Empirical model to calculate the waste generated in residential building constructions

Chapter II – The construction and demolition waste, its recycling and reuse opportunities 540 MODELO EMPÍRICO PARA EL CÁLCULO DE LOS RESIDUOS GENERADOS EN OBRAS DE EDIFICIACIÓN RESIDENCIAL 1 * Villoria Sáez, Paola; 1 Del Río Merino, Mercedes; 1 Porras Amores, César; 1 SanAntonio González, Alicia 1 Escuela Técnica Superior de Edificación (UPM) Avenida Juan de Herrera, 6 28040 Madrid e-mail: *[email protected] RESUMEN Existen numerosos estudios que analizan distintos modelos de cuantificación de residuos de construcción y demolición (RCD) en obras de edificación. Actualmente, es esencial conocer la cantidad de residuo generado en una obra para optimizar su gestión. Por lo tanto, cualquier herramienta que permita estimar los RCD generados en una edificación debe considerarse como una estrategia que ofrece soluciones reales en el ámbito de la sostenibilidad. Sin embargo, los modelos desarrollados hasta ahora, sólo tienen en cuenta la superficie total construida del proyecto. En general, este parámetro ha sido ampliamente utilizado para la estimación de RCD, en zonas urbanas de alta densidad, como China o Hong Kong, donde las viviendas se venden por metros cuadrados. Sin embargo, otras regiones, como Europa, Estados Unidos o Australia, deben considerar otros parámetros, como el número de viviendas ya que generalmente las viviendas se venden por unidades. Por otro lado, diversas investigaciones previas destacan que la albañilería es la actividad que más residuo genera en una obra. Teniendo en cuenta esta cuestión, la cantidad de residuo de albañilería generado en dos obras diferentes con igual superficie, pero una diseñada con grandes viviendas y la otra con pequeños estudios, diferirá pues la ejecutada con pequeños estudios generará más residuo al tener más particiones interiores. En consecuencia, el objetivo principal de esta comunicación es establecer un modelo para estimar los residuos generados, tanto en peso como en volumen, considerando la superficie total y el número de viviendas del proyecto. Para ello, se han analizado varias obras construidas en la Comunidad de Madrid. Los resultados obtenidos ofrecen dos fórmulas para estimar la cantidad, tanto en peso como volumen del RCD total generado en obras de nueva construcción. En resumen, la metodología desarrollada en esta comunicación puede ayudar a optimizar y sistematizar la gestión de los RCD generados en obras residenciales, ayudando a los agentes de la construcción en el desarrollo de los Planes y Estudios de gestión de RCD de acuerdo con la legislación vigente. Keywords: residuos de construcción y demolición; cuantificación; modelo de estimación; edificio residencial Proceedings of the II International and IV National Congress on Sustainable Construction and EcoEfficient Solutions 541 1.- Introducción España generó en 2012 alrededor de 26 millones de toneladas de RCD [1]. Aunque ahora la actividad de la construcción ha entrado en una fase de declive, debido a la crisis económica, la cantidad de RCD generado ha disminuido pero su gestión ha empeorado considerablemente, pues el vertido ilegal ha aumentado alrededor de un 20% [2]. Consciente de esta situación, los países europeos están poniendo en práctica políticas nacionales, así como diferentes medidas para prevenir los residuos que pueden ser evitables y promover medidas para aumentar el reciclaje y la recuperación [3]. En particular, el Real Decreto 105/2008 regula la producción y gestión de los RCD en España. El presente Real Decreto obliga a elaborar un Estudio de gestión de RCD (fase de diseño) y un Plan de gestión de RCD (fase de construcción) para cada proyecto. El Plan de gestión de RCD es específico para cada obra y se basa en Estudio de gestión de RCD. Debe incluir la siguiente información: - Una estimación de la cantidad, en toneladas y en volumen, de los residuos generados durante las obras. - Las operaciones de reutilización, valorización o eliminación final de los residuos. - La localización en los planos de obra de todas aquellas instalaciones para el almacenamiento de residuos, su manipulación o cualquier otra actividad de gestión. - El pliego de condiciones técnicas del proyecto de diseño, con respecto al almacenamiento, manipulación o cualquier otra operación de la gestión de los RCD. - Una evaluación del coste previsto para la correcta gestión de RCD. - Los RCD deben segregarse en fracciones cuando se genera un cierto volumen de residuo. Si se alcanza o supera este volumen y la segregación in situ no es posible debido a la falta de espacio físico, se debe contratar a un gestor externo autorizado para que certifique esa segregación. Así, los nuevos Planes y Estudios de gestión de residuos promueven la minimización de residuos y su reciclaje, favoreciendo así la reducción del impacto ambiental de la construcción [4]. A pesar del alto potencial de valoración de los RCD, y de la existencia de diferentes modelos de gestión, a día de hoy, los profesionales siguen priorización la eliminación definitiva en lugar del reciclaje o la reutilización [5]. De acuerdo con el segundo Plan Nacional de RCD 2007-2015 (II PNRCD), el porcentaje de RCD reciclado en España no llegó, incluso en el mejor de los casos, al 18% del total de residuos producidos [6]. Esta situación se debe principalmente al sistema de recogida de residuos utilizado en la construcción de edificios, habitualmente descentralizado y realizado por cada empresa subcontratada [7]. Esto significa que el principio de la reducción de residuos no se aplica en la práctica, ya que no se considera como una actividad en la planificación de la obra. Existe, por tanto, una importante falta de planificación e implementación de medidas que minimicen los residuos y fomentan su reciclaje [8, 9]. Sin embargo, las principales empresas de construcción están lentamente considerando cuestiones ambientales en su actividad, mediante la implementación de Sistemas de Gestión Ambiental (SGA) [10]. Dichos sistemas no se limitan a la legislación vigente, y buscan la aplicación de buenas prácticas medioambientales en sus obras. Aunque este hecho es una realidad para las grandes empresas de la construcción, todavía la gran mayoría de las empresas de la construcción (pequeñas y medianas empresas) tienen que adoptar esta tendencia [11]. Por lo tanto, los SGA Chapter II – The construction and demolition waste, its recycling and reuse opportunities 542 utilizados habitualmente deben dar un paso más e incluir no sólo procedimientos para la gestión de los RCD, sino también herramientas para su estimación, lo que ayudará a planificar una gestión adecuada de los RCD generados con el fin de lograr una construcción de obras con generación de residuos cero. En este sentido, la preocupación por establecer indicadores que describan la cantidad de residuos generados --tanto en obras de nueva construcción como de demolición -- ha aumentado en los últimos años [12-15]. En general, la gran mayoría de estos análisis estiman la cantidad de residuos generados teniendo en cuenta la superficie total construida del proyecto [16]. Sin embargo, el número de viviendas del proyecto también debe ser un factor a tener en cuenta cuando se estima la generación de RCD. Por lo tanto, el objetivo principal de esta investigación es establecer una fórmula para estimar, tanto en peso como en volumen, la generación de RCD considerando dos variables: la superficie total construida del proyecto y el número de viviendas. Los resultados obtenidos en esta investigación ayudarán a desarrollar los documentos Plan y Estudio de gestión de RCD. 2.- Materiales y métodos El estudio se centró en la cuantificación total de residuos generados en siete obras de nueva construcción llevadas a cabo por una empresa constructora española (tabla 1). Todos los proyectos tienen características constructivas similares siguiendo el tipo de construcción mediterránea tradicional: cimentación profunda con pilotes de hormigón, forjados unidireccionales, fachadas de ladrillo con espuma de poliuretano y particiones interiores de ladrillo o paneles de yeso laminado [17]. Las obras se nombraron con la letra “O” seguida del número de viviendas de la obra. Esto es, “O32” a la obra de menor tamaño (32 viviendas) y O226 a la de mayor (226 viviendas). Los proyectos con el mismo número de viviendas se han distinguido añadiendo al final una letra "A" o "B" (Tabla 1). Obra Nº viv m 2 por viv Superficie total construida (m 2 ) Tabiquería interior O226 226 67 23569,00 Ladrillo cerámico O192 192 89 17617,00 Panel del yeso laminado O156 156 119 30759,68 Panel del yeso laminado O105 105 105 20435,24 Ladrillo cerámico O59 59 59 11045,30 Panel del yeso laminado O32A 32 111 5983,46 Ladrillo cerámico O32B 32 111 5983,46 Ladrillo cerámico Tabla 1 “Características de las obras analizadas”. En definitiva, cuatro proyectos se construyeron usando particiones tradicionales de ladrillo cerámico y tres con placas de yeso laminado. Todas las obras tienen de 32 a 226 viviendas, de cinco a ocho plantas sobre rasante y dos o tres niveles subterráneos. Por otra parte, la relación entre la superficie total construida y el número de viviendas osciló entre 104,29 y 197,18 m 2 /vivienda, en todos los proyectos analizados. En las obras seleccionadas se realizó una recogida de datos experimental utilizando los albaranes correspondientes a la salida del contenedor de la obra (albarán de servicio), así como el albarán emitido por el gestor de residuos una vez que el contenedor es pesado en la planta de reciclaje (albarán de admisión). Este método permitió identificar, a través de los datos reales sobre el terreno, el volumen y el peso del total de residuos generados diariamente en cada obra. En total, se Proceedings of the II International and IV National Congress on Sustainable Construction and EcoEfficient Solutions 543 recogieron más de 8.000 datos de generación RCD, los cuales han sido procesados estadísticamente. En primer lugar, se realizó un análisis preliminar de los datos de generación de RCD obtenidos y se comparó con cada variable estudiada: número de viviendas y superficie total (individualmente). Los resultados se muestran en cuatro gráficos XY relacionando tales cantidades con cada variable. 2.1.- Desarrollo de la fórmula para la estimación de RCD considerando dos variables Para que ambas variables puedan ser comparadas en una misma escala de valores, se recurre a la ponderación de variables [18]. Para ello, es necesario obtener, para cada obra analizada, los factores ponderados para ambas variables: número de viviendas (a) y superficie total construida (b). El factor de ponderación se determina utilizando la ecuación 1. VP q r = Vx t ∑ V  x t (1) Donde, x es la variable analizada (número de viviendas “a” o superficie total construida “b”). n es la obra analizada (n = 1, 2, 3, 4, 5, 6 y 7). Vx t es el valor de la variable x para la obra analizada “n”. VP qr es el valor ponderado de cada variable x para la obra analizada “n”. Utilizando la ecuación 1 se calculan siete factores de ponderación para cada variable objeto de estudio. En total se obtienen 14 factores de ponderación. Finalmente se calcula la relación entre los valores ponderados y la cantidad de RCD generado (en peso y volumen). Posteriormente, es necesario establecer el valor de importancia de cada variable tendrá al final de la fórmula. Para ello, se realiza un análisis de regresión múltiple con los datos obtenidos de las siete obras de edificación seleccionadas, considerando como únicas variables independientes: el número de viviendas ponderado (VP VW ) y la superficie total construida ponderada (VP XW ). Con el análisis de regresión se obtienen los valores de coeficientes de determinación (R 2 ) que muestra la correlación entre los datos y el modelo propuesto. En este sentido, dada una serie aleatoria de la población de datos, correspondiente a los siete obras de construcción probados, las estimaciones de los parámetros del modelo de regresión lineal resultante se describen con la ecuación 2: y T = β w + β  x T + β  x T +e T  (2) - y T es la cantidad de RCD estimado para la obra particular “i”. - Los β representan los parámetros del modelo que indican como influyen en la variable dependiente “y” los cambios en cada una de las variables independientes “x” (VP VW yVP XW ). - e T es el error residual, siendo la diferencia entre los valores observados (y T ) y los estimados por el modelo de la variable dependiente (yG T ) (Ecuación 3). e T = y T ‐yG T (3) El valor de los coeficientes no estandarizados de la ecuación 2 (β) no puede utilizarse para determinar la influencia relativa de cada variable sobre la cantidad de Chapter II – The construction and demolition waste, its recycling and reuse opportunities 544 RCD, ya que están medidos en escalas diferentes. Sin embargo, es posible utilizar los coeficientes estandarizados, los cuales sí permiten establecer la importancia relativa de las variables de entrada (número de viviendas y superficie total construida). Por lo tanto, el resultado obtenido en el análisis de regresión permite la determinación de las variables estadísticamente las que influyen en la estimación de del RCD generado en la construcción de edificios residenciales, la cuantificación de la influencia de cada variable independiente en la fórmula final para la estimación de residuos y la obtención de los factores ponderados corregidos (FP C ). Por último, se realizó una regresión polinomial para analizar la relación entre el factor de corrección ponderada (FP C ) y la generación RCD, mediante el programa estadístico SPSS. Se obtiene la ecuación de la curva más cercana a los datos utilizados. La eficiencia de la curva de ajuste propuesto ha sido probado con un nivel de confianza del 95% (p <0,05). Esta ecuación permite estimar la cantidad de RCD generada una vez que se conoce el factor ponderado corregido de la obra. Asimismo, se comprobó la desviación existente entre los valores obtenidos con el modelo y los obtenidos en otros estudios o proyectos con el fin de probar la validez del modelo y mostrar su utilidad en contraste con otros estudios. Los resultados no se comparan con los datos de otros países debido a que las características de construcción varían de una región a otra. 3.- Resultados y discusión Las cantidades de RCD obtenidas con el análisis experimental se muestran en la figura 1. En general, hay una disminución en el total de RCD generado, tanto en peso como en volumen, a medida que disminuye el número de viviendas. Fig. 3 “Cantidad en peso y volumen de RCD total generado en cada una de las obras analizadas” No obstante, existe una pequeña desviación entre las obras O32A y O32B, las cuales tienen exactamente las mismas características pero fueron construidas por equipos de obra diferentes. En este sentido, se puede alcanzar, en función de la gestión llevada a cabo por el equipo de obra, una desviación de alrededor del 21% en peso. Este factor también puede explicar la otra pequeña desviación encontrada (alrededor del 11%) al comparar la generación de RCD en las obras O226 y O192. Como puede verse a partir de los resultados de la Fig 2, ya que el número de viviendas y la superficie total de los aumentos de los proyectos, mayores cantidades de residuos que se generan. La figura 2 muestra una tendencia irregular en la generación de RCD. En concreto, las obras O226 y O156 generan menos residuo a Proceedings of the II International and IV National Congress on Sustainable Construction and EcoEfficient Solutions 545 pesar de tener el mayor número de viviendas y superficie total construida, respectivamente. Esta irregularidad puede deberse al ratio superficie total construida/número de viviendas. Pues la obra O226 tiene la relación más baja de entre todos los proyectos analizados (104,29 m 2 /viv) y la obra O156 la máxima (197,18 m 2 /viv). Por lo tanto, el modelo propuesto se limita a: proyectos de hasta 226 viviendas, 30759,68m 2 de superficie total y una relación superficie total construida/número de viviendas entre 104,29 m 2 /viv y 197,18 m 2 /viv. Número de viviendas Superficie total construida kg RCD m 3 RCD Fig. 4 “Relación entre la cantidad de RCD generado y cada variable independiente analizada”. 3.1. Desarrollo de la fórmula para el cálculo del RCD generado La Tabla 2 muestra los valores de las dos variables independientes de las siete obras analizadas (Va t y Vb t ), así como sus respectivos valores ponderados calculados con la ecuación 1. Estos factores ponderados permiten comparar ambas variables independientes en una misma escala de valores. Obra ( n ) Va t [und] Vb t [m 2 ] Factor ponderado ( VP t  ) Factor ponderado corregido (FP c ) VP V r VP X r Peso Volumen O226 226 23569,01 0,282 0,189 0,176 0,182 O192 192 26691,63 0,239 0,214 0,181 0,183 O156 156 30759,68 0,195 0,246 0,188 0,185 O105 105 20435,24 0,131 0,164 0,133 0,131 O59 59 11395,71 0,074 0,091 0,079 0,078 O32 32 5983,46 0,040 0,048 0,044 0,043 O32 32 5983,46 0,040 0,048 0,044 0,043 Total Vx T 802 124818,19 Tabla 2 “Factores de ponderación y factores de ponderación corregidos para cada obra analizada”. Chapter II – The construction and demolition waste, its recycling and reuse opportunities 546 A partir de los resultados de la tabla 2 se establece una ecuación que permite calcular el valor ponderado de cada variable en una obra cualquiera (i), una vez conocido el número de viviendas (ecuación 4) y la superficie total construida (ecuación 5). VP V W  = Va T  ∑ Va t + Va T  = Va T  802 + Va T  (4) (5) VP X W = Vb T ∑ Vb t + Vb T = Vb T 124818 . 19 + Vb T Siendo, Va T el nº de viviendas de la obra i. Vb T la superficie construida en m 2 de la obra i. VP VW el factor de ponderación correspondiente al nº de viviendas. VP XW el factor de ponderación correspondiente a la superficie construida. 3.1.1. Factores ponderado corregido (FP C ) Los resultados del modelo de regresión lineal múltiple realizado con los datos de las siete obras estudiadas muestran una fuerte relación entre las cantidades de RCD y los valores ponderados de las variables independientes, debido a que los valores del coeficiente de determinación (R 2 ) obtenidos son: 0,990 para la estimación en peso y de 0,997 para el volumen . Por otro lado, los p-valores obtenidos para la estimación en peso y volumen, son menores de 0,05. Esto confirma que, con un nivel de confianza del 95%, la variación explicada por el modelo no se debe al azar. En última instancia, estos valores son lo suficientemente altos como para considerar probada la influencia de ambas variables en la estimación de RCD. Al mismo tiempo, la tabla 3 muestra los coeficientes estandarizados y los resultados de los test de significación para comprobar la validez del modelo de regresión lineal múltiple. En todos los casos, como se puede observar en la tabla 3, con el fin de estimar la cantidad de RCD generado, la variable b "superficie total construida" presenta mayor influencia que la variable a "número de viviendas" (mayores coeficientes estandarizados). Modelo Estimación de RCD (kg) Estimación de RCD (m 3 ) Variables Núm. viv m 2 construidos Núm. viv m 2 construidos Coef. standarizado β 0,289 0,711 0,375 0,625 p-valor 0,090 0,008 0,009 0,001 Tabla 3 “Coeficientes estandarizados y p-valores de los modelos de regresión lineal múltiple”. La influencia de la variable b es mucho mayor cuando se estima el peso de residuo, ya que se obtiene un coeficiente estandarizado igual a 0,711, frente al obtenido para la variable número de viviendas (0,289). En el caso de la estimación en volumen (m 3 ), el número de viviendas obtiene una importancia mayor que la obtenida para la estimación en peso. No obstante, la superficie construida se mantiene como la variable más influyente, obteniendo un coeficiente estandarizado igual a 0,625. Además, los resultados del test “t” muestran que todas las variables son significativas a un nivel de confianza del 90% (p valor < 0,10) y no pueden ser eliminadas del modelo. Proceedings of the II International and IV National Congress on Sustainable Construction and EcoEfficient Solutions 547 Los resultados anteriores validan el modelo de regresión propuesto y, por tanto, los coeficientes estandarizados serán utilizados para calcular los factores ponderados corregidos, los cuales asignan una importancia a cada variable en la formula final de la estimación de residuos (ecuaciones 6 y 7). En resumen, el factor de ponderación corregido de una obra se puede calcular con los valores ponderados, una vez conocida la superficie total construida y el número de viviendas en el proyecto. Volumen: FP f = [ VP a i *0 , 375 ` + a VP b i *0 , 625 b (6) Peso: FP f = [ VP a i *0 , 289 ` + a VP b i *0 , 711 b (7) Donde, FP f es el factor ponderado corregido. 3.1.2. Desarrollo de la fórmula para la estimación de RCD Las ecuaciones 8 y 9 son el resultado del modelo obtenido tras el análisis de regresión realizado entre el factor ponderado corregido y las cantidades de RCD generadas (Q yhi ). Volumen: Q hij =  628657 , 10 FP c  o - 130041 , 95  FP c   + 32460 , 93  FP c R 2 =0,998 (8) Peso: Q hij =  - 175190710 , 21 FP c  o + 24517298 , 88  FP c   +  17863852 , 57 FP c R 2 =0,998 (9) Las ecuaciones obtenidas están diseñadas para proyectos que tengan características similares a las analizadas aquí (tabla 1), es decir, siguiendo el estilo de construcción Mediterráneo convencional y con FP C inferiores a 0,188 (tabla 2). Si se incorporan otros factores en el modelo, como por ejemplo: el tipo de materiales utilizados, el uso de sistemas prefabricados, la calidad de la construcción, etc., la eficiencia del modelo para la estimación de RCD mejoraría. Sin embargo, la metodología presentada sin duda puede ayudar a obtener nuevos modelos de cuantificación de RCD para otros países o incluso en proyectos con características diferentes a las analizadas aquí. Por último, la desviación entre las cantidades de RCD obtenidas con el modelo propuesto y las alcanzadas en otros estudios y proyectos anteriores se muestran en la tabla 4. A pesar de la falta de estudios que especifiquen la información necesaria para utilizar el modelo propuesto, se seleccionaron un total de nueve obras para validar el modelo: dos de ellas de investigadores españoles anteriores y las otras siete de los datos proporcionados por una empresa de construcción diferente. Chapter II – The construction and demolition waste, its recycling and reuse opportunities 548 Otros estudios Generación de RCD real Parámetros Generación de RCD estimada con el modelo kg m 3 (kg) (m 3 ) Va t [und] Vb t [m 2 ] FP f Q hij Error (%) FP f Q hij Error (%) Obra 1 3388798 6182 177 36477 0.213 3224546.7 -4.85 0.209 7092.1 10.84 Obra 2 Sin datos 3438 139 18433 0,134 2415110,9 - 0,136 3532,9 4,27 Obra 3 1953920 2457 91 14170 0,102 1890184,1 -3,26 0,102 2623,6 6,78 Obra 4 1944274 3856 83 19088 0,121 2216757,3 14,01 0,118 3149,3 -20,78 Obra 5 1786240 2745 72 13406 0,093 1728001,5 -3,26 0,091 2393,7 -13,92 Obra 6 1555850 2463 56 13288 0,087 1629331,8 4,72 0,085 2260,4 -10,82 Obra 7 846420 1429 26 5360 0,038 711217,7 -15,97 0,038 1089,0 -25,28 Llatas [19] Sin datos 1208 26 2882 0,025 461453,9 - 0,026 743,4 -38,48 Solis Guzmán [14] Sin datos 492,2 16 1600 0,015 266444,6 - 0,015 449,7 -5,14 Desviación media -1,43 -10,28 Tabla 4 “ Desviación de las cantidades de RCD obtenidas con el modelo propuesto en comparación con lo generado en otros estudios y obras”. Los resultados obtenidos con el modelo (ecuaciones 8 y 9) muestran una desviación media de alrededor de -0,75% en peso y -10,28% en volumen, en comparación con la cantidad de RCD generada en otras obras. Además, la desviación máxima se encuentra alrededor de -38,48% en volumen y -15,97% en peso. En la obra 1 se obtiene un error de alrededor de 7,50% a pesar de que supera ligeramente el rango de superficie total construida y FPc que limita el modelo. Por otra parte, las figuras 3 y 4 muestran gráficamente la desviación existente entre el modelo propuesto y el generado en otros proyectos (tabla 4). Fig. 3 “Peso de RCD estimado con el modelo propuesto vs lo generado en otros estudios y obras”.