高旋
摘要 針對(duì)目前公路瀝青路面檢測(cè)以及養(yǎng)護(hù)中存在的問(wèn)題,為了對(duì)瀝青路面檢測(cè)和養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化展開(kāi)研究,文章依托具體工程實(shí)例,以某公路A、B、C路段養(yǎng)護(hù)為例,結(jié)合養(yǎng)護(hù)干預(yù)下的路面使用性能衰變特點(diǎn),提出了基于路面指標(biāo)可靠度的檢測(cè)周期優(yōu)化模型,得出適用于養(yǎng)護(hù)干預(yù)下的路面檢測(cè)周期,確定了合理的檢測(cè)方案以及養(yǎng)護(hù)決策,為瀝青路面養(yǎng)護(hù)決策提供了依據(jù)。
關(guān)鍵詞 瀝青路面;檢測(cè);養(yǎng)護(hù)決策;優(yōu)化
中圖分類(lèi)號(hào) U416.217文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A文章編號(hào) 2096-8949(2023)10-0072-03
0 引言
路面檢測(cè)是開(kāi)展系統(tǒng)性道路養(yǎng)護(hù)的前置工作,檢測(cè)數(shù)據(jù)的真實(shí)性、準(zhǔn)確性以及分析結(jié)果,是道路運(yùn)營(yíng)者判斷道路狀況、做出養(yǎng)護(hù)決策的重要依據(jù),因此應(yīng)當(dāng)予以重視[1]。檢測(cè)周期不合理將導(dǎo)致路面狀況信息收集不及時(shí),無(wú)法支撐養(yǎng)護(hù)決策。然而,頻繁的路面檢測(cè)雖然能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)道路性能存在的問(wèn)題,但是不利于全壽命周期的成本節(jié)約?;诼访鏅z測(cè)工作開(kāi)展公路養(yǎng)護(hù)決策,不同于道路設(shè)計(jì)及施工前的道路調(diào)查,更強(qiáng)調(diào)前瞻性與系統(tǒng)性。因此,該文綜合考慮交通量、使用年限、道路性能衰減趨勢(shì)、檢測(cè)周期、養(yǎng)護(hù)成本等因素,建立多目標(biāo)規(guī)劃優(yōu)化模型,計(jì)算最佳養(yǎng)護(hù)時(shí)期,確定路面適宜檢測(cè)周期,為道路運(yùn)營(yíng)者及時(shí)開(kāi)展檢測(cè)工作和科學(xué)進(jìn)行養(yǎng)護(hù)決策提供依據(jù)。
1 工程概況
某公路路線全長(zhǎng)82.45 km,采用雙向四車(chē)道設(shè)計(jì),設(shè)計(jì)速度為120 km/h,路基寬度26.0 m。自2010年建成以來(lái),交通量不斷增加,且大型貨車(chē)比例較高,約占交通組成的30%~40%,交通荷載繁重。在近期日常巡查過(guò)程中發(fā)現(xiàn)部分該公路整體評(píng)價(jià)結(jié)果為“良”,在整個(gè)養(yǎng)護(hù)過(guò)程中的大中修路段較少,日常養(yǎng)護(hù)路段占比較大,預(yù)防性養(yǎng)護(hù)路段逐年增長(zhǎng)。選取A、B、C路段,三個(gè)路段在2017—2022年分別采取了日常性養(yǎng)護(hù)、預(yù)防性養(yǎng)護(hù)和大中修措施,且在各個(gè)路段內(nèi)不同車(chē)道的養(yǎng)護(hù)情況基本一致,能夠較好地反映路段養(yǎng)護(hù)情況及病害發(fā)展趨勢(shì)[2]。
2 養(yǎng)護(hù)對(duì)路面使用性能的影響
2.1 日常性養(yǎng)護(hù)
A路段在2017年、2020年和2022年均采取了日常養(yǎng)護(hù),采用劉伯瑩指數(shù)模型[3]以2017年為節(jié)點(diǎn),對(duì)后續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)后續(xù)檢測(cè)值進(jìn)行計(jì)算,對(duì)比實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值,以此判斷檢測(cè)周期的適用性。日常養(yǎng)護(hù)下路面檢測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比情況如圖1所示。
由圖1可知,對(duì)比預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值可以發(fā)現(xiàn),路面破損率DR、路面平整度IRI、路面車(chē)轍RD的實(shí)測(cè)值小于預(yù)測(cè)值,路面橫向力系數(shù)SFC的實(shí)測(cè)值大于預(yù)測(cè)值,這表明在日常養(yǎng)護(hù)工作發(fā)揮了補(bǔ)充路面性能的作用。從路面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)看,路面破損率、平整度、車(chē)轍、路面橫向力系數(shù)等指標(biāo),在經(jīng)過(guò)日常養(yǎng)護(hù)后,均有較為明顯的改善。整體來(lái)講,由于日常養(yǎng)護(hù)工作對(duì)道路性能下降趨勢(shì)的及時(shí)干預(yù),各項(xiàng)指標(biāo)的前后變化較為平緩。
對(duì)日常養(yǎng)護(hù)下不同檢測(cè)周期的數(shù)據(jù)偏差進(jìn)行分析,結(jié)果如圖2所示。
整體而言,A路段在經(jīng)過(guò)日常養(yǎng)護(hù)工作后,路面性能得以及時(shí)補(bǔ)充,整體變化趨勢(shì)較為穩(wěn)定,各項(xiàng)路面性能指標(biāo)值呈現(xiàn)“優(yōu)”的狀態(tài)。計(jì)算各檢測(cè)周期下的數(shù)據(jù)偏差可以發(fā)現(xiàn),偏差率為5%~10%,說(shuō)明經(jīng)過(guò)日常養(yǎng)護(hù)后,各檢測(cè)周期測(cè)得的路面性能數(shù)據(jù)差異較小。因此對(duì)于日常養(yǎng)護(hù)路段,建議選擇較長(zhǎng)檢測(cè)周期,能夠滿足養(yǎng)護(hù)決策的檢測(cè)數(shù)據(jù)要求,同時(shí)降低檢測(cè)成本。
2.2 預(yù)防性養(yǎng)護(hù)
B路段在2017年、2020年和2022年采取了預(yù)防性養(yǎng)護(hù),以2017年為節(jié)點(diǎn),對(duì)后續(xù)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)后續(xù)檢測(cè)值進(jìn)行計(jì)算,對(duì)比實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值,以此判斷檢測(cè)周期的適用性。預(yù)防性養(yǎng)護(hù)下路面檢測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比如圖3所示。
由圖3可知,由于預(yù)防性養(yǎng)護(hù)工作的及時(shí)開(kāi)展,路面破損率DR、平整度IRI指標(biāo)的變化趨勢(shì)平緩。而路面車(chē)轍RD、路面橫向力系數(shù)SFC指標(biāo)在預(yù)防性養(yǎng)護(hù)后,出現(xiàn)數(shù)據(jù)驟然變化的現(xiàn)象,數(shù)據(jù)變異性較高;相較于日常養(yǎng)護(hù)的指標(biāo)趨勢(shì)圖,在經(jīng)歷過(guò)預(yù)防性養(yǎng)護(hù)后,路面破損率DR、平整度IRI、車(chē)轍RD的實(shí)測(cè)值下降趨勢(shì)更明顯。而預(yù)測(cè)值上升趨勢(shì)保持,這與道路性能衰變的規(guī)律相一致[4];橫向力系數(shù)SFC實(shí)測(cè)值表現(xiàn)出的上升幅度也超過(guò)日常養(yǎng)護(hù)。
對(duì)預(yù)防性養(yǎng)護(hù)下不同檢測(cè)周期的數(shù)據(jù)偏差進(jìn)行分析,結(jié)果如圖4所示。
B路段為采用預(yù)防性養(yǎng)護(hù)的路段,路面整體性能仍表現(xiàn)出優(yōu)良狀態(tài)。但是相比日常養(yǎng)護(hù)的A路段,各評(píng)價(jià)指標(biāo)的變化程度更為劇烈、檢測(cè)數(shù)據(jù)的變異性較大。其中路面車(chē)轍和橫向力系數(shù)在經(jīng)過(guò)預(yù)防性養(yǎng)護(hù)后,波動(dòng)趨勢(shì)尤為明顯。分析圖4的數(shù)據(jù)偏差情況,路段采用預(yù)防性養(yǎng)護(hù)措施對(duì)道路性能的影響更大,檢測(cè)周期為2年、3年和4年時(shí),各檢測(cè)指標(biāo)的變異性增加明顯,實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)偏差大于10%。由于道路指標(biāo)差異性增大,檢測(cè)工作周期不宜設(shè)置過(guò)大,以免由于檢測(cè)不及時(shí)和檢測(cè)數(shù)據(jù)誤差,影響?zhàn)B護(hù)決策工作的開(kāi)展,錯(cuò)過(guò)最佳養(yǎng)護(hù)時(shí)機(jī)。
2.3 大中修后
C路段在2017年、2020年、2022年開(kāi)展大中修養(yǎng)護(hù)工作,以2017年為起點(diǎn)開(kāi)展預(yù)測(cè)。大中修養(yǎng)護(hù)下路面檢測(cè)數(shù)據(jù)實(shí)測(cè)值與預(yù)測(cè)值對(duì)比如圖5所示。
由圖5可知,在大中修前后,四個(gè)路面檢測(cè)指標(biāo)實(shí)測(cè)值均有較大波動(dòng),表明路面性能在經(jīng)過(guò)大中修后發(fā)生明顯變化。從整體實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)看,路面性能的變化較為平緩,在2017年、2020年和2022年進(jìn)行大中修后,路面破損率、平整度和車(chē)轍指標(biāo)實(shí)測(cè)值明顯下降,且下降趨勢(shì)超過(guò)日常養(yǎng)護(hù)與預(yù)防性養(yǎng)護(hù)下的趨勢(shì)。預(yù)測(cè)值呈現(xiàn)上升趨勢(shì),與路面衰變規(guī)律相符。路面橫向力系數(shù)實(shí)測(cè)值上升幅度超過(guò)日常性養(yǎng)護(hù)與預(yù)防性養(yǎng)護(hù)。
大中修養(yǎng)護(hù)下不同檢測(cè)周期檢測(cè)數(shù)據(jù)偏差如圖6所示。
整體而言,在經(jīng)過(guò)大中修后,C路段路面性能為“良-中”狀態(tài)。路面整體性能的變化趨勢(shì)較大,各檢測(cè)指標(biāo)實(shí)測(cè)值的變異性較為明顯,不同指標(biāo)的變化程度也存在差異。其中路面破損率、車(chē)轍、橫向力系數(shù)等指標(biāo)的變異性較大,結(jié)合圖6可以發(fā)現(xiàn),C段路面性能實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)偏差普遍大于15%,隨著檢測(cè)周期的增加,數(shù)據(jù)偏差值明顯增大,最大可超過(guò)65%。因此路面經(jīng)過(guò)大中修后,檢測(cè)周期的確定應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注指標(biāo)的變異性,檢測(cè)周期不可設(shè)置過(guò)大,以免檢測(cè)數(shù)據(jù)收集不及時(shí)影響?zhàn)B護(hù)決策。
3 路面檢測(cè)周期優(yōu)化模型
根據(jù)該公路的運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),每車(chē)道日平均累計(jì)當(dāng)量Ne1=1.25萬(wàn)次,累計(jì)標(biāo)準(zhǔn)軸載Ne與可靠度R之間的關(guān)系[5]如下:
式中,——平均維修時(shí)間,根據(jù)該公路歷年養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù),可取值18 h;——平均病害維修時(shí)間,可取值90 h。計(jì)算可得累計(jì)標(biāo)準(zhǔn)軸載與維修系數(shù)的關(guān)系曲線如圖7所示。
由圖7可以看出,當(dāng)累計(jì)當(dāng)量軸次Ne=800萬(wàn)次時(shí),維修系數(shù)α最小,此時(shí)最佳維修周期640 d。根據(jù)上述模型對(duì)各路用性能指標(biāo)在到達(dá)臨界值時(shí)的使用壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)合各性能指標(biāo)下檢測(cè)周期與偏差值的分析結(jié)果可知,路面采用的養(yǎng)護(hù)方式不同,對(duì)檢測(cè)周期的要求存在較大差異,因此需將養(yǎng)護(hù)方式與檢測(cè)周期一并作為養(yǎng)護(hù)決策體系的優(yōu)化內(nèi)容。
4 瀝青路面養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化
對(duì)該公路的歷年養(yǎng)護(hù)數(shù)據(jù)和路面現(xiàn)狀進(jìn)行分析,綜合考慮路面路用性能、舒適性和經(jīng)濟(jì)性要求,提出表1所示的路面養(yǎng)護(hù)需求標(biāo)準(zhǔn)[6]。結(jié)合上述研究結(jié)果,由于不同養(yǎng)護(hù)方式下檢測(cè)指標(biāo)值存在的數(shù)據(jù)偏差,不同養(yǎng)護(hù)方式需對(duì)應(yīng)不同的檢測(cè)周期要求。
5 結(jié)語(yǔ)
綜上,該文對(duì)日常養(yǎng)護(hù)、預(yù)防性養(yǎng)護(hù)和大中修下三種不同養(yǎng)護(hù)方式下的路面性能預(yù)測(cè)試與實(shí)測(cè)值進(jìn)行分析,研究不同養(yǎng)護(hù)方式對(duì)后續(xù)檢測(cè)周期的要求,研究表明日常養(yǎng)護(hù)路段可采用較長(zhǎng)的檢測(cè)周期,預(yù)防性養(yǎng)護(hù)及大中修后需采用較短的檢測(cè)周期。綜合考慮路面性能衰變規(guī)律、荷載變化、路齡和檢測(cè)周期要求等因素,該文提出了路面檢測(cè)與養(yǎng)護(hù)決策優(yōu)化模型。
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