En línea con su estrategia de innovación abierta, Ferrovial continua su compromiso con el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) con el objetivo de colaborar en proyectos de investigación dirigidos a transformar las ciudades y desarrollar infraestructuras de futuro.
Durante este año han comenzado cuatro nuevos proyectos de innovación en los que están trabajando grupos de investigadores del MIT, en coordinación con los equipos de negocio de Ferrovial.
En enero, se iniciaron el proyecto City Street Scanning de Ferrovial Servicios, basado en un escáner de la vías para detectar necesidades de la misma, y el proyecto de predicción de los movimientos estacionales del terreno asociados a la expansión y contracción de las capas de arcillas expansivas y sus efectos en el diseño del paquete de firmes de Ferrovial Agroman.
En julio se puso en marcha un tercer proyecto con el objetivo de mejorar y hacer más eficiente el proceso de separación de residuos urbanos en plantas de tratamiento de Ferrovial Servicios.
Finalmente, en octubre se inicia el proyecto de optimización de peajes en tiempo real con tarifa variable basado en la predicción de la demanda y las condiciones del tráfico de Cintra.
CUATRO NUEVOS PROYECTOS
City Street Scanning: Sensores móviles para las necesidades municipales
Ferrovial servicios ha puesto en marcha este año un proyecto basado en la utilización de sensores y cámaras colocados en la ciudad y en flotas de vehículos, para detectar y evaluar las condiciones de las infraestructuras municipales automáticamente. Por medio de una combinación de tecnologías de localización GPS, sensores, cámaras de vídeo y procesamiento de imágenes, el «City Street Scanning», a cuyo frente está Jorge Pérez y el profesor Sanjay Sarma, permite mejorar el mantenimiento municipal y reducir costes.
A través de cámaras de vídeo y procesamiento junto con plataformas multiespectrales, se recopilan datos sobre el estado de las carreteras, las condiciones del alumbrado público, la topología de la calle, defectos en el pavimento de la infraestructura vial, así como otros datos de interés para la ciudad como los niveles de contaminación, y el ruido. Todos estos datos recopilados se digitalizan con el sistema CloudTHINK para mejorar su gestión posterior y ser aplicados en las infraestructuras municipales.
El proyecto tiene la fecha de finalización prevista en diciembre de 2015.
Predicción de los movimientos estacionales del terreno asociados a la expansión y contracción de las capas de arcillas expansivas y sus efectos en el diseño del paquete de firmes
Un equipo del departamento de I+D y la oficina técnica de Ferrovial Agroman, liderado por Laura Tordera y Davor Simic en colaboración con el profesor Andrew Whittle del MIT, ha comenzado a trabajar este año en la predicción de movimientos estacionales del terreno y sus posibles efectos sobre la capacidad de servicio de los pavimentos.
Este proyecto, de dos años de duración, se basa en el desarrollo, ajuste y validación de modelos constitutivos relativos a las arcillas, que representen las dependencias a corto y largo plazo de las distintas fuerzas que provocan los movimientos del terreno asociados con la expansión y contracción del mismo y sus efectos en el diseño del paquete de firmes.
Para la realización de las pruebas de campo de este proyecto, se han elegido diferentes secciones de la autopista SH 130 construida por Ferrovial Agroman, ubicada en Texas.
Modelo de sistemas de separación de materiales
El objetivo de este proyecto de investigación es mejorar las operaciones y el diseño de las plantas de tratamiento mecánico de separación de residuos urbanos con el fin de hacer más eficiente este proceso. Estas plantas reciben y tratan los residuos municipales con el objetivo de recuperar aquellos materiales que posteriormente puedan ser valorizados, tanto material como energéticamente.
Es por ello, que este proyecto de Ferrovial Servicios liderado por el Centro de Competencia de Medio Ambiente y los profesores Timothy Gutowski y Stephen Graves, nace con el fin de evaluar y optimizar desde un punto de vista técnico y económico la operación de este tipo de instalaciones para mejorar su funcionamiento en términos de costes, tanto de inversión como de operación, así como aumentar la calidad y cantidad de los materiales recuperados y optimizar los recursos necesarios para el funcionamiento de la misma.
El proyecto se basa en el desarrollo de un modelo matemático de simulación que permite el análisis de la planta a partir de la evaluación de las diferentes etapas que tiene el tratamiento para separar los residuos, así como los costes y beneficios obtenidos asociados a cada una de ellas. A partir del análisis inicial, el software permite la optimización del diseño y operación de la instalación.
Con una duración total de 18 meses, el estudio se inició en julio de 2014 y finalizará en diciembre de 2015. Después del desarrollo del modelo inicial en una planta piloto, se aplicará este modelo en otras plantas que presenten características similares, lo que permitirá la validación del mismo, así como su generalización a otros tipos de plantas de tratamiento mecánico de residuos.
Optimización de tarifas de peaje en tiempo real basado en la predicción de las condiciones de demanda y tráfico de las vías
Para aliviar la congestión del tráfico en las autopistas, Cintra está desarrollando un sistema de establecimiento de una tarifa de congestión con peajes variables en una zona de acordonamiento, ya sea en vías urbanas o en carriles específicos. Este proyecto consiste en la optimización de las tarifas en tiempo real, en función de la demanda y las condiciones del tráfico, permitiendo así modificar el comportamiento de los conductores para distribuir el tráfico a lo largo del día.
Este proyecto, a cuyo frente está Ricardo Sánchez y el profesor Moshe Ben-Akiva, está previsto que tenga una duración de un año y comenzará a desarrollarse durante el mes de octubre de 2014.
El acuerdo de colaboración con el MIT, está encuadrado dentro de la estrategia de innovación de Ferrovial, y supone uno de los ejes principales del ecosistema de colaboración abierta con centros avanzados de investigación.
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