anÁlisis de riesgo multicriterio en el transporte
Post on 14-Jul-2022
7 Views
Preview:
TRANSCRIPT
ANÁLISIS DE RIESGO MULTICRITERIO EN EL TRANSPORTE
TERRESTRE DE COMBUSTIBLES EN ZONAS METROPOLITANAS.
JONATTAN MARTINEZ LARROTTA
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERIA
DEPARTAMENTO DE INGENIERIA QUIMICA
ANALISIS DE RIESGOS: METODOLOGIAS Y METODOS
BOGOTA D.C.
2011
ANÁLISIS DE RIESGO MULTICRITERIO EN EL TRANSPORTE
TERRESTRE DE COMBUSTIBLES EN ZONAS METROPOLITANAS.
JONATTAN MARTINEZ LARROTTA
Proyecto de grado para optar al título de Ingeniero Químico
Asesor
FELIPE MUÑOZ GIRALDO
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERIA
DEPARTAMENTO DE INGENIERIA QUIMICA
ANALISIS DE RIESGOS: METODOLOGIAS Y METODOS
BOGOTA D.C.
2011
AGRADECIMIENTOS
Agradezco a Dios, a mi familia, a mi tía Angélica y amigos por su apoyo incondicional y hacer de mí la persona que soy hoy en día. A todos los involucrados en este proyecto, especialmente a mi asesor Felipe Muñoz por la orientación y a todas las personas que lo lean y se beneficien de su conocimiento.
TABLA DE CONTENIDO
INTRODUCCIÓN ................................................................................................................ 10
OBJETIVOS ......................................................................................................................... 12
Objetivo General ............................................................................................................... 12
Objetivos Específicos ........................................................................................................ 12
ESTADO DEL ARTE .......................................................................................................... 13
Análisis de riesgo en el transporte de material peligroso ................................................. 13
Modelos de riesgo multicriterio para el transporte de material peligroso ........................ 14
Modelos multiatributo para el planeamiento de rutas ....................................................... 16
MARCO TEORICO ............................................................................................................. 21
Caracterización del material: la gasolina .......................................................................... 21
Normatividad: Condiciones de transporte en Colombia ................................................... 22
Identificación general de los riesgos del transporte .......................................................... 24
Acerca de la herramienta ArcGIS ..................................................................................... 25
LA METODOLOGIA PROPUESTA .................................................................................. 28
Población y muestra .......................................................................................................... 28
Estructura de trabajo ......................................................................................................... 30
Criterios del análisis de riesgo .......................................................................................... 32
Minimización del tiempo y la distancia del trayecto .................................................... 32
Minimización del riesgo para la población ................................................................... 33
Minimización del daño a la propiedad .......................................................................... 34
Técnicas de análisis de datos: Electra en la construcción de la matriz de evaluación
Criterios del análisis de riesgo .......................................................................................... 35
Limitaciones, simplificaciones y supuestos del modelo de análisis de riesgo .................. 39
ANÁLISIS DE CASO .......................................................................................................... 41
Ruta 1 ................................................................................................................................ 43
Ruta 2 ................................................................................................................................ 45
Ruta 3 ................................................................................................................................ 47
Ruta 4 ................................................................................................................................ 48
RESULTADOS .................................................................................................................... 51
CONCLUSIONES ................................................................................................................ 53
TRABAJO FUTURO ........................................................................................................... 54
REFERENCIAS ................................................................................................................... 55
ANEXOS .............................................................................................................................. 58
ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Población estimada de la ciudad de Bogotá por localidades para el año 2008.
(DANE) ................................................................................................................................ 30
Tabla 2. Calificaciones y pesos de un conjunto de criterios. (Martinez V, 2001) ............... 36
Tabla 3. Rutas seleccionadas ................................................................................................ 41
Tabla 4. Matriz de calificaciones y pesos de las alternativas. .............................................. 51
Tabla 5. La alternativa domina a . ................................................................................ 52
ÍNDICE DE ILUSTRACIONES
Ilustración No.1. Zonas de circulación de vehículos de carga en la ciudad de Bogotá.
Moreno, S. de (2009) Decreto 034 ....................................................................................... 23
Ilustración No.2. Mapa geográfico de la ubicación de la ciudad de Bogotá en Colombia.
Mapas de Google, recuperado el 10 enero 2012 .................................................................. 29
Ilustración No.3. Esquema de la estructura de trabajo ......................................................... 31
Ilustración No.4. Mapa de Bogotá con los nodos y las rutas del análisis. Tomado de ArcGIS
9.2 ......................................................................................................................................... 42
Ilustración No.5. Localización de accidentes en las rutas analizadas. Tomado de ArcGIS
9.2 ......................................................................................................................................... 43
Ilustración No.6. Localización de la ruta 1. Tomado de ArcGIS 9.2 ................................... 44
Ilustración No.7. Cálculo de la distancia y el tiempo de trayecto para la Ruta 1. Tomado de
ArcGIS 9.2 ............................................................................................................................ 45
Ilustración No.8. Localización de la ruta 2. Tomado de ArcGIS 9.2 ................................... 46
Ilustración No.9. Cálculo de la distancia y el tiempo de trayecto para la Ruta 2. Tomado de
ArcGIS 9.2 ............................................................................................................................ 46
Ilustración No.10. Localización de la ruta 3. Tomado de ArcGIS 9.2 ................................. 47
Ilustración No.11. Cálculo de la distancia y el tiempo de trayecto para la Ruta 3. Tomado
de ArcGIS 9.2 ....................................................................................................................... 48
Ilustración No.12. Localización de la ruta 4. Tomado de ArcGIS 9.2 ................................. 49
Ilustración No.13. Cálculo de la distancia y el tiempo de trayecto para la Ruta 4. Tomado
de ArcGIS 9.2 ....................................................................................................................... 49
RESUMEN
En Colombia se consumen más de 90000 barriles de gasolina al día (Infante, 2006), que
son transportados desde el proveedor al usuario. Durante el envío pueden ocurrir accidentes
y de allí la importancia de minimizar el riesgo para la población expuesta y el impacto
ambiental, maximizando las utilidades de esta operación; para la valoración del riesgo es
necesaria la evaluación cuantitativa o cualitativa y la identificación de peligros.
La metodología de trabajo está conformada por un sistema de ruteo, las bases de datos
de accidentalidad en la ciudad y un grupo de criterios. Se plantea un modelo que integra el
análisis de riesgo con planificación y control mediante el empleo de un sistema de
información geográfica (SIG) que representa la red de transporte por medio de un gráfico
compuesto de nodos y arcos.
El grupo de criterios de evaluación y el peso o importancia de cada uno en el análisis se
escogen en función de los objetivos propuestos para cada alternativa (ruta) y por medio de
una matriz que los contiene, se toma la decisión empleando un modelo de toma de
decisiones multicriterio ELECTRA que permite jerarquizar y ponderar de manera
diferenciada las alternativas; la selección se hace a través de un cálculo de condiciones
mínimas que obtienen resultados razonables.
El presente estudio demuestra la pertinencia del acercamiento multiatributo para la
evaluación de un sistema de rutas además, lleva a determinar un ordenamiento de las
diferentes soluciones que sirven como herramienta concreta para apoyar decisiones; el
modelo puede ser fácilmente aplicado a otros casos de estudio y adaptado a diferentes
problemas de ruteo permitiendo que el estado implemente medidas de identificación,
prevención y control de accidentes.
10
1. INTRODUCCIÓN
El producto interno bruto de los países depende, en gran parte, de la cantidad de combustibles
que transportan e intercambian y que son clasificados como peligrosos. El precio actual del
transporte de gasolina está tasado en 0,5 centavos de dólar (alrededor de 9,70 pesos) por cada
galón que se lleva desde el lugar de producción hasta la estación de servicio; sin embargo, como
lo demuestra Fendipetróleo, en Bogotá este costo se ubica muy por encima, cercano a los 26
pesos colombianos.
Un material peligroso se define como una sustancia cuyo transporte puede plantear un riesgo
para la salud, la seguridad o los bienes; las mercancías peligrosas transportadas más
frecuentemente a nivel internacional se encuentran en el listado que se publica en el Libro
Naranja de la Organización de las Naciones Unidas. El riesgo abarca un amplio rango de
consideraciones sanitarias, ambientales y en materia de incendio, los riesgos consisten
directamente en la posibilidad de escapes, combustiones y otros incidentes durante el transporte
de la sustancia; la población de riesgo comprende las personas que viven cerca de la zona donde
ocurre el intercambio y las que van en otros vehículos, que puedan estar implicados en un
accidente grave.
Los accidentes ocurren y de allí la importancia de esta investigación donde se pretende
resolver el problema con un modelo que integra el análisis de riesgo con planificación y control,
para prevenir que un daño potencial se transforme en un problema real. El estudio está
compuesto por un sistema de información geográfica y ruteo (ArcGIS) para la visualización de
11
las rutas que representan la red de transporte, las bases de datos de accidentalidad del año 2008
en la ciudad de Bogotá y la selección de los criterios pertinentes para el caso en cuestión.
El grupo de criterios de evaluación: minimizar la distancia, disminuir el tiempo de trayecto,
reducir el riesgo de la población expuesta y el daño a la infraestructura unidos al peso o
importancia de cada uno en el análisis se escogen en función de los objetivos propuestos para
cada alternativa (ruta) y por medio de una matriz que los contiene, se toma la decisión
empleando un modelo de toma de decisiones.
Entre las limitaciones del trabajo se encuentran la poca cantidad y calidad de la información
disponible porque en este momento “las autoridades distritales no cuentan con un mecanismo
confiable para analizar la accidentología de la ciudad” (Muñoz, 2010, p.9)
12
2. OBJETIVOS
2.1. Objetivo General:
Realizar un análisis de riesgo multicriterio, estudio que tiene en cuenta varias metas, criterios
u objetivos para escoger la ruta óptima en el transporte de material peligroso.
2.2. Objetivos Específicos:
Establecer un marco lógico de estudio para realizar análisis multicriterio con aplicación en
transporte de material peligroso (combustible).
Proponer métodos y metodología para la toma de decisiones en los procesos de ruteo de
material combustible.
Realizar un análisis del caso colombiano que permita valorar la pertinencia de la propuesta
conceptual y metodológica.
13
3. ESTADO DEL ARTE
El riesgo se puede definir en el campo investigativo como las consecuencias indeseadas que
están asociadas a una actividad o evento en relación con su probabilidad de ocurrencia. Para
realizar un análisis de riesgo es necesario reunir toda la información disponible de un
determinado sistema. Estas metodologías de recopilación buscan fundamentalmente la
identificación de peligros y establecer la vulnerabilidad del sistema para finalmente determinar la
evaluación del riesgo; una vez se tiene una base cualitativa definida se procede a estimaciones de
tipo cuantitativo.
El riesgo es estimado a partir del cálculo de las frecuencias y magnitudes de los eventos no
deseados, combinando metodologías de análisis probabilístico con métodos matemáticos. Con
los resultados del análisis de riesgo cuantitativo se procede a realizar modificaciones en el
esquema de transporte para incrementar la integridad y seguridad del proceso (Olarte J. y Perez
A, 2010).
Hoy en día las autoridades distritales de la ciudad de Bogotá no cuentan con un mecanismo
confiable para analizar la "accidentología". Esta carencia dificulta la planeación y gestión del
riesgo, aunque sí se tiene certeza de que el transporte y empleo de combustibles, tienen el mayor
número de accidentes reportados en la industria, el comercio y las viviendas (Muñoz, 2010, p.9).
3.1 Análisis de riesgo en el transporte de material peligroso.
Se emplea la definición tradicional de riesgo como la frecuencia de ocurrencia del evento por
la magnitud de las consecuencias. Matemáticamente, el riesgo R es la probabilidad de que el
14
evento ocurra (accidente) P, multiplicada por las consecuencias C (Barilla, Leonardi, y Puglisi,
2009).
De forma más general en esta ecuación se puede tener en cuenta el factor de consecuencias α
(la percepción social de la gravedad de las consecuencias) para determinar la probabilidad
asociada a cada evento i.
Cuando se tienen en cuenta como consecuencias, los factores de riesgo (peligro,
vulnerabilidad y exposición) la ecuación (1) queda de la siguiente forma:
Donde C = V * N;
V = vulnerabilidad definida como la resistencia de las personas, estructuras, edificios y
mercancías cuando ocurre una emergencia.
N = la exposición de los elementos afectados durante y después del accidente.
3.2. Modelos de riesgo multicriterio para el transporte de material peligroso.
Un modelo lineal en este caso resulta poco funcional porque contiene elementos restrictivos;
los métodos de toma de decisiones que se adaptan mejor a los procesos de transporte de material
peligroso y en este caso particular combustibles, son los llamados multicriterio porque:
15
Se trata de aproximaciones a priori.
Consideran múltiples objetivos.
Minimizan los costos.
Jerarquizan y ponderan de manera diferenciada las alternativas.
Maximizan los impactos positivos.
Se atribuye a cada variable una puntuación en una escala predeterminada.
La selección se hace a través de un cálculo de condiciones mínimas que obtienen
resultados razonables.
Entre los trabajos para evaluar el riesgo multicriterio en el transporte de material peligroso se
tiene el propuesto por Robbins (1983, citado en Barilla, Leonardi, y Puglisi, 2009, p.2298),
cuyos objetivos son: la minimización del tamaño de la población afectada por el accidente y la
minimización de distancia de la ruta.
Por otro lado, Saccomanno y Chad (1985, citado en Barilla, Leonardi, y Puglisi, 2009,
p.2298) proponen los siguientes criterios de evaluación; el mínimo riesgo, la probabilidad de
accidente y la minimización de los costos de operación; representando los efectos de un
accidente alrededor de una población.
En el trabajo de Zografos y Davis (1989); se analizan:
Los riesgos para la población.
El daño a la propiedad.
El costo de operación del camión.
16
La distribución equitativa del riesgo entre los límites de capacidad que imponen las redes
de trabajo.
El artículo de programación por metas de Romero (1991); Tamiz, Jones y Romero (1998) es
adecuado para resolver problemas donde las autoridades y técnicos fijan valores deseables para
el análisis del costo, el riesgo y la desutilidad.
3.3. Modelos multiatributo para el planeamiento de rutas.
En los últimos años gran variedad de modelos para optimización de rutas en el transporte de
material peligroso se han presentado; Karkazis y Boffey (1994) presentan una simulación por
computador donde las rutas seleccionadas minimizan los efectos de daño a la población.
Considerando los siguientes aspectos:
1. La dispersión del contaminante, determinada por condiciones meteorológicas.
2. La población expuesta que puede ser distribuida arbitrariamente por el plano.
Bonvicini (1998); emplea en sus estudios un método que por medio de lógica difusa “fuzzy
logic” (Informática y Computación); evalúa el riesgo del transporte de material peligroso por
carreteras y tuberías; deduciendo la incertidumbre asociada a los cálculos de las probabilidades
de los riesgos individual y social. La lógica difusa es una técnica matemática basada en la teoría
de conjuntos que posibilita imitar el comportamiento de la lógica humana; esta técnica permite
ser implementada en sistemas de hardware, software o en combinación de ambos. Los
parámetros de entrada y de salida que producen riesgo, son descritos como números difusos y
los cálculos entre ellos usando aritmética difusa.
17
Para el año 2000, se emplean los lenguajes de programación por computadora para incluir
mayor cantidad de datos y analizar situaciones complejas. (Frank et al. 2000) desarrolla el
modelo (SDSS) un sistema de soporte de decisión espacial para la selección de rutas de
transporte que presenta una interfaz de usuario empleando el sistema de información geográfica
(SIG) para la visualización de las rutas; para la selección del trayecto óptimo se usa la
programación de un modelo matemático cuyo fin es minimizar el tiempo de viaje entre el origen
y los puntos de destino, sujeto a los criterios de distancia del trayecto, la probabilidad de
accidente en la ruta, la exposición y el riesgo de la población. En este sistema se define el riesgo
para la población como la probabilidad de accidente en una sección de la red multiplicado por la
cantidad de personas expuestas.
Zografos y Androutsopoulos (2004) establecen una técnica de dos objetivos, los costos más
bajos de operación y los niveles más altos de seguridad. El problema se optimiza a través del
ruteo y de la programación matemática; el riesgo para la población es definido como el producto
de la probabilidad de accidente en el la vía por la exposición de las personas. Esta probabilidad
es proporcional a la tasa de accidentes en la ruta y a la probabilidad propia de la unidad de
transporte involucrada en el accidente, respectivamente.
𝑝𝑎𝑎𝑟𝑐𝑜 = 𝑡𝑎𝑎𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝑝𝑢 (4)
Donde:
= probabilidad de accidente en cada arco.
= tasa de accidentes en la red de transporte.
= probabilidad de accidente de la unidad involucrada.
18
La exposición es la suma de la población que se estima puede estar viajando sobre la ruta en
el momento del accidente y las personas que se encuentran en los alrededores es decir, en el área
de impacto:
En este caso es el número de personas expuestas a un eventual accidente a lo largo
de un arco.
El riesgo total de la ruta es la sumatoria de los riesgos en cada uno los arcos; este riesgo se
mide indicando el número de personas que pueden resultar perjudicadas o morir en el momento
de un eventual accidente.
Para Bahar (2004) el transporte de material peligroso es determinado por los riesgos a los que
está expuesta la población, la posibilidad de causar un daño en el medio ambiente y por las rutas
escogidas por las empresas de transporte; este modelo proporciona una formulación de dos
niveles enfocada en la relación entre el regulador (estado) y las empresas de transporte.
El modelo matemático tiene como objetivos minimizar el riesgo de la población expuesta y la
distancia de viaje. En el modelo de 2 niveles el problema externo pertenece al regulador y
contiene las decisiones para determinar las carreteras que deben ser incluidas en las redes, el
problema interno concierne a las empresas de transporte y supone decisiones de ruteo sobre las
redes posibles, determinadas anteriormente por el estado.
19
Por su parte, Bonvicini (2000) va más lejos al representar la red de transporte por medio de un
gráfico compuesto de nodos y arcos; donde a cada arco le asigna un costo por viaje y capacidad,
por medio de una función que contiene los gastos propios del transporte y la evaluación
monetaria del impacto sobre la población en caso de un accidente. La ruta con la menor distancia
de trayecto y con el menor tiempo de viaje se considera la más económica, en este trabajo se
introducen métodos lineales para el análisis de riesgo y se tienen en cuenta las instalaciones fijas.
Se representa el sistema de carreteras por una red, de la siguiente forma:
= grupo de nodos.
= grupo de carreteras de enlace.
Donde (i, j): (i, j є N) denotan la conexión entre nodos.
La optimización se lleva a cabo como un problema de flujo de costo mínimo que consiste en
determinar para cada sustancia la ruta de distribución más barata, cumpliendo las capacidades de
arco desde los nodos de origen hasta los nodos de destino. Para la optimización se implementa
un código por computadora OPTIPATH. En este trabajo son introducidos los métodos adecuados
para los análisis de riesgo lineales y se tienen en cuenta las instalaciones fijas.
En el modelo de Barilla (2009); se estima el riesgo de cada ruta y entre estas se escoge la ruta
con el mínimo riesgo basado en un grupo de criterios y en el peso o importancia de cada uno en
el análisis. El criterio de evaluación se escoge en función de los objetivos propuestos para cada
alternativa y por medio de una matriz que contiene los criterios y las alternativas se toma la
20
decisión por MADM (toma de decisiones de múltiples atributos). Los criterios con los que se
crea el modelo de optimización son:
Minimización del tiempo de viaje.
Minimización de la distancia del trayecto.
Minimización del riesgo para la población.
Minimización del riesgo del entorno urbano.
Minimización del riesgo asociado a los desastres naturales.
Para construir la matriz de evaluación se emplea la metodología basada en la comparación de
elementos por pares de todos contra todos, para un total de comparaciones, donde
m son la cantidad de elementos. Con una simple escogencia de los objetivos, a los que se les ha
asignado anteriormente valores de entre 0 y 9 dependiendo del grado de importancia, el cálculo
del riesgo arroja matemáticamente un resultado. Para el desarrollo matemático se tienen en
cuenta las propiedades de las matrices, los eigenvectores y los eigenvalores.
La versatilidad de este estudio se encuentra en que los objetivos son determinados por los
intereses propios de las compañías públicas o privadas, por medio de un proceso de toma de
decisiones.
21
4. MARCO TEORICO
4.1. Caracterización del material: la gasolina.
En el presente estudio se escoge la gasolina combustible porque es el material peligroso que
más se consume y transporta a nivel mundial. Está catalogado como clase 3 por la Organización
de las Naciones Unidas al ser un líquido o mezcla de ellos, que emite vapores inflamables a
temperaturas máximas de 60,5°C, en ensayos en copa cerrada, o máximo 60,6°C en ensayos de
copa abierta, denominado comúnmente como punto de inflamación. Los límites de
inflamabilidad son los valores numéricos que delimitan el segmento de concentraciones, en el
que una mezcla comburente-combustible, con un aporte suficiente de energía, desarrolla una
llama con capacidad suficiente para mantener una reacción de combustión.
En la hoja de seguridad de la gasolina se identifican los peligros y los efectos adversos para la
salud, ésta es perjudicial si se injiere o inhala ya que afecta directamente el sistema nervioso
central, mientras que la inhalación en bajas concentraciones causa sed y opresión en el pecho, en
concentraciones altas produce irritación en ojos, nariz, garganta y pecho, llegando a convulsiones
y shock. La ingestión causa pérdida de la conciencia y coma. La información toxicóloga es
CLL0 (inhalación humano) = 900 ppm (1 hr. exposición) (Ecopetrol S.A., 2006).
Este producto presenta peligros de incendio y/o explosión ya que puede encender fácilmente
al calor, chispas, llamas o descargas electrostáticas. Los contenedores pueden explotar con el
calor y los vapores se pueden acumular aumentando el riesgo, el contacto con agentes oxidantes
puede producir explosión además, el agua resulta inefectiva para su extinción, se recomienda en
este caso emplear dióxido de carbono, espuma, polvo químico seco o agua en forma de rocío.
22
4.2. Normatividad: Condiciones de transporte en Colombia.
El decreto más reciente es el 034 del 5 de febrero de 2009 decretado por el alcalde mayor de
Bogotá DC., en el cual se establecen condiciones para el tránsito de vehículos de carga en el área
urbana del distrito capital de la ciudad de Bogotá debido a que estos representan un riesgo mayor
que la del resto de vehículos dadas sus dimensiones, pesos, contenido de materiales y
características de maniobra.
El peso vacío de los vehículos distribuidores de combustibles es de aproximadamente 20
toneladas y el peso con la carga esta alrededor de las 30 toneladas. En el artículo 1° se restringe
el tránsito de vehículos cuya capacidad de carga supere las siete toneladas, de lunes a viernes,
entre las 6:30 y las 9:00 horas y entre las 17:00 y las 19:00 horas, al interior del perímetro
demarcado en color rojo Ilustración No.1 de la siguiente forma: límite oriental de la ciudad por la
Calle 170 al Occidente, hasta la Avenida Boyacá, de allí al Sur hasta la Avenida Primero de
Mayo y de allí al oriente hasta el límite de la ciudad.
En el artículo 2º se presenta una zona de libre circulación de vehículos de carga, sin límite de
capacidad; esta parte de la ciudad corresponde a la actual zona industrial determinada por el Plan
de Ordenamiento Territorial POT.
23
Ilustración No.1. Zonas de circulación de vehículos de carga en la ciudad de Bogotá. Moreno,
S. de (2009) Decreto 034.
Por otra parte, en el decreto 1609 del año 2002 se implementan los siguientes requisitos que
deben cumplir las empresas transportadoras; un curso de capacitación básico obligatorio para los
conductores de vehículos que transportan mercancías peligrosas; además las empresas deben
elaborar y entregar al conductor, antes de cada recorrido, un plan de transporte el cual debe
contener, entre otros elementos: la hora de salida del punto de origen, la hora de llegada al
destino y la ruta seleccionada; se obliga a las empresas que transporten mercancías peligrosas a
24
mantener un sistema de información estadístico sobre movilización de mercancías, el cual debe
contener información relevante del vehículo y de la carga que se debe remitir al Ministerio de
Transporte.
El código nacional de tránsito no permite estacionar el vehículo de carga en zonas
residenciales, lugares públicos, áreas pobladas o de gran concentración de vehículos y zonas
escolares. Por su parte la norma técnica colombiana NTC 2801 expone sobre las condiciones de
transporte de mercancías peligrosas clase 3, el tipo de almacenamiento y las características del
medio de transporte donde se hace pertinente el coeficiente de vacío; el recipiente no se puede
llenar completamente al considerar cambios en temperatura, presión, humedad, etc. Además,
requiere el vehículo la presencia de material absorbente en caso de fugas y de dispositivos de
alivio de presión o un orificio de ventilación en los tanques.
Según estudios de Navarro, O. (1998) y la secretaria de movilidad, las velocidades reales con
las que se mueven los ciudadanos en la ciudad de Bogotá son: una velocidad mínima de 25
Km/h, una máxima de 45 Km/h y la velocidad promedio de 35 Km/h.
4.3. Identificación general de los riesgos del transporte
Entre las fases para la valoración del riesgo se encuentra la identificación de peligros,
teniendo en cuenta la gran cantidad de siniestros que se producen y el elevado porcentaje de
pérdidas personales y materiales, se escogen los eventos que se pueden presentar al transportar
combustibles inflamables por zonas metropolitanas altamente pobladas.
25
El peligro para el medio ambiente son las fugas de material que en situaciones desafortunadas
pueden causar incendio que se debe a la presencia de combustible, un comburente y la fuente de
calor ó a causa de una reacción en cadena.
La situación de explosión, es la liberación violenta de energía al ambiente, normalmente
acompañada de altas temperaturas y de la liberación de gases. Una explosión causa ondas
expansivas alrededor de donde se produce si la liberación es lo suficientemente rápida para que
la energía contenida se disipe mediante una onda de choque. Las explosiones se pueden dividir
en deflagraciones o detonaciones según la velocidad de la onda de choque y del pico de
sobrepresión (Hernández, 2009).
4.4 Acerca de la herramienta ArcGIS
El sistema de información geográfica ArcGIS emplea una infraestructura en red de nombre
Network Analyst para calcular la distancia y el tiempo del trayecto de las redes viales, las cuáles
constituyen la base para todo tipo de circulación sobre la superficie terrestre, desde personas
hasta productos alimenticios o inclusive como soporte para otros tipos de redes. Por lo tanto, el
estudio y comprensión de los fenómenos que afectan a este tipo de redes, permitirá solucionar
además de los ya tradicionales problemas viales una serie de otras situaciones que afectan,
directa o indirectamente, la calidad de vida de las personas.
Antes de emplear ArcGIS es necesaria la elaboración de un Network Dataset, conjunto de
elementos de red que contiene en su interior, atributos de circulación y comportamiento
determinados por puntos, líneas y giros que representan a las entidades de red al interior de una
Geobatabase que para el caso de aplicación es la red multimodal: mapa de la ciudad de Bogotá
26
desarrollado por la empresa Procalculo-Prosis S.A donde se encuentran almacenados elementos
geográficos, relaciones topológicas y gráficas de comportamiento que constituyen el corazón de
todos los análisis realizados por el Network Analyst. Una de las características más importantes
del análisis por medio de la matriz OD (origen-destino) del Network Analyst es que permite
evaluar para cada destino, el origen o conjunto de orígenes más cercano considerando un
impedimento de corte definido por el usuario; cualquier atributo de costo puede ser elegido como
limitación, el cual será minimizado al intentar identificar la ruta más apropiada ya sea, al buscar
la ruta más rápida o la distancia más corta.
Entre las consideraciones a tener en cuenta antes de ingresar datos en el software se
encuentran algunos rangos y valores ya que una carretera urbana jamás albergará velocidades
promedio inferiores a los 30 [Km/h] y por otro lado un pequeño callejón, no podrá superar
velocidades promedio por sobre los 120 [Km/h]. Por este motivo, la media de estos rangos debe
contener valores aceptables, aún cuando en particular un segmento pueda superar estos criterios
“estándar” (Barrientos, M, 2007).
Por otro lado, las siguientes definiciones básicas comprenden la forma en la que el programa
válida, localiza y expresa las direcciones actuales en el mapa digital de la ciudad de Bogotá en
forma de nodos o puntos; en la disposición general de la ciudad se observa que las carreras son
orientadas de sur a norte y las calles de oriente a occidente.
Vía generadora: intercepta la vía principal de menor número y determina el eje vial o arco
sobre el cual se encuentra la dirección.
27
Número de placa: Longitud en metros desde la esquina de intercepción de la vía principal y la
vía generadora hasta la localización de la dirección además, indica costado izquierdo o derecho
del eje vial. En algunas direcciones se emplean los prefijos Sur (S) y Este (E) para demarcar el
cuadrante de la ciudad norte, sur, este y/u oeste; con el símbolo # se separa la vía principal de la
vía generadora y se recomienda no emplear la letra N, para número de la vía generadora
(Procalculo-Prosis S.A, 2010).
28
5. LA METODOLOGIA PROPUESTA
Este trabajo consiste en una investigación aplicada cualitativa y cuantitativamente con la que
se pretende emplear diferentes conocimientos y modelos para crear una estructura en el
desarrollo del modelo de análisis de riesgo multicriterio en el trasporte de combustibles en la
ciudad de Bogotá. La estructura metodológica contempla a grandes rasgos cada una de las tareas
señaladas a continuación:
1. El análisis histórico de datos de accidentes que involucran vehículos de carga pesada y
ocurrieron durante el año 2008 en la malla vial principal de la ciudad.
2. Selección de los criterios relevantes para el sistema de ruteo.
3. Implementación de la herramienta ARCGIS en el procedimiento.
4. Escogencia del modelo y las técnicas de análisis de datos.
5. Aplicación del caso de estudio.
5.1. Población y muestra.
La ciudad de Bogotá es la capital del país de Colombia y se encuentra ubicada en el centro, en
la extensión noroccidental del sistema montañoso de la cordillera de los Andes; tiene una
extensión aproximada de 33 kilómetros de sur a norte y de 16 kilómetros de oriente a occidente.
Para el año 2008 la ciudad cuenta con una población de 7.155.052 habitantes, con una densidad
aproximada de 4.140 personas por kilometro cuadrado, de acuerdo con las cifras presentadas por
el Departamento Administrativo Nacional de Estadística DANE.
29
Ilustración No.2. Mapa geográfico de la ubicación de la ciudad de Bogotá en Colombia.
Mapas de Google, recuperado el 10 enero 2012.
Históricamente la población de la ciudad no experimentó un crecimiento significativo hasta
entrado el siglo XX, cuando contaba con 100.000 habitantes, pero en las décadas de los años
de 1940 a 1970 se observaron incrementos demográficos desproporcionados frente a los
recursos disponibles en la ciudad, los cuales se manifestaron principalmente en la cobertura
del transporte y servicios (Alcaldía Mayor de Bogotá, 2009). A continuación se presenta la
población por localidades proyectadas para el año 2008.
30
Tabla 1. Población estimada de la ciudad de Bogotá por localidades para el año 2008.
5.2. Estructura de trabajo.
Para dar respuesta a los objetivos se divide el problema en tres grandes bloques: el sistema de
ruteo, el conjunto de criterios y el análisis de las bases de datos de accidentalidad. El esquema
completo de cómo las tres ramas se integran, se presenta a continuación.
31
Ilustración No.3. Esquema de la estructura de trabajo.
Aunque se encuentran registros de accidentes en la ciudad de Bogotá desde el año 1998
presentados por el fondo de prevención vial, algunos de estos datos son incompletos o no
cumplen con los requerimientos necesarios para ser tenidos en cuenta además, la gran cantidad
de información hace imposible un acercamiento.
En el análisis de datos del año 2008, se trabaja directamente con la matriz de la hoja de
cálculo de la secretaría de tránsito y transporte; a ésta son aplicados filtros de interés que limitan
el espacio de estudio a los eventos que involucran tractocamiones, los cuales representan el 14%
del total de 67335 accidentes ocurridos. Para cada uno de los siniestros, se tiene en cuenta no
32
sólo la gravedad para determinar el número de personas heridas sino que además se valida y
localiza el lugar donde ocurren con las herramientas proporcionadas por el software ArcGIS para
comprobar si el accidente ocurrió en alguna de las rutas propuestas.
5.3. Criterios del análisis de riesgo
La guía que se emplea para el cálculo del riesgo de cada uno de los criterios es la literatura
más reciente, (Barilla, Leonardi, y Puglisi, 2009). En éste, se estima el riesgo de cada ruta finito
y discreto. Entre las rutas alternativas, se escoge el trayecto que minimiza el valor de cada uno de
los criterios teniendo en cuenta que poseen diferente peso o importancia en el análisis. Estos
criterios de evaluación se escogen en función de los objetivos propuestos para cada alternativa y
por medio de una matriz que contiene los criterios y las alternativas se toma la decisión
empleando un modelo de toma de decisiones.
A continuación se presentan los objetivos que seleccionados heurísticamente son relevantes
de aplicar en el caso colombiano debido a la cantidad y veracidad de la información disponible:
Minimizar la distancia de trayecto.
Minimizar el tiempo de trayecto.
Reducir el riesgo de la población expuesta.
Reducir el daño a la infraestructura.
5.3.1. Minimización del tiempo y la distancia del trayecto.
Con la función de reducir costos, las compañías públicas y privadas que transportan carga
de combustibles emplean la ruta más corta posible es decir, con la menor distancia y tiempo de
33
viaje. (Zografos and Davis: 1989; Leonelli, Bonvicini: 2000; Fabiano, Curro: 2002). Con la
siguiente ecuación se calcula la distancia total del viaje como la suma de longitudes de arco en la
ruta.
𝑑𝑟𝑢𝑡𝑎 = 𝑙𝑎𝑟𝑐𝑜𝑎𝑟𝑐𝑜𝜖𝑟𝑢𝑡𝑎
(8)
Donde:
= Distancia total del viaje [m].
𝑙𝑎𝑟𝑐𝑜𝑎𝑟𝑐𝑜𝜖𝑟𝑢𝑡𝑎
= Sumatoria de la medida de los arcos que se encuentran sobre la ruta [m].
El tiempo de viaje estimado para los arcos se obtiene dividiendo la longitud de cada arco por
su velocidad promedio. El tiempo de viaje en la ruta , es:
𝑡𝑟𝑢𝑡𝑎 = ∑(𝑙𝑎𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝑣 𝑎𝑟𝑐𝑜 ) 9
Donde:
= Velocidad promedio para el arco.
= Tiempo de espera en la intersección de arcos.
5.3.2 Minimización del riesgo para la población.
Zografos y Androutsopoulos (2004), establecen el riesgo para la población como el producto
de la probabilidad de accidente en el la vía por la exposición de las personas. Esta probabilidad
34
es proporcional a la tasa de accidentes en el arco y a la probabilidad propia de la unidad de
transporte involucrada en el accidente.
𝑝𝑎𝑎𝑟𝑐𝑜 = 𝑡𝑎𝑎𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝑝𝑢 (10)
Donde:
= Tasa de accidentes en la red de transporte.
= Probabilidad de accidente del vehículo involucrado.
La tasa de accidentes tiene unidades de ocurrencia por año en cada una de las rutas. El riesgo
total de la ruta es la sumatoria de los riesgos en cada uno los arcos; este riesgo se mide indicando
el número de personas que pueden resultar perjudicadas o morir en el momento de un eventual
accidente.
𝑅𝑝𝑟𝑢𝑡𝑎 = ∑(𝑡𝑎𝑎𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝑝(𝑒𝑥)𝑎𝑟𝑐𝑜 ) (11)
= cantidad de personas involucradas en cada accidente.
5.3.3. Minimización del daño a la propiedad.
El riesgo de daño a la infraestructura se calcula como la tasa de accidentes por las personas
expuestas (conductores y pasajeros), multiplicada por la probabilidad de ocurrencia del evento
incendio, por un valor que se le asigna a la vulnerabilidad de la infraestructura física también
expuesta; para áreas con un tipo fuerte de material de construcción, por ejemplo concreto
35
reforzado, se le asignan valores bajos a la vulnerabilidad del edificio en contraste, zonas donde el
material de construcción predominante es madera se le fijan valores altos.
𝑅𝑢𝑟𝑏𝑟𝑢𝑡𝑎 = ∑𝑡𝑎𝑎𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝑝(𝑒𝑥)𝑎𝑟𝑐𝑜 ∗ 𝑝𝑓) ∗ 𝑏𝑣𝑎𝑟𝑐𝑜 ] (12)
Donde:
= Valor del riesgo estimado para el grado de daño urbano a lo largo de la ruta,
producida por el incendio.
= Probabilidad de fuego.
= Valor de vulnerabilidad al fuego asignado al edificio en cada arco.
= Cantidad de personas involucradas en cada accidente.
5.4. Técnicas de análisis de datos: Electra en la construcción de la matriz de evaluación
El método científico Electra (ELECTRE de las siglas en francés Elimination Et Choix
Traduisant la Realité) consiente en hacer una evaluación sistemática para determinar cuál de las
alternativas es la mejor, principalmente en contextos en los cuales las diferencias entre estas no
son claras a simple vista (Leyva C. y Fernández E, 2003). A pesar de estar muy bien
fundamentado, Electra depende en gran medida de la veracidad de la información disponible y
del juicio del ingeniero que lo aplica. Esta técnica trata de manera simultánea varios elementos
sin perder la integridad de cada uno de ellos; se basa en la ponderación y agregación de valores
otorgados; se recomienda para la calificación de los criterios valores enteros entre 1 y 5 al igual
que para la ponderación, es decir el peso de cada uno de estos criterios. Tanto para los pesos
36
como para las calificaciones, los valores altos representan ventajas sobre las demás alternativas
Curzio, L. (2003). Las calificaciones y pesos de cada alternativa se muestran en un arreglo como
el siguiente, donde C representa a los criterios, A las alternativas y W el peso de cada criterio.
Tabla 2. Calificaciones y pesos de un conjunto de criterios. (Martinez V, 2001)
Criterios A1 A2 A3 A4 Peso
C1
C2
.
.
.
Cn
R 1,1
R 1,2
.
.
.
R 1,n
R 2,1
R 2,2
.
.
.
R 2,n
R 3,1
R 3,2
.
.
.
R 3,n
R 4,1
R 4,2
.
.
.
R 4,n
W1
W2
.
.
.
Wn
Con la tabla de calificaciones y pesos, se crean dos matrices, la matriz de concordancias y la
matriz de discordancias, ambas matrices tienen como fin el establecer la dominancia de una
alternativa sobre la otra. La matriz de concordancias es cuadrada de tamaño elementos,
donde es el número de alternativas a evaluar; los resultados de la matriz de concordancias se
obtienen por la siguiente ecuación.
𝐶𝐴𝑖/𝐴𝑗 = ∑ 𝑊𝑗 𝑔 𝐴𝑖 𝐴𝑗 (13)
Donde es el número de criterios y un factor lógico definido, como sigue:
𝑔 𝐴𝑖 𝐴𝑗 = 1 𝑠𝑖 𝐶𝐴𝑖𝑘≥ 𝐶𝐴𝑗𝑘
(14)
𝑔 𝐴𝑖 𝐴𝑗 = 0 𝑠𝑖 𝐶𝐴𝑖𝑘< 𝐶𝐴𝑗𝑘
(15)
37
Es la calificación de la alternativa i en cada uno de los criterios k. Hay concordancia de la
alternativa i con el resto de alternativas, excepto con sí misma, por esta razón la diagonal de la
matriz de concordancias tiene un valor nulo. El parámetro se calcula de la matriz de
concordancias así:
(16)
Asimismo la matriz de discordancias es cuadrada de elementos. Los cuales se calculan
como sigue:
Este máximo debe ser positivo, si es negativo el elemento en la matriz de discordancias vale
cero. La discordancia de la alternativa j consigo misma, no está definida. El parámetro se
calcula de la matriz de discordancias por medio de una relación similar a la de .
𝑞 = 𝐷𝐴𝑖𝐴𝑗
𝑛𝐴2 − 𝑛𝐴 (18)
Los parámetros y se utilizan para calcular la jerarquización de las alternativas, se busca
saber si la alternativa j es superior a las otras para después determinar cuáles son a su vez
mejores que j. Esta jerarquización se realiza en dos etapas, en la primera se establece la
dominancia probable hacia por medio de la matriz de concordancias y el parámetro . Esto se
logra comparando los elementos de la matriz de concordancias por filas con p.
𝑠𝑖 𝐶𝐴𝑖/𝐴𝑗 ≥ 𝑝 𝑒𝑛𝑡𝑜𝑛𝑐𝑒𝑠 𝐴𝑖 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑏𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎 𝑎 𝐴𝑗 (19)
38
Si existe una dominancia probable debe hacerse una prueba para asegurar la dominancia
real a partir de los elementos de la matriz de discordancias y el parámetro q.
𝑠𝑖 𝐷𝐴𝑖/𝐴𝑗 ≤ 𝑞 𝑒𝑛𝑡𝑜𝑛𝑐𝑒𝑠 𝐴𝑖 𝑟𝑒𝑎𝑙𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎 𝑎 𝐴𝑗 (20)
La meta es obtener una tabla donde se muestre la superioridad de una alternativa sobre las
otras; puede darse el caso en que una alternativa no sea dominada por ninguna otra. Para tener el
panorama completo se establece la dominancia probable desde, que indica que alternativas son
superiores a la actual haciendo uso de la matriz de concordancias y el parámetro p, pero esta vez
por columnas. La regla para establecer la dominancia probable desde es:
𝑠𝑖 𝐶𝐴𝑖/𝐴𝑗 ≥ 𝑝 𝑒𝑛𝑡𝑜𝑛𝑐𝑒𝑠 𝐴𝑖 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑏𝑙𝑒𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑠 𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝐴𝑗 (21)
Si existe una dominancia probable hacia, se hace la prueba para encontrar la dominancia real,
nuevamente con las columnas de la matriz de discordancias y el parámetro q.
𝑠𝑖 𝐷𝐴𝑖/𝐴𝑗 ≤ 𝑞 𝑒𝑛𝑡𝑜𝑛𝑐𝑒𝑠 𝐴𝑖 𝑟𝑒𝑎𝑙𝑚𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑒𝑠 𝑑𝑜𝑚𝑖𝑛𝑎𝑑𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝐴𝑗 (22)
Con estos resultados se elabora una tabla en donde se muestran las alternativas superiores a la
actual, puede darse el caso de un empate entre dos alternativas, si esto sucede la recomendación
es que se fijen los valores de p y q y se repita la última parte del método, se puede disminuir el
valor de p o incrementar el valor de q (Martinez V, 2001).
39
5.5. Limitaciones, simplificaciones y supuestos del modelo de análisis de riesgo
Según, el Departamento Administrativo de Planeación Nacional, DAPD la malla arterial
principal, es la red de vías de mayor jerarquía que actúa como soporte de la movilidad y
accesibilidad metropolitana y regional. La componen tres subsistemas: El subsistema del centro
tradicional y la ciudad central, el subsistema metropolitano y el subsistema de integración
ciudad-región.
Para el modelo de transporte terrestre de combustibles se tienen en cuenta solo las vías
principales de la zona metropolitana de Bogotá, debido a que por estas estructuras se traslada un
alto porcentaje de la población y se concentra la movilización de las actividades comerciales
principales: el comercio, centros administrativos, centros culturales y un gran número de
hospitales y colegios que determinan un alto riesgo. El ruteo por la malla arterial principal se
determina por ser el corredor de autopistas que permite minimizar el impacto y un mayor control
en caso de accidente sobre la población expuesta en comparación, con una malla vial local donde
se encuentran grandes conjuntos residenciales y urbanizaciones, muy cerca de las calles.
Las personas expuestas son los pasajeros y los conductores que se encuentran en los vehículos
involucrados en los accidentes. Para el caso de estudio no se tiene en cuenta la población que se
estima puede estar viajando sobre la ruta en el momento del accidente y las personas que se
hallan en los alrededores es decir, en el área de impacto debido a la ausencia de datos que
involucren estos factores.
En el análisis, la percepción del riesgo de la población bogotana es pertinente para estimar las
calificaciones y los pesos de los criterios en una investigación de toma de decisiones porque con
40
este concepto se calcula el factor de consecuencias α; la determinación y deducción del mismo
está sujeto completamente a encuestas que se realizan directamente a la población de las
diferentes zonas (Bronfman y Cifuentes, 2003), este proyecto se está llevando a cabo y aún no se
tienen datos, razón por la cual se ignora en el presente trabajo.
41
6. ANALISIS DE CASO
En ocasiones no es necesario emplear el método Electra para descartar algunas alternativas, en
este caso rutas, basta con seguir algunas reglas heurísticas de sentido común. Con esta premisa,
se seleccionan los 5 nodos y las cuatro rutas para el transporte de combustibles, gran parte de
esta selección se debe a la cantidad y calidad de la información disponible, que nos permite
realizar una simulación realista, debido a que no se tiene un potencial económico de las
diferentes rutas el análisis se basa en el espíritu de ganancia al minimizar la distancia y el tiempo
de trayecto.
Este modelo cuenta con cinco nodos que son estaciones de servicio de combustibles
repartidos en puntos estratégicos de la ciudad, con el fin de cubrir la mayor área posible. La
estación origen es en todas las rutas Puente Aranda ya que esta corresponde a la zona de
almacenamiento desde la cual se abastece y distribuye la gasolina. A continuación se presenta
una tabla con las rutas seleccionadas indicando estación origen- estación destino.
Tabla 3. Rutas seleccionadas.
Alternativa Descripción
A1: Ruta 1 Puente Aranda-La Texana
A2: Ruta 2 Puente Aranda-Texaco Tibabuyes
A3: Ruta 3 Puente Aranda-Terpel Dorado.
A4: Ruta 4 Puente Aranda-Terpel el Ganadero
Asimismo, el sistema de ruteo se desarrolla sobre la malla arterial principal es decir, la red de
vías de mayor jerarquía que actúa como soporte de la movilidad metropolitana y regional. Estas
42
rutas que poseen como característica principal tener separador central y dos o más carriles
corresponden en la ciudad a los siguientes corredores viales: calle 138, autopista norte, Av. 80,
carrera 30, av. 68, av. Boyacá, av. 26, av. las Américas, av. 1 de mayo y finalmente, la carrera 7.
Con la herramienta para el análisis de redes del software ArcGIS 9.2 al cual se le ha
incorporado como datos la malla de giros y sentidos además, de la malla virtual del DANE
desarrolladas por la empresa PROCALCULO-PROSIS S.A y teniendo en cuenta las restricciones
viales anteriormente mencionadas se localizan los nodos y las rutas en el mapa de la ciudad.
Ilustración No.4. Mapa de Bogotá con los nodos y las rutas del análisis. Tomado de ArcGIS
9.2.
43
Ilustración No.5. Localización de accidentes en las rutas analizadas. Tomado de ArcGIS 9.2.
6.1. Ruta 1
Tiene como nodo de partida la estación de servicio del barrio Puente Aranda ubicada en la
dirección Kr 50 # 19-15E y como nodo de llegada la estación La Texana en la dirección Au
Norte # 193 – 78.
44
Ilustración No.6. Localización de la ruta 1. Tomado de ArcGIS 9.2.
En las imágenes trazadas por el programa se observa el entramado vial, que incorpora, no solo
las tipologías de red tradicionales, sino que además refleja como atributos de restricción las
normativas vigentes de desplazamiento (sentidos) para cada uno de los segmentos de red.
45
Ilustración No.7. Cálculo de la distancia y el tiempo de trayecto para la Ruta 1. Tomado de ArcGIS
9.2.
El análisis arroja los siguientes resultados para los criterios de distancia: 18119,6 m y tiempo
de trayecto: 49 min. En esta ruta que atraviesa las localidades de Teusaquillo, Barrios Unidos y
Usaquén se presentaron durante el año 2008 según las bases de datos de la secretaria de
movilidad de la Ciudad de Bogotá, 13 accidentes que involucran tracto camiones.
6.2. Ruta 2.
A continuación se presentan las ilustraciones que corresponden a la ruta 2 con nodo de
llegada la estación de servicio Texaco Tibabuyes en la dirección Cl 139 # 106-40.
46
Ilustración No.8. Localización de la ruta 2. Tomado de ArcGIS 9.2.
Ilustración No.9. Cálculo de la distancia y el tiempo de trayecto para la Ruta 2. Tomado de ArcGIS
9.2.
47
El software muestra los siguientes resultados para los criterios de distancia: 14995,4 m y
tiempo total de trayecto: 43 min. La ruta 2 atraviesa las localidades de Teusaquillo, Engativá y
Usaquén; se presentaron 6 accidentes durante el año de estudio.
6.3. Ruta 3.
La ruta 3 tiene como nodo de partida la estación de servicio de Puente Aranda ubicada en la
dirección Kr 50 # 19-15E y como nodo de llegada la estación Terpel Dorado en la dirección Cl
26 # 120-42.
Ilustración No.10. Localización de la ruta 3. Tomado de ArcGIS 9.2.
48
Ilustración No.11. Cálculo de la distancia y el tiempo de trayecto para la Ruta 3. Tomado de
ArcGIS 9.2.
Los resultados por criterio son: distancia: 9873,7 m y tiempo total de trayecto: 31 min. En esta
ruta no se presentaron accidentes y se encuentran las localidades de Puente Aranda y Kennedy.
6.4. Ruta 4.
El nodo de partida de la ultima ruta es también la estación de servicio de Puente Aranda y el
nodo de llegada la estación Terpel El Ganadero en la dirección Av. Boyacá # 70-53 S.
49
Ilustración No.12. Localización de la ruta 4. Tomado de ArcGIS 9.2.
Ilustración No.13. Cálculo de la distancia y el tiempo de trayecto para la Ruta 4. Tomado de
ArcGIS 9.2.
50
Los resultados por criterio son: distancia 12869,3 m y el tiempo total de trayecto: 34 min. Se
presentaron durante el año 2008, 11 accidentes de tractocamiones y atraviesa las localidades de
Puente Aranda, Tunjuelito y Ciudad Bolívar.
51
7. RESULTADOS
Se le asignan a los criterios de distancia y tiempo de trayecto los valores calculados por la
herramienta computacional ArcGIS, el cual emplea como modelo matemático las ecuaciones (8)
y (9). Del análisis de las bases de datos de accidentalidad de la secretaria de movilidad de la
ciudad de Bogotá se calculan las tasas de accidentes para las cuatro rutas y la cantidad de
pasajeros y conductores expuestos.
En la siguiente matriz se encuentran los resultados del cálculo de cada uno de los riesgos,
incluyendo el riesgo de daño a la población y a la infraestructura, ecuaciones (11) y (12),
respectivamente. El peso (W) indica la importancia relativa de cada uno de los criterios en la
evaluación con valores entre 1-5.
Tabla 4. Matriz de calificaciones y pesos de las alternativas.
A1 A2 A3 A4 Pesos
C1 18119 14995 9874 12869 4
C2 49 43 31 34 4
C3 1079 852 0 1166 5
C4 0 0 0 0 0
Con el arreglo matricial anterior se realizan las comparaciones y operaciones uno a uno de los
elementos que constituyen el método ELECTRA, con el cual se obtiene la siguiente tabla de
dominios.
52
Tabla 5. La alternativa Domina a :
A1
A2 A1
A3 A1 A2 A4
A4 A1 A2
La ruta con el mínimo riesgo es la ruta 3, como se esperaba ya que en esta no ocurrió ningún
accidente durante el año 2008, la de mayor riesgo es la ruta 1, las rutas 2 y 3 poseen riesgos
intermedios.
53
8. CONCLUSIONES
El presente estudio demuestra la pertinencia y capacidad de una herramienta como el
acercamiento multiatributo para llevar a cabo una evaluación completa sobre un sistema
específico, en este caso el análisis de riesgo en rutas de transporte de combustibles en la ciudad
de Bogotá. Además, expresa que la efectividad y robustez de este modelo mejora en la medida en
que se considera la información relevante sin llegar al punto de tener una gran cantidad de datos
engorrosos de manejar.
El modelo permite determinar un ordenamiento de las diferentes soluciones que sirve como
herramienta concreta para apoyar decisiones, ya sea por parte de las empresas privadas para
obtener mejores beneficios económicos al minimizar el riesgo junto con los tiempos de trayecto
y/o por parte del estado para implementar medidas de identificación, prevención y control de
accidentes a través de sistemas activos de protección y la optimización de los actuales sistemas
de emergencias.
Esta guía de trabajo puede ser fácilmente aplicada a otros casos de estudio y adaptada a
diferentes problemas de ruteo, para los cuales, los análisis de sensibilidad para determinar los
pesos y la selección de los criterios con los métodos de análisis numérico al mismo tiempo que
los resultados de la percepción del riesgo de la población de muestreo son fundamentales.
54
9. TRABAJO FUTURO.
Este trabajo puede extenderse al transporte de todas las sustancias consideradas peligrosas al
tabularlas y dividirlas en grupos de acuerdo a sus características físico-químicas y a la
identificación general de los riesgos que implica el transporte de cada una; para un análisis
completo es necesario considerar agregar mayor cantidad de datos, es decir, años al caso de
estudio donde ocurran eventos de explosión, para tener en cuenta en los análisis.
El desarrollo de una herramienta computacional que trabaje como un sistema dinámico que se
actualice minuto a minuto con los registros de las bases de datos de la secretaria de movilidad
con relación a la accidentalidad en la ciudad y al cual se le integran herramientas de ruteo como
estado de las vías, tráfico y clima.
Son necesarios la profundidad, la implementación y el detalle del cálculo de los pesos de los
criterios en la consideración de nuevas y mejores formas del cálculo que representen de forma
más cercana los valores reales o tengan en cuanta mayor cantidad de aspectos relevantes
55
10. REFERENCIAS
Alcaldía Mayor de Bogotá. (2009). Bogotá una ciudad Andina. Recuperado el 16 de enero de
2012.
Bahar Y. Kara y Vedat Verter, (2004). Designing a road network for hazardous materials
transportation. Transportation science Vol. 38, pp. 188–196.
Barilla D., G. Leonardi y A. Puglisi, (2009). Risk assessment for hazardous material
transportation. Applied Mathematical Sciences, Vol. 3, no. 46, 2295 - 2309.
Barrientos, M. (2007). Network Analyst: El análisis de redes desde ArcGIS 9.2.
Bonvicini S., P. Leonelli y G. Spadoni, (1998). Risk analysis of hazardous materials
transportation: evaluating incertainty by means of fuzzy logic. Journal of Hazardous Materials
62(1): 59-79.
Bonvicini S., P. Leonelli y G. Spadoni, (2000). Hazardous materials transportation: A risk-
analysis-based routing methodology
Bronfman N.C. y L.A. Cifuentes, (2003). Risk Perception in a Developing Country: The Case
of Chile. Risk Analysis, Vol.23, No. 6: 1271-1285.
Casal J, (2008). Evaluation of the effects and consequences of major accidents in industrial
plants. Elsevier.
Curzio, L.(2003). Métodos lineales y multicriterio. Recuperado el 09 de agosto de 2010.
Ecopetrol S.A., (2006). Tarjeta de emergencia gasolina regular. Recuperado 2 noviembre de
2010.
Erkut E. y Ingolfsoon A, (2005).Transport risk models for hazardous materials: revisited.
Operations Research Letters 33, pp. 81-89.
56
Frank W. C., J.C. Thill y R. Batta, (2000). Spatial decision support system for hazardous
material truck routing. Transportation research Part C: Emerging technologies 8 (1-6): 337-
359.
Hernández, W. (2009). Diseño de una metodología para la identificación y evaluación de
riesgo operativo en plantas de transporte de hidrocarburos de Ecopetrol. Tesis de pregrado,
Universidad de los Andes, Bogotá D.C. Colombia.
Infante A, (2006).El programa nacional de biocombustibles una respuesta al desafio energetic.
Seminario internacional sobre politicas de ciencia, tecnologia e innovacion, (p.8).
Karkazis J. y T. B. Boffey, (1995). Optimal location of routes for vehicles transporting
hazardous materials, European Journal of Operational Research 86(2): 201-2015.
Leyva C. y Fernández E. (2003). A new method for group decision support based on
ELECTRE III methodology. European Journal of operational research 148, p.14-27.
Martinez V. (2001). El método Electra. [En línea]. Consultado: [2, noviembre, 2010] Cap.1,
p.1-6. Disponible en: http://www.oocities.org/victor_martinez_ortiz/Electra.htm.
Muñoz (2010) señaló que “las autoridades distritales no cuentan con un mecanismo confiable
para analizar la accidentología de la ciudad” (p.9).
Navarro, O. (1998). Optimización del sistema de distribución de combustibles en Santafé de
Bogotá. Tesis de pregrado, Universidad de los Andes, Bogotá D.C. Colombia.
Olarte J. y Perez A. (2010). Análisis de riesgos y consecuencias como producto de escenarios
probables en un sistema de transporte y almacenamiento de hidrocarburos. Tesis de pregrado,
Universidad de los Andes, Bogotá D.C. Colombia.
Procalculo-Prosis S.A. (2010). Manual sobre geocodificación versión 2.4. Área de datos.
Robbins J., (1983). Routing hazardous materials shipments, Ph.D. Dissertation, Department of
Geography, Indiana University, Bloomington.
57
Saccomanno F. y A. Chad, (1985). Economic Evaluation of routing strategies for hazardous
road shipments, Transportation Research Record 1020, 12-18.
Zografos K.G. y K. N. Androutsopoulos, (2004). A heuristic algorithm for solving hazardous
materials distribution problems. European Journal of Operational Research 152(2): 507-519.
Zografos K. G. y C. F. Davis, (1989). Multi-Objetive Programming Approach For Routing
Hazardous Materials. Journal of Transportation engineering 115(6): 661-673.
58
11. ANEXOS
Anexo 1.
59
Anexo 2.
60
top related