Control operativo frente a los efectos del viento en la construcción del Puente de la Constitución de 1812 sobre la Bahía de Cádiz

ScienceDirect

www.e-ache.com HormigónyAcero2016;67(278-279):255–260 www.elsevierciencia.com/hya

Original

Control

operativo

frente

a

los

efectos

del

viento

en

la

construcción

del

Puente

de

la

Constitución

de

1812

sobre

la

Bahía

de

Cádiz

Operational

wind

clima

control

for

the

construction

of

the

Constitución

de

1812

Bridge

over

the

Cadiz

Bay

José

María

Terrés-Nícoli

y

Christian

Mans

a_{Dr.IngenierodeCaminos,CanalesyPuertos.E.T.SdeIngenierosdeCaminos,CanalesyPuertos,UniversidaddeGranada,Granada,Espa˜na}

b_{Dr.IngenieroCivil,Oritia&BoreasWindEngineering,Granada,Espa˜na}

Recibidoel10dediciembrede2015;aceptadoel13deabrilde2016

DisponibleenInternetel20demayode2016

Resumen

Estepuenteesunejemplodeproyectoenelquelaaccióndelvientoseconvierteenunavariabledeterminantedelosestadoslímitedeoperación durante laconstrucción,así comodedise˜no últimoy deservicio.Parael adecuadodise˜noy controldeestos estadossehace necesariala implementacióndeunmodelodeclimadevientodealtaresolución.Estosmodelospermitenelreanálisishistórico, paraun mejorajustede laleydeprobabilidadquedeterminalasvelocidadesdedise˜no,asícomosuusoenmodooperacionalparalaprediccióndelascondicionesen construcción.Lacalibracióndeestemodeloyelcontroldelasoperacionesenobrasebasaenlamonitorizacióndealtaresoluciónespacio-temporal delascondicionesdevientoenelsitio.EsteartículodescribeelsistemaimplementadoparaelPuentedelaConstituciónde1812.

©2016Asociaci´onCient´ıfico-T´ecnicadelHormig´onEstructural(ACHE).PublicadoporElsevierEspa˜na,S.L.U.Todoslosderechosreservados.

Palabrasclave: Modelomesometeorológicooperacional;Vientoenconstruccióndepuentes;Monitorizacióndeviento;Prediccióndeviento

Abstract

Windeffectsdetermineserviceability,ultimateaswellasoperationalstatesincertainbridgestructuressuchasthepresent.Ahighresolutionwind climamodelisoftennecessaryintheassessmentofthesestates.Designwindspeedsprobabilisticmodelsandconstructioncontrolcanbeboth optimizedbymeansofthesemodels.Requiredmodelcalibrationandcontrolrequiresspecificwindmonitoringatasufficientlyhighspatialand timeresolution.ThisarticlepresentsthesystemthatwasimplementedfortheConstituciónde1812BridgeovertheCádizBay.

©2016Asociaci´onCient´ıfico-T´ecnicadelHormig´onEstructural(ACHE).PublishedbyElsevierEspa˜na,S.L.U.Allrightsreserved.

Keywords:Operationalmesometeorologicalmodel;Windinbridgeconstruction;Windmonitoring;Windforecasting

1. Introducción

ElPuentedeLaPepa,formalmentePuentedelaConstitución de1812,cruzalaBahíadeCádizconunaorientación aproxima-damenteNE-SO.Seráelsegundopuentequelohaga,después

∗_{Autorparacorrespondencia.}

Correoselectrónicos:[email protected],[email protected]

(J.M.Terrés-Nícoli).

delPuenteCarranza,yuno delos puentesdemayoralturaen Europa,conunaluzmáximade540my5kmdelongitudtotal

[1,2].

Lacapaderodadurasesitúaaunacotacercanaalos72m.La exposiciónalaaccióndelvientoesrese˜nable.Adicionalmente, elpuenteseubicaenunaregióndominadaporvientosde intensi-dadrelativaresultantesdeborrascasderivadasdeinestabilidades delfrentepolaryalisioeninviernoyverano,respectivamente, einclusoderivacionesresultantesdelpseudofrente mediterrá-neo.Noenvano,lasnormasdeconstrucciónlasitúanpróxima

http://dx.doi.org/10.1016/j.hya.2016.04.002

alasisotacasdemayorvalordelapenínsulaibérica[3–5].Esto, unidoalarelativaflexibilidaddelaestructuraasícomoal proce-dimientodeconstrucción,recomiendalaadecuadamodelización ycontroldelclima deviento enelsitio.Tantoparasu dise˜no comoparaasegurarunaejecuciónfiableyeficaz.

Elpresenteartículodescribelaimplementacióndeunmodelo mesometeorológicodealtaresolucióndesarrolladoparael con-troloperativodelvientoenestepuenteenfasedeconstrucción. Elusodemodelosmesometeorológicosenmodooperativoes habitualensectoresenlosquelaactividadestáclaramente afec-tadaporlascondicionesclimáticascomoelsectordelaenergía solar, eólica o del petróleo-gas. Enciencias de la atmósfera, normalmenteserefiereamesoescalaparaórdenesdepocos kiló-metrosamiles.Enloquerespectaalviento,estaescalaestá,por tanto,desafectadadelaaerodinámicalocaldelpuenteoedificio deestudio, peroposiblementedeformalimitada porla topo-grafía o rugosidadlocal. Hayvarios factores quedeterminan lacomponente mesometeorológica en loqueinteresa para la valoraciónde losefectos del vientoen ingenieríacivil.Entre ellos destacan: los balances de presión de la situación cicló-nicaoanticilónicaquegobierne,losgradientesdetemperatura queasuvezmodificanlosanteriores,lainerciadelaireen movi-mientoylasuperficiedelmarotierraconfinandoelmovimiento. Estos modelosse fundamentany anidanenmodelosglobales dependientesdelsistematierraensuglobalidadaescala macro-meteorológica(GFS,porejemplo)yseadentranenunamenor escalaparaunestudioamayorresolución.

1.1. Condicionesdevientodedise˜no

El análisis de la carga estática de viento para el dise˜no así como la valoración de la estabilidad aerodinámica del puenterequierenelconocimientoendetalledelascondiciones esperablesmediante elcorrespondientemodeloprobabilístico bivariado(direccióneintensidad).Esteesquemaha de incor-porardiferentesfuncionesprobabilísticasparalapredicciónde vientosextremoscondicionantesdelascargasdedise˜noo segu-ridad del paso de vehículos de los modelos que determinan umbralesdeservicio paraelconfort[3].Existenbásicamente 2 vías de aproximación al problema. La primera, tradicio-nal,consisteenelanálisisdedatoshistóricosprovenientesde estacionespróximascomoladeJerez.Laestacióndebe selec-cionarseconcautelaatendiendoalacalidadycontinuidaddelos datos,asícomoasuubicación.Elanálisisnormalmentese rea-lizamediantedistribucionesdeextremoscomolaGumbelo,en funcióndelos datosdisponibles,comoWeibullbimodal.Una vezajustadoslosparámetros del modeloensí,se transponen desdelaubicaciónycotadelaestación(normalmente10m)a lacotayubicacióndeinterés.Paraellosehaceusodelasleyes detransformacióndelacapalímiteporlaprogresióno transfor-macióndelterrenoentreunpuntoyotrosegúnladirecciónde viento.Finalmenteseajustalaleyobtenidaparaelcumplimiento delanormaquecorresponde.

Otravía,deusomásreciente,consisteenelreanálisisdedatos históricosresultantesdeunmodelomesometeorológico.Estos datospermitenlamodelizacióndelascondicionesdevientocon unaresoluciónajustable enfunciónde lamallaelegida ydel

anidamientoalcorrespondientemodeloglobal.Labondaddela modelizaciónpodrásercalibradaconlasestacionesexistentes enlazona,comolautilizadaenelcasoanterior.Unavez acep-tadalamodelización,sepodráadaptarlamallaalaubicacióndel puenteparaunmayordetalledelascondicionesdevientoenlas 3dimensiones.Enfuncióndelosrecursoscomputacionales dis-poniblesydelosplazosdeestudio,sedeterminarálaresolución delamallayperiododemodelización.Esrecomendablerealizar unestudiopreviolimitadodelascondicionesdemodelización paraasegurarlacorrectaimplementación(«benchmark»).Este modelo permitirá la correcta calibración así como la planifi-cacióndelassubsecuentessimulaciones.Finalmentesepodrá ampliarlaresolucióndelmodelomediantetécnicasde reduc-ciónprogresivadelaescalao«downscaling»enlasquenose atiendealamodelizaciónfísicay,además,calibrarlasdeforma progresiva(entrenamiento)apartirdelasmedidasobtenidasen elsitio(«kriging»).Noobstante,estosmodelosprecisandeuna medidaadecuadaenelsitioduranteunperiodorepresentativo detiempo,talycomosedescribeenlasecciónsiguiente.

Esprecisodestacarlasposibilidadesqueofreceunmodelo deestatipologíaporlamayorprecisiónyadaptaciónalas con-dicionesdevientoparticularesdelsitio,quedeberáredundaren undise˜nofiabley óptimo.Adicionalmentey comoseexplica másadelante,ofrececapacidadesdeimplementaciónenmodo operativo alamismaresolución paraelcontrolde las opera-cionesenconstrucciónydelservicioenexplotación.Serese˜na aquí quelascargasaerodinámicas sonproporcionalesal cua-dradodelavelocidaddevientodereferencia,deahíelinterés enladetalladamodelizacióndelascondicionesdedise˜no.

1.2. Controldelprocedimientodeconstrucción

Las2 pilasprincipalessobre lasquese sustenta eltablero sonidénticas,salvoenloqueserefiereasuparteinferior,pues mientraslapila12,sobreelagua,tieneunaalturatotalsobreel encepadodepilotesde187,1m,lapila13,situadaenelmuelle delaCabezuela,tieneunaalturade181,24m.Duranteelproceso deconstrucciónsehaninstalado2carrosdecelosíaporpilaque portaránlostrolleysparaelizadodelasdovelasqueconforman eltablero.Estoscarrosvansimplementeapoyadoseneltablero con su marco delantero y cosidos con barraspretensadas en marcotrasero.Lacargaenestasbarrasamododeretenidas,8 porcarro,semonitorizaronigualmentedeformasimultáneaa lascondicionesdeviento.

Elizadodecadadovelasellevaacabomediante2trolleys

queseconectanatravésde4cablescolocadosenlasesquinas de ladovela. Elproceso es muylentoy altamente sensiblea lascondicionesdeviento(fig.1),porloqueparagarantizarla seguridad,fiabilidadyproductividaddelasoperacionessehace indispensableunsistemademonitorizacióndevientoentiempo real.Así,sedispusieron4estacionesautónomasencadafrente deizado,lascualessedescribenenlasecciónsiguiente.

Figura1.ControldelvientoenoperacióndeizadodedovelasenPuentedela

Constituciónde1812sobrelaBahíadeCádiz.

fuecalibradoyentrenadoconformesefueronacumulandolos datosmedidosenelsitio.

2. Equipodemonitorizaciónycontrol

Enestasección se describenlos elementosdel sistemade monitorizaciónycontrolqueseimplementóparala planifica-cióndelasoperacionesdeizado[6],elcontroldelaseguridad duranteellasylapropiacalibraciónyentrenamientodelmodelo mesometeorológicopredictivo.

2.1. Equipodemonitorización

Seestimólanecesidaddecolocarunsensordedireccióne intensidaddevientoporcarro,demodoquehubieraunamedida localdevientoencadaunodelos4carrosdeizado.Conobjeto deobtenerlasmedidaslomenosinfluidasporlacercaníadela estructura,seoptóporcolocardichossensoresenlasesquinas exterioresdeloscarrosdemodoqueestosquedarandispuestos simétricamenterespectoalcentrodelapila(fig.2).Deforma específicaseemplearonanemómetrossónicosGillde2 compo-nentesy equipodeadquisiciónde datosdeCampbell Sci.La

alimentaciónfueautónoma,medianteconexiónared disponi-bleenloscarros,peroconunreléautomáticoparaconexiónala placasolar,alabateríayalreguladorincorporadosenelequipo. Elmódulosolarfuedimensionadoparaasegurarlaposibilidad deunamedidaaaltafrecuenciademayorconsumo.Contando conunaautonomíaprevistadeunmessincarga(solarocable), se programaronoperaciones de mantenimientoconuna regu-laridad de una almes paracomprobaciones varias, como de conexión y limpieza del módulo alsalitre. Lagestión de las comunicaciones fueigualmente inalámbricaconobjeto deno gravar elcosteconlaprogresivamentecrecientenecesidadde cableado alavancedeltablero. Noobstante,paraasegurarsu robustezsedispusounmodemrouterderepeticióncon tecnolo-gíawimaxparaobviarladependenciadelase˜naldeoperadores detelecomunicaciones3G/4G.

Lossensoresproporcionaninformacióndedireccióne inten-sidadmediayderáfagadevientoconunacadenciadiezminutal. Laubicacióndelosanemómetroshacequecadaunode ellos tenga asociado un sector en zona de sombra. Esto hace que la medida no sea fiable y quepueda ocasionar errores en la interpretacióndelosdatos.Lasdiferenciassedebenaquepara determinadasdireccioneselanemómetroquedaenlaestelade lapilaydelcarro.Enestoscasos,sesuelenregistrarunamenor velocidadmediayunamayorintensidaddeturbulencia;son,por tanto,medidasnoaceptables.Sejustificaasíladisposiciónde losanemómetrosmostradaenlafigura2,dondelasmedidasdel sectorenzonadesombradeunanemómetroescompensadocon lasmedidasdelotro,yviceversa.

Ladisposicióndelosanemómetrosyapantallamientoenel carro 13fue similar; se observaron diferenciasen la intensi-dady direccionalidad medidas,coherentesconlos elementos aerodinámicamentesignificativosdealrededor.

Las8retenidasporcarroagrupadasen2grupossedotaronde célulasdecargaparaelcontroldelaoperacióndeizadodeforma simultáneaalamedidadeviento.Seemplearoncélulasde com-presióntipodonutdise˜nadasespecíficamenteparaesteproyecto, quequedaronconectadasalmismosistemadeadquisiciónpor grupodeanemómetro.Todaslasmedidassecentralizaronenlos sistemasdeadquisicióndedatosaaltafrecuencia.Lamedida aunafrecuenciade1Hztuvoundoblepropósito.Porunlado, permitelacapturadelacomponenteturbulentaenlamedida,

Figura2.Ubicacióndelos4anemómetrosutilizadosparaelcontroldelasoperacionesdeizadoyentrenamientoycalibracióndelmodelomesometeorológico

empleadoenelPuentedelaConstituciónde1812sobrelaBahíadeCádiz.Sepresentalapila12;laubicaciónenpila13fueequivalente(omitidaaquíparamayor

salvoloqueafectaalsubrangodisipativo(fig.4Izqda.).Este puede,noobstante,sercorregidoanalíticamente.Elinteréspor lacapturadeestavariabilidadestribaensuefectoenlaacción dinámicay,portanto,enelanálisisdeestadoslímiteyúltimos dedise˜no.Porotro,elaccesoentiemporealinsitualestado desolicitacióndecadaunapermiteunmáseficazdesarrollode lasoperacionesdecarga,equilibradoycontroldelasretenidas durantelasoperacionesdeizadodedovelas.Todaslasmedidas devientoycargafueronaccesiblesentiemporealvíaordenador ydispositivosmóvilesyresumidasenuninformediarioenviado alpersonalimplicado.

2.2. Validaciónyentrenamientodelmodeloprobabilístico ymesometeorológicooperacional

El modelo climáticode viento paraeste puente se funda-mentó, en primer lugar, en el análisis de registros históricos disponibles en estaciones cercanas y, posteriormente, en unmodelomesometeorológicoespecíficamenteimplementado paraelproyecto.Elmodelobasadoenregistroshistóricos per-mitióunarápidaimplementaciónparalosanálisispreliminares delaaccióndelviento ydelmodelomesometeorológico,una mayorprecisiónenlaestimacióndelascondicionesenlos dis-tintos puntosdelproyecto, asícomo su desplieguepredictivo paraelcontroldelasoperacionesen obra.Acontinuaciónse describenbrevementesusparticularidades.

2.3. Modeloclimáticodevientofundamentadoenregistros históricos

ApartirdelabasededatosdelNationalClimaticDataCenter (NCDC)deEE.UU.,secomparólavelocidadmediay direc-cióndelvientomedidaporelanemómetro1delapila13con datosregistradosenelaeropuertodeJerezdelaFrontera(LEJR; Lat.36.75;Lon.−6.067◦),ubicadoaproximadamentea25km

alnorestedelaobra.Enprimerlugar,seprocedióal correspon-dientecontroldecalidaddelos datosconobjetode descartar los noaceptables y,encasode losextremosy de noobtener unperiodosuficientementelargo,lasubsecuenteseleccióndel modeloprobabilístico(Weibullbimodal).

Los datosdel aeropuerto de Jerez de la Frontera, terreno tipoII(z0=0,3),sehanajustado,conformealasección4.3.2 del Eurocódigo (EN 1991-1-4:2005), paratransponerlos a la alturadelanemómetroen elcarro(z=72m)y elterrenotipo

IIo0segúnladireccióndelviento(marabierto,z0=0,01m). Estatransposiciónconllevaelajustedelascondicionesdecapa límiteatmosféricaesperablesenelsitioysudesarrollosegún ladireccióneintensidad desdelascondicionesde laestación referida.Lamedidacontinuadapermitióelajusteenprecisión delaestructuradecapalímite.

Elanálisisdelasseriestemporalesdelvientomedidasporel anemómetrodesdelasprimerassemanaspermitióla cuantifica-cióndelefectolocal delaubicación delpuntodemedida.Se observóquelaszonasdesombranoseajustantanbiencomo lohacenlos queestánfueradeella, porloqueeranecesario contrastarlosconlos delanemómetro2,enelotrocarrodela mismapila,talycomosehizoposteriormente.Lasdiferencias

resultaronmásomenossignificativasenfuncióndelaintensidad ydeladirección.

Deestaforma,yapartirdelascondicionesencadamomento, sepudocuantificarunfactordecorrección,ademásde seleccio-narlaestaciónenfuncióndelaoperaciónquecontrolarenobra. Adicionalmentepermitiríaunaposteriorcalibracióny entrena-mientocontinuadodelmodelomesometeorológico.

2.3.1. Modelomesometeorológicopredictivo

Unavezrealizadoelanálisispreliminardelclima fundamen-tadoenlatrasposicióndedatoshistóricosdelaestacióndeJerez, se procedió aldesarrollode unmodelomesometeorológicoa escalade1kmquepermitiríaunamayorresoluciónespacial,así comolaposteriorimplementacióndeunmodelopredictivopara laplanificaciónycontroldelasoperacionesenobra.Elesquema físicoempleadofueelamericano,deaccesolibre,WRF[7],de usocomúnensistemasoperacionalesyreanálisiscomo alterna-tivaaleuropeoHirlam-Harmonie[8],empleadoporlamayoría delasagenciasmeteorológicaseuropeascomolaAEMET.El WRF se configuró para 2 pasosde anidamiento,seguido por unanidamientoestadísticodereducciónprogresivadelaescala («downscaling»):

1. Unaprimerasimulaciónde15kmderesoluciónhorizontal y 28nivelesverticales,denominadoWRF15,simulandoel comportamientoatmosféricodelapenínsulaibérica. 2. Una segundasimulaciónde 5kmde resoluciónhorizontal

delestrechodeGibraltar,denominadoWRF05.

3. A partir de los resultadosdel modeloWRF de resolución 5km,seprocedeadefinirlametodologíade«downscaling» estadístico parallegar a laresolución finalde 1×1 km2,

objetivodelestudio.Esteproductoeselejecutadoenmodo operacionalparaelsistemapredictivo.

La figura 3 resume el esquema global de desarrollo del modelo. El modelo resultante de alta resolución espacio-temporalse implementóenmodooperacionalutilizandounos recursos computacionales enOritia&Boreas consistentes en unclústerde122nodos,IntelXeonE5-2683,2GPUde4.000 núcleos y coprocesadores Intel Phi 7120P. Como resultado, se obtuvieron diariamenteprediccioneshorarias paralas36h siguientesycada6h paralas96h posteriores.Conuna regu-laridad diaria, a las 8:00 am se envió al personaldesignado un informe de previsión de condiciones, anexo al de medi-dasreferidoenelapartadoanterior.Estopermitiólaadecuada planificacióndelasoperacionesdeizadoparaunamayor segu-ridady productividad. Asimismo,se programaronalarmas de previsiónyalarmasentiemporealresultantesenlos correspon-dientescorreoselectrónicosalpersonalimplicado.Engeneral, seobservóunatasadeéxitosatisfactoriaalcomparar posterior-menteconlasmedidasreales,especialmenteenlaspredicciones a36h.Latasadeéxitocrecióconformeseacumulóunamayor recogidadedatosdeentrenamientodelosparámetrosdelmodelo y«downscaling».

Figura3.Alaizquierda,estimacionesdeturbulenciapreliminaressincorrecciónenescaladisipativaobtenidamediantefactorderáfagaobtenidaapartirdelas

medidasinsitu.Enlaimagendeladerecha,esquemadeanálisis,calibración,«downscaling»yentrenamientoseguidoenelmodelomesometeorológicopredictivo.

30

Anemómetro pila 13 (Carro Izq) Anemómetro pila 12 (Carro Dcho)

AEMET predicción 2 días AEMET predicción 7 días Anemómetro pila 13 (Carro Dcho) Anemómetro pila 12 (Carro Izq)

25

20

15

Límite maniobras de lzados

Límite maniobras de lzados

Umedia (m/s)

Umedia (m/s)

10

5

0

108

90

72

54

Umedia (km/h)

Umedia (km/h)

36

18

0

90

72

54

36

18

0 25

20

15

10

5

0

06/May 07/May 08/May 09/May 10/May 11/May 12/May

Fecha

13/May 14/May 15/May 16/May 17/May

16-May-2014 13-May-2014

18/May 19/May

09/May 10/May 11/May 12/May

Predicción proporcionada por AEMET (www.aemet.es). Elaboración propia (modelo Oritia & Boreas).

13/May 14/May 15/May

Fecha

16/May 17/May 18/May 19/May 20/May 21/May 22/May

Figura4.Ejemplodeprediccióndevientolocalenrégimendetormenta.Días14y15demayode2014.Elgráficosuperiormuestra,ampliada,laprediccióndel

modelodescritoparaunatormenta(sombreadosclaros).Lasprimeras36haaltaresoluciónylas96siguientesabaja.Laslíneascontinuasmuestranlasmedidasde

losanemómetros.Lafigurainferiorpresentaparaestatormentalasmedidasquefinalmenteseprodujeroncomparadasconlasprediccionesqueprecedieronlosdías

antes,querecomendabanlainterrupcióndelasmaniobrasdeizado.Sepuedeobservarelcontrasteconlaprediccióndeunamallamásgroseranoadaptadaalsitio

indistintamente).Lafigura4 (arriba)recogeelviento medido porlasdistintasestacionesconcarácterprevioalatormentaque setrasladaporelejedelpuenteapartirdeldía13/05/14seguido delapredicciónparalashorassiguientes(ensombreado). Se compara(másoscuro)laprediccióndeunmodelodebaja resolu-ción(AEMETfundamentadoenHIRLAM36km)coneldealta resoluciónimplementadoparaesteproyecto (WRF1km).En lafigura4(inferior)sepuedeapreciarlacapacidaddelmodelo adaptadoparalaprediccióndelosvientosdealtaintensidad des-arrolladosconelpasodeesatormentayqueobligaríaalcesede operacionesdurante3díasapartirde36h.

3. Conclusiones

Sehapresentadounsistemademonitorizaciónypredicción decondicionesdevientoquehademostradolautilidadenel con-troldelaseguridadyproductividaddelasoperacionesenla cons-truccióndelpuenteafectadasporlascondicionesclimáticas.Así, seimplementólamedidasimultáneadevientoycargaen rete-nidasdecarrosdeizadoquedemostrósuutilidadenelcontrol delasoperacionesdeizadodedovelas,asícomoenlasdemás operacionesafectadasporlascondicionesdeviento.La dispo-sicióndediversos anemómetrosmidiendo aaltafrecuenciay estratégicamenteubicadospermitieronunamejorvaloraciónde estascondiciones,asícomolacalibraciónyentrenamientodeun modelodeprediccióndealtaresolución.Estemodeloentrenado deformasecuencialprodujoprediccionesdelascondicionesde viento conalta fiabilidad a36h y fiabilidad adecuadaa 96h durantetodoeltranscursodelaobra.Losinformesdemedición ypredicciónseremitierondeformaautomáticaconregularidad horaria.El modeloclimáticoasícalibradose utilizóparauna valoraciónmásprecisadelascondicionesquesedebenanalizar enlosdistintosmodelosfísicosestudiadosentúneldeviento.

Agradecimientos

Seaprovechaesteespacioparaagradecerelinterésy parti-cipacióndedistintopersonalporpartedeladireccióndeobra (MinisteriodeFomento),Sr.FernandoPedrazo,delpersonal res-ponsabledelaejecución(Dragados),Sres.EduardoGutiérrez García y Daniel Sánchez así como del personal técnico de Oritia & Boreas, Sres. Jéssica Esther García Navarro, José ManuelLópezCollantesyEnriqueBenítezLópez.

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