Управление дорожным покрытием - Pavement management

Управление дорожным покрытием это процесс планирования обслуживания и ремонта сети дороги или других мощеных сооружений, чтобы оптимизировать состояние дорожного покрытия по всей сети.

Он также применяется к взлетно-посадочным полосам аэропортов и морским грузовым терминалам. Фактически, каждый суперинтендант дороги занимается укладкой дорожного покрытия.[1]

Управление дорожным покрытием включает затраты жизненного цикла в более систематический подход к мелким и крупным проектам по содержанию и реконструкции дорог. Потребности всей сети, а также бюджетные прогнозы рассматриваются перед выполнением проектов.[2] , так как стоимость сбора данных может существенно измениться [3][4]. Управление дорожным покрытием включает в себя множество аспектов и задач, необходимых для поддержания качественного инвентаря дорожного покрытия и обеспечения того, чтобы общее состояние дорожной сети могло поддерживаться 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, управления дорожными активами и планирование содержания дорог нацелены более конкретно на дорожную инфраструктуру.

Введение Положения 34 Государственного совета по стандартам бухгалтерского учета (GASB).[6] оказывает огромное влияние на требования к финансовой отчетности государственных и местных органов власти. Введенное в июне 1999 года, это положение рекомендует государственным учреждениям указывать стоимость своих инфраструктурных активов в своих финансовых отчетах. GASB рекомендует государственным органам использовать метод исторической стоимости для капитализации долгосрочных основных фондов; однако, если историческая информация недоступна, дается руководство по альтернативному подходу, основанному на текущей восстановительной стоимости активов. Также необходимо выбрать метод представления затрат, связанных с использованием активов, и GASB разрешает два метода. Один из подходов - амортизация активов с течением времени. С другой стороны, модифицированный подход предоставляет агентству большую гибкость в представлении отчетности о стоимости своих активов на основе использования систематического и оправданного подхода, который учитывает сохранение актива.[7] Системы управления дорожным покрытием и управления дорожным покрытием предоставляют агентствам инструменты, необходимые для оценки их активов дорожного покрытия и соответствия требованиям GASB34 в рамках модифицированного подхода к амортизации.

Системы управления дорожным покрытием

Система управления дорожным покрытием (PMS) - это инструмент планирования, используемый для принятия решений по управлению дорожным покрытием. Программное обеспечение PMS моделирует будущее ухудшение дорожного покрытия из-за дорожного движения и погодных условий и рекомендует обслуживание и ремонт дорожного покрытия в зависимости от типа и возраста дорожного покрытия и различных показателей качества существующего покрытия. Измерения могут производиться людьми на земле, визуально с движущегося транспортного средства или с помощью автоматических датчиков, установленных на транспортном средстве. Программное обеспечение PMS часто помогает пользователю создавать составные рейтинги качества покрытия, основанные на показателях качества покрытия на дорогах или участках дорог. Рекомендации обычно смещены в сторону профилактическое обслуживание вместо того, чтобы позволить дороге разрушаться до тех пор, пока она не потребует более обширной реконструкции.

Типичные задачи, выполняемые системами управления дорожным покрытием, включают:

  1. Инвентаризация состояния дорожного покрытия, определение хороших, хороших и плохих покрытий.
  2. Присваивайте рейтинг важности для участков дороги на основе объемов движения, функционального класса дороги и потребностей сообщества.
  3. Планируйте содержание хороших дорог, чтобы поддерживать их в хорошем состоянии.[8]
  4. Планируйте ремонт плохого и хорошего качества тротуаров, если позволяет оставшееся финансирование.[9]

Исследования показали, что содержать дорогу в хорошем состоянии гораздо дешевле, чем ремонтировать ее после того, как она вышла из строя. Вот почему системы управления дорожным покрытием уделяют приоритетное внимание профилактическому содержанию дорог в хорошем состоянии, а не восстановлению дорог в плохом состоянии. С точки зрения затрат на весь срок службы и долгосрочных условий покрытия это приведет к повышению производительности системы. Агентства, которые сосредоточены на восстановлении своих плохих дорог, часто обнаруживают, что к тому времени, когда они отремонтируют их все, дороги, которые были в хорошем состоянии, пришли в негодность.[10]

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

Подход к управлению

Процесс управления дорожным покрытием был включен в несколько системы управления дорожным покрытием включая SirWay [12]. Следующий подход к управлению развивался за последние 30 лет в рамках разработки системы управления PAVER (COE армии США, Исследовательская лаборатория строительной техники, Micro PAVER 2004).

Подход - это процесс, который состоит из следующих шагов:[13]

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

Определение инвентаря

Как правило, управление дорожным покрытием требует, чтобы инвентарь дорог был создан и привязан к системе привязки местоположения активов (ALRS). Инвентаризация дорог включает в себя местоположение дороги с использованием систем координат и линейной привязки, ширину дороги, длину дороги и тип покрытия.

Оценка состояния

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

Прогноз состояния

Прогноз состояния дорожного покрытия часто относят к дорожному покрытию. моделирование износа, которые могут быть основаны на механических или эмпирических моделях. Также популярны гибридные параметризованные модели. Совсем недавно другие методы, основанные на Марковские модели и машинное обучение были предложены, которые превосходят своих бывших коллег[15][16][17] . Износ дорожного покрытия вызвано дорожным движением и погодными условиями. Кроме того, выбор материала и конструкции влияет на процесс разрушения. Было показано, что эмпирические модели превосходят механические и гибридные модели в прогнозировании состояния.[18]

Планирование работы

Планирование работы по сути планирование содержания дорог в котором работы по техническому обслуживанию распределяются как пространственно, так и временно в соответствии с желаемыми критериями, такими как минимальные затраты для общества.

Рекомендации

  1. ^ Управление дорожным покрытием - Руководство для сообществ, Министерство транспорта США, Совет по планированию городских территорий, Бостон, Массачусетс, 1986
  2. ^ Управление дорожным покрытием для аэропорта, дорог и парковок, 2-е издание, M.Y. Шахин, Springer Science + Business Media, LLC, 2002 г.
  3. ^ Piryonesi, S.M .; Эль-Дираби, Т. Э. (2020 г.) [Опубликовано онлайн: 21 декабря 2019 г.]. «Аналитика данных в управлении активами: рентабельное прогнозирование индекса состояния дорожного покрытия». Журнал инфраструктурных систем. 26 (1). Дои:10.1061 / (ASCE) IS.1943-555X.0000512.
  4. ^ а б Махмудзаде, А .; Firoozi Yeganeh, S .; Голроо, А. (2015-12-11). «Kinect, новейший инструмент для сбора данных о дорожном покрытии». ISPRS - Международный архив фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информации. XL-1-W5: 425–431. Дои:10.5194 / isprsarchives-xl-1-w5-425-2015. ISSN  2194-9034.
  5. ^ Стратегия управления дорожным покрытием округа Хиллсборо, округ Хиллсборо, Флорида, глава 1 - Введение, стр. 1, Р. Кокс, П.Е. 2006 г.
  6. ^ Страница приветствия GASB
  7. ^ Материалы симпозиума по исследованию транспорта на Среднем континенте 2003 г., Эймс, штат Айова, август 2003 г. © 2003 г., Университет штата Айова.
  8. ^ 'Саха, П., и Ксайбати, К. (2015). «Методология оптимизации на основе рисков для управления дорогами с твердым покрытием», В 94-м ежегодном заседании Совета по исследованиям транспорта (№ 15-1916), http://docs.trb.org/prp/15-1916.pdf
  9. ^ Летняя программа стажировки по системе управления дорожным покрытием, Nuggets and Nibbles Volume XXX Number 3, Cornell Local Roads Program, Summer 2011, page 4, http://www.clrp.cornell.edu/nuggets_and_nibbles/index.htm
  10. ^ «Грунтовка по управлению дорожным покрытием» (PDF). Федеральное управление шоссейных дорог, Министерство транспорта США. Дата обращения 01.09.2011. Проверить значения даты в: | accessdate = (помощь)
  11. ^ Министерство транспорта США Федеральное управление автомобильных дорог, Калифорнийский дивизион, 13 ноября 2003 г.)
  12. ^ https://www.sirway.info/assets/pdf/Sirway-RMS.pdf
  13. ^ Управление дорожным покрытием для аэропорта, дорог и парковок, 2-е издание, M.Y. Шахин, Springer Science + Business Media, LLC, 2002 г.
  14. ^ Беннетт, К. Р., де Солминихак, 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. ^ Piryonesi, S.M .; Эль-Дираби, Т. (2018). "Использование аналитики данных для экономичного прогнозирования дорожных условий: пример индекса состояния дорожного покрытия: [сводный отчет]". Соединенные Штаты. Федеральное управление автомобильных дорог. Управление исследований, разработок и технологий. FHWA-HRT-18-065. Архивировано из оригинал 02.02.2019 - через репозиторий Национальной транспортной библиотеки и Портал открытого доступа к науке.
  16. ^ Форд, К., Арман, М., Лаби, С., Синха, К.С., Томпсон, П.Д., Широле, А.М., и Ли, З. 2012. Отчет NCHRP 713: Оценка ожидаемого срока службы дорожных активов. В Совете по исследованиям транспорта Национальной академии наук, Вашингтон, округ Колумбия. Совет транспортных исследований, Вашингтон, округ Колумбия.
  17. ^ Piryonesi, S.M .; Эль-Дираби, Т. Э. (2020 г.) [Опубликовано онлайн: 21 декабря 2019 г.]. «Аналитика данных в управлении активами: рентабельное прогнозирование индекса состояния дорожного покрытия». Журнал инфраструктурных систем. 26 (1). Дои:10.1061 / (ASCE) IS.1943-555X.0000512.
  18. ^ Сирвио, Конста (2017) Достижения в области прогнозного планирования технического обслуживания дорог с помощью эмпирических моделей. Серия публикаций Университета Аалто ДОКТОРАЛЬНЫЕ ДИСЕРТАЦИИ, 166/2017. (https://www.researchgate.net/publication/319998419_Advances_in_predictive_main maintenance_planning_of_roads_by_empirical_models )