RESUMEN
El presente trabajo contribuye en un paso más para la implementación del sistema SUPERPAVE para la evaluación y selección de ligante asfáltico en Bolivia, el cual surge como una necesidad de considerar factores climáticos para el diseño de mezclas asfálticas, ya que el País cuenta con una gran diversidad de zonas climáticas, debido a la gran diferencia de alturas de una zona a otra, teniendo una diferencia de altura entre ambas zonas de hasta 1600 metros aproximadamente, con condiciones climáticas variables los cuales afectan directamente en los pavimentos de las carreteras. El primer paso fue recopilar una base de datos diarios de temperatura del aire de las estaciones meteorológicas existentes en las zonas de estudio, con un periodo continuo de 20años, para posteriormente por el sistema de selección y clasificación mediante gráficas de correspondencia se tengan una base de datos operables.
Por medio de un software de Sistemas de Información Geográfica se generan mapas de temperaturas del aire con los datos operables clasificados, seguidamente aplicando los algoritmos del sistema SHRP y LTPP se desarrolla el mapa de Grado de Desempeño para las dos zonas de estudio que son Los Valles y Llanos de Bolivia de acuerdo a una división política por provincias.
INTRODUCCIÓN
La región en estudio comprende la totalidad de los Valles y Llanos de Bolivia compuesta por los departamentos de: Cochabamba, Chuquisaca, Tarija, Pando, Beni y Santa Cruz.
Uno de los métodos utilizados para la selección de ligantes asfálticos de acuerdo al grado de desempeño es el método Superpave, de interés para el presente trabajo.
El primer paso para el empleo del sistema SUPERPAVE es definir un mapa PG o mapa de desempeño, que divide un territorio en zonas climáticas de acuerdo al grado de desempeño requerido en cada área bajo un nivel de confianza esperado, para esto se emplean los algoritmos SHRP y LTPP que transforman la temperatura estimada del aire en temperatura que alcanza la superficie del pavimento, en base a parámetros de longitud y altura nos permite determinar el grado de desempeño PG requerido para cada zona climática.
El grado PG determina un rango de temperaturas entre las cuales este ligante asfáltico tendrá un rendimiento óptimo, es decir alcanzará su periodo de vida útil en las condiciones de serviciabilidad y desgaste o envejecimientos esperados para los cuales fueron diseñados, por ejemplo, un PG 64-22 indica que ese asfalto rendirá de forma óptima de una temperatura máxima de 64 grados centígrados a una mínima de -22 grados centígrados.
Figura 1. Parámetros de grado de desempeño
Teniendo en cuenta que la nueva normativa de evaluación de ligantes asfálticos Superpave, AASHTO M-332 establece que además de tomar en cuenta factores climáticos para la selección del ligante asfáltico, se debe considerar los factores de tráfico en la zona de estudio, donde se someterá al ligante asfáltico al ensayo de MSCR (Multi Stress Creep Recovery) para determinar la recuperación elástica del asfalto una vez expuestos a la carga y descarga continua. Debido a esto, es trascendental tener establecido el factor climático como primer paso a la nueva normativa de evaluación de ligantes asfálticos AASHTO M332.
METODOLOGÍA
Datos. - Para el presente proyecto se recopilaron una base de datos climáticos de un total de 97 estaciones meteorológicas ubicados en la zona de los Valles y Llanos de Bolivia, las cuales deben contar con registros de temperaturas diarias del aire continua durante los últimos 20 años (2017).
La base de datos climáticos recopilados es de 851292 datos en total para las 97 estaciones proporcionado por el Servicio Nacional de Meteorología e Hidrología SENAMHI.
Modelado. - Para modelar los mapas de temperatura se utilizó un software de sistemas de información geográfica (GIS), con los datos operables obtenidos anteriormente se modela los mapas de la temperatura del aire, tanto máximas como mínimas.
Para una mayor representación de la temperatura del aire en la zona de estudio, se emplearon los valores de los isotermas que envuelven la zona de estudio, las cuales se modifican de acuerdo a datos de las estaciones meteorológicas por las que pasan los isotermas, de este modo se modela un mapa que representa de forma más adecuada las temperaturas del aire.
Se emplea la aplicación de los algoritmos Superpave SHRP y LTPP para modelar las temperaturas del pavimento, teniendo como datos constantes los diferentes niveles de confiabilidad y la profundidad del pavimento de 20mm.
Para el modelado del mapa de temperatura de pavimento, previamente se obtuvo la temperatura del aire, la latitud y la desviación estándar, todo esto en modelos Ráster, posteriormente se procede al cálculo empleando los algoritmos de SHRP y LTPP, para diferentes grados de confiabilidad, obteniendo un modelado la temperatura de pavimento.
RESULTADOS
Se logra modelar un mapa clasificado por su grado de desempeño de los modelos SHRP y LTPP para diferentes niveles de confiabilidad como ser 50%, 85% y 98% de acuerdo a una división política por provincia.
Figura 2. Mapa PG, modelo SHRP
Figura 3. Mapa PG, modelo LTPP
Los grados de desempeño a baja temperatura del pavimento utilizando los modelos SHRP y LTPP a diferentes niveles de confiabilidad fueron significativamente diferente, donde la temperatura mínima determinado por el método
LTPP llega a ser muy conservador.
El grado de desempeño para temperaturas altas que demanda los resultados para ambos modelos, coinciden con la temperatura máxima de pavimento de 70ºC. el cual podría incrementar considerando los factores de tráfico.
Se recomienda para un posterior trabajo hacer un estudio minucioso con las temperaturas intermedias del pavimento debido al clima cálido de la zona de los Llanos de Bolivia.
Proyecto de Grado, UAGRM- Ramos Morales Alvaro (2019). Determinación del ligante asfáltico óptimo de acuerdo a su grado de desempeño para la zona climática de los valles y llanos en Bolivia.