포장상태지수
Pavement condition index포장상태지수(PCI)는 0과 100 사이의 수치지수로, 포장구간의 일반적인 상태를 나타내기 위해 사용된다. PCI는 교통 토목 공학[1] 및 자산 관리에 널리 사용되고 있으며, 많은 자치체들이 도로 인프라의 성능과 서비스 수준을 측정하기 위해 PCI를 사용한다.[2] 그것은 통계적 조치로서 포장의 수동 조사가 필요하다. 이 지수는 원래 미 육군 공병대가 비행장 포장도로 등급제로 개발했으나 나중에 도로 포장용으로[4] 수정하고 ASTM에 의해 표준화되었다.[3][4][5] ASTM은 도로와 공항 포장도로에 대해 조사 프로세스와 계산 방법을 문서화하고 표준화하였다.
- ASTM D6433 - 11: 도로 및 주차장 포장상태 지표조사 표준사례
- ASTM D5340 - 12: 공항포장상태지표조사 표준시험방법
계산
이 방법은 포장도로의 조난 횟수와 유형을 시각적으로 조사한 것이다. 첫째, 기존 조난자의 유형과 범위, 그 심각도를 수집한다. 다음으로, 조난 밀도는 조난 유형별로 계산된다. 밀도 값은 ASTM이 제안한 곡선 세트를 사용하여 차감 값(DV)과 보정 차감 값(CDV)으로 환산한다. ASTM은 이러한 곡선의 공식은 포함하지 않지만, 연구자들에 의해 다시 계산된다.[1][5] 마지막으로 PCI 값은 반복적인 프로세스로 계산된다. 분석 결과는 0과 100 사이의 숫자 값이며, 100은 최선의 조건을 나타내고 0은 최악의 조건을 나타낸다.
아스팔트 포장용 포장재에 대한 포장 조난 유형은 다음과 같다.
상대적으로 작은 포장 시스템의 경우 전체 시스템을 조사할 수 있다. 대형 포장 시스템의 경우 다음 단계를 통해 전체 시스템의 무작위 또는 대표 샘플을 조사하는 과정이 포함될 수 있다.
- 전체 포장 구역을 표본 단위(약 5000평방피트)로 나눈다.
- 전체 섹션의 샘플 단위 개수에 기초하여 이들 단위 중 특정 개수를 선택하여 시험한다. 예를 들어 표본 단위가 40개 이상일 경우 10%를 시험한다.
- 각 구간의 포장고통 유형, 범위 및 심각도는 ASTM 표준 D 5340 방법을 사용하여 기록한다.
- 각 시험 표본 단위의 PCI는 표준에 정의된 방법을 사용하여 계산한다. 요약하자면, 이것은 각 시험 장치의 조난량 및 조난 밀도를 계산하는 것을 포함한다. 이러한 값은 차감 값을 결정하는 데 사용되며, 이 차감 값은 PCI 값을 주기 위해 100에서 차감된다.
- 조사 표본이 전체 시스템을 대표하는 경우, 포장 시스템의 PCI는 표본 구역의 PCI와 동일하다고 가정한다.
이 상태 지수는 네트워크의 포장 상태를 잘 나타낼 수 있다.[6] 그러나 복잡한 조사 절차를 완료하려면 숙련된 인력이 필요하다.[7]
분류
ASTM은 PCI를 다음과 같이 7개 등급으로 나누지만, 실제로는 40개 이하의 PCI는 거의 다루기 어렵다.[5][8]
| PCI 범위 | 클래스 |
|---|---|
| 85-100 | 좋아 |
| 70-85 | 만족스러운 |
| 55-70 | 페어 |
| 40-55 | 가난하다 |
| 25-40 | 매우 가난하다 |
| 10-25 | 진지한 |
| 0-10 | 실패함 |
거칠기와의 관계
PCI는 국제 거칠기 지수(IRI)와 현재 사용성 등급(PSR) 등 거칠기를 측정하는 성능 지표와 상관관계가 있다.[8][9] 일반적으로 PCI가 높은 도로는 IRI가 낮고, IRI가 높은 도로는 PCI가 낮다. 그러나 항상 그렇지는 않다. 예를 들어, 동일한 PCI를 가진 두 도로의 IRI 값은 서로 다른 유형의 고통이나 등급으로 인해 상당히 다를 수 있다.[9]
참고 항목
참조
- ^ a b Piryonesi, S. M.; El-Diraby, T. (2018). "Using Data Analytics for Cost-Effective Prediction of Road Conditions: Case of The Pavement Condition Index:[summary report]". United States. Federal Highway Administration. Office of Research, Development, and Technology. FHWA-HRT-18-065. Archived from the original on 2019-02-02 – via National Transportation Library Repository & Open Science Access Portal.
- ^ Piryonesi, S. M. (2019). The Application of Data Analytics to Asset Management: Deterioration and Climate Change Adaptation in Ontario Roads (PhD dissertation). University of Toronto.
- ^ Shahin, M. Y.; Darter, M. I.; Kohn, S. D. (1977). "Development of a Pavement Maintenance Management System, Vol. I. Airfield Pavement Condition Rating". Construction Engineering Research Laboratory.
- ^ a b "Development Of A Pavement Condition Index For Roads And Streets". Tris Online Record. Research and Innovative Technology Administration (RITA), National Transportation Library. Archived from the original on 2012-02-08.
- ^ a b c Piryonesi, S. M.; El-Diraby, T. E. (2020) [Published online: December 21, 2019]. "Data Analytics in Asset Management: Cost-Effective Prediction of the Pavement Condition Index". Journal of Infrastructure Systems. 26 (1): 04019036. doi:10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000512.
- ^ Yardley, William (Jan 26, 2008). "Building Costs Deal Blow to Local Budgets". New York Times.
- ^ "Main Menu (List of Modules)". Washington State DOT pavement guide. Archived from the original on 2010-02-11. Retrieved 2010-06-19.
- ^ a b Bryce, J.; Boadi, R.; Groeger, J. (2019). "Relating Pavement Condition Index and Present Serviceability Rating for Asphalt-Surfaced Pavements". Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board. 2673 (3): 308–312. doi:10.1177/0361198119833671.
- ^ a b Piryonesi, S. Madeh; El-Diraby, Tamer E. (2021-01-01). "Examining the relationship between two road performance indicators: Pavement condition index and international roughness index". Transportation Geotechnics. 26: 100441. doi:10.1016/j.trgeo.2020.100441. ISSN 2214-3912.