Gemelos Digitales de TBM en Túneles: Una Nueva Era para el Control del Rendimiento en Tiempo Real

Durante décadas, la excavación mecanizada ha dependido de la recopilación masiva de datos operativos y geotécnicos. Sin embargo, hasta hace poco, esta información permanecía fragmentada —distribuida entre registros de la TBM, informes de monitoreo e informes de diseño—. La aparición de los Gemelos Digitales marca una transición de la simple adquisición de datos hacia la inteligencia de datos, creando un homólogo virtual del túnel que evoluciona en sincronía con el proceso de excavación.

En este contexto, el gemelo digital integra los parámetros mecánicos de la TBM, los datos geológicos y geotécnicos, y las mediciones de instrumentación dentro de un entorno digital continuamente actualizado. Esta conexión permite una representación dinámica de la interacción máquina-terreno, donde variaciones en la tasa de penetración, el par de giro, el empuje o la presión de frente se reflejan de forma instantánea en el modelo. Al acoplar el comportamiento operativo con modelos analíticos, el gemelo digital permite a los ingenieros cuantificar la respuesta del terreno, evaluar tendencias de rendimiento y anticipar desviaciones antes de que afecten la producción o la estabilidad.

Para proyectos de túneles que enfrentan condiciones geológicas variables o complejas, esta capacidad en tiempo real representa un cambio de paradigma. En lugar de operar de manera reactiva —ajustando parámetros después de que ocurran los problemas—, los equipos pueden tomar decisiones basadas en retroalimentación continua y fundamentada en datos, mejorando tanto la seguridad como la eficiencia de las operaciones de excavación.

Monitoreo de Rendimiento en Tiempo Real y Modelado Adaptativo con DAARWIN

Este nuevo enfoque hacia la digitalización del túnel se materializa con DAARWIN, una plataforma de integración y análisis de datos diseñada para crear el gemelo digital de la TBM en tiempo real. DAARWIN se conecta directamente con los sistemas de adquisición de datos de la máquina, capturando variables operativas clave como empuje, par de giro, velocidad de penetración, avance total, presión de frente y rotación del cabezal de corte. Todos estos parámetros se centralizan en un único entorno, donde se actualizan continuamente y se sincronizan con los datos geotécnicos y de monitoreo.

Mediante modelos predictivos basados en inteligencia artificial, DAARWIN estima la tasa de penetración y el par de giro esperados según las condiciones del terreno. Estos modelos se entrenan con conjuntos de datos históricos y se recalibran de forma continua durante la excavación, proporcionando una capa predictiva que ayuda a detectar anomalías, anticipar cambios de rendimiento y optimizar los parámetros operativos.

Complementariamente, la plataforma realiza backanalysis geotécnico automatizado, comparando el comportamiento medido en campo con los resultados de modelos numéricos o analíticos. Los parámetros del terreno se ajustan dinámicamente al final de cada anillo o turno, garantizando que el modelo geotécnico evolucione de forma coherente con el rendimiento real de la TBM.

Este proceso cierra el ciclo entre diseño, monitoreo y operación, convirtiendo al gemelo digital en un sistema inteligente que no solo visualiza, sino que también interpreta el comportamiento de la excavación. Proporciona a los equipos de ingeniería una comprensión inmediata de cómo responde el terreno, permitiendo mitigar tempranamente riesgos como asientos excesivos, inestabilidad de frente o variaciones inesperadas de presión.

Hacia Operaciones Predictivas y Autoaprendientes de TBM

La integración del monitoreo en tiempo real, el modelado predictivo y el backanalysis continuo sienta las bases de un control predictivo y adaptativo en túneles. Con DAARWIN, los ingenieros pueden analizar tendencias de rendimiento a largo plazo mediante gráficos personalizados y visualizaciones multidimensionales, correlacionando el comportamiento de la TBM con transiciones geológicas, desgaste de herramientas y variaciones en la velocidad de avance.

El sistema de registro de incidencias de la plataforma permite clasificar sistemáticamente eventos operativos y geológicos, creando una base de datos estructurada que sirve de soporte para algoritmos de aprendizaje automático orientados a la optimización del rendimiento en futuras excavaciones.

En la práctica, esto significa que cada proyecto se convierte en una fuente de conocimiento acumulativo: los datos de anillos, secciones o proyectos anteriores pueden reintroducirse en los algoritmos predictivos para mejorar el rendimiento de futuras excavaciones. El gemelo digital evoluciona así hacia un sistema autoaprendiente, capaz de reproducir y anticipar patrones que, de otro modo, permanecerían ocultos en conjuntos de datos aislados.

A medida que la industria avanza hacia una entrega de proyectos completamente digitalizada, la implementación de herramientas como DAARWIN demuestra que los gemelos digitales en tiempo real no solo son factibles, sino esenciales para el rendimiento avanzado en túneles. Permiten un bucle continuo de retroalimentación entre el terreno y el modelo, transforman el monitoreo en conocimiento predictivo y abren el camino hacia una operación autónoma y optimizada de TBM: un auténtico salto adelante en la ingeniería de la infraestructura subterránea.

 Prueba DAARWIN TBM ahora:  https://www.saalg.com/tbm-data-management