La construcción del túnel está evolucionando y dejando métodos tradicionales que dependen de explosivos, acero y máquinas, a un enfoque más avanzado, digital y controlado por datos. Esta transformación tiene como objetivo mejorar la seguridad durante la fase de construcción a menudo peligrosa de los túneles. Con la construcción de túneles que se convierten en una empresa de rutina en todo el país, es primero garantizar que la seguridad de los empleados involucrados en rayos y perforación.
Los desafíos como las caídas de rocas, el agua penetrante y las condiciones geológicas impredecibles amenazan constantemente la seguridad de estos proyectos. Muchas decisiones tomadas durante la construcción aún dependen del juicio subjetivo de los empleados experimentados, a pesar de la dependencia de las muestras centrales y los datos sísmicos durante la fase de planificación. Esta dependencia a menudo implica riesgos inherentes como resultado de la incertidumbre relacionada con las evaluaciones visuales de la masa de roca y el comportamiento de la máquina de perforación.
La práctica industrial actual incluye el análisis de datos durante la excavación; Sin embargo, gran parte de la riqueza de información que se genera a partir de máquinas de perforación a menudo está inutilizada. Las tecnologías de perforación modernas pueden recolectar miles de medidas por minuto, conocidas como una medida durante la perforación (MWD), lo que puede influir significativamente en la toma de decisiones. Estos datos ofrecen información crucial sobre la resistencia a la roca, requerían bobinas de agua y la presión necesaria en el tablero.
Los desarrollos recientes en inteligencia artificial ofrecen soluciones prometedoras. Se han desarrollado modelos de aprendizaje automático que pueden analizar los datos de MWD para no solo predecir el tipo y la fuerza de la roca para la cara del túnel, sino también asesorar sobre las acciones necesarias para la excavación segura. Por ejemplo, los ingenieros pueden determinar en tiempo real si se requiere refuerzo adicional o si se puede reutilizar roca en lugar de tirar.
Con este enfoque impulsado por datos, los ingenieros pueden anticipar peligros potenciales antes de que se manifiesten, lo que significa que las reacciones reactivas se convierten en medidas proactivas. El uso del aprendizaje automático no solo mejora la seguridad, sino que también reduce los costos generales relacionados con la construcción del túnel. La toma de decisiones mejorada por IA puede conducir a una disminución en los accidentes, en última instancia, protegiendo vidas y minimizando las pérdidas financieras.
Los beneficios sociales de la túnel eficiente van más allá de la seguridad inmediata. Los túneles bien construidos contribuyen a los tiempos de viaje reducidos, los sistemas de transporte público mejorados y las menores emisiones de gases de efecto invernadero. Además, mejorar la seguridad en la construcción subterránea podría hacer que las actividades mineras subterráneas sean más atractivas, promoviendo así una reducción de los efectos ambientales asociados con grandes minas de pozo abierto.
A medida que las técnicas para el aprendizaje automático continúan desarrollándose, también pueden hacer que compartir ideas y experiencias de proyectos de túneles que facilitan a nivel nacional, creando un bucle de mejora continua. Dichas afirmaciones no solo mejoran la experiencia noruega, sino que también pueden posicionar al país como líder en tecnologías globales de minería y construcción de túneles.
Este cambio a un enfoque inteligente e impulsado digitalmente significa que el futuro de la construcción del túnel no solo depende de los materiales y técnicas tradicionales; Se está formando cada vez más por la innovación, los datos y las herramientas de toma de decisiones más inteligentes que priorizan la seguridad y la eficiencia. Con la integración de la inteligencia artificial, la industria se acerca a una realidad donde los posibles obstáculos, ocultos en la roca, pueden predecirse y abordar antes de que formen un riesgo.
