Workshop 4

1. Dr. Ing. Andrés Sotil Chávez, Ph.D., P.E.
Gerente General

2. Actualmente, los pavimentos peruanos están regidos bajo dos
jurisdicciones:
MTCMVCS
MTC
Carreteras Nacionales,
Regionales y Locales
Provías, Gob. Regional
y Vías Concesionadas
MVCS
Vías Urbanas en
general
Municipalidades
Distritales y Provinciales
MVCS

3. Información del MTC al 2015
Al 2016, OSITRAN reporta solo 6,851.6 km concesionados de la RV
Nacional (solo 4.1% SINAC)
El resto administrado por MTC y gobiernos regionales

4. No existe resumen o compilación en el MVCS

5. Sin embargo…
- MVCS reporta 8.37 millones de viviendas (7.29 millones son
casas y el resto de espacios multi-vivienda).
- Asumiendo 7.5 millones de lotes
- Asumo que cada lote tiene 10 metros frontales a las calles
aledañas
- Se estimas que se tienen 75,000 Km-carril, o cerca de
150,000 km lineales (asumiendo 2 carriles por calle)

6. Concesionadas al 2016  Casi 7,000 Km
Bajo la gestión del Estado  310,000 Km
Que normas y/o manuales rigen esta administración?

7. Manuales que rigen los pavimentos…
MTC
 Manual de Carreteras, Suelos,
Geología, Geotecnia y Pavimentos.
Sección Suelos y Pavimentos 2013
 Manual de Carreteras,
Mantenimiento o Conservación Vial.
2014
 Manual de Carreteras, Manual de
Inventarios Viales 2014
 …
MVCS
 Norma Técnica de Edificaciones
(NTE) CE.010 Pavimentos Urbanos.
2010

8. Los manuales se enfocan sobre manera en:
- El diseño de pavimentos (MTC y MVCS)
- Procesos constructivos (MTC)
- Metrados y costos (MTC)
- Inventarios Viales e Inicios de Conservación Vial
Y sobre Gestión de Pavimentos??
Los manuales proveen:
- Los “Conceptos” (teoría)
- Indicadores (IRI, cantidad de fallas, deflectometrias)

9. Capitulo 6 – Mantenimiento de
Pavimentos consta de una sola
hoja
Mas aun, las tareas de
mantenimiento se reducen a 7
ítems

10. El objetivo del trabajo que se está realizando con el MVCS incluye
desarrollar estas 7 tareas en el ámbito urbano con modelos de deterioro
primero “de otras realidades”, pero con el interés de llevarlo a modelos
propios en el más corto plazo….
¿Modelos de Deterioro?

11. Para poder planificar, hay que saber como se comportarán
los pavimentos
Esto se puede hacer de varias formas, según los datos
disponibles:
Métodos Probabilísticos - Estocásticos
Métodos Empíricos
Métodos Mecanisticos-Empíricos
Métodos Mecanisticos

12. • Métodos Políticos (??)
Hoy estamos aquí en Perú Pav. Urbanos
• Métodos Probabilísticos - Estocásticos
Se busca llegar aquí en 1/2 años
• Métodos Empíricos
Se busca llegar aquí en 5/8 años
• Métodos Mecanisticos-Empíricos
Se busca llegar aquí en 15/20 años
• Métodos Mecanisticos

13. Lo que se hace en el Perú en pavimentos urbanos es…
- Reparar lo que está muy grave
- Pavimentar calles afirmadas
Ambas medidas se hacen vía Proyecto de Inversión y los
fondos son solicitados por proyecto.
Lo que se propone es tener un fondo, y principalmente el
conocimiento, para mantenimiento de las vías.

14. Debemos apuntar a métodos mecanisticos-empíricos?  SI
Estamos listos para aplicar métodos mecanisticos-empíricos a
gran escala en el Perú hoy?  NO
Que podemos hacer?
1) Empezar a recolectar datos de campo
2) Conseguir equipos de laboratorio para ensayos MEPDG
3) Establecer SGP con métodos estocásticos-probabilísticos

16. Lo anterior se aprendió hace 15 años, experiencia en Omán y
Delhi Township, Ohio, EE.UU. (Kaloush, K.)
Se acaba de presentar en Perú estos modelos para vías con
slurry seal en Cusco (Tupac y Ochoa)
Tramo 1

17. Tramo 1 Tramo 2
Tramo 3 Tramo 4
Tupac y Ochoa, 2017

18. Con data acumulada, se puede pasar de estos modelos
estocásticos-probabilísticos a modelos empíricos
Existen varios formatos y softwares capaces de realizarlo,
aunque en algunos casos el formato de “ecuación” es fija y
solo se permite “calibrarla”
Se está buscando que la solución sea más adaptable en los
pavimentos urbanos en Perú

19. Dividir Tablas por Combinación de Variables:
Tipo de Pavimento, Tráfico Promedio Diario (ADT),
Tipo de Uso de la Vía
Familia de Curvas Maestras con respecto al Tiempo
Curvas Maestras para cada Combinación de Variables
Parámetro del Comportamiento de Pavimentos = PCI
PCI = Índice de la Condición del Pavimento
Tablas de Comportamiento de Pavimentos vs. Tiempo
Fuente de Datos: Delhi Township, Ohio
Recolectado desde 1994 (1980’s para algunas secciones)
Sotil y Kaloush, 2003

20. Ago-99
100 Flexible
Fecha
Feb-90
Jun-92
Nov-94
May-97
Jul-98
Jul-00
PCI
Reportad
o
N.R.
40
36.7
N.R.
91
91
Tipo de
Pavimento
Flexible
Flexible
Flexible
N.R.
Flexible
Flexible
Reparaciones
Específicas
Ninguna
Ninguna
Ninguna
Mejoras en Vía
Ninguna
Ninguna
Ninguna
N.R. = No Reportado
Ejemplo: Sección: 225 ADT: 126 Clase de Vía: Local
Ene-02 100 Flexible Ninguna
Sotil y Kaloush, 2003

21. Fecha
Jun-92
Nov-94
Jul-00
PCI
Reportad
o
40
36.7
100
Tipo de
Pavimento
Flexible
Flexible
Flexible
Reparaciones
Específicas
Ninguna
Ninguna
Ninguna
Tiempo
(Años)
0.00
2.30
Jul-98
Ago-99
91
91
Flexible
Flexible
Ninguna
Ninguna
0.00
1.01
0.00
Ene-02 100 Flexible Ninguna1.57
Sotil y Kaloush, 2003

22. COMPORTAMIENTO SIGMOIDAL
DE PAVIMENTOS
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 10 20 30 40 50
Time(Years)
PavementPerformanceScale
5 10 15 20 25
Tiempo (Años)
ÍndicedeCondicióndel
Pavimento(PCI)
Fase I:
Disminución
Suave
Fase II:
Disminución
Rápida
Fase III:
Disminución
Final Suave
Sotil y Kaloush, 2003

23. CURVAS MAESTRAS DEL PCI
SUPERPOSICIÓN DEL TIEMPO Y ETAPA
DE DETERIORO
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35
Tiempo Reducido (Años)
ValordelPCI
318 401
92 139
242 234A
234B 234C
210A 210B
Pred CM
Secciones Analizadas
Sotil y Kaloush, 2003

24. CURVAS MAESTRAS DEL PCI
SUPERPOSICIÓN DEL TIEMPO Y ETAPA
DE DETERIORO
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35
Tiempo desde Última Reconstrucción / Rehabilitación
(Años)
ValordelPCI
318 401
92 139
242 234A
234B 234C
210A 210B
Pred MC
Ejemplo:
Pavimento Flexible
Vía Colectora
ADT > 1000 Vehículos
Sotil y Kaloush, 2003

25. CURVA MESTRA TIPICA
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25
ValordelPCI
Pavimento
Compuesto
Vía Local – ADT<1000
R2 = 0.976
Se/Sy = 0.255
Tiempo desde Última Reconstrucción / Rehabilitación (Años)
Sotil y Kaloush, 2003

26. PREDICCIÓN VS. MEDICIÓN
DEL PCI
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
PCI Medido
PrediccióndelPCI
Naturaleza Asintótica
del Modelo
Sotil y Kaloush, 2003

27. • Curvas Maestras para todas las
Combinaciones de Variables
– Tipo de Pavimento
– Nivel de Tráfico (ADT)
– Clase de Vía
– Tiempo para Falla Total del Pavimento??
Sotil y Kaloush, 2003

28. FAMILIA DE CURVAS MAESTRAS
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0 5 10 15 20 25 30 35 40
ReducedTime (Years)
PredictedPCIValue
5 10
15 20
25 30
50 100
Máximo Factor
de Conversión
Tiempo Reducido
ValordelPCI
PCI =90, T = 8
Falla
Total?
PCI =25, T = 22
Vida Restante = 14 años
Sotil y Kaloush, 2003

31. El programa provee hasta 7 tipos de variables que se
pueden usar para clasificar un sistema de pavimentos
Se requiere definir la variable y los rangos a utilizar
Esto brinda la flexibilidad para dar saltos tecnológicos
según se consiga mayor tipo de información y datos de
campo

34. En este ejemplo, el SGP se ha realizado con PCI, pero se
visualiza que se pueda realizar de forma escalonada, según
las condiciones económicas disponibles en la localidad:
Relevamiento visual de daños y subsecuente cálculo del PCI
Determinación de la rugosidad, IRI
Determinación de la fricción, IFI
Determinación de la capacidad estructural del pavimentos con
ensayos no destructivos
Determinación de la condición estructural vía ensayos destructivos
(calicatas, ensayos de materiales)

37. RANGO DE PCI CATEGORÍA DE ACCIÓN
A: 100 a 85 Mantenimiento Preventivo o Mínimo
B: 85 a 60
Mantenimiento Preventivo Rutinario
y/o Periódico
C: 60 a 40 Mantenimiento Correctivo
D: 40 a 25 Rehabilitación – Refuerzo Estructural
E: Menor a 25 o No Asfaltado
Rehabilitación – Reconstrucción -
Pavimentación

38. Limpieza e Inspección Visual
Sellados de Grietas
Sellados en general
(Fog Seal, Chip Seal, etc.)
Bacheos menores
Tratamiento de Juntas
Bacheos mayores
Recapeos
Reconstrucciones
MANUAL DE TRABAJOS
DE MANTENIMIENTO DE
PAVIMENTOS FLEXIBLES
Y RIGIDOS

39. En base a lo decidido, se estiman los costos promedio por
condición y por unidad (m2) para la toma de decisiones
posterior.
Para este ejemplo se utilizaron valores referenciales de
varios trabajos y tesis

40. Tupac y Ochoa, 2017

41. Tupac y Ochoa, 2017

42. En base a estos precios, si se tiene la condición de
pavimentos porcentual, se puede determinar el costo total
para recuperar al 100% los pavimentos.
Si no se tienen los fondos necesarios (que nunca se tienen),
corresponde determinar con cuanto se cuenta y en donde
debería gastarse.

43. Como no se tienen esos fondos sucederán dos cosas:
- Se arreglará algún porcentaje de los pavimentos del
sistema con una mejora de la condición.
- Los pavimentos que no se arreglen se deteriorarán a un
ratio AUN desconocido
Se propuso un SGP con modelo estocástico-probabilístico
que fue implementado por Tupac y Ochoa en su proyecto de
tesis de grado en Cusco en 2017

44. Resultados en Cusco – Tramo I
Fondo anual por contrato de S/.
3.9M con SGP optimizado
resultaría en PCI cercanos a 40.

45. Resultados en Cusco – Tramo 3
Fondo anual por contrato de S/.
3.56M con SGP optimizado
resultaría en PCI cercanos a 80.

46. Determinado los requerimientos presupuestales, se puede
proceder a planificar el trabajo pero con una base objetiva,
abandonando las decisiones políticas e incorporando los
conceptos de gestión de pavimentos

47. Para pavimentos urbanos en Perú se necesita
- Inventario Vial actualizado de 150,000 kms (estimadas) de vías
urbanas
- Empezar el trabajo de medición de condición de pavimentos
(PCI, IRI u otro)
- Entender / Determinar los modelos de deterioro que se podrían
aplicar en las municipalidades

48. Se ha presentado:
- Manual de Sistema de Gestión de Pavimentos (SGP) diseñado
para municipalidades en Perú
- Modelos Estocásticos-Probabilísticos de Omán y Delhi Township,
Ohio, EE.UU. aplicados en vías del distrito de Lince, Lima, Perú
y en proyectos rurales en Cusco.
- Modelos Empíricos sigmoidales aplicados en Delhi Township,
Ohio, EE.UU que generan Familia de Curvas Maestras en PCI

49. Dr. Ing. Andrés Sotil Chávez
Gerente General
3IPE Perú SAC
www.3ipe.com
asotil@3ipe.com
+51 968 857984