PI-BREAK
El Sistema Inteligente Predictivo para el mantenimiento de rompeolas
Objetivos generales
PI-BREAK aborda el reto de prolongar la vida útil de las infraestructuras portuarias bajo una serie de futuros escenarios climáticos/de explotación, introduciendo el mantenimiento predictivo inteligente para reducir los riesgos y ampliar el espacio operativo seguro de los rompeolas. Con ello, se pretende avanzar en el liderazgo español en ingeniería de diques, desarrollando una agregación inteligente de herramientas de monitorización multiplataforma y de modelización híbrida que combina instalaciones hidráulicas avanzadas y códigos numéricos acoplados.
Objetivos específicos
Este proyecto desarrollará y validará un sistema inteligente para el mantenimiento predictivo del rompeolas que tiene como objetivo
- Reducir los riesgos de fallo último y de servicio para la estructura del rompeolas y los activos protegidos
- Permitir la resiliencia y la vida útil del rompeolas
- Mejorar la capacidad operativa de la infraestructura
- Apoyar la toma de decisiones automatizada.
Prueba Piloto
El Sistema Inteligente Predictivo para el mantenimiento de rompeolas (PI-BREAK) aplicará los recientes avances en monitorización y modelización a una infraestructura portuaria crítica (el rompeolas de Punta Lucero en el Puerto de Bilbao) que proporciona servicios esenciales para el bienestar costero. El rompeolas seleccionado da cobijo a las actividades socioeconómicas y protege el oleoducto de Petronor, un conducto principal para esta refinería y una infraestructura crítica para España.
A partir de esta infraestructura marítima crítica, PI-BREAK demostrará cómo el mantenimiento predictivo aumenta la seguridad/eficiencia portuaria, contribuyendo a la recuperación de las actividades económicas a partir de la adaptación del dique a los escenarios futuros, con una baja huella de carbono. La campaña de monitorización que se desarrollará a lo largo del proyecto garantizará un control sin precedentes de los impactos ambientales y una base objetiva para automatizar las decisiones de mantenimiento.
Socios |
Universitat Politécnica de Catalunya, AZTI, Autoridad Portuaria de Bilbao, Instituto de Hidráulica Ambiental de Cantabria |
Duración |
2021-2024 |
Financiación |
Ayuda PLEC2021-007810 financiada por MCIN/ AEI/10.13039/501100011033/ y por la Unión Europea NextGeneration EU/PRTR. |