Управление тротуаром

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

Он также применяется на взлетно-посадочных полосах аэропортов и морских грузовых терминалах. По сути, каждый начальник шоссе управляет дорожным покрытием. ^[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 учитываются до реализации проектов. ^[2] поскольку стоимость сбора данных может существенно измениться. ^[3]^[4] Управление дорожным покрытием включает в себя множество аспектов и задач, необходимых для поддержания качества дорожного покрытия и обеспечения поддержания общего состояния дорожной сети на желаемом уровне. ^[5] В то время как управление дорожными покрытиями охватывает весь жизненный цикл дорожного покрытия от планирования до технического обслуживания в любой транспортной инфраструктуре, управление дорожными активами и планирование содержания дорог ориентированы более конкретно на дорожную инфраструктуру.

В Соединенных Штатах введение Положения 34 Совета по стандартам государственного бухгалтерского учета (GASB). ^[6] оказывает существенное влияние на требования к финансовой отчетности органов власти штата и местных органов власти. Это положение, введенное в действие в июне 1999 года, рекомендует государственным учреждениям указывать стоимость своих инфраструктурных активов в своих финансовых отчетах. GASB рекомендует государственным учреждениям использовать метод исторической стоимости для капитализации долгосрочных капитальных активов; однако, если историческая информация недоступна, предоставляются рекомендации по альтернативному подходу, основанному на текущей стоимости замещения активов. Также необходимо выбрать метод представления затрат, связанных с использованием активов, и GASB разрешает два метода. Одним из подходов является амортизация 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, учитывающего сохранность активов. ^[7] Системы управления дорожными покрытиями и системы управления дорожными покрытиями 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 покрытия из-за дорожного движения и погодных условий и рекомендует техническое обслуживание и ремонт дорожного покрытия в зависимости от типа и возраста покрытия, а также 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 дорожного покрытия на основе показателей качества дорожного покрытия на дорогах или участках дорог. Рекомендации обычно ориентированы на профилактическое обслуживание , а не на то, чтобы позволить дороге ухудшаться до тех пор, пока она не потребует более масштабной реконструкции.

Типичные задачи, выполняемые системами управления дорожным покрытием, включают:

Инвентаризация состояния дорожного покрытия, определение хороших, удовлетворительных и плохих дорожных покрытий.
Присвойте рейтинги важности сегментам дорог на основе объемов движения, функционального класса дороги и спроса сообщества.
Планируйте обслуживание хороших дорог, чтобы поддерживать их в хорошем состоянии. ^[8]
Запланируйте ремонт плохих и ровных тротуаров, насколько позволяют имеющиеся средства. ^[9]

Исследования показали, что поддерживать дорогу в хорошем состоянии гораздо дешевле, чем ремонтировать ее, если она пришла в упадок. Вот почему системы управления дорожным покрытием отдают приоритет профилактическому содержанию дорог в хорошем состоянии, а не реконструкции дорог в плохом состоянии. С точки зрения стоимости срока службы и долгосрочных условий дорожного покрытия это приведет к улучшению производительности системы. Агентства, которые сосредоточены на восстановлении плохих дорог, часто обнаруживают, что к тому времени, как они их все отремонтировали, дороги, которые были в хорошем состоянии, ухудшились. ^[10]

Штат Калифорния был одним из первых, кто принял (PMS) в 1979 году. Как и другие системы того времени, первая PMS была основана на мейнфрейме и содержала условия для обширной базы данных. ^[11] Его можно использовать для определения требований к долгосрочному 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 за последние 30 лет в рамках разработки системы управления PAVER (COE армии США, Исследовательская лаборатория строительной техники, Micro PAVER 2004).

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

Определение инвентаря
Осмотр тротуара
Оценка состояния
Прогноз состояния
Анализ состояния
Планирование работы

Определение инвентаря

Как правило, управление дорожным покрытием требует создания дорожной инвентаризации и привязки к системе привязки местоположения активов (ALRS). Инвентаризация дорог включает в себя местоположение дорог с использованием как координатных, так и линейных систем привязки, ширину дороги, длину дороги и тип покрытия.

Оценка состояния

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

Прогноз состояния

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

Планирование работы

Планирование работ – это, по сути, планирование содержания дорог , при котором работы по содержанию распределяются как в пространстве, так и во времени в соответствии с желаемыми критериями, такими как минимальные затраты для общества.

Ссылки

^ Управление тротуарами - Руководство для сообществ, Министерство транспорта США, Совет городского планирования, Бостон, Массачусетс, 1986 г.
^ Управление дорожным покрытием для аэропорта, дорог и парковок, 2-е издание, М. И. Шахин, Springer Science + Business Media, LLC, 2002 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б Пирионеси, С.М.; Эль-Дираби, TE (2020) [Опубликовано онлайн: 21 декабря 2019 г.]. «Анализ 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 .
^ Перейти обратно: ^а ^б Махмудзаде, А.; Фирузи Йегане, С.; Голру, А. (11 декабря 2015 г.). «Kinect, новый передовой инструмент для сбора данных о дорожном покрытии» . ISPRS — Международные архивы фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информатики . XL-1–W5: 425–431. Бибкод : 2015ISPArXL15..425M . doi : 10.5194/isprsarchives-xl-1-w5-425-2015 . ISSN 2194-9034 .
^ Стратегия управления тротуарами округа Хиллсборо, округ Хиллсборо, Флорида, глава 1 - Введение, стр. 1., Р. Кокс, PE, 2006 г.
^ Приветственная страница GASB
^ Материалы Симпозиума по исследованию транспорта Среднего континента 2003 г., Эймс, Айова, август 2003 г. © 2003 г., Университет штата Айова.
^ 'Саха П. и Ксаибати К. (2015). «Методология оптимизации на основе рисков для управления дорогами с твердым покрытием округа», 94-е ежегодное собрание Совета по транспортным исследованиям (№ 15-1916), http://docs.trb.org/prp/15-1916.pdf.
^ Летняя программа стажировки 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
^ «Руководство по управлению дорожным покрытием» (PDF) . Федеральное управление автомобильных дорог, Министерство транспорта США . Проверено 11 мая 2012 г.
↑ Министерства транспорта США Федеральное управление автомобильных дорог , Калифорнийское отделение, 13 ноября 2003 г.)
^ https://www.sirway.info/assets/pdf/Sirway-RMS.pdf ^{[ только URL-адрес PDF ]}
^ Управление дорожным покрытием для аэропорта, дорог и парковок, 2-е издание, М. И. Шахин, Springer Science + Business Media, LLC, 2002 г.
^ Беннетт, Ч.Р., де Сольминиак, Х. и Чаморро, А. Технологии сбора данных для управления дорогами, Транспортная записка № 30, Тематические дороги и сельский транспорт Группа, Всемирный банк, Вашингтон, округ Колумбия, 2007 г.
^ Пирионеси, С.М.; Эль-Дираби, Т. (2018). «Использование анализа 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 оригинала 2 февраля 2019 г. - через репозиторий Национальной транспортной библиотеки и портал открытого научного доступа.
^ Форд К., Арман М., Лаби С., Синха К.К., Томпсон П.Д., Широле А.М. и Ли З. 2012. Отчет NCHRP 713: Оценка ожидаемого срока службы дорожных активов. В Совете по транспортным исследованиям Национальной академии наук, Вашингтон, округ Колумбия. Совет транспортных исследований, Вашингтон, округ Колумбия .
^ Сирвио, Конста (2017) Достижения в области прогнозного планирования технического обслуживания дорог с помощью 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 )

[1] Управление тротуарами - Руководство для сообществ, Министерство транспорта США, Совет городского планирования, Бостон, Массачусетс, 1986 г.

[2] Управление дорожным покрытием для аэропорта, дорог и парковок, 2-е издание, М. И. Шахин, Springer Science + Business Media, LLC, 2002 г.

[:12-3] Перейти обратно: ^а ^б Пирионеси, С.М.; Эль-Дираби, TE (2020) [Опубликовано онлайн: 21 декабря 2019 г.]. «Анализ 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 .

[:0-4] Перейти обратно: ^а ^б Махмудзаде, А.; Фирузи Йегане, С.; Голру, А. (11 декабря 2015 г.). «Kinect, новый передовой инструмент для сбора данных о дорожном покрытии» . ISPRS — Международные архивы фотограмметрии, дистанционного зондирования и пространственной информатики . XL-1–W5: 425–431. Бибкод : 2015ISPArXL15..425M . doi : 10.5194/isprsarchives-xl-1-w5-425-2015 . ISSN 2194-9034 .

[5] Стратегия управления тротуарами округа Хиллсборо, округ Хиллсборо, Флорида, глава 1 - Введение, стр. 1., Р. Кокс, PE, 2006 г.

[6] Приветственная страница GASB

[7] Материалы Симпозиума по исследованию транспорта Среднего континента 2003 г., Эймс, Айова, август 2003 г. © 2003 г., Университет штата Айова.

[8] 'Саха П. и Ксаибати К. (2015). «Методология оптимизации на основе рисков для управления дорогами с твердым покрытием округа», 94-е ежегодное собрание Совета по транспортным исследованиям (№ 15-1916), http://docs.trb.org/prp/15-1916.pdf.

[9] Летняя программа стажировки 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] «Руководство по управлению дорожным покрытием» (PDF) . Федеральное управление автомобильных дорог, Министерство транспорта США . Проверено 11 мая 2012 г.

[11] Министерства транспорта США Федеральное управление автомобильных дорог , Калифорнийское отделение, 13 ноября 2003 г.)

[12] ttps://www.sirway.info/assets/pdf/Sirway-RMS.pdf ^{[ только URL-адрес PDF ]}

[13] Управление дорожным покрытием для аэропорта, дорог и парковок, 2-е издание, М. И. Шахин, Springer Science + Business Media, LLC, 2002 г.

[14] Беннетт, Ч.Р., де Сольминиак, Х. и Чаморро, А. Технологии сбора данных для управления дорогами, Транспортная записка № 30, Тематические дороги и сельский транспорт Группа, Всемирный банк, Вашингтон, округ Колумбия, 2007 г.

[:2-15] Пирионеси, С.М.; Эль-Дираби, Т. (2018). «Использование анализа 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 оригинала 2 февраля 2019 г. - через репозиторий Национальной транспортной библиотеки и портал открытого научного доступа.

[:13-16] Форд К., Арман М., Лаби С., Синха К.К., Томпсон П.Д., Широле А.М. и Ли З. 2012. Отчет NCHRP 713: Оценка ожидаемого срока службы дорожных активов. В Совете по транспортным исследованиям Национальной академии наук, Вашингтон, округ Колумбия. Совет транспортных исследований, Вашингтон, округ Колумбия .

[17] Сирвио, Конста (2017) Достижения в области прогнозного планирования технического обслуживания дорог с помощью 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 )

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]