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    Aplicación de nuevas tecnologías en la auscultación de un deslizamiento de ladera en un embalse

    Author/s: Herrero Martín, Rodolfo Javier
    Advisor/s: Rodríguez, Marcos; Henche, Carlos
    Keyword/s: Auscultación; Deslizamiento; Ladera; Embalse; BIM
    Degree: Máster Universitario en Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos
    Date of defense: 2026-03
    Type of content: TFM
    URI: https://hdl.handle.net/20.500.12880/15546
    Abstract:
    El presente Trabajo Fin de Máster desarrolla una propuesta aplicada para integrar, ges!onar y explotar la auscultación de un deslizamiento de ladera situado en la cola de un embalse mediante la combinación de un entorno BIM, una base de datos de series temporales y herramientas de analí!ca avanzada. El punto de par!da del trabajo es una problemá!ca muy habitual en este !po de infraestructuras: la información existe, pero aparece dispersa en tablas, documentos, campañas de auscultación y representaciones parciales, lo que dificulta su lectura conjunta, su trazabilidad y su u!lización opera!va para la toma de decisiones. A par!r de ese diagnós!co, la inves!gación se estructura en tres bloques complementarios. En primer lugar, se reconstruye el marco geológico, geotécnico e instrumental del caso de estudio y se ordena el histórico del deslizamiento I-13. En segundo lugar, se analizan las principales técnicas de auscultación disponibles —piezometría, topogra9a de alta precisión, inclinometría y aforo de filtraciones— y se proponen umbrales opera!vos de aviso y alarma obtenidos a par!r del comportamiento real de las series históricas. En tercer lugar, se implanta una cadena de explotación digital basada en la integración entre InfraWorks y Power BI, a la que se añade posteriormente una capa adicional de prealerta mediante Azure Machine Learning. El resultado alcanzado no debe entenderse como un simple cuadro de mando ni como un modelo predic!vo aislado, sino como una estructura de trabajo coherente en la que el territorio, el histórico de auscultación, el estado actual y la an!cipación prudente quedan conectados entre sí. InfraWorks actúa como visor territorial y punto de acceso espacial al sistema; Power BI concentra la lectura histórica, los estados y la explotación analí!ca; y Azure Machine Learning se incorpora como un apoyo a la priorización de revisiones, sin sus!tuir en ningún caso el criterio técnico del analista. De este modo, el TFM demuestra que la combinación entre BIM, ges!ón del dato y analí!ca puede mejorar de forma tangible la explotación de la auscultación en laderas inestables asociadas a embalses y dejar preparada una base sólida para futuras ampliaciones del sistema.
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    Name: TFM_HERRERO_20MARTIN_20RODOLFO ...
    Size: 42.27Mb
    Format: PDF
    Type of content: TFM

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