El ITA captura datos 3D en el Hospital de Puertollano para validar su tecnología de inventario digital de materiales en demolición

Investigadores del ITA han realizado una campaña de captura masiva de imágenes y nubes de puntos LiDAR en las obras del Hospital Santa Bárbara de Puertollano, dentro del proyecto DEMOLTECH, para probar en un entorno real los algoritmos que identificarán los materiales de un edificio antes de demolerlo.

El proyecto DEMOLTECH ha dado un nuevo paso en el desarrollo de tecnologías para una gestión más eficiente y circular de los residuos de construcción y demolición (RCD). El pasado 6 de octubre, Bruno Berenguel y Mayte Lázaro, investigadores del ITA, se desplazaron a las obras del Hospital Santa Bárbara de Puertollano (Ciudad Real) para realizar una campaña de captura de datos en un entorno real.

La jornada tuvo como objetivo obtener una gran cantidad de imágenes y datos 3D del recinto en obras y de un edificio anexo previsto para demolición. Para ello se emplearon cámaras RGB y distintos sensores LiDAR, que proporcionaron imágenes y nubes de puntos. Estos datos servirán de base para desarrollar y validar las tecnologías de percepción del proyecto.

De un edificio real a un inventario digital de sus materiales

Dentro de DEMOLTECH, el ITA lidera el desarrollo de la herramienta inteligente de identificación de materiales. Su objetivo es obtener una representación digital del edificio que permita saber qué elementos constructivos existen, dónde están y de qué materiales se componen.

Para lograrlo, el equipo desarrolla algoritmos de percepción y SLAM semántico. Estos combinan la información de cámaras y sensores LiDAR para generar representaciones 3D del entorno, enriquecidas con datos sobre sus elementos y materiales. La tecnología permitirá avanzar hacia la identificación y clasificación automática de materiales como hormigón, materiales pétreos, polímeros o metales. También ayudará a localizar elementos que puedan requerir una gestión específica durante los trabajos de demolición.

Los datos de Puertollano serán fundamentales para probar y validar estos algoritmos con información de un entorno real. Además, permitirán evaluar su capacidad para identificar las distintas unidades constructivas del edificio.

El objetivo final es convertir la información capturada en un inventario digital de materiales previo a la demolición. Ese inventario facilitará la planificación de una demolición selectiva y segura, orientada a maximizar la recuperación y valorización de los materiales.

Tecnología para cerrar el ciclo de los materiales de construcción

DEMOLTECH: Demolición inteligente y procesos de revalorización para la generación de materias primas circulares en entornos urbanos es un proyecto de I+D+i que busca desarrollar un prototipo integral de demolición inteligente. Aborda los retos de los RCD combinando digitalización y BIM, robótica y visión artificial, valorización de materiales y trazabilidad digital. Entre sus líneas de trabajo figuran un gemelo digital para predecir el volumen de residuos generados, una herramienta de análisis de ciclo de vida para evaluar alternativas sostenibles y un sistema de certificación y trazabilidad de materiales recuperados. Todo ello se integrará en un demostrador (TRL6) que se probará en condiciones cuasi reales.

El proyecto conecta la información obtenida antes y durante la demolición con los procesos posteriores de recuperación y valorización. Así se favorece que los residuos vuelvan a ser materias primas para nuevos productos y materiales de construcción. Además, DEMOLTECH investiga soluciones para el acondicionamiento y la valorización de áridos y polímeros recuperados, destinados a nuevos morteros, hormigones aislantes o pavimentos.

DEMOLTECH, que se desarrolla entre octubre de 2024 y septiembre de 2027, está ejecutado por un consorcio liderado por FCC Construcción como coordinador, junto con las empresas BECSA e INDUTEC y los centros tecnológicos CETIM e ITA.

El proyecto está financiado en el marco de la convocatoria de 2023 de ayudas públicas a proyectos de colaboración público-privada, del Programa Estatal para Impulsar la Investigación Científico-Técnica y su Transferencia, del Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023. Proyecto CPP2023-010533 financiado por MCIU/AEI/10.13039/501100011033 / FEDER, UE.