Puente Vehicular Tarata

Category	Student Projects
Year	2024
Country	Peru
Organization	G+ \| UNI \| PUCP \| UPC
Project partners	GEN+ \| UNI \| PUCP \| UPC
Author	Dayana Palomino, Julie Palero, Marlon Tafur, Viviana Raraz
Place of construction	San Martín, Perú
Tags	Parametric designConcreteInterfaceTekla StructuresTrimble ConnectSteel

Proyecto Estudiantil: Puente Vehicular Tarata, Juanjuí – Perú (2023-2024)

El proyecto del Puente Vehicular Tarata constituye una importante iniciativa de infraestructura vial en la región. Ubicado estratégicamente en el departamento de San Martín, Perú, este puente de doble carril tendrá una extensión de 510 metros, siendo uno de los más largos en Latinoamérica. La inversión total para la construcción del puente asciende a S/347,995,748.06, mientras que los costos de supervisión alcanzan los S/18,233,605.79. La ejecución de este proyecto está a cargo del Ministerio de Transporte y Comunicaciones, a través de su entidad ejecutora, Provías Descentralizado. Por otro lado, la estructura del puente consiste en un puente segmental tipo pórtico de 3 tramos, con una viga cajón de concreto post-tensado, de sección unicelular de altura variable, y será construido por volados sucesivos. El puente tiene una luz central de 270m y tramos laterales de 120m. La subestructura cuenta con estribo izquierdo y derecho, 02 columnas paralelas de sección circular alargada, 14 pilotes excavados y un cabezal de pilotes escalonado.

Este puente conectará los distritos de Juanjuí y Pajarillo, y enlazará la Carretera Fernando Belaunde Terry con la vía que conduce hacia el valle del Cuñumbuza. Esto brindará a los pobladores mayor facilidad de acceso a centros educativos, así como a los centros de salud de la zona. Asimismo, este puente facilitará el traslado de los productos agrícolas y brindará mayor facilidad a las empresas terrestres de la zona, promoviendo así el turismo. Se estima que más de 32,000 habitantes de Juanjuí, Pajarillo y sus áreas adyacentes se beneficiarán de esta obra.

A pesar de que se culminó el expediente del puente vehicular Tarata en el 2017, este aún no ha iniciado su proceso de construcción debido a muchas razones. Este proyecto en sí mismo presenta una alta complejidad tanto a nivel estructural como constructivo, esto debido a que el método de construcción es mediante dovelas sucesivas, y además presenta la luz más larga para esta tipología de puente a nivel de Latinoamérica. Sumado a ello, el proyecto fue realizado de la forma tradicional, usando planos 2D, lo cual implica limitaciones en la precisión de los diseños y los metrados extraídos. Esta deficiencia se verá reflejada posteriormente en la etapa de construcción, cuando se notarán las variaciones respecto al expediente técnico licitado, produciendo posibles ampliaciones y adicionales durante esta etapa.

Por ende, es esencial abordar estos desafíos desde el ámbito académico y proponer iniciativas considerando las últimas tendencias en innovación y tecnología para obtener mejoras. En la actualidad, en el Perú está en marcha el Plan BIM, dirigido a impulsar la digitalización, mejorar la transparencia en los procesos y reducir las posibles ampliaciones de plazo en los proyectos. Como parte de nuestra propuesta académica, aprovechando las nuevas tendencias en investigación y desarrollo para la transformación digital, desarrollamos un modelo o prototipo digital mediante la implementación de procesos basados en automatización y compatibilización que permita lograr una mejora en la toma de decisiones y lograr beneficios sustanciales en tiempo y costo para el constructor y la entidad, durante la ejecución de este tipo de proyectos públicos.

Asimismo, es importante la inserción de enfoques innovadores en la solución, estos enfocados a acelerar el proceso de digitalización y automatización en los proyectos, mediante conceptos como el diseño paramétrico, generativo, de la mano con la programación. En el proyecto del puente Tarata, dada su complejidad geométrica y estructural, se requiere el uso de métodos como el diseño paramétrico en etapas tempranas del diseño para poder modelarlo de forma automatizada.

Para el desarrollo del modelo BIM, se realizó un previo análisis de la tipología del puente, identificando la tipicidad de las dovelas y definiendo secciones tipo para poder parametrizar la sección adecuadamente y así poder generar la geometría de la superestructura del puente. Debido a la facilidad e interoperabilidad de GH con Tekla se podían observar los cambios en tiempo real a través del Tekla live Link. Asimismo, para la subestructura, se realizó la parametrización de un estribo típico, de tal forma que este se pueda adaptar a los cambios durante el diseño. Se siguió el mismo procedimiento para los demás componentes de la subestructura. Posteriormente, se importaron de un archivo Excel las coordenadas de los componentes y se realizó la colocación de estos para completar el modelo final del puente. Finalmente, se envió el modelo geométrico (80%) a Tekla Structures para complementar los detalles finales de forma manual (20%). La ventaja de utilizar Tekla conjuntamente con Grasshopper y Python permite explorar rápidamente diversas opciones y agilizar la modificación de geometrías de acuerdo a los cambios constantes del diseño durante el proyecto.

En cuanto a los postensados, al tener la información 2D de estos se vio conveniente realizar el modelamiento 3D de estos combinando las proyecciones de la vista en planta y perfil. Esta automatización nos permite reducir los tiempos de modelamiento en caso de cambios, pues al tener estos una geometría compleja realizar estos cambios es una tarea que consume mucho tiempo. Para el acero de refuerzo se parametrizó los diámetros de acero típicos, así también los recubrimientos, espaciamientos, dependiendo del componente estructural. Finalmente, los detalles metálicos y casos especiales se realizaron en el Tekla Structures de forma manual. Logrando una automatización del 50% en el acero.

En el modelo de Tekla Structures se obtuvo también los metrados de acero y concreto de los componentes estructurales. Al realizar una comparativa entre este resultado obtenido y el metrado manual mostrado en el expediente técnico se obtuvo una variación del 21%. Asi también, se exportó el modelo en formato IFC para poder visualizarlo en el Trimble Connect y detectar 39 consultas basadas en diversas observaciones. Las cuales comprenden temas sobre interferencias, mejoras y por falta de información. Es importante mencionar que si la detección de estas no se hiciera, estas se verían reflejados en la etapa de construcción en forma de sobrecostos y retrabajos. Mediante este trabajo brindamos las ventajas, posibilidades y la capacidad tecnológica que se tiene actualmente para desarrollar modelos de manera automatizada que nos permita alertar y anticipar los posibles problemas típicos de los diseños tradicionales que afectan a la etapa de construcción, y se pueda generar un beneficio para la empresa contratista y la entidad encargada durante su ejecución.

Student Project: Tarata Vehicle Bridge, Juanjuí – Peru (2023-2024)

The Tarata Vehicle Bridge project constitutes a significant road infrastructure initiative in the region. Located strategically in the department of San Martín, Peru, this double-lane bridge will have a length of 510 meters, making it one of the longest in Latin America. The total investment for the construction of the bridge amounts to approximately $94,066,134.25 USD, while the supervision costs reach approximately $4,935,509.17 USD. The execution of this project is under the responsibility of the Ministry of Transport and Communications, through its executing entity, Provías Descentralizado. On the other hand, the structure of the bridge consists of a 3-span segmental bridge type portal, with a post-tensioned concrete box girder, of single-cell section of variable height, and will be constructed by successive segments. The bridge has a central span of 270m and side spans of 120m. The substructure consists of left and right abutments, 02 parallel columns of elongated circular section, 14 bored piles, and a stepped pile cap.

This bridge will connect the districts of Juanjuí and Pajarillo, and will link the Fernando Belaunde Terry Highway with the road leading to the Cuñumbuza valley. This will provide residents with easier access to educational centers and health facilities in the area. Additionally, this bridge will facilitate the transportation of agricultural products and provide greater ease to terrestrial businesses in the area, thus promoting tourism. It is estimated that more than 32,000 inhabitants of Juanjuí, Pajarillo, and their adjacent areas will benefit from this project. Despite the completion of the Tarata vehicle bridge technical files in 2017, construction has not yet begun due to many reasons. This project itself presents a high complexity both structurally and constructively, due to the construction method being through successive segments, and also because it has the longest span for this type of bridge typology in Latin America. In addition, the project was carried out in the traditional way, using 2D drawings, which implies limitations in the accuracy of the designs and the quantities extracted. This deficiency will be reflected later in the construction stage, when variations from the tendered technical files will be noticed, leading to possible extensions and additional costs during this stage. Therefore, it is essential to address these challenges from an academic perspective and propose initiatives considering the latest trends in innovation and technology to achieve improvements. Currently, in Peru, the BIM Plan is underway, aimed at promoting digitalization, improving transparency in processes, and reducing possible deadline extensions in projects. As part of our academic proposal, taking advantage of the latest trends in research and development for digital transformation, we have developed a model or prototype digitally through the implementation of processes based on automation and coordination that allows for improvements in decision-making and substantial benefits in time and cost for both the contractor and the entity during the execution of this type of public projects.

Also, it is important to introduce innovative approaches to the solution, focused on accelerating the process of digitalization and automation in projects, through concepts such as parametric and generative design, hand in hand with programming. In the Tarata bridge project, given its geometric and structural complexity, the use of methods such as parametric design in early design stages is required to be able to model it in an automated way. For the development of the BIM model, a preliminary analysis of the bridge typology was carried out, identifying the typicality of the segments and defining type sections to adequately parameterize the section and thus generate the geometry of the bridge superstructure. Due to the ease and interoperability of GH with Tekla, changes could be observed in real-time through the Tekla live Link. Likewise, for the substructure, a typical abutment was parameterized, so that it could be adapted to changes during design. The same procedure was followed for the other substructure components. Subsequently, the coordinates of the components were imported from an excel file and placed to complete the final bridge model. Finally, the geometric model (80%) was sent to Tekla Structures to complement the final details manually (20%). The advantage of using Tekla together with Grasshopper and Python allows for quickly exploring various options and streamlining the modification of geometries according to constant design changes during the project.

Regarding post-tensioning, having the 2D information of these, it was convenient to carry out the 3D modeling of these by combining the projections of the plan and profile views. This automation allows us to reduce modeling times in case of changes because having these with a complex geometry, making these changes is a time-consuming task. For reinforcement bars, typical rebar diameters, as well as coverings and spacings, depending on the structural component, were parameterized. Finally, metallic details and special cases were manually created in Tekla Structures. Achieving 50% automation in reinforcement.

In the Tekla Structures model, reinforcement and concrete quantities of the structural components were also obtained. By comparing this result obtained with the manual measurement shown in the technical files, a variation of 21% was obtained. Also, the model was exported in IFC format to visualize it in Trimble Connect and detect 39 queries based on various observations. These include interferences, improvements, and lack of information. It is important to mention that if the detection of these queries is not carried out, they would be reflected in the construction stage in the form of extra costs and rework. Through this work, we provide the advantages, possibilities, and technological capacity that currently exist to develop models in an automated way that allows us to alert and anticipate the possible problems typical of traditional designs that affect the construction stage, and generate a benefit for the contracting company and the entity in charge during its execution.