stringtranslate.com

Управление дорожным покрытием

Управление дорожным покрытием — это процесс планирования технического обслуживания и ремонта сети дорог или других объектов с твердым покрытием с целью оптимизации состояния дорожного покрытия по всей сети.

Он также применяется к взлетно-посадочным полосам аэропортов и морским грузовым терминалам. По сути, каждый суперинтендант шоссе занимается управлением дорожным покрытием. [1]

Управление дорожным покрытием включает затраты жизненного цикла в более систематический подход к мелким и крупным проектам по обслуживанию и реконструкции дорог. Потребности всей сети, а также бюджетные прогнозы рассматриваются до выполнения проектов, [2] поскольку стоимость сбора данных может значительно измениться. [3] [4] Управление дорожным покрытием охватывает множество аспектов и задач, необходимых для поддержания качественного запаса дорожного покрытия и обеспечения того, чтобы общее состояние дорожной сети поддерживалось на желаемом уровне. [5] В то время как управление дорожным покрытием охватывает весь жизненный цикл дорожного покрытия от планирования до обслуживания в любой транспортной инфраструктуре, управление дорожными активами и планирование обслуживания дорог нацелены более конкретно на дорожную инфраструктуру.

В Соединенных Штатах введение Правительственного совета по стандартам бухгалтерского учета (GASB) Заявления 34 [6] оказывает существенное влияние на требования к финансовой отчетности государственных и местных органов власти. Введенное в июне 1999 года, это положение рекомендует государственным учреждениям отражать стоимость своих инфраструктурных активов в своих финансовых отчетах. GASB рекомендует государственным учреждениям использовать подход исторической стоимости для капитализации долгосрочных капитальных активов; однако, если историческая информация недоступна, даются указания по альтернативному подходу, основанному на текущей восстановительной стоимости активов. Также необходимо выбрать метод представления затрат, связанных с использованием активов, и GASB допускает два метода. Один подход заключается в амортизации активов с течением времени. С другой стороны, модифицированный подход предоставляет агентству большую гибкость в отчетности о стоимости своих активов на основе использования систематического, обоснованного подхода, который учитывает сохранение актива. [7] Системы управления дорожным покрытием и управления дорожным покрытием предоставляют агентствам инструменты, необходимые для оценки их дорожных активов и соответствия требованиям GASB34 в рамках модифицированного подхода к амортизации.

Системы управления дорожным покрытием

Система управления дорожным покрытием (PMS) — это инструмент планирования, используемый для помощи в принятии решений по управлению дорожным покрытием. Программы PMS моделируют будущее ухудшение состояния дорожного покрытия из-за движения и погодных условий и рекомендуют техническое обслуживание и ремонт дорожного покрытия на основе типа и возраста покрытия и различных показателей существующего качества покрытия. Измерения могут выполняться людьми на земле, визуально из движущегося транспортного средства или с помощью автоматических датчиков, установленных на транспортном средстве. Программное обеспечение PMS часто помогает пользователю создавать составные рейтинги качества дорожного покрытия на основе показателей качества покрытия на дорогах или участках дорог. Рекомендации обычно смещены в сторону прогнозируемого обслуживания , а не позволяют дороге ухудшаться до тех пор, пока она не потребует более масштабной реконструкции.

Типичные задачи, выполняемые системами управления дорожным покрытием, включают:

  1. Инвентаризация состояния дорожного покрытия с определением хорошего, удовлетворительного и плохого состояния.
  2. Присвойте рейтинги важности участкам дорог на основе объемов движения, функционального класса дороги и спроса со стороны сообщества.
  3. Составьте график технического обслуживания хороших дорог, чтобы поддерживать их в хорошем состоянии. [8]
  4. Планируйте ремонт плохих и хороших тротуаров, насколько это позволяют оставшиеся средства. [9]

Исследования показали, что гораздо дешевле содержать дорогу в хорошем состоянии, чем ремонтировать ее после того, как она пришла в негодность. Вот почему системы управления дорожным покрытием отдают приоритет профилактическому обслуживанию дорог в хорошем состоянии, а не реконструкции дорог в плохом состоянии. С точки зрения стоимости срока службы и долгосрочных условий покрытия это приведет к улучшению работы системы. Агентства, которые концентрируются на восстановлении своих плохих дорог, часто обнаруживают, что к тому времени, как они отремонтируют их все, дороги, которые были в хорошем состоянии, уже ухудшились. [10]

Штат Калифорния был одним из первых, кто принял (PMS) в 1979 году. Как и другие в его эпоху, первая PMS была основана на мэйнфрейме и содержала положения для обширной базы данных. [11] Ее можно использовать для определения долгосрочных требований к финансированию обслуживания и для изучения последствий для состояния сети в случае недостаточного финансирования.

Подход к управлению

Процесс управления дорожным покрытием был включен в несколько систем управления дорожным покрытием , включая SirWay. [12] Следующий подход к управлению развивался в течение последних 30 лет в рамках разработки системы управления PAVER (US Army COE, Construction Engineering Research Laboratory, Micro PAVER 2004).

Подход представляет собой процесс, состоящий из следующих этапов: [13]

  1. Определение инвентаря
  2. Инспекция дорожного покрытия
  3. Оценка состояния
  4. Прогнозирование состояния
  5. Анализ состояния
  6. Планирование работы

Определение инвентаря

Обычно управление дорожным покрытием требует создания дорожного инвентаря и привязки его к системе привязки местоположения активов (ALRS). Дорожный инвентарь включает местоположение дороги с использованием как координатной, так и линейной систем привязки, ширину дороги, длину дороги и тип дорожного покрытия.

Оценка состояния

Состояние дорожного покрытия можно разделить на структурное и функциональное состояние с различными переменными состояния. Функциональное состояние можно разделить на шероховатость, текстуру и сопротивление скольжению, в то время как структурное состояние включает механические свойства и повреждения дорожного покрытия. [14] Для измерения таких индексов широко используются дорогостоящие лазерные инструменты, в то время как разработка экономически эффективных инструментов, таких как датчики RGB-D, значительно снижает стоимость сбора данных. [4]

Прогнозирование состояния

Прогнозирование состояния дорожного покрытия часто называют моделированием ухудшения состояния дорожного покрытия , которое может быть основано на механических или эмпирических моделях. Также популярны гибридные параметризованные модели. Совсем недавно были предложены другие методы, основанные на марковских моделях и машинном обучении , которые превосходят своих прежних аналогов. [15] [16] [3] Ухудшение состояния дорожного покрытия вызвано дорожным движением и погодными условиями. Кроме того, выбор материалов и конструкции влияет на процесс ухудшения. Было показано, что эмпирические модели превосходят механические и гибридные модели в прогнозировании состояния. [17]

Планирование работы

Планирование работ по сути является планированием содержания дорог, при котором работы по содержанию распределяются как в пространственном, так и во временном отношении в соответствии с желаемыми критериями, такими как минимальные затраты для общества.

Ссылки

  1. ^ Управление дорожным покрытием — руководство для сообществ, Министерство транспорта США, Совет по планированию столичной территории, Бостон, Массачусетс, 1986 г.
  2. ^ Управление дорожным покрытием для аэропортов, дорог и парковок, 2-е издание, MY Shahin, Springer Science+Business Media, LLC, 2002
  3. ^ ab Piryonesi, SM; El-Diraby, TE (2020) [Опубликовано онлайн: 21 декабря 2019 г.]. "Аналитика данных в управлении активами: экономически эффективное прогнозирование индекса состояния дорожного покрытия". Журнал инфраструктурных систем . 26 (1). doi :10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000512. S2CID  213782055.
  4. ^ ab Mahmoudzadeh, A.; Firoozi Yeganeh, S.; Golroo, A. (2015-12-11). "Kinect, новый передовой инструмент для сбора данных о дорожном покрытии". ISPRS - Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации . XL-1–W5: 425–431. Bibcode : 2015ISPArXL15..425M. doi : 10.5194/isprsarchives-xl-1-w5-425-2015 . ISSN  2194-9034.
  5. ^ Стратегия управления дорожным покрытием округа Хиллсборо, округ Хиллсборо, Флорида, Гл. 1 — Введение, стр. 1., Р. Кокс, PE 2006
  6. ^ Приветственная страница GASB
  7. Труды симпозиума по исследованию транспорта Среднего континента 2003 г., Эймс, Айова, август 2003 г. © 2003 Университет штата Айова.
  8. ^ 'Саха, П. и Ксаибати, К. (2015). 'Методология оптимизации на основе риска для управления дорогами с твердым покрытием в округе', 94-е ежегодное заседание Совета по транспортным исследованиям (№ 15-1916), http://docs.trb.org/prp/15-1916.pdf
  9. ^ Летняя программа стажировок по системе управления дорожным покрытием , Nuggets and Nibbles, том XXX, номер 3, Программа местных дорог Корнелла, лето 2011 г., стр. 4, http://www.clrp.cornell.edu/nuggets_and_nibbles/index.htm
  10. ^ "Pavement Management Primer" (PDF) . Федеральное управление шоссейных дорог, Министерство транспорта США . Получено 11 мая 2012 г. .
  11. Федеральное управление автомагистралей Министерства транспорта США , Калифорнийское отделение, 13 ноября 2003 г.)
  12. ^ https://www.sirway.info/assets/pdf/Sirway-RMS.pdf [ пустой URL-адрес PDF ]
  13. ^ Управление дорожным покрытием для аэропортов, дорог и парковок, 2-е издание, MY Shahin, Springer Science+Business Media, LLC, 2002
  14. ^ Беннетт, К. Р., де Солминиак, Х. и Чаморро, А. Технологии сбора данных для управления дорогами, Транспортная записка № 30, Тематическая группа по дорогам и сельскому транспорту, Всемирный банк, Вашингтон, округ Колумбия, 2007.
  15. ^ Пирионеси, SM; Эль-Дираби, T. (2018). «Использование аналитики данных для экономически эффективного прогнозирования дорожных условий: случай индекса состояния дорожного покрытия: [сводный отчет]». Соединенные Штаты. Федеральное управление автомобильных дорог. Управление исследований, разработок и технологий. FHWA-HRT-18-065. Архивировано из оригинала 2019-02-02 – через репозиторий Национальной транспортной библиотеки и портал открытого научного доступа.
  16. ^ Ford, K., Arman, M., Labi, S., Sinha, KC, Thompson, PD, Shirole, AM и Li, Z. 2012. Отчет NCHRP 713: Оценка ожидаемой продолжительности жизни дорожных активов. В Совете по транспортным исследованиям, Национальная академия наук, Вашингтон, округ Колумбия. Совет по транспортным исследованиям, Вашингтон, округ Колумбия .
  17. ^ Сирвио, Конста (2017) Достижения в области прогнозного планирования технического обслуживания дорог с использованием эмпирических моделей. Серия публикаций Университета Аалто ДОКТОРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ, 166/2017. (https://www.researchgate.net/publication/319998419_Advances_in_predictive_maintenance_planning_of_roads_by_empirical_models)