de fase lo hacía, teniendo una descompensación entre sus componentes y generando un comportamiento mayormente elástico, fallando a una temperatura crítica de 15.32 °C.

6000

G*/Sen(δ) (kPa)

5000

base NCC S 0.35% NCC S 2.00%

4000

3000

2000

1000 34

32

30

28

26

24

22

20

18

16

14

temperatura (°C)

Figura 6. Valores G*/sen(d) obtenidos para asfaltos sometidos a PAV.

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El asfalto con 0.35% de NCC S presentó un comportamiento muy similar al base, a una temperatura de 34 °C mostró un valor de su ángulo de fase de 40.60° y 1111 kPa para G*Sen(d), en comparación al base este disminuyó ligeramente, favoreciendo su componente elástica, lo cual denota un aumento en la rigidez. El asfalto con 2% de NCC S presentó el ángulo de fase menor de los especímenes con un valor de 36.21° y el valor más alto para G*Sen(d) con 1253 kPa; sin embargo, ambos asfaltos modificados expusieron un comportamiento muy similar a temperaturas bajas, con Tc de 14.94 °C y 15.34 °C, respectivamente.

3.1.5 Clasificación de ligantes asfálticos En la Tabla 4 se observan las clasificaciones de los ligantes asfálticos modificados de acuerdo con la normativa AASHTO M332-19.

Tabla 4. Clasificación PG de ligantes asfálticos.

Mega asfaltos

Tc (°C)

% de recuperación 3.2 kPa-1

Jnr_3.2kPa-1

Base

64H-16

69.1

-20.64

7.18

1.0692

NCC S 0.35%

70V-16

71.9

-20.45

10.66

0.7767

NCC S 2%

76E-16

78.9

-16.5

37.62

0.1791

Con los datos obtenidos de la experimentación previa, se realizó la clasificación por grado de desempeño de los asfaltos caracterizados. El asfalto base obtuvo una clasificación 64H-16, la cual se tomará como referencia para las muestras modificadas. La incorporación de 0.35% de NCC S generó un beneficio en la clasificación PG superior con respecto a la muestra base, sin verse afectada la integridad del PG inferior, que a su vez hizo más rígido el asfalto, lo que lo vuelve apto para soportar cargas más pesadas de tránsito. El mayor beneficio otorgado al asfalto fue con un dopaje del 2% de NCC S, el cual logró aumentar la clasificación PG hasta dos grados, y aproximadamente cinco veces la elasticidad del asfalto con respecto al base, además de aumentar considerablemente la rigidez de este. Sin embargo, la integridad del PG se vio afectada con el aumento de 4 °C aproximadamente en Tc inferior del asfalto con respecto al base.

4 CONCLUSIONES — Se determinaron las condiciones idóneas para la correcta incorporación de los NCC en el asfalto, las cuales son: temperatura de trabajo de 150 °C, 300 rpm y 20 min de agitación.

— Se realizaron las pruebas reológicas de los asfaltos modificados, según la normativa AASHTO M332-19. A su vez, se efectuaron los procesos de envejecimiento de los asfaltos según lo que establecen las normas AASHTO T 240 y AASHTO R 28. » La incorporación del 2% de NCC S en ligantes asfálticos otorgó el mayor beneficio en las propiedades reológicas; tanto en viscosidad, PG superior, recuperación elástica, menor susceptibilidad a la deformación en comparación con la base.

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» Los mayores beneficios obtenidos para los asfaltos se lograron en la prueba MSCR, obteniendo asfaltos más rígidos, lo que conlleva una menor susceptibilidad a la deformación, por lo cual se podrían fabricar carpetas asfálticas que soporten mayores cargas de tránsito.

— Si se consiguiera un método de obtención de NCC más barato y ecológico, sería un potencial aditivo comercial.

5 REFERENCIAS [1] S. A. Rosa y F. J. González, Diseño y desarrollo de productos a base de compuestos formados por residuos de fibra de agave y bioplástico, Academia Journals, vol. 3, october, pp. 767-772, 2016, doi: 10.13140/RG.2.2.26394.64967.

[2] CyD. https://www.cyd.conacyt.gob.mx/?p=articulo&id=287# (accessed nov. 17, 2021).

[3] M. A. López M., G. I. Bolio-López, L. Veleva, A. López-Martínez, S. Salgado G., y S. Córdova S., Obtención de celulosa a partir de residuos agroindustriales de caña de azúcar, Agroproducitividad, vol. 9, no. 7, pp. 41-45, 2014.

[4] C. Negro, Celulosa nanofibrilada y su aplicación en la industria papelera para la mejora de productos reciclados, p. 341, 2017, [Online]: https://eprints.ucm.es/51702/1/T40982.pdf.

[5] H. M. E. Sibaja, Aislamiento de nanofibras de celulosa a partir de residuos agroindustriales de fique y caña de azúcar, con potencial aplicación en reforzamiento de polímeros termoplásticos, 2010.

[6] M. A. G. Sánchez y E. R. M. Balleza, Obtención y caracterización de nanocristales de celulosa a partir de desechos agroindustriales de Agave tequilana weber var. azul y su uso como refuerzo en matrices cementantes, Mundo Nano. Rev. Interdiscip. en Nanociencia y Nanotecnología, vol. 9, no.17, p. 43, 2020, doi:10.22201/ ceiich.24485691e.2016.17.58150.

[7] C. V. Palma, J. Carlos, O. Cisneros, F. Ávalos Belmonte, y A. C. Facio, Modificación de asfalto con elastómeros para su uso en pavimentos, Coahuila, México, 2015.

[8] M. A. Gallardo-Sánchez et al., Optimization of the obtaining of cellulose nanocrystals from Agave tequilana Weber var. azul bagasse by acid hydrolysis, Nanomaterials, vol. 11, No. 2, pp. 1-21, 2021, doi: 10.3390/nano11020520.

[9] F. Dong et al., Influence of SBS and asphalt on SBS dispersion and the performance of modified asphalt, Constr. Build. Mater., vol. 62, pp. 1-7, jul. 2014, doi: 10.1016/j.conbuildmat.2014.03.018.

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15

ESTUDIO INTERLABORATORIO DE LA PRUEBA DE AGRIETAMIENTO IDEAL-CT Alfonso Díaz, Ergon Asfaltos México, Puebla, México, alfonso.diaz@ergon.com Rey Omar Adame, Red Carretera de Occidente, Guadalajara, México, omar.adame@redoccidente.com Horacio Delgado, Instituto Mexicano del Transporte, Querétaro, México, hdelgado@imt.mx Leonardo Ochoa, Quimi-Kao, El Salto, México, lochoa@kao.com Pedro Limón, Universidad de Guadalajara, Guadalajara, México, pedro.limon@academicos.udg.mx Carlos Humberto Fonseca, Tecnológico de Monterrey, Monterrey, México, carlos.fonseca@tec.mx Alejandro Castellanos, Ceviter, Querétaro, México, alejandro.castellanos@ceviter.com.mx Eymard Ávila, Ergon Asfaltos México, Puebla, México, eymard.avila@ergon.com Luis Guillermo Díaz, Universidad Autónoma de Nuevo León, luis.diazfl@uanl.edu.mx COMITÉ MATERIALES RECICLADOS Rey Omar Adame Hernández Pedro Limón Covarrubias Sergio Nicolás Rodríguez Navarro César Martín López Vázquez Leonardo Ambrosio Ochoa Ambriz Luis Enrique Ramírez Soto Domingo Pérez Madrigal Carlos Humberto Fonseca Rodríguez Alfonso Díaz Pichardo Luis Guillermo Díaz Félix

RESUMEN Los principales tipos de deterioros en un pavimento flexible son el agrietamiento, la deformación permanente y el desprendimiento.

En la década de los noventa, la industria del asfalto estuvo enfocada en reducir la susceptibilidad a la deformación permanente en las capas asfálticas, usando varias medidas como el uso de asfaltos modificados con polímeros, entre otras. El problema de deformación disminuyó considerablemente, sin embargo, estas medidas resultaron en agrietamientos tempranos de las mezclas asfálticas.

Determinar la susceptibilidad al agrietamiento de los pavimentos flexibles es cada vez más complejo, debido a la incorporación de materiales reciclados, rejuvenecedores, entre otros. Hay diversas pruebas para medir el agrietamiento en mezclas asfálticas, y muchas de ellas ya se utilizan en México; sin embargo, existe la necesidad de homologar el uso de una de estas pruebas, que sea simple, repetible, sensible a la composición de la mezcla y práctica para su uso en el diseño balanceado de mezclas asfálticas, control y aseguramiento de calidad.

El objetivo de este trabajo es evaluar la repetibilidad y reproducibilidad de la metodología IDEAL-CT, (por su nombre en inglés, Indirect Tensile Asphalt Cracking Test), así como la capacidad técnica de los laboratorios participantes para ejecutarla. Intervinieron siete laboratorios pertenecientes a la Asociación Mexicana del Asfalto (AMAAC), se evaluaron tres diferentes tipos de mezcla

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17

asfáltica, una de referencia y dos con incorporación de pavimento asfáltico recuperado (RAP). El estudio interlaboratorio incluyó, la organización de los trabajos, el diseño de las mezclas asfálticas evaluadas, la ejecución de los ensayos y el análisis estadístico de los resultados obtenidos por los laboratorios que formaron parte de este proyecto. Los resultados obtenidos en este trabajo ponen las bases para la declaración de precisión del método IDEAL-CT en México.

1 INTRODUCCIÓN Las causas de agrietamiento en los pavimentos asfálticos son una amplia variedad de posibilidades. De entre ellas se incluye el agrietamiento de abajo hacia arriba, que se relaciona con la intensidad de tráfico y también encontramos el agrietamiento de arriba hacia abajo, relacionado con el número de repeticiones de carga que el pavimento ha alcanzado, tensiones inducidas térmicamente o agrietamiento térmico (debido a un evento de carga única o cargas repetidas) siendo esta otra causa del agrietamiento de arriba hacia abajo bajo condiciones climáticas frías. Por lo general, el agrietamiento de la mezcla asfáltica comienza después de un tiempo considerable de acumulación de daños y de puesta en servicio, además del proceso de envejecimiento del asfalto que también debe ser tomado en cuenta.

La implementación y el desarrollo de la metodología Superpave que se enfoca en un diseño volumétrico, a principios de los años noventa, impulsó el uso de asfaltos modificados para minimizar la formación de roderas, pero provocó problemas de agrietamiento en algunos asfaltos.

Para la primera década del siglo xxi, el asfalto en el mundo tuvo un incremento en sus costos obligando al uso de mezclas con mayores tasas o porcentajes de RAP (Reclaimed Asphalt Pavement), lo que generó problemas de agrietamiento [1]. En Estados Unidos, después de esto, algunos proveedores comenzaron a usar cantidades excesivas de residuos reciclados de aceite de motor (REOB, por sus siglas en inglés), para modificar el asfalto y que este a su vez cumpliera con los requisitos de la temperatura baja del grado de desempeño PG. Esta cantidad excesiva de aceites provocaba que el asfalto fuera susceptible al envejecimiento, así después de estos problemas los departamentos de transporte en EUA han estado tratando de abordar esta problemática con pruebas de desempeño para ligantes y mezclas asfálticas.

18

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

El agrietamiento generado por reflexión de las capas inferiores, asfalto envejecido y por el número sobrepasado de repeticiones de carga son los problemas principales de agrietamiento en las carreteras de asfalto en México.

El agrietamiento a baja temperatura o térmico tiene dos mecanismos fundamentales: 1) un aumento constante en el tiempo de la fragilización debido al envejecimiento, oxidación y tensiones de tracción en el pavimento creadas por la contracción en condiciones de baja temperatura; 2) el endurecimiento físico que se genera en condiciones de bajas temperaturas por tiempos prolongados fragilizando el ligante [2].

En México, en las versiones del Protocolo AMAAC Diseño de mezclas asfálticas de granulometría densa de alto desempeño se incluye un análisis de agrietamiento por fatiga para el nivel IV y tráfico de más de 30 millones de ejes equivalentes en la que se ejecuta la prueba a fatiga en cuatro puntos. Además de la viga de cuatro puntos, existen diversas pruebas para medir el agrietamiento en mezclas asfálticas y muchas de ellas ya se utilizan en México; sin embargo, existe la necesidad de homologar el uso de una de estas pruebas, que sea simple, repetible, sensible a la composición de la mezcla y práctica para su uso en el diseño balanceado de mezclas asfálticas, control y aseguramiento de calidad.

La buena práctica y el conocimiento de la ejecución de ensayes se han convertido en puntos clave para garantizar la confiabilidad en el desempeño de los materiales de las mezclas asfálticas. En lo que se refiere a la prueba de agrietamiento IDEAL-CT que desde su inicio de uso en México (2020), se ha tenido el interés de definir los parámetros de precisión y exactitud en una o varias características de las mezclas asfálticas evaluadas.

Hoy en día en México no se cuenta con parámetros de precisión y sesgo, por lo que, se toman esos parámetros de normas de la ASTM para llevar a cabo los análisis estadísticos. Debido a lo anterior, se han recopilado los datos para llevar a cabo el estudio utilizando el método estadístico de la norma ASTM E691 (2020) [3] con el objetivo de evaluar la variabilidad de los laboratorios de ensayos; este método especifica que debe hacerse un estudio de interlaboratorios (ILS) para analizar la precisión en los resultados entre laboratorios y laboratoristas.

La importancia del proyecto a realizar se ve soportado a través de la aplicación de una herramienta estadística conocida como estudios de R&R (repetibilidad y reproducibilidad). El estudio R&R

ASFÁLTICA 76

19

es una de las únicas herramientas que brinda confianza al determinar el grado de criterios validos que un grupo de personas pueda tener para tomar las decisiones anteriores adecuadas y validar los parámetros de desviación estándar de la repetibilidad (Sr) y desviación estándar de la reproducibilidad (SR).

2 OBJETIVO El objetivo de este trabajo es evaluar la repetibilidad y reproducibilidad del método de prueba IDEAL-CT. Analizando sus variables principales como carga pico (KN), pendiente postpico (N/mm), energía de fractura (J/m2) y el índice de agrietamiento o Index-CT. Así como la capacidad técnica de los laboratorios participantes para ejecutarla.

3 PLANEACIÓN DEL ESTUDIO 3.1 Método de prueba a evaluar Los especímenes se acondicionan dentro de una cámara de temperatura controlada por un tiempo de 2 horas ± 10 minutos a 25 °C y se evalúan a tensión indirecta aplicando carga monotónica a una velocidad de 50 mm/min, hasta la falla completa de la muestra.

Figura 1. Dispositivo de prueba y curva esfuerzo-deformación de la prueba IDEAL-CT. [1]

El cálculo del valor de CTindex se realiza sobre la gráfica de esfuerzo-deformación obtenida de la prueba al utilizar la ecuación 1. 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 =

𝐺𝐺𝐺𝐺𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑙𝑙𝑙𝑙75 ∗ ∗ ∗ 106 62 𝐷𝐷𝐷𝐷 |𝑚𝑚𝑚𝑚75 |

(1)

Donde CTindex es el índice de tolerancia al agrietamiento, |m75| es el valor absoluto de la pendiente postpico al 75% de reducción de la carga pico en N/m, l75 es la deformación del espécimen hasta el punto donde la carga pico se reduce al 75% en mm. (Figura 1), D y t son el diámetro y espesor del espécimen respectivamente, ambos en mm. El valor de Gf se determina mediante la ecuación 2. 𝐺𝐺𝐺𝐺𝑓𝑓𝑓𝑓 =

20

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

𝑊𝑊𝑊𝑊𝑓𝑓𝑓𝑓 ∗ 106 𝐷𝐷𝐷𝐷 ∗ 𝑡𝑡𝑡𝑡

(2)

Donde Gf es la energía de fractura en J/m2, Wf es el trabajo a la falla en Joules.

3.2 Laboratorios De acuerdo con ASTM D691-20, Standard Practice for Conducting an Interlaboratory Study to Determine the Precision of a Test Method, se recomienda realizar el estudio interlaboratorio de un método de prueba con 30 laboratorios participantes, sin embargo, esto puede no ser práctico. Es importante incluir suficientes laboratorios para que se considere una muestra representativa razonable de la población de laboratorios calificados.

Por laboratorios calificados se entiende que cuentan con las instalaciones y equipos adecuados, operadores competentes, familiaridad con el método de prueba, una reputación de prueba confiable y suficiente tiempo e interés para hacer un buen trabajo porque de esto depende el éxito del estudio interlaboratorio.

En este estudio participaron siete laboratorios que pertenecen a la Asociación Mexicana del Asfalto (AMAAC) y que cuentan con el personal, equipo e instalaciones para realizar el método de prueba planteado.

Durante el desarrollo de este artículo se hará referencia a los laboratorios participantes solamente con un número de identificación del uno al siete.

3.3 Materiales Para fines de este estudio se planteó realizar tres diseños de mezcla asfáltica densa bajo las especificaciones del protocolo AMAAC PA-MA 01-2011 Diseño de mezclas asfálticas de granulometría densa de alto desempeño utilizando una granulometría de tamaño nominal de ¾” como se muestra en la Figura 2.

La mezcla 1 se fabricó con agregados pétreos 100% vírgenes provenientes del banco Thome, ubicado en el estado de Puebla, México, y un asfalto modificado con polímero grado de desempeño PG 76-22.

El diseño 2 se creó con agregados pétreos del banco Thome y la incorporación de 15% de RAP proveniente del pavimento fresado de algunos tramos del periférico ecológico de Puebla y cemento asfáltico PG 76-22.

El diseño 3 se elaboró con agregados del banco Thome y la incorporación de 30% de RAP del periférico ecológico de Puebla, el asfalto base PG 76-22 utilizado fue aditivado con un agente

ASFÁLTICA 76

21

rejuvenecedor para garantizar la correcta incorporación del asfalto del RAP evitando que se genere una mezcla seca y con alta susceptibilidad al agrietamiento.

Para un adecuado ajuste de la curva de diseño de las mezclas con RAP, este material se cribó en dos fracciones, una fracción gruesa con material pasa la malla ¾” a retenido en la malla #4 y una fracción fina con material pasa la malla #4 a finos. El contenido de asfalto presente en el RAP se obtuvo por el método de ignición ASTM D6307 para cada una de las fracciones y fue de 6.1% para la fracción gruesa y de 8.3% para la fracción fina.

Figura 2. Granulometría de diseño.

3.4 Fabricación de los especímenes de prueba Para cada tipo de mezcla a evaluar se fabricaron especímenes de prueba cilíndricos de 150 mm de diámetro por 62 mm de altura y un nivel de vacíos de aire de 7 ± 0.5% mediante el compactador giratorio. El armado, mezclado y compactación de los especímenes se realizó en un solo laboratorio con personal capacitado y acreditado por AMAAC con la finalidad de reducir variables que pudieran afectar a los resultados obtenidos.

Cada uno de los siete laboratorios participantes fue provisto con cuatro especímenes de prueba correspondientes a cada tipo de mezcla, por lo tanto, se enviaron un total de doce especímenes que cumplían los requisitos de geometría y vacíos a cada laboratorio.

Además, se fabricaron especímenes de prueba adicionales para proporcionarlos a cualquier laboratorio en caso de requerirlos para repetir alguna de las evaluaciones.

22

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

La mezcla utilizada para la fabricación de los especímenes de prueba de los tres diseños realizados fue fabricada y compactada en laboratorio, utilizando las temperaturas de mezclado y compactación correspondientes al tipo de asfalto utilizado que en este caso fue de 170 °C para el mezclado y de 160 °C para la compactación después de un tiempo de dos horas de curado de la mezcla en horno a esta misma temperatura.

El contenido óptimo de la mezcla con agregados 100% vírgenes fue de 5.8% respecto a la mezcla y el contenido óptimo de las mezclas con 15 y 30% de incorporación de RAP fue de 5.6% con respecto a la mezcla. Para las mezclas con RAP se hizo el ajuste del asfalto tomando en cuenta el porcentaje de asfalto que aporta el RAP. Los datos de las mezclas diseñadas se muestran en la Tabla 1.

Tabla 1. Características de las mezclas diseñadas.

Mezcla

Fuente de material pétreo virgen

Grado desempeño del asfalto

Aditivo rejuvenecedor

RAP (%)

Asfalto óptimo (%)

Asfalto de aporte nuevo (%)

Asfalto que aporta el RAP (%)

Mezcla 1

Thome

76-22

---

0

5.8

5.8

0

Mezcla 2

Thome

76-22

---

15

5.6

4.57

1.03

Mezcla 3

Thome

76-22

SÍ

30

5.6

3.54

2.06

3.5 Datos a evaluar en el estudio Como se mencionó anteriormente, este estudio se basa en la evaluación del método de prueba de agrietamiento IDEAL-CT ASTM D8225. En la evaluación de este método se miden varios parámetros importantes para llegar a calcular el resultado final o Index-CT. En este trabajo se realizará el análisis estadístico de los parámetros más importantes que conforman la evaluación de la prueba, los cuales son carga pico, pendiente postpico, energía de fractura y el índice de agrietamiento o Index-CT. Cada uno de los laboratorios participantes evaluó un mínimo de cuatro especímenes para cada tipo de mezcla, y para cada espécimen evaluado se reportaron los resultados obtenidos correspondientes a cada parámetro de prueba ya mencionado, además los laboratorios entregaron los archivos de datos sin procesar para su revisión en caso de ser necesario.

3.6 Método de análisis estadístico El tratamiento y análisis de los resultados se realizó bajo la norma ASTM E691-20, Standard Practice for Conducting an Interlaboratory Study to Determine the Precisión of a test Method [3].

Este método de análisis tiene tres propósitos principales; determinar si los datos recopilados son lo suficientemente consistentes para formar la base de una declaración de precisión del método de prueba, investigar y actuar sobre cualquier dato que se considere inconsistente, y obtener la precisión estadística en las que se puede basar la declaración de precisión.

4 ANÁLISIS Y DISCUSIÓN DE RESULTADOS 4.1 Datos filtrados Una vez que los siete laboratorios participantes en el estudio entregaron sus resultados para cada una de las variables solicitadas y cada una de las mezclas evaluadas, se realizó una

ASFÁLTICA 76

23

depuración de datos con la finalidad de tener una menor desviación, en la cual se eliminó el dato más disperso de la media teniendo así tres datos para cada variable como se muestra en la Tabla 2, Tabla 3 y Tabla 4.

Tabla 2. Resultados de los siete laboratorios para la mezcla 1 con 0% RAP. Laboratorio

1

2

3

4

5

6

7

% RAP

% V.a

Espesor (mm)

Carga pico (KN)

Pendiente postpico (N/mm)

Gf (J/m2)

Index CT

0

7.0%

62.3

10.15

1300

8089.07

263.83

0

6.8%

62.3

9.66

1190

7660.75

246.27

0

7.3%

62.4

10.35

1570

7512.81

178.68

0

6.8%

62.3

9.52

1380

7845.17

247.97

0

7.4%

62.3

10.54

1310

8418.22

251.54

0

7.2%

62.3

10.22

1310

7982.84

243.51

0

7.5%

62.2

10.59

1441

8684

243.93

0

6.5%

61.9

9.05

1272

7103.1

228.85

0

6.9%

61.9

10.47

1546

7679.5

193.7

0

7.0%

62.5

10.33

1330

8435.57

267.99

0

6.6%

62.5

11.79

1720

8960.08

216.41

0

6.9%

62.3

9.58

1380

8643.44

299.13

0

6.5%

63.1

10.27

1640

8164.55

214.2

0

7.3%

62.3

10.80

1860

8400.17

210.21

0

7.1%

62.2

11.37

2030

8469.3

174.47

0

7.1%

62.1

12.48

2080

9486.15

183.62

0

7.0%

62.2

12.26

1800

9775.79

248.4

0

7.3%

62.1

11.79

1960

7702.22

138.25

0

7.1%

62.0

9.80

1440

7567.87

197.2

0

7.3%

62.1

7.66

890

4256

184.74

0

7.4%

61.9

9.01

1200

4248

143.4

Tabla 3. Resultados de los siete laboratorios para la mezcla 2 con 15% RAP. Laboratorio

1

2

3

24

% RAP

% V.a

Espesor (mm)

Carga pico (KN)

Pendiente postpico (N/mm)

Gf (J/m2)

Index CT

15

7.2%

62.5

12.53

2380

7090.12

86.18

15

6.7%

62.5

12.86

2950

7436.27

78.66

15

7.1%

62.19

13.44

2860

7622.13

74.91

15

7.4%

62.58

13.067

2360

8270.62

120.79

15

7.2%

61.21

13.58

2840

8352.87

93.23

15

7.1%

62.39

12.81

2320

7878.026

104.43

15

7.2%

61.91

12.28

2475

7953

99.57

15

6.8%

61.86

11.84

2202

7358.9

116.78

15

7.0%

61.65

13.81

2805

8361.2

85.82

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

Tabla 3. Continuación...

Laboratorio

4

5

6

7

% RAP

% V.a

Espesor (mm)

Carga pico (KN)

Pendiente postpico (N/mm)

Gf (J/m2)

Index CT

15

7.0%

62.26

13.001

2880

7437.9

84.13

15

6.7%

61.99

12.885

2920

7765.67

89.15

15

7.4%

62.33

12.096

2470

7436.32

106.9

15

7.4%

62.395

12.055

2450

7781.05

116.72

15

7.1%

62.285

13.713

3490

7953.11

76.99

15

7.2%

62.335

13.356

3180

8045.56

89.94

15

6.6%

62.2

9.208

2170

8271.04

193.6

15

7.2%

62.05

12.37

2860

6910.31

70.85

15

7.3%

62.15

12.67

2390

9155.82

154.98

15

6.9%

61.95

12.53

2280

5371.21

57.91

15

7.2%

61.88

12.12

2080

6268.83

92.31

15

7.5%

61.88

10.7

1620

3711.71

71.4

Tabla 4. Resultados de los siete laboratorios para la mezcla 3 con 30% RAP. Laboratorio

1

2

3

4

5

6

7

% RAP

% V.a

Espesor (mm)

Carga pico (KN)

Pendiente postpico (N/mm)

Gf (J/m2)

Index CT

30

6.6%

62.3

12.61

2390

7834.78

99.95

30

7.0%

62.31

13.251

2800

8325.19

93.47

30

6.9%

62.78

14.412

2880

7008.06

58.85

30

7.0%

62.23

12.053

2430

7002.95

76.72

30

6.7%

62.51

10.56

1970

6600.96

101.058

30

7.0%

62.41

12.18

2130

7017.05

91.13

30

6.9%

60

11.59

2305

6854.5

86.14

30

6.6%

61.92

11.51

2339

7326.7

102.62

30

7.1%

62.09

11.49

2259

6475.8

80.98

30

6.5%

62.08

12.585

3010

7304.82

80.35

30

6.7%

62.08

11.324

2430

6291.25

81.99

30

7.2%

62.39

12.365

2720

7061.83

80.37

30

7.1%

62.28

11.557

2930

6502.5

77.42

30

6.8%

62.142

11.382

2810

6913.28

92.29

30

6.6%

62.07

13.152

3180

8413.02

85.15

30

6.8%

62.1

13.58

3060

8088.8

93.82

30

7.2%

62.1

13.69

3860

7872.39

74.68

30

6.4%

62.1

12.82

2460

7392.35

96.77

30

7.0%

62.05

11.657

3270

4090.94

26.17

30

7.0%

61.95

12.057

3250

4131.31

25.53

30

6.7%

62.38

12.82

3530

4573.65

27.5

ASFÁLTICA 76

25

4.2 Análisis de la consistencia de datos De acuerdo con los cálculos indicados en la sección 15 de la norma ASTM E691-20, se determinaron las estadísticas correspondientes interlaboratorio y multilaboratorio para cada variable correspondiente a cada mezcla.

Un ejemplo de las estadísticas calculadas se muestra en la Tabla 5, la cual corresponde a los resultados de los siete laboratorios para la variable de “carga pico” de la mezcla 1. Donde x son los resultados individuales de la prueba,  es el promedio de los resultados, s es la desviación estándar de los tres resultados de cada laboratorio,  es el promedio de los promedios, d es la diferencia entre el promedio de resultados y el promedio de promedios, Sx es la desviación estándar de las celdas promedio, Sr es la desviación estándar de la repetibilidad, SL es la desviación estándar entre laboratorios, SR es la desviación estándar de la reproducibilidad, k es la consistencia estadística interlaboratorio y h es la consistencia estadística multilaboratorio.

Los valores críticos de consistencia estadística h y k se obtuvieron de la Tabla 5 que se presenta en la norma ASTM E691-20. Donde h depende del número de laboratorios participantes en el estudio y k depende de las réplicas de prueba realizadas por cada laboratorio y del número de laboratorios participantes. Para este estudio interlaboratorio realizado, donde participaron siete laboratorios y cada laboratorio reportó sus resultados por triplicado, h es igual a 2.05 y k es igual a 2.03.

Al tener el cálculo de estadísticas y los valores críticos de h y k se realizan las gráficas de consistencia estadística interlaboratorio y multilaboratorio. Por motivo de la extensión de este documento sólo se muestran los cálculos de estadísticas de la Tabla 5, para el resto de las combinaciones de variables y tipos de mezcla solo se presentan las gráficas de consistencia estadística.

Tabla 5. Cálculo del valor h, k y desviaciones estándar correspondiente la carga pico de la mezcla 1.

Resultados de prueba, x



s

d

h

k

10.35

10.052

0.353

-0.314

-0.31

0.47

10.54

10.22

10.093

0.522

-0.272

-0.27

0.69

10.59

9.05

10.47

10.037

0.857

-0.329

-0.32

1.13

4

10.33

11.79

9.58

10.566

1.124

0.200

0.20

1.49

5

10.27

10.80

11.37

10.814

0.551

0.449

0.44

0.73

6

12.48

12.26

11.79

12.177

0.352

1.811

1.78

0.47

7

9.80

7.66

9.01

8.822

1.080

-1.544

-1.52

1.43

Laboratorio

1

2

3

1

10.15

9.66

2

9.52

3

Promedio de las celdas promedio,  = 10.366 Desviación estándar de los promedios, Sx = 1.015 Desviación estándar de la repetibilidad, Sr = 0.755 Desviación estándar entre laboratorio, SL =0.917 Desviación estándar de la reproducibilidad, SR = 1.188

26

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

4.2.1 Consistencia estadística de la variable “carga pico” La estadística k obtiene únicamente valores positivos y es una medida de sensibilidad, valores altos de k representa imprecisión entre los resultados alcanzados por un mismo laboratorio.

La estadística h puede obtener valores positivos y negativos, de manera general valores altos de h representa valores dispersos entre los laboratorios participantes en el estudio. K tiene mayor influencia en la repetibilidad (r) y h en la reproducibilidad (R).

En la Figura 3 se muestra el gráfico de consistencia estadística interlaboratorio k y multilaboratorio h para la variable de carga pico. En cada uno de los gráficos se observa el valor para cada una de las tres mezclas evaluadas y para cada uno de los siete laboratorios.

Para el caso de la carga pico se puede ver que tanto en interlaboratorio como multilaboratorio no existen datos mayores del valor crítico para ninguna de las tres mezclas evaluadas.

Sin embargo, el laboratorio 6 obtuvo el valor mayor de la estadística k para la mezcla 2 y fue también el laboratorio con los valores mayores en la estadística h.

Figura 3. Consistencia estadística de carga pico. Izquierda valor k interlaboratorio. Derecha valor h multilaboratorio.

4.2.2 Consistencia estadística de la variable “pendiente postpico” Para el análisis de la variable “pendiente post pico” en el gráfico del lado izquierdo de la Figura 4, se puede observar que el laboratorio 6 obtuvo un valor superior al crítico para la mezcla 3.

El resto de los laboratorios obtuvieron valores estadísticamente consistentes, k menor a 2.03 para las tres mezclas evaluadas. Para el caso de la estadística h que se muestra en el gráfico de la derecha de la Figura 4, todos los laboratorios están por debajo de los valores críticos de 2.05 por lo que los valores señalan que la consistencia estadística entre laboratorios es aceptable. Los laboratorios con mayor dispersión fueron el laboratorio 5 en la mezcla 1 y 2, el laboratorio 6 en la mezcla 1 y el laboratorio 7 en la mezcla 1, 2 y 3.

4.2.3 Consistencia estadística de la variable “energía de fractura” En la Figura 5 se muestran los gráficos para los valores de consistencia estadística k y h de la variable “energía de fractura” de las tres mezclas evaluadas.

ASFÁLTICA 76

27

Figura 4. Consistencia estadística de pendiente postpico. Izquierda valor k interlaboratorio. Derecha valor h multilaboratorio.

Figura 5. Consistencia estadística de energía de fractura. Izquierda valor k interlaboratorio. Derecha valor h multilaboratorio.

Para el valor k se puede observar que el laboratorio 7 obtuvo un valor mayor al valor crítico para la mezcla 1, el resto de los laboratorios mostró resultados menores al valor crítico para las tres mezclas. Para el valor de consistencia h se puede notar que los laboratorios del uno al seis tuvieron valores muy cercanos a cero o con dispersión hacia el lado positivo para las tres mezclas evaluadas, en todos los casos con valores menores al valor crítico y únicamente el laboratorio 7 tuvo una dispersión hacia el lado negativo con valores que superan el valor crítico en las tres mezclas. Esto indica que el laboratorio 7 midió valores muy inferiores con respecto a la media de todos los laboratorios para la variable de energía de fractura en las tres mezclas evaluadas.

28

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

4.2.4 Consistencia estadística de la variable “Index-CT” Para el valor de Index-CT, en la Figura 6 del lado izquierdo se pueden ver los valores de repetibilidad por laboratorio para cada una de las mezclas, donde se observa que el único valor superior al valor crítico fue alcanzado por el laboratorio 6 para la evaluación de la mezcla dos con 15% de RAP. El resto de los laboratorios mostraron valores de repetibilidad consistentes para las tres mezclas evaluadas. En la misma imagen del lado derecho se muestra la gráfica de consistencia estadística de reproducibilidad, donde el laboratorio 7 presentó valores dispersos mayores al valor crítico para la mezcla 3. Al igual que para el análisis de consistencia h de la energía de fractura, el laboratorio siete mostró valores negativos indicando que sus valores medidos son menores a la media de todos los laboratorios.

Figura 6. Consistencia estadística de Index-CT. Izquierda valor k interlaboratorio. Derecha valor h multilaboratorio.

4.3 Eliminación de datos inconsistentes De acuerdo con los análisis de inconsistencia de datos realizados en el apartado anterior para cada una de las mezclas y variables analizadas, se determinaron los datos puntuales con baja repetibilidad y los grupos de datos con baja reproducibilidad.

Como se puede observar en las Figuras 3, 4, 5 y 6, dos laboratorios mostraron inconsistencia en algunos resultados y estos fueron el laboratorio 6 y el laboratorio 7. En el laboratorio 6 hubo únicamente inconsistencia del valor k, es decir baja repetibilidad con un dato puntual para la variable y la mezcla en la que se obtuvo un valor mayor al crítico. Para el laboratorio 7 se obtuvieron mayormente inconsistencias en el valor h en varias de las mezclas y variables analizadas, indicando una diferencia considerable de medición con respecto al promedio del grupo de laboratorios.

Para la eliminación de los datos inconsistentes mencionados, del laboratorio 6 se eliminaron los datos puntuales de cada grupo en el que se presentó un valor k mayor al crítico, y para el laboratorio 7 se tomó la decisión de eliminarlo del estudio ya que presentó irregularidades en varias de las variables y para las tres mezclas evaluadas.

ASFÁLTICA 76

29

Al eliminar los datos inconsistentes, se recalcularon las estadísticas presentadas en la Tabla 5 para los laboratorios uno al seis, dando como resultado valores de k y h de todos los laboratorios, para todas las variables analizadas y para las tres mezclas evaluadas menores al valor crítico.

4.4 Repetibilidad y reproducibilidad Una vez que se ha determinado que el grupo de datos es consistente, se procedió a calcular los límites de repetibilidad y reproducibilidad, usando las estadísticas de Sr y SR corregidas y de acuerdo con la ecuación 3 y ecuación 4 se calculó la repetibilidad y reproducibilidad respectivamente.

(3) r = 2.8(Sr) (4) R = 2.8(SR) Donde: r es la repetibilidad obtenida del estudio, Sr es la desviación estándar de la repetibilidad, R es la reproducibilidad obtenida del método y SR es la desviación estándar de la reproducibilidad.

4.4.1 Repetibilidad y reproducibilidad de la carga pico En la Tabla 6 se muestran los resultados obtenidos para la declaración de precisión para la variable de la carga pico del método de prueba analizado.

En la Figura 7 se presentan los valores de repetibilidad y reproducibilidad con respecto al promedio para cada una de las mezclas evaluadas. Los puntos sólidos en color azul representan los valores de r y los cuadros rojos representan los valores de R. Para la mezcla 1 se obtuvo un valor de r de 1.92 y de R de 2.79 que representa un 18.08% y 26.28% con respecto a la media. Para la mezcla 2 se consiguieron valores de r de 14.05% y R de 14.05% con respecto a la media y para la mezcla 3 se alcanzaron valores de r de 16.77% y R de 23.60% con respecto a la media. De acuerdo con estos resultados la mezcla 2 fue la que presentó valores de r y R más bajos para la variable de carga pico.

Tabla 6. Estadísticas de precisión para la carga pico.

Mezcla



Sr

SR

r

R

1

10.623

0.6858

0.9972

1.92

2.79

2

12.827

0.6434

0.6434

1.80

1.80

3

12.340

0.7392

1.0401

2.07

2.91

4.4.2 Repetibilidad y reproducibilidad de la pendiente postpico En la Tabla 7 y la Figura 8 se muestran los límites de precisión de repetibilidad y reproducibilidad para la variable de pendiente postpico de las tres mezclas analizadas en este estudio interlaboratorio.

30

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

3.50

desviación estándar

3.00 2.50 2.00

r

1.50

R

1.00 0.50 0.00 8.000

10.000

12.000

14.000

promedios

Figura 7. Desviación estándar de repetibilidad y reproducibilidad de carga pico.

Para la mezcla 1, se obtuvo una media de 1562.27 N/mm y un valor de r de 459.98 y R de 831.08 N/mm, representando un 29.45% y un 53.20% con respecto a la media. Para la mezcla 2 y mezcla 3 los valores promedio fueron muy similares siendo de 2666.76 y 2664.61 N/mm respectivamente, con valores de r de 983.58 y 982.23 y R de 1013.93 y 1309.14 que en porcentaje respecto a su media son 36.88% y 38.02% para r y 36.86 y 49.13% para R respectivamente.

Tabla 7. Estadísticas de precisión para la pendiente postpico.

Mezcla



Sr

SR

r

R

1

1562.139

164.2784

296.8141

459.98

831.08

2

2666.761

351.2803

362.1163

983.58

1013.93

3

2664.611

350.7953

467.5492

982.23

1309.14

1400

desviación estándar

1200 1000

r R

800 600 400 1000

1500

2000

2500

3000

promedios

Figura 8. Desviación estándar de repetibilidad y reproducibilidad de pendiente postpico.

ASFÁLTICA 76

31

4.4.3 Repetibilidad y reproducibilidad de la energía de fractura La energía de fractura promedio más alta fue obtenida por la mezcla 1 con 0% de RAP con un valor de 8278.48 J/m2 seguida de la mezcla 2 con 7750.82 J/m2 y finalmente de la mezcla 3 con 7238.12 J/m2, ver Tabla 8.

Los valores de r en porcentaje con respecto a la media para cada una de las mezclas evaluadas estuvieron en el rango de 17.27% a 22.88%, siendo el valor más bajo el que corresponde a la mezcla 2 y el más alto a la mezcla 3. Para R estuvieron en el rango de 17.61% a 24.96%, siendo —de igual manera— el más bajo para la mezcla 2 y el más alto para la mezcla 3. Los valores de r y R de la energía de fractura se muestran en la Figura 9.

Tabla 8. Estadísticas de precisión para la energía de fractura.

Mezcla



Sr

SR

r

R

1

8278.485

602.1387

692.6825

1685.99

1939.51

2

7750.821

478.0382

487.5208

1338.51

1365.06

3

7238.124

591.4827

645.2968

1656.15

1806.83

desviación estándar

2500

2000

r

1500

R

1000

500 7000

7500

8000

8500

promedios

Figura 9. Desviación estándar de repetibilidad y reproducibilidad de energía de fractura.

4.4.4 Repetibilidad y reproducibilidad del Index-CT Finalmente, los resultados para la declaración de precisión del método de IDEAL-CT se presentan en la Tabla 9 y en la Figura 10, donde se muestran los valores de la media de todos los laboratorios para el valor de Index-CT, así como los valores de las estadísticas Sr y SR calculadas y finalmente los valores de r y R. Como se puede ver en la Figura 10, la mezcla que presentó la mayor desviación estándar de r y R fue la mezcla 1 con un valor de r de 102.18 y de R de 113.07. Las mezclas 2 y 3 obtuvieron valores similares de r, igual a 39.98 y 36.57 y R de 42.72 y 36.57, respectivamente. Sin embargo, en porcentaje con respecto al valor de la media los valores de r y R para las tres mezclas fueron similares estando en el rango de 42.11% a 45.4% para r y de 42.47% a 50.24% para R.

32

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

Tabla 9. Estadísticas de precisión para el Index-CT. Mezcla



Sr

SR

r

R

1

225.053

36.4931

40.3823

102.18

113.07

2

94.947

14.2783

15.2562

39.98

42.72

3

86.107

13.0598

13.0598

36.57

36.57

120

desviación estándar

100

80

r R

60

40

20 50.000

100.000

150.000

200.000

250.000

promedios

Figura 10. Desviación estándar de repetibilidad y reproducibilidad de Index-CT.

5 CONCLUSIONES • Se logró realizar con éxito el estudio interlaboratorio con la participación de siete laboratorios y la evaluación de tres mezclas asfálticas diferentes.

• El método de prueba IDEAL-CT fue capaz de identificar la mezcla con materiales 100% vírgenes de las mezclas con adición de RAP. • El método de cálculo de estadísticas h y k descrito en la norma ASTM E691-20 y utilizado en este estudio, resultó efectivo para la determinación de la consistencia de datos, eliminación de datos inconsistentes y determinación de los límites de variación r y R. • Se determinó que los laboratorios del uno al seis obtuvieron datos consistentes y válidos para el estudio.

• El laboratorio 7 obtuvo resultados inconsistentes en varias de las mezclas evaluadas y variables analizadas por lo que sus resultados se eliminaron del estudio para la declaración de precisión.

• Los límites obtenidos r y R varían considerablemente de acuerdo con el orden de magnitud de cada una de las variables analizadas.

• De las variables carga pico, pendiente postpico y energía de fractura que integran el resultado de Index-CT, la pendiente postpico fue la que mostró los valores con mayor dispersión con r en el rango de 29.45% a 36.88% con respecto a la media para las tres mezclas evaluadas y R en el rango de 38.02% a 53.20% con respecto a la media.

• En Index-CT la mezcla 1 fue la que presentó la mayor desviación estándar debido al orden de magnitud de los valores de Index-CT; sin embargo, en porcentaje con respecto

ASFÁLTICA 76

33

al promedio se obtuvieron valores similares en las tres mezclas evaluadas, en el rango de 42.11% a 45.4% para r y de 42.47% a 50.24% para R. • Los valores de r y R presentados en este estudio aplican únicamente para las condiciones y las mezclas evaluadas en este trabajo y no se pueden tomar como una declaración de precisión definitiva.

• El IDEAL-CT es una prueba que en la actualidad se propone solo para utilizarse como control de calidad y no para el diseño de mezclas balanceadas, ya que falta experiencia de evaluación y comportamiento de mezclas asfálticas con diferentes contenidos y fuentes de RAP, diferentes aditivos, diferentes grados de desempeño del asfalto y otras adiciones a la mezcla.

6 TRABAJOS FUTUROS Este trabajo es el inicio para establecer la declaración de precisión del método IDEAL-CT; sin embargo, es necesario la evaluación de más tipos de mezclas asfálticas y la repetición de este estudio interlaboratorio a través de los años para poder establecer un valor de r y R aceptables.

Se planea integrar el método de prueba de IDEAL-CT en el programa de evaluación y acreditación de laboratorios IMT-AMAAC para los laboratorios que estén interesados y así obtener datos anualmente que ayuden a establecer una declaración válida de precisión del método en México.

7 REFERENCIAS [1] Zhou, F, S. Im, L. Sun, & T. Scullion. (2017). Development of an IDEAL cracking test for

asphalt mix design and QC/QA. Road Materials and Pavement Design, 18 (Sup 4), 405-427. DOI:10.1080/14680629.2017.1389082 [2] Newcomb, D. (2021). Test Methods to Quantify Cracking Resistance of Asphalt Binders and Mixtures. Research project final report 2021-02. Texas A & M Transportation Institute.

[3] ASTM E691(2020). Standard Practice for Conducting an Interlaboratory Study to Determine the Precision of a Test Method.

[4] ASTM D8225 (2019). Standar Test Method for Determination of Cracking Tolerance Index of Asphalt Mixture Using the Indirect Tensile Cracking Test at Intermediate Temperature.

34

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

CONTROL ESTADÍSTICO DE CALIDAD DE ENSAYOS DE MÓDULO DINÁMICO Y FATIGA EN EL PROGRAMA DE LABORATORIO CON RECONOCIMIENTO IMT-AMAAC Luis Jaime Pantoja Peña,

Asociación Mexicana del Asfalto, Querétaro, México, ljpantoja93@hotmail.com

Horacio Delgado Alamilla,

Instituto Mexicano del Transporte, Querétaro, México, hdelgado@imt.mx

Esbeydi Janet Limeta Dione,

Asociación Mexicana del Asfalto, Querétaro, México, elimeta@amaac.org.mx COMITÉ CONTROL DE CALIDAD Y SUPERVISIÓN Horacio Delgado Jaime Eduardo Ángeles José Francisco Ramos Herrera Carlos Alberto Jiménez García Freddy Sánchez José Jorge López Urtusuástegui Carlos Orlando Gaona Rauda Rodolfo Aguilar Isaías

RESUMEN El programa de laboratorio con reconocimiento IMT-AMAAC aplicado al diseño de mezclas asfálticas de granulometría densa de alto desempeño se ha desarrollado exitosamente desde el año 2012. Para la categoría de mezclas asfálticas en el nivel III y nivel IV se realizan las pruebas de módulo dinámico y fatiga en flexión de cuatro puntos. Sin embargo, para establecer la aceptación o rechazo de los resultados de los distintos participantes en esta categoría se requiere establecer un método para la determinación de las tolerancias estadísticas de los resultados de ensayos.

En esta investigación, se presenta un procedimiento estadístico para realizar la regresión lineal tanto de la prueba de módulo dinámico en la representación de la curva maestra, como de la ley de fatiga, así como la estimación de la varianza, determinando su intervalo de confianza.

1 INTRODUCCIÓN Para un nivel de tránsito mayor a 30 millones de ejes equivalentes existen métodos de prueba del laboratorio utilizados para evaluar el desempeño de mezclas asfálticas, estimando sus parámetros mecánicos.[1] El módulo dinámico se realiza a partir de la norma AASHTO T342, donde se determina la deformación que sufre la mezcla en función a la temperatura y a la velocidad de aplicación de carga,

ASFÁLTICA 76

35

el ensayo se hace mediante una carga de compresión axial cíclica a diferentes temperaturas y frecuencias [2]. Las distintas temperaturas ensayadas en el laboratorio representan la variación que puede existir en la temperatura del pavimento, mientras que las frecuencias representan la velocidad de operación de los vehículos que pasan sobre la mezcla asfáltica. Usualmente para el programa de laboratorio se pide llevar a cabo la prueba a las temperaturas de 0, 10, 20 y 30 °C, mientras que las frecuencias solicitadas son a 0.1, 0.5, 1 5 y 10 Hz. El análisis de resultados de la prueba de módulo dinámico es elaborado a través de la curva maestra construida a partir de los valores del módulo dinámico y las frecuencias de ensayo.

Por lo que respecta al nivel IV, el ensayo de fatiga se efectúa bajo la norma ASTM D7460, la cual establece la falla a fatiga de una mezcla asfáltica al someter a una viga apoyada en cuatro puntos a carga repetida.

El fenómeno de fatiga está asociado al deterioro producido en un material a consecuencia de la aplicación de cargas repetidas con una magnitud muy inferior a la resistencia máxima que puede soportar el material. [3] La prueba se realiza a una temperatura de 20 °C y a una frecuencia de 10 Hz. Ambos ensayos carecen de criterios para determinar repetibilidad y reproducibilidad, por lo cual, es indispensable definir un procedimiento estadístico para realizar un análisis confiable de los resultados y establecer un método claro para la aceptación y el rechazo de los datos obtenidos durante las evaluaciones en el programa de laboratorios.

2 DESCRIPCIÓN DEL EXPERIMENTO Como primera parte del estudio, se realizaron los ensayos para obtener las referencias en la categoría de mezclas asfálticas nivel III y nivel IV. La mezcla asfáltica se hizo con un material pétreo tipo basalto de buena calidad con asfalto convencional, de clasificación PG 64-16.

La granulometría de TN de 19.00 mm y un contenido oprimo de asfalto del 6% (con respecto a la masa de la mezcla asfáltica).

Para la prueba de módulo dinámico se compactaron dos especímenes con 7±1 de vacíos de aire y las dimensiones requeridas (152.44 mm de diámetro y 170.00 mm de altura) para posteriormente hacer extracciones y lograr el porcentaje de vacíos en los especímenes de prueba (6±0.5%). En la Tabla 1 se pueden

36

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

observar los resultados de referencia del ensayo. Para este caso en particular, sólo se ejecutaron tres temperaturas con el barrido de frecuencias, posteriormente los resultados son expresados en la Figura 1. Al usar el principio de superposición tiempo-temperatura se realiza la construcción de la curva maestra.

Tabla 1. Datos de referencia para la categoría de mezclas asfálticas nivel III. Promedio (probeta 1 y 2)

F (Hz)

T (°C)

Frec. Red (Hz)

E (Mpa)

φ Fase

0.1

8.9

2.3

3876

21.2

0.5

8.9

11.3

5467

19.4

1.0

8.9

22.6

6451

17.8

5.0

8.9

112.8

8320

14.7

10.0

8.9

225.6

9554

14.0

0.1

19.2

0.1

1245

26.1

0.5

19.2

0.5

2623

24.1

1.0

19.2

1.0

3189

22.7

5.0

19.2

5.0

4751

20.0

10.0

19.2

10.0

5509

19.5

0.1

29.7

0.01

870

25.9

0.5

29.7

0.06

1111

24.5

1.0

29.7

0.12

1847

24.0

5.0

29.7

0.60

2391

23.9

10.0

29.7

1.20

2963

23.1

Figura 1. Curva maestra.

Posteriormente, para el nivel IV se compactaron vigas en un compactador lineal con las siguientes dimensiones: 50 mm de altura, 63 mm de ancho y 380 mm de largo.

En la Tabla 2 se muestran los resultados de cada probeta, los cuales se usarán como referencia en la prueba de fatiga. Con los resultados obtenidos en laboratorio en el ensayo de fatiga se

ASFÁLTICA 76

37

puede construir la curva de Wöhler y determinar la ley de fatiga de la mezcla evaluada. Los resultados se exhiben en la Tabla 2 y la Figura 2, bajo la representación clásica de la curva de Wöhler. A primera vista se puede observar que los valores no tienen una dispersión significativa y se puede estimar una regresión clásica establecida en el software de Microsoft Excel, la cual nos proporciona la línea de tendencia exponencial (tendencia clásica) y el valor de R2. Sin embargo, este tipo de análisis no permite llevar a cabo comprobaciones estadísticas más profundas y la problemática se presentará durante la construcción del pavimento porque no se han determinado los intervalos de confianza para los resultados obtenidos en el diseño.

Tabla 2. Datos de referencia para la categoría de mezclas asfálticas nivel IV. No. probeta

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

Solicitación (mε)

300

400

500

700

600

400

600

300

700

500

Ciclos a la falla (x103)

3913

1930

370

69

120

1515

140

5327

55

660

número de ciclos a la falla, Nf (ciclos)

10 000 000

1 000 000

100 000

10 000 250

350

400

450

500

550

solicitación de flexión, ε (με)

Figura 2. Curva de Wöhler.

3 ESTIMACIÓN DE UNA RECTA DE REGRESIÓN Para el presente trabajo se expone el método estadístico para los resultados obtenidos en el ensayo de fatiga. Sin embargo, el procedimiento es similar para el ensayo de módulo dinámico.

La aplicación del método de regresión de dos parámetros ε (solicitación de ensayo en mε) y Nf (número de ciclos a la falla) exige, en primer lugar, que una de las variables (ε, por ejemplo) no sea aleatoria. Siendo que el experimento puede ser definido a partir de valores fijos y conocidos de ε.

38

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

Por otro lado, se debe admitir que la media del parámetro (Nf) es función de ε, f (ε) con una forma algebraica conocida (función lineal o polinomial), la cual será representada por el modelo matemático siguiente:

𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 = 𝑓𝑓𝑓𝑓(𝜀𝜀𝜀𝜀; 𝐴𝐴𝐴𝐴, 𝐵𝐵𝐵𝐵, . . ) + 𝐸𝐸𝐸𝐸𝑚𝑚𝑚𝑚 (𝜀𝜀𝜀𝜀)

(1)

A, B Constantes del modelo.

Em (ε) Variable aleatoria de media nula de distribución normal.

El objetivo de la regresión es poder estimar uno de los parámetros (Nf) cuando se conoce el otro (ε). Esta determinación conduce a varias etapas, las cuales se mencionan a continuación: • Adopción de un modelo matemático lineal en el caso más simple.

• Establecer un programa experimental seleccionando valores ε, del número de mediciones y tipo de materiales.

• Realización de las mediciones que generan pares de valores Nf y ε : Nf1-e1, Nf2-e2, …, en donde ciertos valores de ε pueden repetirse.

• Cálculo de las estimaciones de a, b de los valores desconocidos de A, B del modelo matemático.

• Cálculo de la estimación de la varianza asociada.

• Verificación de la validez de la hipótesis establecida en el modelo matemático por medio de un test estadístico.

3.1 Estimación de los parámetros de la recta de regresión Para la selección de la ecuación matemática se optó por realizar el análisis con el valor de Log (Nf), y utilizar una regresión lineal (Log Nf = A + Bε). En donde la pendiente B es el coeficiente de regresión de Nf y ε. Los valores considerados en el modelo, así como las sumatorias de los parámetros estadísticos calculados se presentan en la Tabla 3.

Tabla 3. Sumatorias de los parámetros estadísticos. ei (mε)

Nfiα

ni

ni * ei

ni * ei2

∑Nfiα (∑Nfiα)2/ni ∑Nf 2iα ∑ei * Nfiα

300

6.593

6.726

2

600

180,000

13.3

88.7

88.7

3995.7

400

6.286

6.180

2

800

320,000

12.5

77.7

77.7

4986.4

500

5.568

5.820

2

1000

500,000

11.4

64.8

64.8

5693.9

600

5.079

5.146

2

1200

720,000

10.2

52.3

52.3

6135.2

700

4.839

4.740

2

1400

980,000

9.6

45.9

45.9

6705.4

∑

10

5000

2,700,000

57.0

329.397

329.451

27516.6

ASFÁLTICA 76

39

Las estimaciones a y b corresponden a una recta Nf = a + b ε que es una estimación de la recta real la cual es desconocida. La estimación de b se obtiene minimizando la suma de las diferencias cuadradas (Nf i – N'f i) entre los valores experimentales Nf i y las ordenadas correspondientes N'f i de la recta estimada.

El conjunto de pares (ei, Nf i) intervienen en los términos de la fórmula 4, al igual que en las fórmulas siguientes. Lo que quiere decir que si ni resultados de Niα son obtenidos para un mismo valor ei, ei debe intervenir ni veces. Por consecuencia 𝜺𝜺𝜺𝜺� y 𝑵𝑵𝑵𝑵�𝒇𝒇𝒇𝒇 son las medias aritméticas siguientes: 𝜀𝜀𝜀𝜀̅ =

��� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 =

∑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 5000 = = 500 𝑁𝑁𝑁𝑁 10

∑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑁𝑁𝑁𝑁

=

57.0 = 5.70 10

(2)

(3)

Las ecuaciones de cálculo para la determinación de a y b, son las siguientes: 𝑏𝑏𝑏𝑏 =

∑𝑖𝑖𝑖𝑖(𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅) �𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖 − ��� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 � 𝑁𝑁𝑁𝑁 ∑𝑖𝑖𝑖𝑖 ∑𝑓𝑓𝑓𝑓 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖𝑓𝑓𝑓𝑓 − ∑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 ∑𝑖𝑖𝑖𝑖 ∑𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖𝑓𝑓𝑓𝑓 −972.0222 = = = −0.00486 ∑𝑖𝑖𝑖𝑖(𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅)2 200,000 𝑁𝑁𝑁𝑁 ∑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜖𝜖𝜖𝜖𝑖𝑖𝑖𝑖2 − [∑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑖𝑖𝑖𝑖 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 ]2 𝑎𝑎𝑎𝑎 = ��� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 − 𝑏𝑏𝑏𝑏 𝜀𝜀𝜀𝜀̅ = 8.13

(4) (5)

En donde ni es el número de datos por nivel de solicitación, Nf iα obtenidos por el valor ei.

N es el número total de datos (𝑁𝑁𝑁𝑁 = 𝛴𝛴𝛴𝛴𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑖𝑖𝑖𝑖 ). La ecuación de la recta de regresión estimada queda de la siguiente manera: 𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿𝐿 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 = 8.1278 − 0.00486 ∗ 𝜀𝜀𝜀𝜀

3.2 Estimación de la varianza asociada Para evaluar la significación del modelo por medio del análisis de varianza, se estima la 2 varianza asociada, la cual se obtiene a partir de la suma de los cuadrados Σ𝑖𝑖𝑖𝑖 Σ𝛼𝛼𝛼𝛼 �𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖´ � que sigue una ley a (N-2) grados de libertad, la cual se presenta simplificando la escritura en la fórmula 6.

En donde:

𝑠𝑠𝑠𝑠 2 =

2

∑�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 − ��� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 � − 𝑏𝑏𝑏𝑏 2 ∑(𝜀𝜀𝜀𝜀𝑓𝑓𝑓𝑓 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅)2 𝑁𝑁𝑁𝑁 − 2 2

∑�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 − ��� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 � =

𝑏𝑏𝑏𝑏 2 ∑(𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅)2 =

=

2 𝑁𝑁𝑁𝑁 ∑ 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 −�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 �

𝑁𝑁𝑁𝑁

4.8102 − 4.7241 = 0.0108 10 − 2

2

�𝑁𝑁𝑁𝑁 ∑ 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖 −∑ 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 ∑ 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖 � 𝑁𝑁𝑁𝑁�𝑁𝑁𝑁𝑁 ∑ 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖2 −(∑ 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 )2 �

=

2

(6)

48.102 = 4.8102 10

=

944,827.16 = 4.7241 200,000

3.3 Control de la regresión lineal Es evidente que hay una relación física entre Nf y ε, la cual es ineludible; sin embargo, como ejemplo de cálculo se realizará esta verificación. Si se supone que la relación eventual entre Nf y ε es una regresión lineal, es suficiente con verificar que las dos variables no son independientes. Comparando la pendiente de la regresión B a un valor 0 se puede aceptar la existencia de la linealidad de la relación entre la media de Nf y ε. Cuando la hipótesis H0 de nulidad de la pendiente es rechazada se puede afirmar que Nf depende de ε. Esto se calcula mediante la estimación de s2 de la varianza asociada.

40

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𝑠𝑠𝑠𝑠𝑏𝑏𝑏𝑏2 =

𝑠𝑠𝑠𝑠 2 ∑ 𝑛𝑛𝑛𝑛𝑖𝑖𝑖𝑖 (𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅)2

(7)

Si el valor probable B de b es nulo, la relación t = b/sb sigue la ley de Student a (N-2) grados de libertad. Por lo cual, el valor t es calculado a partir de los resultados experimentales y comparado a los límites t1-α/2 y tα/2 = - t1-α/2 dados por la ley de Student a (N-2) grados de libertad para un nivel de probabilidad (1-α).

0.0108 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑏𝑏𝑏𝑏2 = = 5.379 ∗ 10−8 ; 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑏𝑏𝑏𝑏 = 0.00023 𝑡𝑡𝑡𝑡 =

200000

𝑏𝑏𝑏𝑏 0.00486 = = 20.96 con 8 grados de libertad 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑏𝑏𝑏𝑏 0.00023

Este valor es superior al límite dado por la ley de Student para una probabilidad de (1-α) = 0.99 : t1-α/2 = t0.995 = 3.355 para 8 grados de libertad. Este test estadístico permite admitir que Nf depende de ε.

Debido a que existen varios valores de Nf por valor de ε, hay que controlar la linealidad de la regresión verificando la existencia de una relación entre ε y Nf empleando un método de análisis de varianza con el objetivo de determinar si el parámetro fijo ε tiene una influencia sobre el resultado.

2

���� ��� 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑋𝑋𝑋𝑋 = ∑𝑖𝑖𝑖𝑖 ∑𝛼𝛼𝛼𝛼�𝑁𝑁𝑁𝑁 𝑓𝑓𝑓𝑓𝚤𝚤𝚤𝚤 − 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 � = ∑𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑋𝑋𝑋𝑋 =

(13.3)2 2

+

(12.5)2 2

+

(11.4)2 2

+

�∑𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 �

(10.2)2 2

𝑛𝑛𝑛𝑛𝑓𝑓𝑓𝑓

+

2

(9.6)2 2

1

− �∑𝑖𝑖𝑖𝑖 ∑𝛼𝛼𝛼𝛼 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 � 𝑁𝑁𝑁𝑁 −

2

1 (57.4)2 = 4.757 10

2 �∑𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 � 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑅𝑅𝑅𝑅 = ∑𝑓𝑓𝑓𝑓 ∑𝑓𝑓𝑓𝑓�𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 − ���� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 � = ∑𝑓𝑓𝑓𝑓 ∑𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓2 𝑓𝑓𝑓𝑓 − ∑𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑛𝑛𝑛𝑛 𝑓𝑓𝑓𝑓

2

(8)

(9)

𝑄𝑄𝑄𝑄𝑅𝑅𝑅𝑅 = 329.451 − 329.397 = 0.053

Con el número de grados de libertad VX = p-1 y VR = N-p, en donde p es el número de valores de ε. La función discriminante utilizada para realizar el test de Snedecor es: 4.757 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑋𝑋𝑋𝑋 𝜈𝜈𝜈𝜈𝑋𝑋𝑋𝑋 (5 − 1) 𝐹𝐹𝐹𝐹 = = = 111.82 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑅𝑅𝑅𝑅 0.053 𝜈𝜈𝜈𝜈𝑅𝑅𝑅𝑅 10 − 5

(10)

El valor de F es superior a F 0.99 (4; 5) = 11.39 lo cual confirma la existencia de la relación.

Cuando se admite la influencia de ε sobre Nf, ya sea por razones experimentales o por conclusión del test previo, es posible controlar la linealidad de la regresión comparando dos varianzas que son idénticas si la curva de regresión es la recta estimada y la varianza asociada es constante: • La varianza 𝜎𝜎𝜎𝜎12 que caracteriza la dispersión de las medias ���� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 alrededor de la recta estimada.

2 • La varianza 𝜎𝜎𝜎𝜎𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 común a la población de las medias diferentes y de la misma varianza, varianza intraclase de Nf i que caracteriza la dispersión de los valores individuales Nfiα sin importar cuál sea la curva de regresión.

ASFÁLTICA 76

41

𝑠𝑠𝑠𝑠12 =

𝑄𝑄𝑄𝑄 − 𝑄𝑄𝑄𝑄𝑅𝑅𝑅𝑅 0.086 − 0.053 = = 0.011 𝑝𝑝𝑝𝑝 − 2 3

(11)

En donde Q = (N - 2) s2 el cual es el numerador de la fórmula 6 utilizada en el cálculo de s2. 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖2𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 =

2 1 𝑄𝑄𝑄𝑄 0.053 ∑ ∑ �𝑁𝑁𝑁𝑁 − ���� 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓𝑓 � = 𝑅𝑅𝑅𝑅 = = 0.0106 𝜐𝜐𝜐𝜐𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑁𝑁𝑁𝑁−𝑝𝑝𝑝𝑝 1 𝑓𝑓𝑓𝑓 𝑓𝑓𝑓𝑓𝑖𝑖𝑖𝑖𝑓𝑓𝑓𝑓 5

(12)

2

Cuando la regresión es lineal, las estimaciones 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 y 𝑠𝑠𝑠𝑠12 son independientes de una misma varianza, por lo cual pueden ser comparadas con un test de Snedecor. 𝑠𝑠𝑠𝑠 2 El cálculo 𝐹𝐹𝐹𝐹 = 𝑠𝑠𝑠𝑠2 1 sigue la ley de Snedecor a v1= p-2 y vintra= N–p grados de libertad cuando 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 se realiza la hipótesis de igualdad de varianzas. 𝐹𝐹𝐹𝐹 =

𝑠𝑠𝑠𝑠12 0.0110 = = 1.04 2 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 0.0106

El valor de F calculado a partir de resultados experimentales es comparado con el límite estadístico F1-α (p – 2; N - p) para un nivel de probabilidad de (1 - α), para esta evaluación es F 0.99 (3;5) = 12.06. Como el valor F experimental es inferior al límite estadístico, se puede admitir la linealidad de la regresión. Esto significa que los valores obtenidos en el ensayo de fatiga a flexión están correctamente representados con la recta de regresión, por lo cual no se presentaron errores durante la medición, no hubo un factor de la composición de la mezcla que afectara las mediciones y la tendencia analizada es lineal.

4 INTERVALO DE CONFIANZA DE LA RECTA DE REGRESIÓN En el punto anterior se estableció la recta de regresión, sin embargo, esto no es suficiente para realizar el control de calidad durante el proceso constructivo, por lo cual se requiere establecer el intervalo de confianza de la recta de regresión. El intervalo de confianza a determinar es un intervalo (ε1, ε2) alrededor de ε0 que contiene el valor verdadero de N con una probabilidad de 1 – α. El valor ε0 (datos de muestra de campo) debe encontrarse al interior del dominio del intervalo, es decir entre los valores extremos calculados para ser considerado un valor aceptable estadísticamente en comparación con los valores obtenidos en el diseño.

Para demostrar que los límites ε1 y ε2 del intervalo de confianza, dado que ε0 varía, se evaluará la siguiente hipérbola de ecuación:

Donde:

𝑁𝑁𝑁𝑁𝑓𝑓𝑓𝑓 = 𝑎𝑎𝑎𝑎 + 𝑏𝑏𝑏𝑏 𝜀𝜀𝜀𝜀0 ± 𝑠𝑠𝑠𝑠0 ∗ 𝑡𝑡𝑡𝑡1−𝛼𝛼𝛼𝛼/2 𝑠𝑠𝑠𝑠0 = 𝑠𝑠𝑠𝑠�

(𝜀𝜀𝜀𝜀0 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅)2 1 1 + + 𝑛𝑛𝑛𝑛0 𝑁𝑁𝑁𝑁 ∑(𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅)2

(13)

(14)

s es la estimación de la desviación estándar asociado (fórmula 6), n0 el número de mediciones del factor fijo, N número total de mediciones, 𝜀𝜀𝜀𝜀̅ y ∑(𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅)2 son los valores obtenidos durante el cálculo de la recta de regresión, 𝑡𝑡𝑡𝑡1−𝛼𝛼𝛼𝛼/2 es el valor de la variable de Student a (N - 2) grados de libertad tal que 𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃𝑃�|𝑡𝑡𝑡𝑡| < 𝑡𝑡𝑡𝑡1−𝛼𝛼𝛼𝛼/2 � = 1 − 𝛼𝛼𝛼𝛼.

42

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La fórmula 14 muestra que la desviación estándar estimada por s0 corresponde a la combinación de los siguientes errores: 𝑠𝑠𝑠𝑠 2 • Error asociado a la medición de Nf0; su varianza es estimada por 𝑛𝑛𝑛𝑛 0 • Error asociado al empleo de una recta de regresión imprecisa. Este error es sistemático; su 2 varianza es estimada por 𝑠𝑠𝑠𝑠2 � 1 + (𝜀𝜀𝜀𝜀0 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅) � 𝑁𝑁𝑁𝑁

∑(𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅)2

��0� de las mediciones es utilizada para Una vez que se traza la hipérbola, la media de �𝑁𝑁𝑁𝑁 determinar la estimación ε0. De acuerdo con la fórmula 14, el valor más bajo del intervalo de confianza corresponde a 𝜀𝜀𝜀𝜀0 = 𝜀𝜀𝜀𝜀̅ , es decir en un valor de la solicitación en deformación es𝜀𝜀𝜀𝜀̅cercano de la media medida sensiblemente en el centro del rango de medición. Cuando 𝜀𝜀𝜀𝜀0 = 𝜀𝜀𝜀𝜀0 = 𝜀𝜀𝜀𝜀̅ se tiene: (𝜀𝜀𝜀𝜀0 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅)2 1 1 ≪ + 2 ∑(𝜀𝜀𝜀𝜀𝑖𝑖𝑖𝑖 − 𝜀𝜀𝜀𝜀̅) 𝑛𝑛𝑛𝑛0 𝑁𝑁𝑁𝑁

(15)

El intervalo de confianza es ahora obtenido por medio de dos rectas D1 y D2. En este caso solamente, el intervalo de confianza (ε1, ε2) es simétrico alrededor de ε0, la ecuación se escribe de la siguiente forma: 𝑚𝑚𝑚𝑚0 = 𝜀𝜀𝜀𝜀0 ±

𝑠𝑠𝑠𝑠0 𝑠𝑠𝑠𝑠 1 1 𝑡𝑡𝑡𝑡 = 𝜀𝜀𝜀𝜀0 + � + ∗ 𝑡𝑡𝑡𝑡1−𝛼𝛼𝛼𝛼/2 𝑏𝑏𝑏𝑏 1−𝛼𝛼𝛼𝛼/2 𝑏𝑏𝑏𝑏 𝑛𝑛𝑛𝑛0 𝑁𝑁𝑁𝑁

(16)

Como parte del ejemplo de la determinación de los intervalos de confianza de la recta de regresión se elaborará el cálculo para un valor al interior del rango de evaluación (300µε – 700µε), por lo cual se seleccionó un valor de ε0 de 500µε. En lo que respecta al valor de n0, como solo se puede obtener un valor de número de ciclos a la falla por espécimen ensayado, este parámetro siempre tendrá el valor de 1.

1 1 (𝜀𝜀𝜀𝜀0 − 500)2 𝑠𝑠𝑠𝑠0 = √0.0108� + + 200,000 1 10

El valor de t 1-α/2 = t 0.975 para 8 grados de libertad es de 2.306. 𝑚𝑚𝑚𝑚0 = 500 ±

2.306 1 1 (𝜀𝜀𝜀𝜀0 − 500)2 ∗ √0.0108� + + = 500 ± 51.615 200,000 −0.00486 1 10

Con estas estimaciones de ε y al usar la ecuación de la recta de regresión, se pueden estimar el rango de valores de Nf y definir los intervalos de confianza. La Figura 3 expone los resultados estimados para la ecuación presentada previamente.

Estos intervalos de confianza servirán como rangos de aceptación o rechazo de los resultados de los ensayos de fatiga efectuados en el control de calidad de la mezcla asfáltica. Si los resultados están dentro del rango establecido se considerarán adecuados, en caso contrario se deberá hacer un análisis de las causas asignables (error en la toma de la muestra, ejecución de ensayo, variación de la granulometría y/o contenido de asfalto, grado de compactación) y estimar la afectación en la vida útil del pavimento asfáltico.

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Figura 3. Intervalos de confianza de la recta de regresión del ensayo de fatiga a flexión.

Se puede observar que la recta de regresión no es igual a la línea de tendencia utilizada en la Figura 1, en donde se empleó una ecuación exponencial (clásica) por lo cual las tendencias no son comparables de forma directa. Sin embargo, hay que tener en cuenta que el objetivo no es proponer una nueva forma de análisis para al diseño de la mezcla asfáltica, el objetivo es definir los intervalos de confianza para que estos sean utilizados durante el control de calidad realizado en el proceso constructivo.

5 APLICACIÓN DEL MÉTODO Con la finalidad de ejemplificar lo expuesto en este documento, se presentan los intervalos de confianza calculados respecto a los valores de referencia tanto en la categoría de mezclas asfálticas nivel III como en el nivel IV, además de la evaluación de dos mezclas asfálticas con las tolerancias definidas para con los datos de referencia.

En la Figura 4 se ilustran los límites (líneas rojas) resultantes en la prueba de fatiga a flexión a cuatro puntos, asimismo los datos de los dos participantes.

En este análisis se observa que la mezcla 1 cumple las tolerancias establecidas, mientras que en los resultados de la mezcla 2, a pesar de mostrar una tendencia paralela al rango inferior de la referencia, los datos son incorrectos.

Por último, en la siguiente Figura 5 también se muestran las tolerancias establecidas para el ensayo de módulo dinámico.

En este caso, la mezcla 1, a pesar de estar muy cerca del límite inferior de los valores de referencia, se considera un resultado

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Figura 4. Resultados de categoría nivel IV.

Figura 5. Resultados de categoría nivel III.

satisfactorio. Por el contrario, la mezcla 2, además de estar fuera de los parámetros aceptables, muestra demasiada dispersión en los datos que se presentan.

6 COMENTARIOS El diseño y la evaluación de las mezclas asfálticas ha evolucionado a lo largo de los años lo que ha generado la aparición de nuevos materiales, métodos de diseño y ensayos para la evaluación del desempeño de la mezcla asfáltica. Entre los que podemos encontrar los ensayos de módulo dinámico y fatiga en vigas a flexión en cuatro puntos. Sin embargo, su análisis e interpretación no es sencilla, por lo que se requiere establecer tolerancias estadísticas para evaluar su cumplimiento.

El procedimiento estadístico presentado en el artículo permite establecer una curva de regresión de manera simple, de la cual se

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45

puede verificar la relación entre las variables, así como su linealidad, para finalmente definir el intervalo de confianza de la recta de regresión. Lo anterior, será una herramienta útil durante la realización del control de calidad de las propiedades a la fatiga de la mezcla asfáltica durante el proceso constructivo.

Este procedimiento permitirá evaluar de mejor manera a los laboratorios participantes en el programa de laboratorio con reconocimiento IMT-AMAAC, en las categorías de nivel III y nivel IV en mezclas asfálticas.

7 REFERENCIAS [1] Instituto Mexicano del Transporte. Manual de ensayos de laboratorio Mezclas Asfálticas en Caliente (MAC) Parte 2. Ensayos Mecánicos. Publicación Técnica No. 603. Sanfandila, Qro., 2020.

[2] Instituto Mexicano del Transporte. Propuesta de método de prueba de módulo dinámico en mezclas asfálticas para México.

Publicación Técnica No. 507. Sanfandila, Qro., 2017.

[3] Pérez-Jiménez, F., Valdés G., R., B., Miró, R., y Martínez, A. Evaluación del proceso de fatiga de mezclas asfálticas mediante un nuevo procedimiento cíclico de barrido de deformaciones. Revista de la construcción, 2011, Cataluña, Barcelona, España.

[4] Di Benedetto H. Nouvelle approche du comportement des enrobés bitumineux: résultats expérimentaux et formulation rhéologique. En: RILEM. Ensayos mecánicos en mezclas asfálticas, 1990, Budapest, pp 387-401.

[5] Di Benedetto H., Corte J.-F. Matériaux routiers bitumineux 2: constitution et propriétés thermomécaniques des mélanges.

Hermes, Lavoisier, 2004.

[6] Cavé R. Contrôle statistique des fabrications. Éditions Eyrolles, París, 1970.

PRUEBAS DE CAMPO PARA EL ANÁLISIS DE LA INFLUENCIA DE LA TEMPERATURA EN LAS DEFLEXIONES DE UN PAVIMENTO FLEXIBLE Andrea del Pilar Salinas Acosta, Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Morelia, México, 2146560h@umich.mx

David Alejandro Gómez Marín,

Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Morelia, México, 1216197b@umich.mx

Carlos Adolfo Coria Gutiérrez,

Ergon Asfaltos México, Puebla. México, carlos.coria@ergon.com

Rafael Soto Espitia,

Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, Morelia, México, rsoto@umich.mx

COMITÉ IMPULSO PROFESIONAL Daniela Bocanegra Martínez José Francisco Ramos Herrera Leonardo A. Ochoa Ambriz Omar Viveros Carrera Esbeydi Limeta Dionet María Cadengo Gerardo López Bustamante Esteban Salinas Canessa Daniel Ríos Adrián Ramírez Escobar María Camila Santos Miguel Pasaye Salto Natalí Cabrera Rodrigo Medina Brenda Ortega Dulce Valeria Guzmán Ortiz Rodrigo Guerrero Juan Camilo Salamanca Valentina Silva Ramos Jaime Pantoja Peña Virginia Sierra Tafoya Víctor Blancas Herrera Sergio Serment Moreno

RESUMEN La respuesta estructural del pavimento se ve afectada a causa de los cambios térmicos en la carpeta asfáltica. La carpeta asfáltica está compuesta por un material que cambia sus propiedades debido a factores climáticos. Al medir la deflexión con el deflectómetro de impacto FWD (Falling Weight Deflectometer), este valor se incrementa o reduce según la temperatura del pavimento al momento de ejecutar la prueba. Es por ello que en el presente trabajo se realiza un análisis del comportamiento de las deflexiones medidas a lo largo de un día de trabajo en periodos de 30 minutos a una hora. Estas pruebas fueron llevadas a cabo durante tres días consecutivos donde se obtuvieron 252 mediciones en cuatro puntos del tramo de estudio, con una distancia de separación suficiente para que el equipo de medición no generara influencia en el valor de la deflexión entre un punto y el siguiente. Como resultados preliminares se obtuvieron gráficos de la variación de la temperatura a lo largo de un día (temperatura superficial del pavimento vs. hora del día) y un gráfico de la relación deflexión vs. temperatura superficial del pavimento. En estos gráficos se evidencia la relación de los valores obtenidos de las deflexiones y la temperatura superficial del pavimento. Así mismo, a pesar de que la investigación sigue en proceso, estas pruebas de campo están aportando información suficiente para obtener una fórmula de ajuste para las deflexiones con temperaturas apegadas a las encontradas en la República mexicana.

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1 INTRODUCCIÓN La evaluación de la capacidad estructural del pavimento es un índice fundamental para reflejar la resistencia que tiene a la aplicación de cargas de tránsito. Las cargas producen una deformación vertical elástica recuperable llamada deflexión del pavimento, la cual se mide a través del equipo deflectómetro de impacto, denominado en inglés Falling Weight Deflectometer (por sus siglas, FWD).

Este índice se ve afectado durante la ejecución de la prueba por diferentes características tales como, los factores de carga, factores estructurales, factores ambientales y demás variables que deben ser analizadas, ya que son influyentes en los resultados (SHRP, 1993).

Sin embargo, la capa asfáltica es la más susceptible a variaciones en la respuesta estructural del pavimento ante cambios térmicos puesto que las propiedades y el comportamiento del cemento asfáltico que forma parte de la capa, cambian de acuerdo con estos factores ambientales. Se observó que, en un mismo punto evaluado con el deflectómetro, a diferentes temperaturas de la carpeta asfáltica, se presenta un valor de deflexión distinto; lo cual determina un diferente valor de la capacidad estructural del pavimento. Por tal motivo se propone un proceso de corrección por temperatura para las deflexiones, el cual permita normalizarlas a una temperatura de referencia y se pueda obtener un valor de capacidad estructural independiente de la temperatura de medición de las deflexiones.

Evaluar estructuralmente los pavimentos es fundamental pues es importante preservar y rehabilitar la red vial carretera (Hoffman & Del Águila, 1985). De esta manera, mediante este análisis de auscultación se evalúa la calidad y el estado del pavimento de las redes viales. Estos índices nos aportan información importante sobre la condición, el rendimiento y la durabilidad de las carreteras; así mismo ayudan en la toma de decisiones sobre los planes de mantenimiento y conservación, que aseguran un buen estado de operación en las redes viales.

Se reconoce la importancia y necesidad de desarrollar un procedimiento de normalización de las deflexiones a una temperatura de referencia que sea acorde a las temperaturas que se presentan en la República mexicana. Actualmente existe un procedimiento normativo basado en la guía de diseño AASHTO para la normalización de las deflexiones por temperatura, donde se proponen ecuaciones de ajuste. Sin embargo, este procedimiento fue calibrado y realiza el aporte para condiciones de referencia existentes de otro país, por lo cual, es importante obtener un procedimiento que caracterice las condiciones de tránsito, las estructuras del pavimento y los factores climatológicos del país. Por lo tanto, en este artículo se muestra una metodología de pruebas de deflectometría realizadas en el estado de Michoacán que tiene como objetivo el análisis de las deflexiones de un pavimento asfáltico ante las variaciones diarias de la temperatura. Los resultados que se muestran en este artículo son preliminares para encontrar una ecuación de ajuste para las condiciones climáticas de la carretera analizada en el estado de Michoacán. Este procedimiento utilizado sirve de base para obtener una ecuación de corrección que sea aplicable ante cualquier condición de la República mexicana.

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2 ANTECEDENTES Algunos autores han comenzado por hacer una recolección de fórmulas de la bibliografía existente, analizando el tipo de criterio que se usa en cada una para, a partir de ello, plantear una fórmula o hacer ajustes a las ya existentes. Varios autores han dedicado sus investigaciones a proponer un factor de corrección (FC) bajo formulaciones simples como el análisis de regresión y el análisis comparativo con el propósito de relacionar la deflexión y la temperatura superficial para obtener la fórmula de corrección.

Ejemplo de ello es la ecuación 1, donde se muestra un factor de corrección (FC). La ecuación es descrita como el cociente de la deflexión a una temperatura de referencia, entre la deflexión a una temperatura de prueba. 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟𝑟 (1) 𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹𝐹 = 𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷𝐷

Donde DTref es la deflexión en mm a una temperatura de referencia en grados Celsius y DT es la deflexión en mm a una temperatura de prueba también en grados Celsius.

Actualmente, de acuerdo con las investigaciones, no se ha desarrollado una fórmula de corrección de los resultados de las deflexiones por efectos de la temperatura acorde a las condiciones climáticas de México. Pérez et al. (2015) realizaron pruebas de deflexiones con el deflectómetro de impacto por diferentes horas, durante el mismo día de prueba en la pista del Instituto Mexicano del Transporte. En este trabajo se demostró la necesidad de corrección de las deflexiones por efectos de la temperatura en la superficie de rodamiento, y la necesidad de contar con una metodología de corrección que sea adecuada a las condiciones de los pavimentos del país.

De igual manera, Chen, Bilyeu, Lin, & Murphy (2000) hicieron pruebas de campo con el FWD de manera continua durante dos a tres días en los meses de febrero, mayo y agosto para obtener un amplio rango de temperaturas. Producto de estas pruebas se desarrolló un factor de corrección a una temperatura de 25 °C. Así mismo, durante más de un año, Straube & Jansen (2009) llevaron a cabo pruebas de campo con el fin de monitorear continuamente la temperatura de la carpeta asfáltica y sus gradientes de temperatura. Su método de monitoreo de temperatura fue mediante el uso de dispositivos de control de temperatura instalados a cierta profundidad del pavimento. Finalmente, ellos realizaron un método

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de regresión lineal para relacionar la temperatura y la deflexión con el que pudieron concluir que la mejor relación se encontraba separando el rango de temperatura de la capa de carpeta asfáltica por debajo y por encima de los 20 °C. Por otro lado, en su estudio, Březina, Machel, & Zavřel (2022) consideran la distancia de los sensores del FWD y plantean una ecuación de corrección para cada sensor de deflexión haciendo énfasis en que a partir del sensor número 5 (900 mm) no se toma en cuenta el factor de temperatura.

3 METODOLOGÍA La metodología se compone por cinco fases importantes, en donde se describe el proceso del experimento en campo que se llevó a cabo para analizar el comportamiento de las deflexiones dadas las condiciones climáticas en un tramo del estado de Michoacán. En la Figura 1 se observa dicha metodología.

Figura 1. Metodología de las pruebas de campo.

3.1 Selección del sitio Se llevó a cabo una evaluación cualitativa de los posibles tramos donde se podrían realizar las pruebas de las deflexiones. Principalmente se formuló una búsqueda previa en gabinete con la ayuda de herramientas digitales, con el objetivo de asegurar que las ubicaciones propuestas cumplieran con los requisitos necesarios para llevar a cabo la investigación de una manera efectiva. Para ello se tomaron en cuenta algunos criterios. Dichos criterios consistían en que fuera un pavimento asfáltico y no tuviera ningún tratamiento superficial, que fuera una estructura con un aporte estructural importante, con estratigrafía fácil de obtener. En cuanto a los factores ambientales del tramo, el criterio se basó en que no fuera una zona lluviosa y que fuera un sitio donde se tuviera conocimiento de la temperatura ambiente.

Una vez identificados los tramos, se realizó una visita física a los sitios, donde además de supervisar las condiciones del pavimento,

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se revisaron también condiciones climáticas de acuerdo con lo mencionado anteriormente. A continuación, se fueron descartando aquellos que no cumplían con las condiciones necesarias, hasta elegir el tramo más favorable.

El tramo carretero de estudio está ubicado al noroeste de Morelia identificado como la Antigua Carretera a Morelia-Pátzcuaro, correspondiente a la carretera estatal No. 171 en el estado de Michoacán, en el municipio de Uruapilla. El tramo seleccionado se encuentra en el kilómetro 5+567.12, tiene una longitud de 200 metros, un ancho de corona de 6.5 metros, con un carril por sentido. La Figura 2 muestra la ubicación de la zona de estudio.

Figura 2. Ubicación de la zona de estudio.

3.2 Delimitación de los puntos de prueba Con la finalidad de mantener un ambiente controlado en la zona donde se llevaron a cabo las pruebas, se definieron los puntos delimitándolos en un cuadrado de un metro por un metro y enumerándolos, para que cada uno tuviera una identificación más apropiada. De esta manera, la placa de carga realizaría el trabajo en un mismo punto.

Se eligieron 4 puntos de prueba, los cuales fueron localizados de manera estratégica en el tramo en cuestión. El espaciamiento entre cada punto fue de 20 metros, pues esta separación fue elegida de tal manera que el deflectómetro no influyera generando sombra entre un punto y otro, asimismo se eligió un sitio donde no hubiera problemas de sombras por algún elemento y contar con suficiente espacio para efectuar las pruebas. Los puntos se enumeraron de manera consecutiva, iniciando en el número 1 y terminando en el número 4.

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3.3 Sección del pavimento Previo a la realización de las pruebas se definieron los espesores de la estructura del pavimento a evaluar por medio de extracción de núcleos, la Figura 3 muestra la sección del pavimento compuesta por 0.05 metros de carpeta asfáltica, 0.30 metros de base hidráulica y un espesor desconocido de terreno natural. Además, conocer la estructura del pavimento de estudio permitía relacionar y comprobar las respuestas estructurales del pavimento asfáltico.

Figura 3. Sección del pavimento asfáltico.

3.4 Realización de pruebas Las pruebas se llevaron a cabo con un deflectómetro de impacto (FWD) mostrado en la Figura 4, durante tres días consecutivos. En cada punto eran aplicados cuatro golpes que correspondían de la siguiente manera: el primero de asentamiento (50KN), el segundo y tercer golpe con una fuerza de 50 kN y el último golpe con una fuerza mayor a la anterior de 70 KN. De igual forma, el deflectómetro —mediante el aditamento de temperatura superficial— realizaba el registro de la temperatura en cada punto. En el primer día se realizaron 22 pruebas en cada uno de los cuatro puntos, por lo que se realizaron 88 pruebas. Para el segundo día se efectuaron 21 pruebas de cada punto. Finalmente, el último día se hicieron 20 pruebas por punto. En total se realizaron 252 pruebas, las cuales eran ejecutadas desde las 6:30 de la mañana hasta las 21:00 horas con un intervalo de media hora o una hora, según el comportamiento de la temperatura superficial.

3.5 Procesamiento de datos Para el procesamiento de datos se recopiló información de cada prueba mostrada en los archivos propios del deflectómetro en un archivo de Excel. Se ordenó cada medición de acuerdo con el punto de ensayo (1, 2, 3 o 4) y los tres últimos golpes que contaban con información de deflectometría. Este fue el mismo procedimiento para llevar el orden de los otros dos días de pruebas.

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Figura 4. Deflectómetro de impacto en zona de prueba.

En la Tabla 1 se muestra el orden de las mediciones que se realizaron.

Tabla 1. Orden de los datos.

Punto

Medición 1

1

2

3

4

Cadenamiento DropID Estrés 62.5

84.8

104.7

124.9

D3

D4

D5

D6

D7

Superficie

Tiempo

1

806

Fuerza 56.99

635.40 269.50

D1

D2

116.30

51.60

19.10

15.20

4.10

8.6

06:20

2

803

56.75

607.90

262.10

116.50

49.20

19.50

15.50

0.80

8.6

06:20

3

1043

73.69

740.90

304.50

136.10

54.30

24.90

17.90

10.40

8.6

06:20

4

778

54.96

840.30 364.70

212.70

118.00

56.20

32.30

17.90

9

06:22

5

773

54.64

809.80 359.90 203.40

116.10

57.90

30.70

21.40

9

06:22

6

1017

71.91

937.10

441.90

295.10 154.90

71.70

34.10

106.20

9

06:22

7

742

52.45

970.90 503.20

317.90 205.20

90.10

45.80

36.80

8.9

06:25

318.20 206.00

06:25

8

742

52.41

945.00 499.80

90.50

46.00

38.90

8.9

9

972

68.71

1159.70 638.80 408.50 267.90 118.80

61.90

47.20

8.9

06:25

10

737

52.06

1128.20 538.20 308.40 184.80

76.60

45.40

33.10

9.3

06:26

11

737

52.06

1125.10 541.90

187.40

77.10

45.30

33.20

9.3

06:26

12

966

68.30

1511.30 666.00 409.00 244.40

312.40

102.50

59.70

45.80

9.3

06:26

4 RESULTADOS Para el estudio se tomó en cuenta el sensor 1 ubicado en la celda de carga el cual refleja la respuesta estructural propia de la capa de carpeta asfáltica. De este modo, se graficó —por cada punto de prueba— la deflexión del primer sensor en mm versus la temperatura superficial

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dada en grados Celsius de las mediciones. Ejemplo de uno de estos gráficos se muestra en la Figura 5. En este gráfico se puede observar que los dos primeros golpes realizados con la misma fuerza tienen un comportamiento similar. Sin embargo, el último golpe realizado con un incremento de 20 kN de fuerza tiene un desfase que demuestra mayores deflexiones, pero el comportamiento con respecto a los otros dos golpes es semejante. Así mismo, mediante la regresión lineal de los resultados del primer golpe se puede ver que el coeficiente de relación (R2) es de 0.704, lo que indica la buena relación entre las dos variables de estudio.

Figura 5. Gráfica de deflexiones vs. temperatura superficial en el punto 3.

Con el fin de observar el comportamiento de temperatura a lo largo de un día, se realizó la Figura 6. Este gráfico muestra el comportamiento de la temperatura superficial en el punto 3 del último día, de modo que se podía realizar un seguimiento de la hora en la que se registraba la temperatura máxima y mínima del pavimento.

Figura 6. Gráfica de comportamiento de temperatura superficial en un día de prueba.

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5 CONCLUSIONES Para concluir, se puede evidenciar la importancia de crear un factor de ajuste con un análisis que permita relacionar la temperatura con las deflexiones obtenidas de pruebas experimentales. Por ello se deben analizar otros tramos de la red carretera nacional que permitan estudiar el comportamiento de temperatura superficial del pavimento y la respuesta estructural que el mismo tiene. A pesar de que la relación entre estas dos variables de temperatura y deflexión fue buena, se pretende encontrar un coeficiente de relación mayor para así poder desarrollar un factor de ajuste que se adapte a otros comportamientos de temperatura encontrados en los demás estados de la República mexicana.

De la misma manera, las pruebas en campo permitían tener un mejor control de los factores de influencia en las pruebas de deflexión y contar con un ambiente controlado en el que variables como la hora exacta en la que se realizó la prueba, sombras en los puntos y la temperatura superficial fueran conocidos. Aun así, es conveniente mencionar que la investigación sigue en proceso y evalúa diferentes estructuras de pavimento asfáltico con distintos espesores y con diferentes climas. Por ello, se podría contar con una fórmula de corrección por temperatura para las deflexiones que sea más adecuada a las condiciones del país.

6 REFERENCIAS

[1] SHRP. (August de 1993). SHRP Procedure for Temperature Correction of Maximum Deflections. Strategic Highway Research Program.

[2] Hoffman, M., & Del Águila , P. (1985). Estudios de Evaluación Estructural de Pavimentos Basados en la Interpretación de Curvas de Deflexiones (Ensayos no destructivos).

[3] Pérez, A., Garnica, P., García, R., & Cruz , S. (2015). Influencia de la temperatura en la determinación de la capacidad estructural de pavimentos flexibles. Instituto Mexicano del Transporte.

[4] Chen, D.-H., Bilyeu, J., Lin, H.-H., & Murphy, M. (2000). Temperature Correction on Falling Weight Deflectometer Measurements. Transportation Research Record 1716 (Paper No. 00-1428), 30-39. doi:10.3141/1716-04 [5] Straube, E., & Jansen, D. (2009). Temperature Correction of Falling-Weight-Deflectometer Measurement. 789-798.

[6] Březina, I., Machel, O., & Zavřel, T. (2022). Temperature Correction of Deflections and Backcalculated Elasticity Moduli Determined from Falling Weight Deflectometer Measurements on Asphalt Pavements. Communications-Scientific letters of the University of Zilina, 24(1).

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EVALUACIÓN DE DIFERENTES TRATAMIENTOS SUPERFICIALES A TRAVÉS DEL DESEMPEÑO PRESENTADO EN LA CARRETERA SANTA ROSA-LA BARCA Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes, México Francisco Ramos, jose.ramos@sct.gob.mx Vinicio Serment, vserment@sct.gob.mx Salvador Fernández Ayala, sfernandez@sct.gob.mx Manuel Mares, jmaresr@sct.gob.mx Bruno López, brunolopezher@gmail.com Emma Campos, emmalau.campos@outlook.com Ana Ruiz, lauraruizquiroz17@gmail.com DIRECCIÓN GENERAL DE SERVICIOS TÉCNICOS (SICT)

RESUMEN México cuenta con una Red Nacional de Carreteras con 397 938 km de longitud (44% pavimentados, 32% revestidos, 9% terracerías y 15% brechas mejoradas). El presupuesto para su conservación se ha visto afectado por las condiciones actuales en la economía, por lo que es indispensable optimizarlo a través de trabajos que mitiguen el incremento de deterioros en el pavimento para preservar el nivel de servicio proyectado, sosteniendo o mejorando sus condiciones superficiales y estructurales. Existen diversos estudios con condiciones y climas específicos sobre el comportamiento y desempeño de diferentes tratamientos superficiales para la preservación de pavimentos, por lo que es necesario realizar estudios que permitan identificar cuáles son las mejores alternativas para la diversidad de condiciones que se presentan en México como: la variedad de calidad y origen geológico de materiales, temperatura, precipitación y humedad en el ambiente, altimetría, así como transporte de carga e intensidad vehicular. La Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes (SICT) inició un proyecto para la realización de ocho tramos de prueba en carreteras ubicadas en diferentes regiones del país, en estos se considera aplicar diversos tratamientos superficiales para la preservación de pavimentos como selladores de grietas, selladores superficiales, riegos de sello, microaglomerados, microcarpetas y carpetas asfálticas. De estos se evaluará su desempeño a través de mediciones

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periódicas de su condición superficial. En 2019 se aplicó el primer tramo de prueba con 41 segmentos de 50.0 m de longitud y 7.0 m de ancho (dos carriles, un solo sentido de circulación), con 25 diferentes tratamientos superficiales. Se cuenta con resultados y conclusiones del desempeño presentado por cada tratamiento a dos años de su aplicación, lo que permite la elaboración de proyectos de normas para la Normativa para la Infraestructura del Transporte de la SICT y recomendaciones para su selección y aplicación.

1 INTRODUCCIÓN En México, el 96.4% del transporte de pasajeros y el 56.9% del movimiento de carga de mercancías se realiza a través de la Red Nacional de Carreteras (RNC) [1], esta se encuentra expuesta a diferentes condiciones ambientales, geológicas y sociales que llegan a afectar su nivel de servicio. El territorio nacional cuenta con diferentes tipos de clima [2], además de que está expuesto a fenómenos meteorológicos como tormentas tropicales, ciclones y huracanes cada año [3], lo que propicia que en regiones del país se presenten temperaturas promedio mensuales inferiores a 0 °C y temperaturas promedio mensuales superiores a los 40 °C. El territorio mexicano está situado en una de las regiones sísmicamente más activas del mundo [4], esto llega a afectar parte de la infraestructura nacional y las carreteras no son una excepción. De igual manera, debido a la actividad volcánica en las diferentes eras geológicas, se ha generado una diversidad de materiales pétreos a nivel nacional [5,6], los cuales se concentran por regiones y gran parte son empleados para la construcción de obras de vías terrestres.

El mayor movimiento de personas y mercancías circula por la Red Federal de Carreteras (RFC), principalmente por los 15 corredores troncales, estos conectan las diferentes regiones del territorio nacional de norte a sur y de este a oeste, conectando vía terrestre el océano Pacífico con el golfo de México [1]. Por lo anterior, es común que estos presenten alta intensidad vehicular, así como un alto porcentaje de vehículos pesados [7]. México cuenta con la Norma Oficial Mexicana NOM-012-SCT-2-2017 de uso obligatorio, la cual establece el peso y las dimensiones máximas con las que pueden circular los vehículos de autotransporte sobre las vialidades de jurisdicción federal [8]. Sin embargo, no se cuenta con un sistema que permita regular los pesos que circulan por las carreteras federales [9,10], por lo que se desconoce el porcentaje de vehículos que circulan con cargas superiores a las permitidas.

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El sobrepeso de cargas vehiculares y las condiciones climatológicas son algunos de los factores que afectan la RNC, por lo que los trabajos de preservación desarrollados pueden disminuir su desempeño, presentando el final de su vida útil de forma prematura, esto ocurre cuando los pavimentos se encuentran expuestos a exigencias superiores a las proyectadas. Adicional a los factores que afectan el desempeño de los pavimentos, las condiciones actuales de la economía han disminuido el presupuesto de inversión para la RNC, por lo que destinar recursos para realizar trabajos de rehabilitación o reconstrucción de carreteras es cada vez más complicado [11,12,13], orillando a la implementación de trabajos con una buena relación costo-eficiencia que ayuden a preservar los pavimentos.

Tener en buenas condiciones el nivel de servicio que ofrecen las carreteras a los usuarios es esencial para la conservación de la infraestructura, ya que esta es fundamental para el desarrollo de la nación. El nivel de servicio se puede preservar a través de la aplicación de trabajos de conservación en el tiempo que sean requeridos, lo que permite que los costos de operación, la seguridad y el confort sean aceptables para los usuarios [14]. La Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes (SICT) es la dependencia responsable por parte del Gobierno de México para la administración de la RFC, por lo que realiza programas anuales de preservación a través de su Dirección General de Conservación de Carreteras (DGCC) y de los 31 Centros SICT de cada estado de la República [15], adicionales a los existentes títulos de concesión de carreteras.

El Gobierno de México a través de la SICT y su programa de conservación periódica ha apostado por optimizar los recursos para la preservación de la RFC con la aplicación de tratamientos superficiales, sobre las capas de rodadura existentes [16,17]. El programa de conservación utiliza la información obtenida de la auscultación de carreteras a cargo de la Dirección General de Servicios Técnicos (DGST) para analizar las condiciones actuales de los pavimentos, y como resultado seleccionar los trabajos por efectuar que puedan presentar una buena relación costo-beneficio, sin dejar de tomar como referencia los estudios y recomendaciones existentes [18,19,20,21,22,23,24]. De aquí la importancia de conocer el desempeño que puede alcanzar cada tratamiento superficial para las diferentes condiciones que se presentan en el país, seleccionando la mejor alternativa de preservación de forma particular para cada tramo o segmento de carretera.

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La SICT cuenta con su Normativa para la Infraestructura del Transporte (NIT) que sirve como referencia para los trabajos de construcción, conservación, rehabilitación, reconstrucción o modernización a su cargo, esta se encuentra en constante actualización para atender las necesidades que se van presentando en el desarrollo de la infraestructura nacional a su cargo. Actualmente la NIT contiene diversas normas para los tratamientos de preservación; sin embargo, aún no tiene normas y manuales para todos los tratamientos superficiales disponibles en el mercado nacional aplicados en la RFC. La SICT no cuenta con un análisis documentado sobre el desempeño presentado por los diferentes tratamientos de preservación aplicados en el país. Una vez aplicados los tratamientos, difícilmente se realiza un registro y evaluación de su desempeño y es común que nuevamente se visite el sitio donde se efectuaron los trabajos hasta que llegan al final de su vida útil. En ocasiones, cuando presentan una duración inferior a la proyectada, se estima que esa reducción se debe a la calidad del tipo de tratamiento superficial empleado, despreciando los factores que pueden afectar su desempeño. Por tal motivo, en mayo de 2019 la SICT inició la planeación del programa para la evaluación de técnicas de conservación periódica, por medio de la aplicación y evaluación del desempeño de ocho tramos de prueba en la RFC, a través de la DGCC y la DGST, con la finalidad de evaluar los tratamientos para diferentes condiciones existentes en el país. Por esta razón se realizó la invitación a empresas que estuvieran interesadas en presentar a la SICT los diferentes productos y sistemas de aplicación que ofertan, a través de su evaluación en el primer tramo de prueba que se aplicó en la carretera Santa Rosa-La Barca, del km 37+000 al km 39+000, sentido de circulación dos, en el estado de Jalisco.

Se proyectó para este primer tramo de prueba la aplicación de distintos tratamientos de preservación, en segmentos con 50 m de longitud y dos carriles de circulación (7 m) de ancho. Por lo que es necesario definir sus condiciones estructurales, superficiales y de servicio previo a la ejecución de los trabajos, realizando los siguientes análisis: • Análisis de la condición climatológica del sitio a través de la información obtenida de la base de datos climatológica nacional [25].

• Del Tránsito Diario Promedio Anual (TDPA) y composición vehicular el cual se obtiene de los datos viales publicados

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•

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por la SICT en 2019 [26], para calcular los ejes equivalentes de 8.2 toneladas métricas (ESAL’s), empleando la metodología del Instituto de Ingeniería de la UNAM [27].

De los datos históricos de auscultación de las condiciones superficiales del pavimento considerando el Índice de Regularidad Internacional (IRI) [28], Macrotextura (MAC) [29], Profundidad de Rodera (PR) [30] y Porcentaje de Deterioros (DET) [31], que se consiguen a través de vehículos de alto rendimiento.

Sondeos de la estructura a través de pozos a cielo abierto (PCA), para conocer los espesores y la calidad de los materiales existentes en las distintas capas del pavimento.

Análisis de la capacidad estructural del pavimento antes de la aplicación, a través de la obtención de deflexiones con equipo FWD (Falling Weight Deflectometer) [32], de los módulos elásticos de cada capa obtenidos a través del retrocálculo empleando el software ELMOD en su versión de prueba.

Levantamiento topográfico para segmentar el tramo, y dividir cada segmento en 40 secciones para monitorear los deterioros presentados.

Levantamiento de deterioros a través de inspección visual [31,33], y medición del Índice de Permeabilidad (IP) a través de la prueba de aro y cono [34], macrotextura a través de la prueba de círculo de arena [35] para cada segmento.

Una vez finalizado lo anterior, se realizó la designación de los segmentos para aplicar cada uno de los diferentes tratamientos.

Estas aplicaciones corrieron por cuenta de las empresas constructoras invitadas por la SICT, mismas que propusieron los materiales, maquinaria, procedimiento constructivo y control de calidad durante los trabajos. La SICT registró las condiciones climatológicas y de procedimientos constructivos.

Después de aplicados los tratamientos, se prosiguió a evaluar de forma periódica (los primeros 24 meses) el desempeño del pavimento a través de sus condiciones superficiales realizando las siguientes mediciones del índice de permeabilidad a través de la prueba de aro y cono [34], macrotextura a través de la prueba de círculo de arena [35] y deterioro superficial por medio de levantamiento de deterioros en el sitio [31,33], una medición después de la aplicación y ocho más cada tres meses.

Se busca que los resultados del estudio realizado permitan identificar cuáles tratamientos son los que mejor desempeño

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presentaron ante las condiciones aplicadas, concluyendo respecto al funcionamiento de los diferentes tratamientos en este tramo de prueba, además de un análisis del costo-beneficio.

2 TRAMOS DE PRUEBA SANTA ROSA–LA BARCA El tramo de prueba de tratamientos superficiales se encuentra ubicado al sur, a 28.5 km de la ciudad de Guadalajara y a 15.4 km, por carretera, del lago de Chapala. La vialidad cuenta con dos carriles por sentido de circulación más acotamiento de un solo cuerpo con 17 m de calzada y 20 m de corona. Su trazo se ubica en tangente, sin curvas verticales u horizontales, sin entronques; además, se buscaron las condiciones para que fuera la misma velocidad de operación a lo largo del tramo.

Con la base de datos de las tres estaciones climatológicas (Atequiza, Mezcala y El Fuerte) más cercanas al tramo de prueba, se llevó a cabo el cálculo de las temperaturas al centro de gravedad del sitio en estudio. Se obtuvo 20 °C como temperatura media, 6.8 °C como mínima promedio del mes más frío y 34 °C como máxima promedio del mes más caluroso; la temperatura diaria máxima es de 39.9 °C, la mínima registrada de 1.51 °C. El promedio de la precipitación acumulada del mes más seco es de 1.13 mm, el promedio de la precipitación acumulada del mes más húmedo de 207.51 mm; el 64.6% de la precipitación ocurre en verano, mientras que solo el 3.1% ocurre en invierno. Por lo anterior, el clima del sitio en estudio se clasifica como semicálido subhúmedo [3,25].

Para 2019 la vialidad tuvo un TDPA de 11 154 vehículos con 27% de vehículos de carga junto con la composición vehicular, se proyectaron para dos años los ejes equivalentes, considerando una tasa de crecimiento de 4% (calculado en la superficie del pavimento (z=0)), 5.8 psi de presión de inflado de neumático, sin sobrecarga, y 20% de los vehículos vacíos [26]. Como la vialidad tiene dos carriles por sentido se considera la distribución de tránsito 80-20; para el cálculo de ejes equivalentes en el carril de extrema derecha se estima el 80% de vehículos, con lo que se obtiene 6.04 millones de ESAL’s. Para el carril de extrema izquierda se estima el 20% de vehículos, lo que resulta en 1.51 millones de ESAL’s.

De acuerdo con el registro del Centro SICT Jalisco, en 2011 se le realizaron trabajos de conservación al pavimento existente a través de fresado y recuperación del material para conformar una base asfáltica de 20 cm y colocación de 10 cm de carpeta asfáltica. De 2011 a 2019 se llevaron a cabo aplicaciones de tratamientos superficiales y bacheos en diferentes segmentos de la carretera. En la Figura 1 se presentan los parámetros de IRI, PR, MAC y DET registrados de 2014 a 2019 del tramo de prueba, previo a las aplicaciones. En 2014 se efectuó la medición de IRI antes de los trabajos, sin embargo, los demás parámetros se midieron después. Se aprecia una evolución clara de los cuatro parámetros, en 2019 los valores promedio de PR y DET fueron 10.04 mm y 29.8%, respectivamente, siendo valores no deseados.

Durante la realización de sondeos en 2019 a través de PCA se encontraron cinco diferentes materiales que conforman la estructura del pavimento previo a las aplicaciones, comenzando en la superficie con valores promedio de los parámetros más representativos: • 10 cm de carpeta asfáltica de granulometría densa; tamaño nominal de ½”; 4.76% coeficiente de variación (cv) de 0.05 de contenido de cemento asfáltico respecto de la mezcla;

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Figura 1. Condiciones superficiales de 2014 a 2019.

76% (cv=0.06) de TSR; 6.27 mm (cv=0.13) de deformación a 20 000 pasadas en rueda cargada de Hamburgo (HWT).

• 21.6 cm de base asfáltica de granulometría densa; tamaño nominal de 1”, con 4.15% (cv=0.06) de contenido de cemento asfáltico respecto de la mezcla.

• 33.6 cm de base hidráulica; tamaño nominal de 1”; 2172.6 kg/m3 (cv=0.02) de masa volumétrica seca máxima; 94.16% (cv=0.03) de CBR; 61.02 MPa (cv=0.16) de módulo de superficie (ELWD) en campo con Deflectómetro de Impacto Ligero (LWD) [36]; 12.24% (cv=0.1) de desgaste de los Ángeles; 21.4% (cv= 0.07) de límite líquido; y 5% (cv=0.32) de índice plástico.

• 59.3 cm de subrasante; 20.4% (cv=0.32) de CBR; 41.42 MPa (cv=0.17) de ELWD de campo; 30.8 (cv=0.04) de límite líquido; y 10% de índice plástico.

Las deflexiones obtenidas previo a los trabajos de conservación (normalizadas a 700 kPa y 20 °C) en el carril derecho (baja velocidad) presentaron un valor de deflexión máxima promedio de 0.28 mm (cv=0.1), y en el carril izquierdo (alta velocidad) se presentó un valor de deflexión máxima promedio de 0.214 mm (cv=0.1), por lo que en el 100% de las mediciones se obtuvieron valores inferiores a 0.5 mm; además, en el carril derecho se alcanzó un área normalizada promedio de 624.45 mm (cv=0.05) y en el carril izquierdo 582 mm (cv=0.07). Por lo anterior, el 79% y 32% de la estructura del carril derecho y la del carril izquierdo, respectivamente, cuenta con una subrasante y estructura resistente, mientras que el otro 21% y 68%, respectivamente, se encuentra con una estructura

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débil y subrasante resistente. Con los espesores de las capas y las deflexiones se realizó el retrocálculo para obtener los valores de los módulos elásticos de cada una de las capas que conforman el pavimento, como se muestra en la Tabla 1. Se efectuó el análisis para los dos carriles de circulación.

Tabla 1. Módulos elásticos de las capas del pavimento.

Carril

Estadística

Carpeta asfáltica

Base asfáltica

Base hidráulica

Subrasante

Derecho (baja)

Media (MPa)

5411

2778

268

148

cv

0.36

0.37

0.34

0.39

Media (MPa)

6086

2230

280

150

cv

0.45

0.37

0.68

0.14

Izquierdo (alta)

Se realizó el levantamiento topográfico del km 39+000 al km 36+950 con estación total y GPS, se marcaron 41 segmentos de 50 metros de longitud; cada segmento se dividió y marcó en 40 secciones de 1.75 m de ancho por 5 m de largo, para realizar un mapeo de las condiciones superficiales del pavimento, con lo que se obtuvo 1640 secciones en el tramo.

De igual manera se llevó a cabo un levantamiento de deterioros por carril de circulación.

Los principales deterioros presentados en la superficie del pavimento son los agrietamientos por fatiga, en bloque, longitudinales y transversales, intemperismo y pulimento de agregados, como se muestra en la Tabla 2.

Tabla 2. Deterioros superficiales por carril.

Deterioro

Carril

Media

Derecho

Izquierdo

Agrietamiento por fatiga

13%

1%

7%

Agrietamiento en bloque

0%

0%

0%

Agrietamientos longitudinales y transversales

4%

6%

5%

Pulimento de agregados

1%

0%

0%

Intemperismo

8%

28%

18%

26%

35%

31%

TOTAL

Los deterioros más destacados son el agrietamiento por fatiga que predomina en el carril derecho, mientras que el carril izquierdo predomina intemperismo. De acuerdo con el levantamiento de deterioros, el tramo en estudio presentó un valor promedio de 31% de deterioros superficiales.

Cabe señalar que la decisión de utilizar un pavimento con estas condiciones se debe a que son típicas en algunos tramos de la RFC y que en algunas ocasiones no se toma en cuenta la capacidad estructural del pavimento, así como el nivel de severidad del deterioro para seleccionar los trabajos por ejecutar; en ocasiones solo se llega a considerar el porcentaje total de deterioro sin identificarlos, IRI, MAC, PR, y Coeficiente de Fricción (CF) existentes.

Es necesario mencionar que, para efectos de este artículo no se presentan resultados de

66

OCTUBRE-DICIEMBRE 2023

medición de CF. El análisis del desempeño de los tratamientos se hizo a través de las 40 secciones por cada segmento del tramo, ya que por cada segmento hay secciones que no presentaron deterioro y otras bastante deterioradas. En la Tabla 3 se muestra la cantidad de secciones por nivel de severidad y por tipo de deterioro existente en la superficie del pavimento, por lo que el tramo cuenta con diferentes escenarios en los que se pueden evaluar los distintos tratamientos.

Tabla 3. Niveles de severidad de los diferentes deterioros presentados en el carril derecho.

Nivel de severidad

Agrietamiento por fatiga

Agrietamiento en bloque

Agrietamiento longitudinal y transversal

Pulimento de agregados

Desprendimiento de agregados

Intemperismo

No se presentó

376 [46%]

813 [99%]

459 [56%]

800 [98%]

787 [96%]

499 [61%]

1

147 [18%]

0 [0%]

171 [21%]

0 [0%]

4 [0%]

197 [24%]

2

239 [29%]

7 [1%]

176 [21%]

4 [0%]

22 [3%]

122 [15%]

3

58 [7%]

0 [0%]

14 [2%]

16 [2%]

7 [1%]

2 [0%]

En lo que corresponde al índice de permeabilidad superficial se obtuvo un valor promedio de 21%, máximo de 60% y mínimo de 0%, mientras que en la macrotextura se consiguió un valor promedio de 1.16 mm, 1.37 mm máximo y 0.88 mm como mínimo. Estos valores se obtuvieron previo a las aplicaciones.

Una vez identificadas las condiciones superficiales y estructurales del pavimento se verificó que el pavimento ya presentaba fallas por fatiga; sin embargo, mostró una capacidad estructural resistente a la deformación por lo que se distribuyeron los tratamientos en los diferentes segmentos del tramo. En la Tabla 4 se observan los valores promedio de los diferentes deterioros y su nivel de severidad para los segmentos correspondientes al carril derecho, donde se aplicaron los distintos tratamientos. El nivel de severidad bajo se identifica con el número 1, el medio con el 2 y el alto con el 3.

Tabla 4. Deterioros superficiales existentes en el carril derecho previo a las aplicaciones.

Tratamiento

Secciones de control

Selladores de grietas

Selladores superficiales

Riegos de sello

Microaglomerados

Microcarpetas tipo SMA

Carpetas asfálticas densas

Segmentos

5

4

9

5

3

4

3

Deterioros totales

25% [2]

16% [2]

15% [2]

47% [2]

33% [2]

37% [2]

22% [2]

Agrietamiento por fatiga

10% [2]

7% [2]

2% [1]

34% [2]

20% [3]

21% [2]

13% [2]

Agrietamiento en bloque

-

-

-

-

-

-

3% [2]

Agrietamiento longitudinal y transversal

5% [2]

5% [2]

2% [2]

4% [2]

4% [2]

6% [2]

2% [2]

Pulimento de agregados

-

-

-

-

-

7% [3]

-

Desprendimiento de agregados

-

-

-

1% [3]

2% [2]

-

-

10% [2]

5% [1]

12% [2]

9% [2]

7% [1]

3% [2]

4% [2]

Intemperismo

ASFÁLTICA 76

67

2.1 Aplicaciones de tratamientos superficiales y su evaluación de desempeño en 24 meses Definidas las características de cada segmento, se eligió qué segmento era el indicado para cada tratamiento. En el último bimestre de 2019 se aplicaron 6 diferentes tratamientos superficiales, con 25 formulaciones distintas en 28 segmentos, proyectando en un inicio 5 segmentos de control (SC) y al final se utilizaron 13 (sin aplicaciones de tratamientos) como referencia para registrar la evolución de las condiciones superficiales del pavimento. Los tratamientos de preservación aplicados fueron: • 4 segmentos con selladores de grietas (SG; 2 con calentamiento indirecto y 2 directo), • 9 segmentos con selladores superficiales (SS; 7 simples; y 2 más con sellado de grietas), • 5 segmentos con riegos de sello (RS; 1 premezclado con fibra de vidrio; 2 premezclados sin fibra; y 2 más sin premezclar y sin fibra), • 3 microaglomerados (MA; 2 con fibra de vidrio, 1 sellando grietas; 1 sin fibras), • 4 microcarpetas (MC; 3 tipos SMA, una fresando y restituyendo 3 cm; otra fresando y restituyendo 3 cm más sellado de grietas; una más con 3 cm de espesor como sobrecarpeta; y una carpeta asfáltica tibia de 10 mm de espesor a nivel de sobrecarpeta), • 3 mezclas asfálticas de granulometría densa (MD; una fresando y restituyendo 4 cm de espesor más una geomalla con fibra de vidrio; una más fresando y restituyendo 5 cm de espesor; y otra más fresando y restituyendo 5 cm de espesor con aditivo promotor de adherencia).

Estas aplicaciones se realizaron gracias a la participación y financiamiento de doce empresas constructoras, proveedoras de los sistemas o productos aplicados. Las aplicaciones se hicieron bajo las condiciones recomendadas para cada tipo de tratamiento, con la maquinaria y equipos que cada empresa consideró como mejor alternativa para garantizar su desempeño.

Posterior a las aplicaciones se midió la permeabilidad, macrotextura y deterioros superficiales, de forma trimestral (3, 6, 9, 12, 15, 18, 21 y 24 meses después de su aplicación), a continuación, se presentan los resultados obtenidos durante las evaluaciones, considerando los valores promedio por cada tipo de tratamiento. En la Figura 2 se aprecia el comportamiento de la permeabilidad acumulada de los diferentes tipos de tratamientos. Se observa en la parte izquierda de la figura, la gráfica de tendencias de los diferentes tratamientos, la tendencia de las MD y las MC es a la alza; sin embargo, en los últimos meses su índice de permeabilidad se comporta a la baja; se estima que lo anterior puede ser originado por la interconexión de vacíos dentro de la mezcla asfáltica, mismos que con el paso del tiempo se cierran por la presencia de polvo en el sitio ya que el trazo de la vialidad tiene a su alrededor zonas de cultivo, o desgaste de los neumáticos. En la gráfica derecha de la Figura 2 se puede ver que el SG sigue la tendencia de las SC, los SS y los RS han mitigado el incremento de la permeabilidad, el MA ha sido el que mejor desempeño ha presentado.

En la Figura 3 se presenta la tendencia del diferencial de macrotextura en el tiempo con respecto al presentado después de la aplicación. Se aprecia que las SC tienden a incrementar su MAC, esto se puede presentar por el intemperismo que va sufriendo la superficie envejecida.

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Figura 2. Permeabilidad superficial acumulada y medida de forma trimestral.

0.20

macrotextura (mm)

0.10

selladores de grietas selladores superficiales riegos de sello microaglomerados microcarpeta carpeta asfáltica secciones de control

0.00 -0.10 -0.20 -0.30 -0.40 -0.50 -0.60 -0.70 ene-20

abr-20

jul-20

nov-20

feb-21

may-21

sep-21

Figura 3. Diferencial macrotextura superficial después de la aplicación.

Los SG y SS exponen una tendencia semejante a la de las SC, ya que no es una característica que se modifique con su aplicación. Los MA y MD tienen una tendencia a la baja de forma ligera; sin embargo, las MC y los RS han presentado una caída abrupta de esta propiedad.

Puesto que los deterioros con más presencia a lo largo del tramo de prueba fueron agrietamientos por fatiga (AF), agrietamientos longitudinales y transversales (ALT), y el deterioro por intemperismo (DI); se realizó un análisis puntual de estos por cada segmento para verificar su evolución en el tiempo. En la Figura 4 se puede apreciar la evolución del AF que se tiene en 24 meses en el tramo de prueba; se observa que en el carril izquierdo se presenta un mayor deterioro desde antes de la aplicación comparado con el carril derecho que muestra menor deterioro antes de la aplicación y una evolución inferior. En la gráfica del AF del carril derecho se aprecia que fue incrementando en dos años (6.04 millones de ESAL’s) el deterioro en las SC, ya que no se les aplicó ningún tratamiento, de igual manera las secciones donde se aplicaron los SS no redujeron este deterioro después de su aplicación ya que no es una de sus funciones. Los RS y MA fueron los tratamientos que se llevaron a cabo en segmentos con mayor AF, por lo que de igual manera han sido los que más evolución han tenido en su deterioro; sin embargo, a dos años de estar en servicio aún no llega a reflejarse la magnitud de deterioro antes de su aplicación. El SG tiene un comportamiento semejante al MA; sin embargo, a los 18 meses alcanzó el AF que presentaba previo a la aplicación. Las MC alcanzaron un ligero incremento, a diferencia de las MD que no presentan AF. En la gráfica del AF del carril izquierdo, las SC no presentaron una evolución representativa en este tipo de agrietamientos durante los 24 meses (1.51 millones de ESAL’s). Los segmentos

ASFÁLTICA 76

69

donde se colocaron MC, MD y RS son donde mayor deterioro se presentaba antes de su aplicación, a diferencia del carril izquierdo pues en este carril no se percibe evolución del deterioro hasta después del año; sin embargo, los segmentos donde se colocaron MA alcanzaron el deterioro inicial a los 9 meses de su aplicación, mientras que los RS lo alcanzaron a los 21 meses. El resto de las aplicaciones no mostraron agrietamiento por fatiga debido a que en el carril izquierdo se presentaba menor porcentaje de deterioro y menor esfuerzo producido por el paso vehicular antes y después de las aplicaciones.

Figura 4. Evolución de agrietamiento por fatiga durante 24 meses.

En la Figura 5 se muestra la evolución del ALT en el tramo de prueba por tipo de tratamiento, en ambos carriles se observa un incremento en los deterioros de las SC. Previo a la aplicación de tratamientos, el carril izquierdo presentaba un porcentaje de deterioro ligeramente superior al observado en el carril derecho; sin embargo, a los 24 meses se aprecia un incremento superior en el carril derecho, estimando que puede ser por la interconexión de los agrietamientos, considerando además el nivel de AF y la intensidad vehicular.

Los segmentos asignados a los RS fueron los que mayor porcentaje presentaron previo a las aplicaciones, también son los que más evolucionaron su deterioro, alcanzando el deterioro inicial en el carril derecho a los 3 meses y en el izquierdo a los 18 meses, seguidos de los SS que no presentan aporte alguno para esta condición. En cuanto a los MA, MD, MC y SG, su evolución ha presentado incremento inferior al 5%; sin embargo, en el carril derecho los MA alcanzaron el deterioro inicial a los 24 meses y las MD a los 9 meses.

Figura 5. Evolución de agrietamiento longitudinal y transversal.

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En la Figura 6 se aprecia la evolución del deterioro superficial por intemperismo. Se puede observar que en ambos carriles ha incrementado este tipo de deterioro tanto en las SC como en los segmentos donde se aplicaron SG, ya que estos no muestran un aporte para esta condición superficial.

Figura 6. Evolución del deterioro por intemperismo.

Los MA, SG, RS, MD y MC exhiben una mejoría en esta condición. En el carril derecho regresan a su deterioro inicial a los 6, 9, 12, 15 y 24 meses de su aplicación, respectivamente, mientras que en el carril izquierdo aún no se llega al deterioro inicial, como se muestra en la Tabla 5.

Tabla 5. Evolución de deterioro por intemperismo.

Tratamiento superficial

Carril derecho

Carril izquierdo

Antes

Aplicación

Det. inicial

Antes

Aplicación

24 meses

Selladores superficiales

11%

3%

9 meses

34%

5%

22%

Riegos de sello

9%

0%

15 meses

41%

0%

25%

Microaglomerados

5%

0%

6 meses

37%

0%

26%

Microcarpetas

3%

0%

12 meses

19%

0%

7%

Mezclas asfálticas densas

4%

0%

24 meses

26%

0%

5%

En el análisis de la MAC se mencionó que en las SC fue incrementando su valor medido debido al intemperismo presentado, lo que se aprecia en la Figura 7, ya que estas secciones exponen un deterioro promedio por intemperismo de 17% (antes de las aplicaciones) y de 30% (transcurridos los 24 meses).

2.2 Análisis de resultados Para las condiciones superficiales presentadas en este tramo de prueba se realizó un análisis costo-beneficio de cada tipo de tratamiento, de acuerdo con la evolución de los deterioros antes y después de las aplicaciones, y a 24 meses en servicio, promediando los costos de aplicación que cada una de las empresas que financiaron el proyecto presentaron a la SICT. En la Figura 7 se aprecia el desempeño alcanzado por los diferentes tratamientos, evaluando

ASFÁLTICA 76

71

su comportamiento de acuerdo con la evolución de los deterioros. Cabe señalar que la finalidad de esta comparativa es evaluar los tipos de tratamientos en las diferentes condiciones superficiales del pavimento y del daño que se genera al mismo por la intensidad vehicular. En la relación costo-beneficio del carril derecho (carril con mayor porcentaje de agrietamiento por fatiga y mayor daño calculado por el paso vehicular) se aprecia un desempeño inferior que el observado en el carril izquierdo, por lo que este último tiene un mejor ajuste en su tendencia.

Los tratamientos que mejor desempeño presentaron son las MC y las MD, de igual manera son los de mayor costo por aplicación, seguidos de los MA y RS, por último, los SS y SG. Como se mencionó al inicio en este documento este análisis se efectuó con los resultados promedio por tipo de tratamiento.

Figura 7. Relación costo-beneficio.

2.3 Observaciones • Ya que no se conoce el porcentaje de vehículos de carga que circulan por la vialidad con sobrepeso, el cálculo de ejes equivalentes se realizó con las cargas legales, lo que puede representar un daño ocasionado por el tránsito vehicular inferior al real, adjudicando ese daño remanente al desempeño del tratamiento superficial.

• El IP se encuentra en función de los vacíos interconectados en las capas de rodadura, pues depende de la granulometría de la mezcla asfáltica para carpetas recién colocadas, y del agrietamiento y su nivel de severidad para carpetas envejecidas en servicio.

• Ya que la MAC está en función de la granulometría para capas de rodadura recién colocadas y de los deterioros superficiales para capas de rodadura en servicio ya envejecidas, en los segmentos donde se aplicaron RS y MC fueron donde se percibieron más cambios a esta propiedad.

• Los tratamientos, independientemente del tipo de deterioro y severidad, mejoraron la condición superficial inmediatamente después de su aplicación, antes de estar en servicio,

72

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•

•

•

•

de acuerdo con sus características y las propiedades que aportan al pavimento; sin embargo, su evolución permitirá mitigar los deterioros de acuerdo al tipo y nivel de severidad que presente la superficie existente, ya que en algunas secciones la reflexión de deterioro fue inmediata.

El desempeño de los tratamientos superficiales se ve afectado cuando se aplican sobre capas de rodadura existentes con deterioros y niveles de severidad altos.

Se observó que cada tratamiento mejora diferentes características de la superficie del pavimento, además se identificaron distintas condiciones superficiales en 2 050 m del tramo de prueba, por lo que es necesario definir cuáles características se requieren mejorar por cada segmento en estudio.

Los RS y MA son los que en mayor medida se han aplicado durante los últimos años en México y han presentado muy buen desempeño; sin embargo, en algunos casos no ha sido así. Es necesario aclarar que en este tramo de prueba ambos tratamientos fueron los que se vieron expuestos a mayor exigencia en cuanto al deterioro existente previo a su aplicación, por lo que, se afectó su eficiencia.

Actualmente se continúa evaluando el desempeño de los tratamientos superficiales de este tramo de prueba, por lo que se pretende seguir analizando la evolución de su desempeño.

3 CONCLUSIONES • Es elemental conocer las condiciones climatológicas, de tránsito vehicular, geométricas de trazo, de obras de drenaje y de capacidad estructural actual, así como de la evolución histórica de la condición superficial de los pavimentos, además de segmentar el tramo en estudio por zonas homogéneas, para identificar el nivel de servicio actual de la vialidad, y con esto realizar una correcta selección de los distintos trabajos de conservación para el nivel de servicio proyectado.

• Es necesario conocer las condiciones superficiales de los pavimentos, como su nivel de deterioro y severidad, además de su capacidad estructural para definir si se requiere de la aplicación de un tratamiento superficial o de trabajos de rehabilitación o reconstrucción.

• No existe tratamiento que sea la solución universal para todos los problemas que se puedan presentar en las carreteras.

ASFÁLTICA 76

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• Se debe controlar y supervisar que los trabajos se realicen de acuerdo con lo proyectado, en caso de que la supervisión llegue a observar que las condiciones existentes en el pavimento no son las adecuadas para los trabajos propuestos, se debe reportar a la Dependencia responsable para tomar una decisión en cuanto a las acciones por realizar.

• Si se llega a suponer que la reducción de la vida útil de cualquier tratamiento se debe a la calidad del sistema aplicado, sin considerar las diversas variables mencionadas en este documento que afectan su desempeño, esto es un error.

• El costo-beneficio de aplicar cualquier tratamiento se encuentra en función de las condiciones existentes del pavimento (superficiales, estructurales, de drenaje) y a las que se verá expuestas (climatológicas, intensidad y carga vehicular). Por lo que realizar una inversión en un trabajo de conservación sin un adecuado estudio, no necesariamente mejorará el nivel de servicio en el tiempo proyectado y se reducirá la eficiencia de inversión, afectando la optimización de los recursos presupuestales.

• Sellar las grietas existentes previo a la aplicación de RS, MA, MC y MD mejora potencialmente el trabajo presentado, por lo que ayuda a mitigar la aparición de deterioros, comparándolo con el desempeño del tratamiento simple.

• Este análisis ha permitido realizar proyectos de normas para la NIT de la SICT, además de ser una referencia para comprender el comportamiento de los distintos tratamientos, por lo que se continuará con este estudio de acuerdo con lo proyectado por la SICT. Actualmente se lleva a cabo la planeación de las aplicaciones para el segundo tramo de prueba.

4 AGRADECIMIENTOS En agradecimiento a la SICT, Subsecretaría de Infraestructura, DGST, DGCC, Centro SICT Jalisco, en especial a: Vinicio Serment, Juan Manuel Mares, Francisco Ramos, Salvador Fernández, Carlos Capistran, Benito García, Ernesto Rubio, Francisco López, Dante Díaz, Ana Arista y todo el demás personal involucrado. De igual manera a las empresas Aro Asfaltos, ASI, Ecomex, Ergon Asfaltos, Interbitumen, Kao, Mulsa, Nanovite, Precova, Surfax, Tamba y Viasfaltos, quienes patrocinaron las aplicaciones de los tratamientos, así como a las empresas Soinvitsa, Apcl y Ligas Control por colaborar en las mediciones de las condiciones del pavimento.

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5 REFERENCIAS [1] Dirección General de Planeación (2022). Estadística mensual del Sector Infraestructura, Comunicaciones y Transportes. México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[2] Sitio web INEGI https://www.inegi.org.mx/temas/climatologia (2022). Climatología.

Aguascalientes, Aguascalientes, México: Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática.

[3] Coordinación General del Servicio Meteorológico Nacional (2021). Reporte del Clima en México. Ciudad de México, México: Comisión Nacional del Agua.

[4] Servicio Geológico Mexicano (2017). Sismología de México. Ciudad de México, México: Secretaría de Economía.

[5] SEMARNAT (2010). Atlas Geográfico del Medio Ambiente y Recursos Naturales. Ciudad de México, México: Secretaría de Medio Ambiente y Recursos Naturales.

[6] Servicio Geológico Mexicano (2021). Anuario Estadístico de la Minería Mexicana. Ciudad de México, México: Secretaría de Economía.

[7] Dirección General de Servicios Técnicos (2022). Datos Viales 2022. Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[8] Secretaría de Comunicaciones y Transportes (2017). NOM-012-SCT-2-2017, Sobre el peso y dimensiones máximas con los que pueden circular los vehículos de autotransporte que transitan en las vías generales de comunicación de jurisdicción federal. Ciudad de México, México: Diario Oficial de la Federación.

[9] Dirección General de Servicios Técnicos (2005-2017). Estudios de Origen-Destino y Peso.

Ciudad de México, México: Secretaría de Comunicaciones y Transportes.

[10] Federico Castro, Alfonso Pérez, Paul Garnica, Roberto Hernández (2021). Publicación Técnica No. 624, Caracterización de espectros de carga en la red carretera mexicana.

Sanfandila, Qro, México: Instituto Mexicano del Transporte.

[11] Sitio web Banco Mundial https://datos.bancomundial.org/indicador (2022). Crecimiento del PIB (% anual). NW Washington, EE. UU.: Grupo Banco Mundial.

[12] CIEP (2020). Infraestructura en México Prioridades y Deficiencias del Gasto Público.

México: Centro de Investigación Económica y Presupuestaria, A.C. [13] Centro de Estudios de las Finanzas Públicas (2021). Infraestructura de la Subfunción Transporte por Carreteras, PEF 2019-2021 y el PPEF 2022. Ciudad de México, México: Cámara de Diputados LXV Legislatura.

[14] Dirección General de Servicios Técnicos (2014). Guía de Procedimientos y Técnicas para la Conservación de Carreteras en México. Ciudad de México, México: Secretaría de Comunicaciones y Transportes.

[15] Secretaría de Comunicaciones y Transportes (2009). Reglamento Interior de la Secretaría de Comunicaciones y Transportes. Ciudad de México, México: Gobierno de México.

[16] Secretaría de Comunicaciones y Transportes (2021). Acuerdo por el que se crea el Comité Consultivo de la Secretaría de Comunicaciones y Transportes. Ciudad de México, México: Diario Oficial de la Federación, Secretaría de Gobernación.

[17] Secretaría de Comunicaciones y Transportes (2020). Programa Sectorial de Comunicaciones y Transportes 2020-2024. Ciudad de México, México: Gobierno de México.

[18] National Center for Asphalt Technology (2012). NCAT Report 12-10, Phase IV NCAT Pavement Test Track Findings. Auburn, Alabama, EE. UU.: NCAT at Auburn University.

[19] National Center for Asphalt Technology (2019). NCAT Report 18-04, Phase VI (2015-2017) NCAT Test Track Findings. Auburn, Alabama, EE. UU.: NCAT at Auburn University.

[20] National Center for Asphalt Technology (2021). NCAT Report 21-03, Phase VII (2018-2021) NCAT Test Track Findings. Auburn, Alabama, EE. UU.: NCAT at Auburn University.

[21] U.S. Department of Transportation Federal Highway Administration (2003). Pavement Preservation Compendium. Washington, DC, EE. UU.: FHWA. [22] Elie Y. Hajj, Luis Loria, and Peter E. Sebaaly (2010). Performance Evaluation of Asphalt Pavement Preservation Activities. Nevada, EE. UU.: Nevada Department of Transportation.

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[23] U.S. Department of Transportation Federal Highway Administration (2010). Performance Evaluation of Various Rehabilitation and Preservation Treatments. Washington, DC, EE. UU.: FHWA. [24] Dr. Adriana Vargas (2019). Pavement Preservation Group Study Summary of Findings 2019. Auburn, Alabama, EE. UU.: NCAT at Auburn University.

[25] Sistema CLICOM (2019). Base de datos de la herramienta web CICESE. Ciudad de México, México: Sistema Meteorológico Nacional.

[26] Dirección General de Servicios Técnicos (2019). Datos Viales 2019. Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[27] Santiago Corro, Roberto Magallanes, Guillermo Prado (1981). Series del Instituto de Ingeniería, No. 444, Instructivo para Diseño Estructural de Pavimentos Flexibles para Carreteras. Ciudad de México, México: Instituto de Ingeniería de la UNAM. [28] Normativa para la Infraestructura del Transporte (2021). N∙CSV∙CAR∙1∙03∙004, Determinación del Índice de Regularidad Internacional (IRI). Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[29] Normativa para la Infraestructura del Transporte (2020). N∙CSV∙CAR∙1∙03∙006, Determinación de la Macrotextura (MAC). Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[30] Normativa para la Infraestructura del Transporte (2016). N∙CSV∙CAR∙1∙03∙009, Determinación de la Profundidad de Rodera (PR). Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[31] Normativa para la Infraestructura del Transporte (2018). N∙CSV∙CAR∙1∙03∙006, Determinación de los Deterioros Superficiales en los Pavimentos (DET). Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[32] Normativa para la Infraestructura del Transporte (2017). N∙CSV∙CAR∙1∙03∙010, Determinación de las Deflexiones de un Pavimento (DEF). Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[33] U.S. Department of Transportation (2003). Publication No. FHWA-RD-03-031, distress identification manual for the Long-Term Pavement Performance Program. McLean, VA: Federal Highway Administration.

[34] SICT (1991). Determinación de la permeabilidad de superficie del pavimento, Normas para muestreo y pruebas de materiales, equipos y sistemas, Parte 6.01, Título 6.01.03, Pavimentos (II), Tomo ll, Inciso 012-L. Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[35] Normativa para la Infraestructura del Transporte (2016). M∙MMP∙4∙07∙009, Determinación de la Profundidad Media de la Macrotextura de un Pavimento por el Método de Círculo de Arena. Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

[36] Normativa para la Infraestructura del Transporte (2020). M∙MMP∙1∙16, Grado de Compactación con Deflectómetro de Impacto Ligero (LWD). Ciudad de México, México: Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes.

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CONSERVACIÓN DE CARRETERAS CON APLICACIÓN DE CARPETAS ASFÁLTICAS CON 30% DE RAP Y ADITIVO REDUCTOR DE TEMPERATURA Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes, México Francisco Ramos, jose.ramos@sct.gob.mx Omar Viveros, ingoviveros@hotmail.com Vinicio Serment, vserment@sct.gob.mx Salvador Fernández Ayala, sfernandez@sct.gob.mx Bruno López, brunolopezher@gmail.com Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo, México Jorge Alarcón, jorge.alarcon.ibarra@hotmail.com Carlos Chávez, cachavez@umich.mx DIRECCIÓN GENERAL DE SERVICIOS TÉCNICOS (SICT)

RESUMEN Una de las tendencias a nivel mundial es la optimización de los recursos naturales y la reducción de la huella de carbono en las diferentes actividades que el ser humano realiza de forma cotidiana.

Por ello, ha sido un reto importante para la ingeniería en vías terrestres el desarrollo de técnicas y materiales que minimicen el impacto al medioambiente; no obstante, por las condiciones económicas actuales no es posible dejar de lado su costo. Desde el siglo pasado se busca emplear el material reciclado de carpeta asfáltica (RAP) en las obras de infraestructura carretera. Por lo que, un gran número de investigaciones se han enfocado en el desarrollo de pruebas de laboratorio para encontrar sin afectar el desempeño, la máxima incorporación posible de porcentaje de RAP en las mezclas asfálticas, destacando así, el uso del 30% de RAP y el 70% de material pétreo virgen. En el 2021, la Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes llevó a cabo en una carretera acciones de conservación mediante el fresado y aplicación de una mezcla asfáltica tibia (WMA) con 30% de RAP y 70% de material virgen. Se diseñó la mezcla tomando en cuenta la metodología superpave hasta nivel III y el agrietamiento a través de la prueba para medir la energía de fractura (DCT). Se logró reproducir el diseño en campo y colocar la mezcla en el tramo con los equipos necesarios para este tipo de proyectos. Además, se midieron los índices de desempeño antes y después de la aplicación

ASFÁLTICA 76

77

y se realizó un análisis de tipo empírico-mecanicista de dos segmentos del tramo, esto a través de diversos modelos de aproximación elaborados con método de elementos finitos, donde se observa un comportamiento benéfico de la WMA-RAP aplicada.

1 INTRODUCCIÓN Cuando se habla de la infraestructura carretera de un país, es un tema que compete a toda su sociedad, ya que es parte de su patrimonio y por lo tanto de cada individuo. Cada material que conforma la estructura de una vialidad tiene un valor económico y un impacto ecológico para su conformación y vida útil, por lo que, cada vez que se construye, conserva, reconstruye o moderniza se involucra una inversión y a su vez se genera un impacto ambiental. Una alternativa sostenible para mejorar las condiciones del pavimento es el reciclado de materiales que lo conforman, como parte de los trabajos de fresado y restitución de las capas del pavimento, disminuyendo en gran medida el gasto energético, económico y el uso de materiales vírgenes de forma parcial o incluso total.

La contaminación y el calentamiento global son considerados como una de las preocupaciones ambientales más importantes [1]. Desde el siglo pasado se han utilizado las mezclas asfálticas en caliente (HMA, Hot Mix Asphalt por sus siglas en inglés) dentro de la construcción de obras viales, mismas que representan un gasto energético durante su producción, generando emisiones de CO2 y dejando una huella de carbono notable en cada proceso que contribuye al efecto invernadero en nuestro planeta, y esto se encuentra en función de las temperaturas empleadas durante el proceso, mientras mayor sea la temperatura mayor será el potencial de impacto de estos factores. Una de las soluciones más importantes para mitigar este tipo de problemas es la reducción de la temperatura en la elaboración y compactación de las mezclas asfálticas, esto sin que se note una disminución en su rendimiento mecánico, este tipo de mezclas se clasifican como mezclas asfálticas tibias o WMA (Warm Mix Asphalt, por sus siglas en inglés) [2]. La tecnología de WMA fue aplicada por primera vez en Europa en 1996 e introducida a Estados Unidos de Norteamérica (EE. UU.) en el año 2002 [3].

Hoy en día muchos países tratan de cumplir con los principios del desarrollo sostenible, cuyo objetivo es reciclar materiales de desecho y reducir así el consumo de energía, considerando materiales como reciclado de concreto hidráulico; hule molido de llanta; botellas de plástico; vidrio; escoria de alto horno; y reciclado

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de mezcla asfáltica o RAP (Reclaimed Asphalt Pavement, por sus siglas en inglés). Este tipo de materiales han sido reciclados satisfactoriamente en las mezclas asfálticas, tanto que en algunos casos incrementan su desempeño a nivel laboratorio [4,5,6,7,8,9].

La utilización del 30% de RAP en HMA ha presentado resultados satisfactorios; sin embargo, en porcentajes superiores comienzan a surgir afectaciones en su desempeño que no son deseadas [10,11], ya que un porcentaje alto de RAP puede tener un efecto adverso en la resistencia al agrietamiento por bajas temperaturas o por resistencia a la fatiga. La combinación de WMA y RAP origina un buen comportamiento en el desempeño de las mezclas, la disminución de la temperatura de mezclado reduce el envejecimiento del cemento asfáltico nuevo y del cemento asfáltico procedente del RAP, esto con ayuda de los aditivos, lo que genera una mejor adherencia en estos materiales, por lo que se ha encontrado que mezclas WMA con 30% de RAP o más pueden presentar mejor desempeño que una HMA con la misma proporción de RAP. Existe registro de una WMA con un 75% de RAP con condiciones establecidas y controladas a nivel laboratorio, con resultados satisfactorios en su desempeño [12].

En México se han aplicado en varias ocasiones diferentes trabajos de conservación con mezclas asfálticas con RAP y aditivos reductores de temperatura, la mayoría de esas aplicaciones no se tienen documentadas, así como en algunos casos no se contó con el soporte técnico para garantizar su correcto diseño, elaboración y aplicación de estas. Existe la creencia de que este tipo de mezclas asfálticas presentan un desempeño inferior respecto de las mezclas asfálticas que utilizan el 100% de materiales vírgenes provenientes de bancos de explotación, pero esta es una práctica poco sostenible porque las carpetas asfálticas son 100% reciclables para reparación o construcción de vialidades [13,14]. Actualmente en Europa el RAP no es considerado como un material de desecho, sino como un material de uso común en las mezclas asfálticas.

Incluso estudios a nivel de laboratorio han comparado el uso de RAP y reciclado de RAP en WMA con una HMA con material 100% virgen, obteniendo resultados benéficos para las condiciones evaluadas [15].

Ante esta situación en 2021, la Secretaría de Infraestructura, Comunicaciones y Transportes (SICT) a través de la Dirección General de Conservación de Carreteras (DGCC) y el Centro SICT del estado de Jalisco, propusieron un tramo de prueba para llevar a

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cabo los trabajos de conservación periódica mediante la elaboración y aplicación de mezcla asfáltica tibia de granulometría densa con 30% de RAP, de la carpeta asfáltica existente y aditivo reductor de temperatura, en el estado de Jalisco. Con una meta de 7.00 km de longitud, en los dos carriles de circulación, uno por sentido, de la carretera Guadalajara-Barra de Navidad, tramo: Juchitlán–Unión de Tula, subtramo: del km 92+00 al km 103+000, recibiendo el soporte técnico para el estudio de los trabajos por parte de la Dirección General de Servicios Técnicos (DGST) como parte de la SICT, así como de la Asociación Mexicana del Asfalto, A.C (AMAAC). Los últimos trabajos de conservación realizados en este tramo fueron en 2014, con una recuperación de material y colocación de 10 cm de carpeta asfáltica. Se realizaron trabajos previos, supervisión en el diseño y construcción y actualmente se encuentra en monitoreo dicho tramo con el objeto de estudiar y verificar el desempeño de la WMA-RAP ante las condiciones que presentadas en el sitio; con la finalidad de que a corto plazo el uso de esta tecnología se vuelva una práctica común a nivel nacional, como ya lo es por decreto el uso obligatorio de mezclas asfálticas tibias en los trabajos de pavimentación, repavimentación, bacheo y demás obras de esta índole en la Ciudad de México [16].

2 METODOLOGÍA Como parte del estudio sobre los trabajos de conservación periódica mediante trabajos de carpeta asfáltica de granulometría densa utilizando RAP, se analizaron las condiciones superficiales y estructurales del pavimento a través de la información histórica con la que cuenta la DGST en materia de auscultación de carreteras; posteriormente, se analizaron los resultados obtenidos de los diferentes ensayes para identificar la capacidad del pavimento antes y después de la aplicación de los trabajos. Se documentó lo correspondiente al procedimiento constructivo, la calidad de los materiales, la maquinaria, la planta de producción, el transporte de materiales, etc.

2.1 Verificación de la capacidad del pavimento previo a los trabajos de conservación Previo a la realización de los trabajos de conservación del tramo de estudio, se evaluaron sus condiciones superficiales y estructurales. Además de obtener la calidad de cada uno de los materiales que conforman la estructura, llevando a cabo lo estipulado en los siguientes incisos:

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a. Se recopiló la información de los últimos cinco años referentes a la auscultación del tramo, posteriormente, se analizó dicha información para conocer el comportamiento del pavimento en ese periodo de tiempo. b. Se consiguió el Tránsito Diario Promedio Anual (TDPA) y la composición vehicular que transita por la vía y los ejes equivalentes actuales y a 20 años. c. Se realizaron diversas visitas de inspección al tramo en estudio, para conocer las condiciones en que se encontraba mediante levantamiento de deterioros. d. Se logró mediante Pozos a Cielo Abierto (PCA) a cada kilómetro la masa volumétrica, el contenido de agua y el módulo de rigidez de superficie obtenido con el equipo LWD, de los materiales que conforman cada una de las capas de la estructura del pavimento incluyendo el terreno natural. Además, se tomaron muestras para obtener la calidad de cada capa mediante la normativa de la NIT-SICT. e. Se obtuvo la granulometría y el contenido de cemento asfáltico de la carpeta asfáltica existente, mediante la extracción de núcleos de 6 pulgadas a cada kilómetro.

2.2 Diseño de la mezcla Se elaboró un diseño para una mezcla asfáltica tibia de granulometría densa de alto desempeño con incorporación de 30% de RAP. El diseño se manejó mediante lo establecido en el protocolo AMAAC hasta nivel III [17]. Además, se incluyó el ensaye de energía de fractura para medir el potencial de agrietamiento de la WMA [18] y se utilizó un aditivo reductor de temperatura de mezclado y compactación, además de mejorar la adherencia de los materiales [19,20].

2.3 Maquinaria y equipo El equipo empleado para la producción y colocación de la mezcla asfáltica fue barredora mecánica, equipo de fresado en frío de tipo Roto-mill, equipo de cribado y disgregado de RAP, una planta con calentamiento indirecto de doble barril, dos tolvas para la incorporación de RAP, cuatro tolvas para la incorporación del material virgen, bandas transportadoras de material pétreo y RAP en frío, tanque de almacenamiento de asfalto, extractor de gases de combustión, colector de polvos con reincorporación al tambor, elevador y silo para almacenamiento de la mezcla asfáltica y caseta de control para garantizar la dosificación del material por peso. Se cuidó

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de manera exhaustiva la temperatura de mezclado y compactación de la WMA-RAP. Para el transporte se utilizaron camiones de caja lisa con recubierta, en campo se empleó equipo de transferencia para homogeneizar la mezcla. Para el tendido se usó una pavimentadora autopropulsada, con equipo sincronizado de riego de liga, con control computarizado y con sensores de niveles; compactador de rodillo con control de amplitud y frecuencia de vibración de doble tambor; y uno neumático de última generación.

2.4 Comparativa de datos de auscultación antes y después de la aplicación Se realizó una comparativa de datos de auscultación como índice de rugosidad internacional (IRI), macrotextura superficial (MAC), profundidad de rodera (PR), deflexiones (antes), deterioros superficiales (DET). Esto con el fin de definir las diferencias con la aplicación de la WMA-RAP. 2.5 Modelación numérica comparativa Se modeló mediante el método de elemento finito (FEM) con un software especializado, para conocer las deformaciones por compresión en las terracerías y de tensión en la carpeta. De esta forma se pudo aplicar ecuaciones de transferencia y obtener el número de repeticiones permisibles por deformación permanente y por fatiga en millones de ejes equivalentes antes y después de la aplicación de la WMA-RAP. 3 RESULTADOS 3.1 TDPA y composición vehicular El tramo donde se realizaron los trabajos con mezcla asfáltica WMA-RAP pertenece a la ruta MEX-071 en el estado de Jalisco, que forma parte de la red federal libre del país. Presenta un TDPA de 5 377 vehículos de los cuales el 8.5% corresponde a vehículos pesados y el 91.5% corresponde a vehículos ligeros. Es una carretera tipo C de un carril por sentido, de 7.0 m de ancho de corona, sin acotamientos y con derecho de vía de 20 m.

3.2 Análisis de la estructura Mediante una brigada de evaluación se realizaron PCAs a lo largo del tramo que comprende del km 92+00 al 103+000. Se muestrearon cada una de las capas encontradas y se obtuvieron los módulos de rigidez de superficie con el equipo Deflectómetro de Impacto Ligero (LWD, por sus siglas en inglés) de cada una de las capas encontradas. Además, se obtuvieron núcleos de 6 pulgadas de la carpeta asfáltica, todo esto para su posterior análisis en laboratorio.

3.2.1 Espesores y módulos de rigidez de superficie (ELWD) por PCA De acuerdo con los PCAs realizados a lo largo del tramo, la carpeta asfáltica presentó un espesor promedio de 13.5 cm (con un coeficiente de variación (cv) de 0.28), la base hidráulica con espesor promedio de 32 cm (cv=0.47), con módulo de rigidez de superficie obtenido en campo con equipo LWD promedio de 52.9 MPa (cv=0.29); subrasante de 27.5 cm (cv=0.14) de espesor promedio, módulo promedio de 37.4 MPa (cv=0.54). Existe una amplia variación de espesores

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y módulos elásticos en la estructura a lo largo del tramo. No se tiene registro de que se hayan realizado trabajos de reconstrucción en ese tramo, solo renivelaciones o bacheos profundos.

3.2.2 Calidad de la base hidráulica La granulometría de las cuatro muestras correspondientes a los km 94+700, 96+100, 97+500 y 101+900 se encuentran dentro de los límites granulométricos establecidos en la Norma SICT N·CMT·4·02·002 [22] para menos de un millón de ejes equivalentes (∑≤106); las seis muestras restantes correspondientes a los km 92+500, 93+850, 98+600 99+500, 100+500 y 103+000 se encuentran fuera de los límites establecidos. Los resultados de los ensayes de calidad para base hidráulica de las diez muestras de materiales procedentes de los diferentes PCA de la estructura del pavimento se presentan en la Tabla 1. Los resultados de los ensayes de laboratorio indican que el material de la base hidráulica, en general, presenta un alto contenido de material fino, CBR bajo, equivalente de arena muy bajo y —de igual forma— incumple con el límite líquido e índice plástico.

Tabla 1. Calidad de la base hidráulica que conforma la estructura del pavimento.

Característica

Unidad

Promedio

cv

Especificación

Límite líquido

%

29.10

0.13

máx. 25

Índice plástico

%

10.28

0.53

máx. 6

CBR

%

59.78

0.45

mín. 80

Equivalente de arena

%

18.55

0.20

mín. 40

Desgaste los Ángeles

%

12.93

0.55

máx. 35

Partículas alargadas

%

28.68

0.18

máx. 40

Partículas lajeadas

%

14.90

0.05

máx. 40

MVSM

kg/m³

2070

0.04

-

3.2.3 Calidad del cuerpo de las terracerías En la Tabla 2 se muestran los resultados de los ensayes de calidad para subrasante y terreno natural. De acuerdo con los resultados obtenidos, el material de las terracerías que conforma la capa subrasante, en general, presenta CBR bajo, dos muestras presentan valores altos del índice plástico y tres satisfacen los requisitos establecidos por la normativa SICT. Tabla 2. Calidad de la subrasante que conforma la estructura del pavimento.

Característica

Unidad

Promedio

cv

Especificación

Tamaño máximo

mm

43.13

0.64

máx. 76

Límite líquido

%

29.29

0.08

máx. 40

Índice plástico

%

10.33

0.57

máx. 12

CBR

%

15.25

0.63

mín. 20

Expansión

%

1.18

0.54

máx. 2

MVSM

kg/m³

1878.13

0.04

-

ASFÁLTICA 76

83

3.3 Parámetros obtenidos de la carpeta asfáltica existente Para la carpeta asfáltica se obtuvo un promedio de contenido de cemento asfáltico del 7.06% (cv=0.13) respecto de la mezcla y de 7.63% (cv=0.14) en relación al material pétreo. Los resultados de la granulometría indican que están fuera de los límites granulométricos para una mezcla asfáltica de granulometría densa para material con tamaño máximo de 3/4” [23].

3.4 Diseño de la WMA-RAP En la Tabla 3 se observan los parámetros de diseño de la mezcla asfáltica de granulometría densa con incorporación de 30% de RAP y aditivo reductor de temperatura.

Tabla 3. Parámetros de diseño de la WMA-RAP. Característica

Valor

Característica

Valor

70H-16

Peso volumétrico de la mezcla compacta (Gmb), kg/m3

2.406

5

Gravedad específica teórica máxima de la mezcla (Gmm)

2.502

Grado de desempeño del cemento asfáltico en el RAP

118-10

Vacíos del agregado mineral (VAM), % Vacíos llenos de asfalto (VFA), %

13.5

Grado de desempeño del cemento asfáltico base (virgen)

76-22

Proporción de polvo Tensión indirecta en seco, kPa

1.5

Contenido de cemento asfáltico en el RAP, %

7.06

Tensión indirecta en húmedo, kPa

758.01

CA aportado por el RAP, %

2.12

Susceptibilidad al daño inducido por humedad (TSR), %

94

CA aportado por el cemento asfáltico modificado y aditivos, %

2.89

Susceptibilidad deformación permanente (HWT) a 20 000 pasadas, mm

7.87

Temperatura de mezclado, °C

145-160

Módulo dinámico a 20 °C, MPa

6075

Temperatura de compactación, °C

135-145

Energía de fractura a -12 °C, J/m2

713

Grado de desempeño del cemento asfáltico (LTTP) Contenido óptimo de cemento asfáltico, respecto al peso de la mezcla, %

3.5 Comparativa de los datos históricos de auscultación respecto de los datos obtenidos después de la aplicación de la WMA-RAP Se realizó el análisis de la base de datos de 2015 a 2022 de las campañas de auscultación realizadas por la SICT del tramo en estudio, teniendo datos de IRI, MAC, PR y DET, además de DEF. En la Figura 1 se muestran los datos históricos de siete años y su comportamiento antes y después de la aplicación de la WMA-RAP. Se puede observar una mejora significativa en los valores de IRI, MAC, PR, y DET que cumplen con el mínimo establecido en las normas de referencia de la SICT. De igual manera se obtuvieron deflexiones con el equipo Falling Weight Deflectometer (FWD, por sus siglas en inglés) previo a los trabajos de conservación. Se normalizaron las deflexiones a 700 kPa y 20 °C, obteniendo un valor de deflexión máxima promedio de 0.79 mm (cv=0.37), con el 42% del tramo con deflexión máxima superior a 0.8 mm, 16% con deflexión máxima inferior a 0.5 mm y 43% con deflexión máxima entre 0.5 y 0.8 mm;

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Figura 1. Comparativa de indicadores de desempeño del tramo.

además, un área normalizada promedio de 422 mm (cv=0.13). Por lo anterior, se puede estimar que el 42% del tramo se encuentra con una estructura y una subrasante débil, mientras que el 58% se ubica con una estructura débil y una subrasante resistente. Cabe señalar que los trabajos se realizaron independiente de la estructura del pavimento, por lo que se decidió identificar segmentos del tramo que presentaran dos condiciones opuestas en cuanto a su capacidad estructural; la configuración estructural con mayor aporte a la carpeta asfáltica con RAP y la de menor aporte.

3.6 Modelación numérica de dos configuraciones estructurales presentes en el tramo Para verificar el efecto de la sustitución de la carpeta existente por la carpeta WMA-RAP, se hizo una modelación numérica considerando un análisis empírico mecanicista [24]. En la Tabla 4, se presentan las características estructurales para analizar los segmentos comprendidos del km 94+400 al km 94+900 (segmento 1) y del km 99+900 al km 100+500 (segmento 2); donde el segmento uno es la mejor configuración estructural encontrada a lo largo del tramo y el segmento dos es la configuración estructural más desfavorable. Para el análisis se utilizó un programa de elementos finitos (RS2, versión 2019 11.002), se consideró un análisis axisimétrico, y un radio de aplicación del esfuerzo de 0.15 m, un esfuerzo de 0.57 MPa y una ley constitutiva elástica. En el eje de simetría (coordenada x=0) la condición de frontera aplicada fue con un desplazamiento en el sentido horizontal igual a cero, en el lado derecho de la sección se empleó la misma condición; en la frontera inferior del pavimento, en la coordenada vertical (y=0) se restringieron los desplazamientos verticales. El dominio se discretizó con elementos triangulares de seis nodos, considerando triángulos más pequeños (0.007 m de lado) en la zona de aplicación de la carga, esta condición se extiende hasta la profundidad de la subrasante. Los parámetros elásticos están definidos en la Tabla 4.

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Tabla 4. Características de las estructuras modeladas.

Capas del pavimento

Segmento 1 (espesor/módulo)

Segmento 2 (espesor/módulo)

Carpeta

15 cm/3 570 MPa

7.6 cm/4125 MPa

Base

33.57 cm/385 MPa

31.4cm/290 MPa

Subrasante

26.17 cm/216 MPa

19.1cm/65 MPa

Terreno natural

250 cm/100 MPa

250 cm/100 MPa

En la Figura 2 y Figura 3, se presentan los contornos de deformación unitaria vertical para el segmento 1. Se muestran las deformaciones unitarias horizontales (εxx) y verticales (εyy), siendo estas últimas positivas en sentido hacia abajo. Si se observan dichas figuras, los contornos de deformación vertical se asemejan a los bulbos de esfuerzos verticales, los cuales no se presentan en el artículo. Pero se puede verificar que en cada cambio de capa existen una discontinuidad en los contornos, y es más claro en la variación de módulos. Para calcular la deformación permanente a nivel de la subrasante se utiliza la deformación de compresión, εc y se puede concluir que mientras mayor sea el módulo de esta capa, disminuye la deformación vertical unitaria. Para el cálculo de la vida a fatiga de la superficie de rodadura se usa la deformación unitaria por tensión (εt), (deformaciones horizontales, eje de las abscisas) en la interfase de la carpeta asfáltica y la base hidráulica donde se observa una deformación unitaria mayor.

Se analizaron las configuraciones estructurales presentes en ambos segmentos, estimando los ejes equivalentes que soportarían con la aplicación de la carpeta asfáltica con WMA-RAP. Se determinaron las deformaciones de tensión (εt) y las deformaciones de compresión vertical (εc), en la interfase entre la carpeta y la base (algunas variantes que se dan a conocer más adelante) y en la interfase entre la subbase y la subrasante. Se utilizan las ecuaciones 1 y 2, funciones de transferencia generales [24], con los parámetros del Asphalt Institute. Las ecuaciones usadas son: 𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 = 0.414 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑡𝑡𝑡𝑡−3.291 𝐸𝐸𝐸𝐸1−0.854

𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁𝑁 = 1.365𝑒𝑒𝑒𝑒 −9 𝜀𝜀𝜀𝜀𝑐𝑐𝑐𝑐−4.477

(1) (2)

Donde, Nf, es el número de repeticiones permisibles debido a la fatiga, Nd,es el número de repeticiones permisibles por deformación permanente, εt,es la deformación de tensión unitaria en

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la parte inferior de la carpeta, εc, es la deformación unitaria vertical en la parte superior de la subrasante, E1, es el módulo de elasticidad de la carpeta en kPa. En el presente artículo se muestran los esquemas de modelación más representativos. Dentro de los segmentos analizados se manejaron diversos casos para explicar la interacción de las diferentes capas que conforman la estructura del pavimento, se enfatiza en la resistencia a fatiga dejando a un lado los posibles efectos de reflexión de grietas de las capas inferiores y drenaje de las capas. Para el segmento 1 se toman como referencia los valores obtenidos en el caso A, variando los espesores, módulos y profundidad para calcular la deformación a tensión, a través de los casos B.1, B.2, B.3, B.4, C y D (ver Tabla 5); mientras que para el segmento 2 se toma como referencia el caso E y se compara reemplazando la carpeta asfáltica en el caso F. 3.6.1 Segmento 1, caso A En la Figura 2 se muestran los resultados del segmento 1, del km 94+400 al km 94+900 que representa la estructura del pavimento existente en las mejores condiciones. Se obtuvo un Nf = 5.305 millones de ejes equivalentes y un Nd =51.876 millones de ejes equivalentes, siendo estos los valores de referencia. Esto quiere decir que la estructura original de este segmento presenta una baja resistencia por fatiga debido a las afectaciones presentes en la carpeta asfáltica, mientras que por deformación permanente tiene 9.8 veces más vida útil que fatiga, ya que las terracerías tienen mejor calidad.

Figura 2. Modelo de la estructura original del segmento 1.

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87

3.6.2 Segmento 1, caso B Para este caso se realizaron cuatro escenarios o variando solo los espesores de la carpeta asfáltica para conocer la mejor condición que pueda dar mayor aporte estructural. Para los cuatro escenarios se obtuvo 1.57 veces el número de repeticiones permisibles por deformación permanente del caso A, como se presenta en la Tabla 5.

Tabla 5. Deformaciones y número de repeticiones permisibles para los casos del Segmento 1.

Caso

εt

Nf

εc

Nd

A

-1.38E-04

5.31

1.98E-04

51.88

B.1

-6.30E-05

44.49

1.76E-04

87.90

B.2

-1.34E-04

3.71

1.76E-04

87.90

B.3

-8.46E-05

19.13

1.76E-04

87.90

B.4

-9.70E-05

13.12

1.76E-04

87.90

C

-1.53E-04

2.72

1.79E-04

81.49

D

-1.04E-04

9.70

1.71E-04

100.00

En el escenario B.1 se considera fresado de 10 cm; se deja 5 cm de la carpeta existente y se restituyen los 10 cm con WMA-RAP alcanzando el espesor inicial. Se calculó la deformación por tensión en la interfase de la carpeta nueva y la carpeta existente, tal cual se ve en la Figura 3. Así, se obtiene un incremento de 8.38 veces las repeticiones de referencia a fatiga lo cual representa un incremento favorable en la vida útil.

Figura 3. Aplicación de la carpeta WMA-RAP.

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En el escenario B.2 se consideraron los mismos espesores que en el escenario B.1, con la diferencia que se calculó la deformación a tensión en la interfase de los 5 cm de carpeta existente y la base, con lo que se obtuvo un decremento de las repeticiones de fatiga de referencia, siendo 0.7 veces, lo cual representaría acortar la vida útil de la estructura.

• En el escenario B.3 se tomaron en cuenta los mismos espesores que en el escenario B.1, con la diferencia que se ponderó las deformaciones de tensión y los módulos de las carpetas. Calculando la deformación a tensión en la interfase de los 15 cm de carpeta y la base, obteniendo un incremento de 3.61 veces las repeticiones de referencia a fatiga. Lo anterior representa un aumento de la vida útil.

• En el escenario B.4 se consideraron las mismas condiciones que en el escenario B.3, con la diferencia que se promedió las deformaciones de tensión y los módulos de las carpetas, con lo que se tuvo un incremento de 2.47 veces las repeticiones de referencia a fatiga, lo cual representa un incremento de la vida útil.

3.6.3 Segmento 1, caso C y D Para el caso C se consideró fresado de 15 cm de espesor de carpeta existente y restitución solo de 10 cm con mezcla WMA-RAP, incrementando a 1.57 veces el número de repeticiones a deformación permanente de referencia, además de presentar un decremento de las repeticiones de fatiga de referencia, siendo 0.51 veces, lo cual representaría acortar la vida útil. Para el caso D se fresaron 15 cm de carpeta existente y se restituyeron 15 cm con mezcla WMA-RAP, con lo que se consiguió un aumento de 9.7 y 1.93 veces los números de repeticiones de fatiga y deformación permanente de referencia, respectivamente. En el caso C se demuestra que, mientras se disminuyan los espesores de la carpeta asfáltica, aunque se incremente el módulo elástico, se dificultará mejorar su vida útil, así la estructura original tiene mejor comportamiento.

En lo que refiere al caso D, al restituir el espesor original de la carpeta existente con WMA-RAP, el incremento de Nf es significativo, proporcionando de esta manera un mejor comportamiento que la estructura original. De lo anterior se deduce, que el tipo de carpeta asfáltica y el espesor juegan un papel importante en el desempeño de la estructura.

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89

3.6.4 Segmento 2, caso E y F En este segmento se cuenta con una estructura conformada por 7.6 cm de carpeta asfáltica tipo Marshall con un módulo de E= 4125 MPa, con siete años de servicio. Seguido por una base hidráulica de 31.4 cm con E= 290 MPa, una subrasante de 19.1 cm con E= 65 MPa y por último el terreno natural considerado hasta 250 cm con un E= 100 MPa. Estos parámetros conforman el caso E, para el cual se encontró un Nf=0.886 millones de ejes equivalentes y un Nd= 0.106 millones de ejes equivalentes. Para el caso F, se fresaron los 7.6 cm de carpeta existente y se colocaron 10 cm de WMA-RAP, obteniendo un Nf= 1.664 millones de ejes equivalentes y un Nd= 0.365 millones de ejes equivalentes. Se puede apreciar un incremento en ambos parámetros; sin embargo, por la cantidad de ejes equivalentes que soporta, se aprecia que la estructura es deficiente y por más que se mejore la capa superficial, la propuesta llevará a la falla.

Por lo anterior se estima que cuando se realice el fresado parcial de una carpeta existente y restitución del espesor inicial con una mezcla asfáltica con módulo superior, los escenarios B.3 y B.4 se apegan quizá más a la realidad debido a que ambas carpetas interactúan entre sí. Lo ideal es fresar el espesor total de la carpeta existente y restituirlo con una carpeta con mayor módulo, siempre y cuando las capas inferiores se encuentren brindando aporte estructural.

4 CONCLUSIÓN El uso de mezclas asfálticas tibias con incorporación de RAP es una opción viable y sostenible para los pavimentos flexibles. No hay que perder de vista tomar las medidas y precauciones necesarias para su diseño, producción, tendido y compactación. En México se tiene este estudio documentado con mezcla asfáltica de granulometría densa con un 30% de incorporación de RAP, con aditivo reductor de temperatura. Las condiciones estructurales de los pavimentos influyen en gran medida en el desempeño que pueda presentar cualquier carpeta asfáltica que se coloque sobre de estas, por lo que es necesario que se realice el estudio correspondiente para cada proyecto de forma anticipada y no una vez que se vayan a ejecutar los trabajos, para conseguir un mejoramiento superficial y de la vida útil acorde a la inversión. Se continuará documentando este tipo de trabajos para verificar su desempeño ante diferentes condiciones y climas con los que cuentan las diversas regiones que componen el territorio mexicano. El RAP no es un desecho, es un activo que puede aprovecharse en la rehabilitación, reconstrucción, ampliación o modernización de carreteras, con el que se consiguen beneficios ambientales y económicos que impactan en los usuarios mediante la obtención de vías de comunicación terrestre con buen nivel de servicio.

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