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F e r r o c a r r i l

La Red Ferroviaria de Interés General del Estadoque administran Adif y Adif Alta Velocidad tieneun total de 1.648 túneles que suman unos 884 kiló-metros (el 5,7% de la red). Como elemento críticode esta red, dado que la falta de operatividad de unosolo puede dejar sin servicio un tramo completo deuna línea, los túneles son los elementos de paso querequieren la máxima atención desde el punto de vistade la seguridad, tanto de la estructura como del co-rrecto funcionamiento de sus instalaciones. Por ello,en el marco de los trabajos de mantenimiento pre-ventivo de la red, uno de los cometidos de los admi-nistradores de infraestructuras ferroviarias es llevara cabo de forma periódica inspecciones de los túneles,y de todos los elementos que los componen, para ga-rantizar tanto su seguridad como su nivel de servicioy, en definitiva, la operatividad de toda la línea.

Este tipo de inspecciones, pese a que se han moder-nizado con la aparición de nuevas tecnologías de ro-botización, tienen un bajo grado de automatizacióny dependen en gran medida del factor humano. Las

lleva a cabo personal de mantenimiento que recorreel túnel a pie, realizando las mediciones condispositivos manuales –la validez de las calibracionesde estos equipos que rápidamente tienen que sermontados sobre la vía no es fiable de una inspeccióna otra–, con el apoyo puntual de vehículos especiales.El tratamiento de la información obtenida con lastecnologías actuales es lento, lo que retrasa en granmedida la toma de decisiones sobre las acciones demantenimiento, y además se gestiona de forma frag-mentada al inspeccionarse los elementos de formaindividual, lo que reduce la eficacia.

Objetivos del proyecto

Ante lo que consideran «una necesidad existenteen la inspección rápida y mantenimiento predictivode túneles», se agruparon en 2015 un grupo deempresas en un consorcio con objeto de dar unarespuesta innovadora que mejore la eficiencia delas inspecciones. El consorcio reune a seis socios

Un consorcio de empresas, entre ellas Adif, ha desarrollado con éxito un proto-tipo de vehículo no tripulado de inspección automatizada de túneles ferroviariosque, basado en la integración de tecnologías y la inteligencia artificial, mejora lafiabilidad de las inspecciones manuales y optimiza el mantenimiento de estas in-fraestructuras críticas, contribuyendo así a una mayor seguridad del tráfico. Elprototipo es la culminación del proyecto Tunnel Curiosity, una de las primerassoluciones del I+D+i español dentro del proceso de transformación digital quevive el sistema ferroviario global.

Inspección

inteligente+

+De túneles

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Inspección de túneles inteligente

(las empresas Alstom Transporte –líder–,Vías yConstrucciones, Ferrovial Agromán, Adif, IngenieríaInsitu y Tinámica) y tres centros de investigación(Centro Tecnológico CEIT-IK4 y las universidadesde Vigo y Politécnica de Valencia), y el proyecto deI+D que desarrollan, bautizado como Tunnel Cu-riosity, ha sido financiado con 1,5 M€ (de un total3,3 M€) por el Centro para el Desarrollo Tecno-lógico Industrial (CDTI) y por la Unión Europeaa través del programa Feder Interconnecta. El pro-yecto se enmarca en la apuesta por la automatiza-ción de los procesos de inspección para túneles dela UE realizada por Shift2Rail –la iniciativaeuropea de I+D+i para el desarrollo del ferrocarrildel futuro–, que ha sido asumida y es potenciadapor Adif y, en general, por la mayor parte de losadministradores ferroviarios europeos.

El proyecto ha consistido en el desarrollo de un ve-hículo no tripulado de inspección automatizadade túneles que integra un sistema embarcado deinspección y captación de datos y un sistema de

inteligencia artificial para el tratamiento de la co-piosa información obtenida, que es digitalizada.La combinación de estas tecnologías permite ana-lizar todos los elementos de la infraestructura y lasuperestructura de un túnel e identificar patologíaso fallos previamente caracterizados y tendencias,anticipando la detección de posibles averías. Enpalabras de un responsable de innovación de AdifAlta Velocidad, «es como pasar un gran escánerpor un túnel, almacenar la información y luegocompararla con la obtenida un mes o un año antespara identificar los elementos fuera de tolerancia».La información recopilada, una vez procesada yjerarquizada por algoritmos, es enviada a la nube,quedando a disposición del administrador de la in-fraestructura para que adopte las decisiones opor-tunas sobre mantenimiento.

Las principales aportaciones de Tunnel Curiosity,por tanto, son la integración en una única plata-forma de las distintas metodologías de inspecciónactuales y el montaje de los sistemas a bordo de un

uPrototipo del proyectoTunnel Curiositydesplegado sobre el terreno.

Proyecto de vehículo no tripulado para el mantenimiento preventivo

de subterráneos ferroviarios

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vehículo autónomo. También son especialmenterelevantes la digitalización de los datos obtenidosy la implementación de algoritmos novedosos quefacilitan la selección de la información másrelevante para la toma de decisiones. Desde el con-sorcio se afirma que a día de hoy no existe ningúnsistema único capaz de inspeccionar de forma au-tomatizada todas las exigencias de datos para ins-pección de túneles, lo que convierte este proyecto«en un importante hito tecnológico para el sectorferroviario a nivel mundial».

Dentro del objetivo general de optimizar las ins-pecciones, el consorcio ha marcado para el proyectouna serie de objetivos que, de alcanzarse en la prác-tica, supondrán un paso relevante en el caminohacia un sistema de mantenimiento inteligentepara túneles, que es hacia el que tiende la estrategiade los gestores de infraestructuras. Por un lado, lareducción en un 15% del mantenimientocorrectivo, gracias a la detección temprana de ne-cesidades, y el consiguiente aumento del manteni-miento predictivo-preventivo (con el importanteahorro que eso implica). Por otro, la reducción enun 80% de los tiempos de inspección de todos loselementos y variables del túnel. Y ligada a laanterior, la reducción en un 35% del tiempo de

toma de decisiones sobre acciones preventivas/co-rrectivas a adoptar en elementos inspeccionados,lo que a su vez aumentará la calidad de dicha tomade decisiones. Otro objetivo relevante es la mejorade la fiabilidad en el diagnóstico de patologías entúneles mediante un mejor uso de la informaciónrecopilada al combinar los datos obtenidos por dis-tintos sistemas. En suma, con Tunnel Curiosity seespera alcanzar mayor rapidez y fiabilidad en lasinspecciones, un menor tiempo de respuesta paraaplicar la acción de mantenimiento y la reducciónde los costes del proceso.

Fases del proyecto

Los socios del consorcio han desarrollado elproyecto en seis fases. En la primera se definieronlas especificaciones y requisitos principales, abor-dando los procedimientos de inspección, la nor-mativa, los umbrales de seguridad y la obtenciónde datos de contraste mediante sistemas clásicos.En esta fase también se determinaron los elementosde la infraestructura y la superestructura del túnel(salvo la catenaria) susceptibles de inspección. Estoincluye, por un lado, la propia estructura del túnel,los elementos electromecánicos, los sistemas anti-

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uEl prototipo, detipología bivial, ante laboca del túnel deQuejigares, en la línea dealta velocidad Antequera-Granada.

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incendios y los equipos de iluminación y, por otro,la vía, principalmente los carriles de rodadura (seanalizan las variables de alineamiento horizontaly vertical, elevación y curvatura). Asimismo, se ela-boró una caracterización de patologías o fallos ha-bituales en estos elementos (humedades, filtraciónde agua, desgaste de carril…) y se incluyó el análisisde aspectos operativos como el gálibo, el estadodel balasto, la caída de rocas o incluso el estado delas salidas de emergencia, entre otros.

En una segunda fase se definieron las característicasdel vehículo de inspección no tripulado y poste-riormente se procedió a su diseño y fabricación.El resultado de esta fase es un prototipo basado enun camión Mercedes Axor 1829, de 8,40 metrosde longitud y 2,50 metros de altura, de tipologíabivial, característica que le permite desplazarse in-distintamente por carretera y por vía férrea, concapacidad de adaptarse a los tres tipos de anchode vía. En el modo convencional, el vehículo esmanejado por un conductor, pero ha sido especí-ficamente adaptado para dotarle de la opción de

conducción autónoma (sin conductor al volante)mediante un sistema de radiocontrol que es ma-nejado de forma remota. Esta opción es especial-mente interesante para túneles de gran longitud.

En la tercera fase se desarrollaron los sistemas decaptación de datos a incorporar en el vehículo, asícomo su adaptación al mismo. Como principalestecnologías embarcadas destacan un sistema GPSde posicionamiento global, cámaras de visión 360º,cámara térmográfica, un equipo de láser con tec-nología Lidar, sensores para la inspección de la víay equipos magnéticos, entre otros. Todo este equi-pamiento actúa de forma simultánea y, segúnavanza el vehículo por la vía, permite obtener unaimagen integral digitalizada y muy precisa delestado del túnel, de sus instalaciones y de la vía enun momento determinado, que al compararse conotra imagen previa hace aflorar las variaciones enesos elementos.

Terminada esta fase se iniciaron los trabajos paraintegrar sobre el prototipo todos los sistemas de

uDetalle de la cámarapanorámica 360º instalada

en la parte superior del prototipo.

uDetalle delequipamiento y lossensores en la parteinferior del vehículo.

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captación de datos, que se han montado en la ca-bina, en el remolque posterior y en la parte inferiordel vehículo, incluidos los ejes. También se ha de-sarrollado el procesado de datos para la geoloca-lización del vehículo, así como la validación generaldel sistema. La quinta fase se centró en el desarrollode un sistema de inteligencia artificial para el tra-tamiento de los datos obtenidos por los equipos decaptación. Esta fase ha incluido como actividadesprincipales la integración de todas las medidas enun software, el análisis de la ingente cantidad dedatos obtenidos (Big Data), la creación de algoritmospara la toma de decisiones en tiempo real, el pro-cedimiento de ejecución de tareas preventivas/co-rrectivas y la aplicación y uso efectivo de los algo-ritmos desarrollados.

Finalmente, el proyecto entró en la última fase:las pruebas para verificar su validez, tanto en la-boratorio (todo lo relativo al tratamiento de datos)como a escala real. Algunos ensayos parciales sehan realizado en la base de mantenimiento de Ol-medo (Valladolid), para catalogar fallos en el carril,y el túnel de A Pobra de San Xiao (Lugo), para ins-peccionar el revestimiento. La prueba de validacióndel prototipo se realizó en el verano de 2017 en lalínea de alta velocidad Antequera-Granada –enfase de pruebas–, concretamente en sus dos túnelesprincipales: Quejigares (3.362 metros en víaderecha y 3.379 metros en vía izquierda) y Archi-dona (1.100 metros). Con ello se ha podido probarel vehículo en dos túneles de distinta tipología (bi-tubo, con sección de 55 m2 y ejecutado con tune-ladora el primero, y monotubo, de 85 m2 y cons-truido con métodos convencionales el segundo).Más recientemente, en diciembre de 2018, el pro-totipo ha realizado un ensayo de demostración delos resultados del proyecto en los túneles urbanosde Madrid de la conexión Atocha-Chamartín (Re-coletos y Sol).

Etapa precomercial

El ensayo de demostración ha culminado cerca decuatro años de trabajos a cargo del consorcio, al-canzado el principal objetivo del proyecto: el desa-rrollo y validación de un vehículo «plenamente ope-rativo y viable» para su uso en el mantenimiento detúneles, según fuentes del consorcio. Finalizada lafase de desarrollo, el prototipo ha entrado en la faseprecomercial –el plan de actividades del consorciopara esta fase contempla jornadas demostrativas delos resultados obtenidos e inspecciones en algunostúneles de la red española–, y el consorcio está eva-

luando la posibilidad de lanzarlo al mercado. DesdeAdif y Adif Alta Velocidad, empresas públicas quehan iniciado una nueva etapa de transformación di-gital de su actividad, se ha mostrado gran interéspor disponer de un sistema de mantenimiento avan-zado de estas características.

El prototipo de Tunnel Curiosity se ha diseñadoespecialmente para la inspección de túneles de granlongitud, pero es capaz de examinar cualquier tipode túnel ferroviario. No obstante, fuentes del con-sorcio señalan que su concepto puede ser «fácil-mente extrapolable» a otros elementos de la redferroviaria (catenaria, equipo de señalización envía, viaductos…), e incluso a vías de tráfico no guia-do, lo que abre la puerta al diseño de una innova-dora familia de vehículos autónomos para la ins-pección y mantenimiento de los distintos sistemasde las infraestructuras ferroviarias.

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Javier R. Ventosa / Fotos: Adif

uImagen panorámica del interior del túnel.

uHumedades detectadas por la cámara termográfica.

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Inspección de túneles inteligente

Historia a ras de autovíaEquipamiento del vehículo

El prototipo de Tunnel Curiosity incorpora distintas tecnologías de inspección y captación de datosque luego serán explotados por la inteligencia artificial para el correcto mantenimiento del túnel. Estastecnologías son las siguientes: ✓ Cámara de 360º (capta una imagen completa de todo lo que la rodea) y sistema de iluminaciónasociado, que permite obtener imágenes panorámicas RGB (iniciales en inglés de los coloresprimarios de la luz, rojo, verde y azul).

✓ Cámara termográfica. Mide la radiación calorífica que emite un cuerpo. Sus imágenes permitenlocalizar, aplicando algoritmos de detección, las zonas del túnel que presentan humedades, flujosde agua o aislamientos deficientes.

✓ Láser con tecnología Lidar (Laser Imaging Detection and Ranging). Mediante la aplicación dealgoritmos, permite obtener información del estado del túnel hasta un nivel muy detallado (juntas,anillos, sujeción de las dovelas…). Permite realizar representaciones del túnel en 3D.

✓ Sistema de posicionamiento GPS. Permite georreferenciar los datos de las imágenes panorámicas,las imágenes termográficas y la información del Lidar.

✓ Odómetro. Dispositivo para determinar la distancia recorrida para la situación de un tren en untrayecto.

✓ Sistema TGMS (Track Geometry Measuring System). Realiza el control geométrico de la vía, uno delos parámetros cruciales para averiguar el estado del carril, relacionado con varios fenómenos dedegradación.

✓ Sistema PMFL (Pulsed Magnetic Flux Leakage). Basado en la técnica de dispersión de flujo magnéticopulsado, es el sistema más novedoso del proyecto. Inspecciona el carril y detecta defectossuperficiales y sub-superficiales a una velocidad de 5 a 10 km/h.

uHumedades detectadaspor la cámaratermográfica.

uImagen de la prueba devalidación del prototipo,en el verano de 2017.