Investigadores de la Universidad McGill han desarrollado una forma más eficiente de evaluar la probabilidad de que un puente resulte dañado en un terremoto.La información podría ayudar a las autoridades a priorizar la infraestructura para actualizar y mejorar los planes de respuesta a emergencias.

en unestudiarpublicado enIngeniería Sísmica y Dinámica Estructural, los investigadores se concentran en una herramienta crítica llamada modelo de fragilidad sísmica.Hasta ahora, crear estos modelos requería cientos de miles de simulaciones, lo que hacía que el proceso fuera lento y costoso.El nuevo método, que combinatécnicas estadísticasyinteligencia artificial, requiere sólo 70 simulaciones.

Mediante el uso de técnicas avanzadas, los investigadores crearon una forma más inteligente y rápida de evaluar el riesgo de terremotos.Estos nuevos modelos pueden incluso adaptarse automáticamente si se añaden nuevos tipos de puentes al estudio, garantizando evaluaciones de seguridad actualizadas.

Los nuevos modelos podrían integrarse en sistemas que crean mapas de riesgo detallados, ayudando a los funcionarios a planificar mejores rutas de emergencia y priorizar qué puentes necesitan fortalecerse.Esto será crucial en áreas propensas a terremotos, ya que permitirá respuestas más rápidas y efectivas durante una crisis.

"Los resultados son esenciales para salvaguardar lapuenteinfraestructura en regiones sísmicas de todo el mundo.Permitirán a los tomadores de decisiones identificar rutas de tráfico de emergencia para que los socorristas se preparen, planifiquen y reaccionen mejor ante el próximo fuerte terremoto", dijo Yazhou Xie, autor principal y profesor asistente en el Departamento de Ingeniería Civil.

Los hallazgos del estudio también pueden ayudar a determinar cómo el desempeño de puentes individuales afectaría la red de transporte general después de un terremoto.Esta idea podría ayudar a los formuladores de políticas a tomar decisiones informadas sobre cómo mejorar la resiliencia de las ciudades que enfrentan amenazas sísmicas.

Más información:Chunxiao Ning et al, Habilitación de una evaluación eficiente de la fragilidad sísmica regional de carteras de puentes de múltiples componentes a través de la regresión del proceso gaussiano y el aprendizaje activo,Ingeniería Sísmica y Dinámica Estructural(2024).DOI: 10.1002/eqe.4144