舗装管理

舗装管理とは、道路やその他の舗装施設のネットワーク全体の舗装状態を最適化するために、ネットワーク の保守と修理を計画するプロセスです。

これは空港の滑走路や海上貨物ターミナルにも適用されており、事実上、すべての高速道路管理者が舗装管理を行っていると言えるでしょう。[ 1 ]

舗装管理は、小規模および大規模の道路維持管理・改修プロジェクトに対するより体系的なアプローチにライフサイクルコストを組み込んでいます。プロジェクト実行前に、ネットワーク全体のニーズと予算予測が考慮されます。[ 2 ]データ収集コストは大幅に変動する可能性があるためです。[ 3 ] [ 4 ]舗装管理は、質の高い舗装インベントリを維持し、道路ネットワーク全体の状態を望ましいレベルで維持するために必要な多くの側面とタスクを網羅しています。[ 5 ]舗装管理は、あらゆる交通インフラにおける舗装の計画から維持管理までのライフサイクル全体をカバーしますが、道路資産管理と道路維持管理計画は、より具体的には道路インフラを対象としています。

アメリカ合衆国では、政府会計基準審議会（GASB）の声明34 [ 6 ]の導入が、州政府および地方自治体の財務報告要件に大きな影響を与えています。1999年6月に導入されたこの規定は、政府機関が財務諸表でインフラ資産の価値を報告することを推奨しています。GASBは、政府機関が長期資本資産を資本化するために取得原価アプローチを使用することを推奨していますが、履歴情報が入手できない場合は、資産の現在の再調達原価に基づく代替アプローチのガイダンスが提供されています。資産の使用に関連するコストを表す方法も選択する必要があり、GASBは2つの方法を認めています。1つの方法は、資産を時間の経過に伴って減価償却することです。一方、修正アプローチは、資産の保全を考慮した体系的で防御可能なアプローチの使用に基づき、政府機関に資産価値を報告する際の柔軟性を提供します。[ 7 ]舗装管理と舗装管理システムは、舗装資産を評価し、修正減価償却アプローチに基づくGASB34の要件を満たすために必要なツールを政府機関に提供します。

舗装管理システム

舗装管理システム（PMS）は、舗装管理の意思決定を支援するための計画ツールです。PMSソフトウェアプログラムは、交通量や天候による舗装の将来的な劣化をモデル化し、舗装の種類と年数、および既存の舗装品質のさまざまな指標に基づいて、道路の舗装のメンテナンスと修理を推奨します。測定は、地上の人間、移動中の車両からの目視、または車両に搭載された自動センサーを使用して行うことができます。PMSソフトウェアは、多くの場合、道路または道路区間の舗装品質指標に基づいて、ユーザーが複合的な舗装品質ランキングを作成するのに役立ちます。推奨事項は通常、道路の劣化を放置してより大規模な改修が必要になるまで放置するのではなく、 予測的なメンテナンスを重視しています。

舗装管理システムによって実行される一般的なタスクは次のとおりです。

  1. 舗装の状態を調査し、良好な舗装、普通な舗装、不良な舗装を識別します。
  2. 交通量、道路の機能クラス、コミュニティの需要に基づいて、道路セグメントの重要度評価を割り当てます。
  3. 道路を良好な状態に保つために、道路のメンテナンスを計画的に行う。[ 8 ]
  4. 残りの資金が許す限り、状態の悪い舗装と良好な舗装の補修を計画する。[ 9 ]

研究によると、道路を良好な状態に維持する方が、劣化後に補修するよりもはるかに費用がかからないことが示されています。そのため、舗装管理システムでは、状態の悪い道路を改修するのではなく、良好な状態の道路の予防保全を優先しています。生涯コストと長期的な舗装状態の観点から、これはシステムのパフォーマンス向上につながります。劣化した道路の修復に注力する機関は、すべての道路を補修した時点で、以前は良好な状態だった道路が劣化していることに気付くことがよくあります。[ 10 ]

カリフォルニア州は1979年にPMSを導入した最初の州の一つです。同時代の他の州と同様に、最初のPMSはメインフレームコンピュータをベースにしており、大規模なデータベースの規定が含まれていました。[ 11 ] これは、長期的な保守資金の必要性を決定し、資金が不足した場合にネットワークの状態に与える影響を調べるために使用できます。

経営アプローチ

舗装管理プロセスは、SirWayを含むいくつかの舗装管理システムに組み込まれています。[ 12 ]以下の管理アプローチは、PAVER管理システムの開発の一環として、過去30年間にわたって進化してきました（米国陸軍COE、建設工学研究所、Micro PAVER 2004）。

このアプローチは次のステップから構成されるプロセスである。[ 13 ]

  1. 在庫定義
  2. 舗装検査
  3. 状態評価
  4. コンディション予測
  5. 状態分析
  6. 作業計画

在庫定義

通常、舗装管理には道路インベントリを作成し、資産位置参照システム（ALRS）に関連付ける必要があります。道路インベントリには、座標参照システムと線形参照システムの両方を用いた道路の位置、道路幅、道路長さ、舗装の種類が含まれます。

状態評価

舗装状態は、様々な状態変数を伴う構造状態と機能状態に分けられます。機能状態は、粗さ、テクスチャ、滑り抵抗に分けられ、構造状態には機械的特性と舗装の損傷が含まれます。[ 14 ]このような指標を測定するために、高価なレーザーベースのツールが広く使用されていますが、RGB-Dセンサーなどの費用対効果の高いツールの開発により、データ収集コストが大幅に削減されています。[ 4 ]

コンディション予測

舗装状態予測は、しばしば舗装劣化モデリングと呼ばれる手法で行われ、機械モデルまたは経験的モデルに基づくことができます。また、ハイブリッドパラメータ化モデルも普及しています。近年では、マルコフモデルや機械学習に基づく手法が提案されており、これらは従来の手法よりも優れた性能を発揮しています。[ 15 ] [ 16 ] [ 3 ]舗装劣化は、交通量や気象条件によって引き起こされます。また、材料や施工方法の選択も劣化プロセスに影響を与えます。状態予測においては、経験的モデルが機械モデルやハイブリッドモデルよりも優れていることが示されている。[ 17 ]

作業計画

作業計画は本質的に道路保守計画であり、社会への最小コストなどの望ましい基準に従って保守作業を空間的にも時間的にも割り当てます。

参考文献

  1. ^舗装管理 - 地域のためのマニュアル、米国運輸省、メトロポリタンエリア計画協議会、ボストン、マサチューセッツ州、1986年
  2. ^空港、道路、駐車場の舗装管理、第2版、MY Shahin、Springer Science+Business Media、LLC、2002
  3. ^ a b Piryonesi, SM; El-Diraby, TE (2020) [オンライン公開：2019年12月21日]. 「資産管理におけるデータ分析：舗装状態指数の費用対効果の高い予測」. Journal of Infrastructure Systems . 26 (1). doi : 10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000512 . S2CID  213782055 .
  4. ^ a b Mahmoudzadeh, A.; Firoozi Yeganeh, S.; Golroo, A. (2015-12-11). 「Kinect：舗装データ収集における画期的な最新ツール」 . ISPRS - 国際写真測量、リモートセンシング、空間情報科学アーカイブ. XL-1-W5: 425– 431. Bibcode : 2015ISPArXL15..425M . doi : 10.5194/isprsarchives-xl-1-w5-425-2015 . ISSN 2194-9034 . 
  5. ^ヒルズボロ郡舗装管理戦略、ヒルズボロ郡フロリダ州、第1章 - はじめに、1ページ、R. Cox、PE 2006
  6. ^ GASB ウェルカムページ
  7. ^ 2003 年ミッドコンチネント交通研究シンポジウム議事録、アイオワ州エイムズ、2003 年 8 月。© 2003 アイオワ州立大学。
  8. ^ Saha, P.; Ksaibati, K. (2015). 「郡の舗装道路管理のためのリスクベース最適化手法」(PDF) . 運輸研究委員会第94回年次会議 (No. 15-1916). 2015年9月25日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。
  9. ^ 「舗装管理システム夏季インターンシッププログラム」。ナゲット・アンド・ニブルズ。XXX （3）。コーネル大学地方道路プログラム：4。2011年夏。2020年6月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。
  10. ^ 「舗装管理入門」（PDF） . 米国運輸省連邦道路局. 2012年5月11日閲覧。
  11. ^米国運輸省連邦道路局、カリフォルニア支部、2003年11月13日
  12. ^ 「道路資産管理システム」（PDF）www.sirway.info。
  13. ^空港、道路、駐車場の舗装管理、第2版、MY Shahin、Springer Science+Business Media、LLC、2002
  14. ^ Bennett, CR, de Solminihac, H. および Chamorro, A. 道路管理のためのデータ収集技術、交通ノート No. 30、道路および地方交通テーマ別グループ、世界銀行、ワシントン DC、2007 年。
  15. ^ Piryonesi, SM; El-Diraby, T. (2018). 「データ分析を用いた道路状況の費用対効果の高い予測：舗装状況指数の事例：[概要レポート]」 . 米国連邦道路局. 研究・開発・技術局. FHWA-HRT-18-065. 2019年2月2日時点のオリジナルよりアーカイブ– 国立交通図書館リポジトリおよびオープンサイエンスアクセスポータルより。
  16. ^ Ford, K., Arman, M., Labi, S., Sinha, KC, Thompson, PD, Shirole, AM, and Li, Z. 2012. NCHRPレポート713：高速道路資産の耐用年数の推定. 米国科学アカデミー運輸研究委員会（Transportation Research Board）、ワシントンD.
  17. ^ Sirvio, Konsta (2017). 「経験モデルによる道路の予測保守計画の進歩」アールト大学博士論文シリーズ、166/2017。
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