Artículo tres: Cómo gestionar datos dispares y cambios a lo largo del tiempo

Independientemente del proyecto de infraestructura que esté en marcha, lo más probable es que se encuentre con una enorme variedad de tipos de datos diferentes por gestionar, que son vitales para informar sus decisiones y estrategias de ingeniería.

Sin embargo, estos tipos de datos suelen ser dispares, lo que significa que diferirán en la estructura, los métodos de recopilación, los atributos espaciales y las características temporales.

Comprender los diferentes tipos de datos que suelen manejar estos proyectos, y lo que los hace dispares, es el primer paso para gestionarlos e integrarlos de manera efectiva a lo largo del ciclo de vida de su proyecto.

Muestreo de suelos en la producción de estudios de ingeniería geológica.

Los datos dispares implican desafíos difíciles para los ingenieros geotécnicos, en especial, cuando los equipos del proyecto intentan consolidar diferentes conjuntos de datos en un solo modelo utilizable.

Uno de los principales desafíos asociados con los conjuntos de datos dispares son los problemas de integración. La combinación de datos de varias fuentes en un modelo unificado requiere mucho tiempo y es susceptible a errores. Los formatos de datos, las resoluciones espaciales y los niveles de precisión incompatibles requieren de un procesamiento adicional, y cualquier desalineación puede distorsionar el modelo final.

Otro desafío proviene de la visualización de datos dispares. Por ejemplo, los datos de las perforaciones suelen ser verticales y discretos, mientras que los estudios geofísicos, como los datos sísmicos, son en 2D o 3D y continuos. Alinear estos diferentes tipos de datos a fin de mostrar una representación realista de las condiciones del subsuelo es muy difícil sin las herramientas adecuadas.

Trabajos de perforación hidráulica durante un proyecto de construcción de autopistas/carreteras

Los datos no permanecen estáticos, sino que evolucionan a medida que avanzan los proyectos, y cada fase introduce información y complejidades nuevas.

Las primeras fases del proyecto, como la planificación y la etapa previa a la licitación, suelen tener datos limitados. Sin embargo, a medida que los proyectos pasan a las fases de diseño detallado y licitación, los volúmenes de los datos aumentan de forma casi exponencial.

Las campañas adicionales de encuestas, pruebas y detección remota, como pozos o estudios de LiDAR nuevos, aportan conocimientos nuevos que permiten que el conjunto de datos evolucione.

Esta acumulación de datos, que se actualiza y refina de forma continua a lo largo del tiempo, presenta desafíos. Si bien las actualizaciones continuas ayudan a mantener un modelo preciso y en tiempo real, también puede resultar difícil de manejar sin las herramientas de gestión de datos adecuadas.

El manejo de la dimensión temporal de los datos requiere un enfoque ágil, en el que los nuevos datos se puedan integrar sin problemas. Esto permite a los equipos mantener los modelos actualizados, refinar los diseños y responder a las demandas cambiantes del proyecto, al mismo tiempo que mantienen una visión general completa de las condiciones del subsuelo que abarque todos los plazos del proyecto.

Las pautas para la gestión y el uso de los datos de investigación del sitio son esenciales para la consistencia, la calidad y el cumplimiento en todos los proyectos, en particular, cuando se trata de conjuntos de datos complejos y en evolución. Estas pautas van desde marcos reconocidos a nivel internacional hasta estándares específicos de cada país, e incluso las mejores prácticas dentro de las compañías individuales.

Los estándares internacionales crean un marco amplio que puede adaptarse a diferentes tipos de proyectos y regiones, lo que ayuda a que la gestión de datos geotécnicos sea más cohesiva.

Por ejemplo, en 2023, la Asociación Internacional de Ingeniería, Geología y Medio Ambiente (International Association for Engineering Geology and the Environment, IAEG) publicó pautas para el desarrollo y la aplicación de modelos geológicos de ingeniería, un marco de conocimiento integral para la consideración de todas las condiciones geológicas y sus características de ingeniería relevantes para un proyecto. Las pautas están diseñadas a fin de proporcionar asesoramiento práctico sobre el uso efectivo de los modelos geológicos de ingeniería para una amplia gama de aplicaciones, incluida la ingeniería civil.

Además de las normas internacionales, cada país ha elaborado pautas específicas adaptadas a sus propios estándares regulatorios y ambientales. Estas pautas influyen en la forma en que se recopilan, almacenan e intercambian los datos en los proyectos geotécnicos de cada país.

Por ejemplo, en el Reino Unido, organizaciones como la Asociación de Especialistas Geotécnicos y Geoambientales (Association of Geotechnical and Geoenvironmental Specialists, AGS) y proyectos como el de intercambio de datos para especialistas geotécnicos y geoambientales (Data Interchange for Geotechnical and GeoEnvironmental Specialists, DIGGS) en EE. UU. proporcionan estándares para ayudar a los ingenieros a optimizar la forma en que intercambian datos, además de mantenerlos compatibles en plataformas y herramientas diferentes.

Muchas organizaciones y compañías del sector de las infraestructuras también desarrollan sus propias pautas internas, en particular cuando se trabaja en varios países con regulaciones diferentes.

Estas prácticas específicas de la compañía ayudan a estandarizar la gestión de datos, al mismo tiempo que se alinean con los marcos internacionales y las pautas locales a fin de adaptarse a las demandas de cada ubicación del proyecto.

Asimismo, las organizaciones públicas y los propietarios de infraestructuras son cada vez más conscientes de que la información subterránea es un activo.

Leapfrog Works de Seequent se utilizó para crear un modelo geoestadístico de los niveles estimados de acetona dentro de una columna de contaminantes.

Cuando se maneja una gran cantidad de conjuntos de datos dispares, que pueden variar en tipo, formato y fuente, las herramientas digitales proporcionan una forma más fácil de integrar, visualizar y gestionar datos.

Las herramientas de visualización en 3D han transformado la forma en que los ingenieros interactúan con los datos del subsuelo. Por ejemplo, los programas basados en CAD, permiten que los equipos manipulen conjuntos de datos complejos en formatos visuales, lo que les permite crear modelos de diseño detallados para estructuras de ingeniería. Sin embargo, estos programas a menudo son insuficientes cuando se trata de trabajar con datos del subsuelo a fin de construir modelos de geología de ingeniería. Herramientas como Leapfrog Works ofrecen opciones de modelado en 3D diseñadas específicamente para datos del subsuelo, lo que facilita a los ingenieros la integración de datos de múltiples fuentes a fin de comprender las condiciones y los riesgos del sitio con mayor rapidez.

El conjunto de herramientas geotécnicas de Seequent, que incluye OpenGround, Central, GeoStudio y PLAXIS, está orientado a la gestión e integración de diversos datos geotécnicos. Admitir múltiples formatos estándares de la industria genera que sea más fácil que nunca alinearse con las regulaciones internacionales y específicas de cada país.

Las herramientas digitales permiten que el flujo de datos sea más fluido, con actualizaciones dinámicas entre plataformas de software a fin de garantizar que todos los componentes del proyecto estén actualizados con los datos más recientes.

Eliminar las tareas manuales repetitivas, como volver a formatear los datos y actualizar los modelos, libera tiempo para trabajos más valiosos, como la prueba de hipótesis y la toma de decisiones informadas. Entonces, esto reduce los retrasos en los proyectos y permite a los ingenieros tomar decisiones más rápidas e informadas que podrían marcar la diferencia entre el fracaso y el éxito del proyecto.

Al permitir que diferentes equipos accedan a datos y modelos compartidos de forma simultánea, las herramientas digitales también respaldan la colaboración en tiempo real, lo que mejora la comunicación y garantiza que los equipos siempre dispongan de la información más reciente del proyecto.

Las herramientas digitales también permiten reducir los errores al mejorar la precisión de los datos y el control de calidad. La integración automatizada y los mecanismos de control de calidad minimizan los errores humanos en el manejo de datos y la capacidad de actualizar de forma periódica un modelo dinámico con datos nuevos garantiza que los datos estén siempre actualizados y sean fiables.

Las plataformas de visualización como Leapfrog ayudan a los usuarios a explorar tipos de datos dispares dentro de un entorno en 3D unificado, lo que proporciona una mejor comprensión para detectar posibles errores desde el principio, antes de que afecten el diseño.

Una serie compleja de fallas a lo largo de una nueva ruta de túnel paralelo. Creado dentro de Leapfrog Works de Seequent a partir de datos limitados de perforaciones, sobre la base de mapas de frentes históricos del túnel original.

Las funciones de auditabilidad de las herramientas digitales también ayudan a los equipos a realizar un seguimiento de los cambios en los datos a lo largo del tiempo, lo que permite una trazabilidad y transparencia completos a la hora de tomar decisiones. Este seguimiento ayuda a los equipos a gestionar la incertidumbre y a generar diseños menos conservadores, lo que puede generar ahorros en el costo del proyecto.

En los proyectos de infraestructura, la gestión de datos diversos, en expansión y variados a lo largo de las fases del proyecto puede ser una tarea compleja para los ingenieros. Las diferencias en los formatos de datos, la precisión y la cobertura espacial generan desafíos en la integración de datos que pueden afectar los plazos y los resultados del proyecto.

Herramientas como la de Seequent están diseñadas para simplificar este proceso de integración, lo que permite una integración dinámica y sin problemas a fin de aumentar la productividad y reducir los errores. A través de la visualización en tiempo real, la auditabilidad y el control de calidad, las herramientas digitales transforman datos dispares en información procesable.

Los flujos de trabajo fiables e iterativos permiten que los equipos de ingeniería tomen decisiones bien informadas, lo que garantiza que cada fase de un proyecto se base en información precisa, fiable y actualizada.