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Dr. Ing. Andrés Sotil Chávez, Ph.D., P.E.
Gerente General
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
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
No existe resumen o compilación en el MVCS
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)
Concesionadas al 2016  Casi 7,000 Km
Bajo la gestión del Estado  310,000 Km
Que normas y/o manuales rigen esta administración?
Manuales que rigen los pavimentos…
MTC
 Manual de Carreteras, Suelos,
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 Manual de Carreteras,
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2014
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Inventarios Viales 2014
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MVCS
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(NTE) CE.010 Pavimentos Urbanos.
2010
Los manuales se enfocan sobre manera en:
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- Procesos constructivos (MTC)
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- Inventarios Viales e Inicios de Conservación Vial
Y sobre Gestión de Pavimentos??
Los manuales proveen:
- Los “Conceptos” (teoría)
- Indicadores (IRI, cantidad de fallas, deflectometrias)
Capitulo 6 – Mantenimiento de
Pavimentos consta de una sola
hoja
Mas aun, las tareas de
mantenimiento se reducen a 7
ítems
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?
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
• 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
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.
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
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
Tramo 1 Tramo 2
Tramo 3 Tramo 4
Tupac y Ochoa, 2017
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
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
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
Fecha
Jun-92
Nov-94
Jul-00
PCI
Reportad
o
40
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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
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
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
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
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
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Tiempo desde Última Reconstrucción / Rehabilitación (Años)
Sotil y Kaloush, 2003
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
• 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
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
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
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)
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
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Limpieza e Inspección Visual
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Sellados en general
(Fog Seal, Chip Seal, etc.)
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Tratamiento de Juntas
Bacheos mayores
Recapeos
Reconstrucciones
MANUAL DE TRABAJOS
DE MANTENIMIENTO DE
PAVIMENTOS FLEXIBLES
Y RIGIDOS
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
Tupac y Ochoa, 2017
Tupac y Ochoa, 2017
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.
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
Resultados en Cusco – Tramo I
Fondo anual por contrato de S/.
3.9M con SGP optimizado
resultaría en PCI cercanos a 40.
Resultados en Cusco – Tramo 3
Fondo anual por contrato de S/.
3.56M con SGP optimizado
resultaría en PCI cercanos a 80.
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
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
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
Dr. Ing. Andrés Sotil Chávez
Gerente General
3IPE Perú SAC
www.3ipe.com
asotil@3ipe.com
+51 968 857984

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Ws4 Sistemas de gestión de pavimentos urbanos en Perú

  • 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
  • 15.
  • 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
  • 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
  • 29.
  • 30.
  • 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
  • 32.
  • 33.
  • 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)
  • 35.
  • 36.
  • 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
  • 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