Ene 3, 2017

Consejo de Tecnología Aplicada (ATC) 58-2: Integración de impactos sísmicos y ambientales

Una base de datos completa de reparación de componentes de construcción estructurales y no estructurales
Al evaluar los impactos ambientales del ciclo de vida de los edificios, rara vez se consideran las contribuciones del daño sísmico. Este proyecto desarrolló y analizó la base de datos de impacto ambiental más grande conocida de daños sísmicos de componentes de edificios. Al extender los métodos establecidos de evaluación probabilística del desempeño sísmico para incluir los impactos ambientales, se puede evaluar una evaluación más completa del desempeño sísmico esperado de un edificio. Para calcular los impactos ambientales, se conectaron datos de la base de datos del Análisis del ciclo de vida de entrada-salida (LCA) del Instituto de Diseño Verde de la Universidad Carnegie Mellon a los datos estimados de costos de reparación previamente establecidos. Los impactos ambientales, incluido el carbono incorporado, la energía incorporada y otras métricas, se calcularon para la reparación de casi 800 componentes de edificios en tres o más niveles de daño sísmico diferentes.
El borrador 95% de los informes y la base de datos para ATC / FEMA están en revisión para su publicación e integración en la Herramienta de cálculo de evaluación de desempeño (PACT) de FEMA. Publicación prevista en 2017.
Equipo de investigación
Simonen, UW (PI), M. Huang, UW, P. Morris, AECCOM
Reconocimientos
Este material se basa en el trabajo financiado por la Agencia Federal para el Manejo de Emergencias y administrado por el Consejo de Tecnología Aplicada (ATC) a través del Proyecto ATC 58-2, cuyo contenido está dedicado al público. Todas las opiniones, hallazgos y conclusiones o recomendaciones expresadas en el material pertenecen a los autores y no reflejan necesariamente los puntos de vista de la Agencia Federal para el Manejo de Emergencias o el Consejo de Tecnología Aplicada.
Contribuciones adicionales de John Hooper, Anthony Court, Wayne Trusty, Mark Webster y Jon Heinz. Agradecemos a Chris Aicher y al profesor Paul Sampson del Departamento de Estadística de la Universidad de Washington por su ayuda y asesoramiento en el componente estadístico de este trabajo. También agradecemos a Ibrahim Almufti, su equipo en ARUP, y a Kristen Strobel, una estudiante graduada de la Universidad de Washington, por su trabajo al proporcionar los datos para la construcción del estudio de caso, así como a H. Scott Matthews de la Universidad Carnegie Mellon por su consejo. con respecto al uso de su base de datos EIO LCA.

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