Forskere skitserer en ny belægningsvedligeholdelsesmodel, der tager højde for fremtidige usikkerheder i omkostninger og forringelse

I 2017 American Society of Civil Engineers Infrastructure Report Card gav Amerikas infrastruktur en samlet karakter på D+. I betragtning af at rapporten fandt, at USA kun havde betalt for halvdelen af ​​deres infrastrukturbehov, den lave karakter var desværre ikke overraskende.

For at løse krisen, forskere Fengdi Guo, Jeremy Gregory, og Randolph Kirchain ved MIT Concrete Sustainability Hub har foreslået en ny tilgang til langsigtet infrastrukturbevarelse. Tilgangen, skitseret i Journal of the Transportation Research Board, kaldes simulationsoptimering livscyklusomkostningsanalyse (LCCA).

Ligesom andre langsigtede bevaringsstrategier for belægninger, denne nye MIT-metode tager et livscyklusomkostningsanalyseperspektiv, involverer indregning af omkostningerne til fremtidig vedligeholdelse til de samlede omkostninger ved et projekt ud over de oprindelige omkostninger ved byggeriet.

Men det, der adskiller MITs simuleringsoptimering LCCA fra de andre tilgange, er dens omfavnelse af forskellige usikkerheder, især relateret til timing og behandlingsmetoder, der bruges til at reparere og rehabilitere fortove - kendt som behandlingsplanen.

I øjeblikket, traditionelle langsigtede strategier anvender en stiv tidsplan for fremtidige vejbehandlinger, forklarer Guo. "En ulempe ved en stiv tidsplan, " han siger, "er, at det kan overvurdere de samlede livscyklusomkostninger."

Sådanne strategier forudsætter også, at forudbestemte investeringer eller beslutninger vil resultere i et forudsigeligt resultat - f.eks. at en planlagt investering i en motorvej vil give en tilsvarende fremtidig forbedring af dens ydeevne og kvalitet.

MIT tilgangen, imidlertid, erkender, at dette ofte ikke er tilfældet.

Forhold som byggeomkostninger, vedligeholdelsesomkostninger, og forringelsesprocesser kan ændre sig uforudsigeligt i løbet af et projekts levetid. Det betyder, at en fast investering muligvis ikke giver et fast resultat, og - hvis fortove forringes hurtigere end forventet - kan det føre til ubudgeterede reparationer eller endda usikre forhold.

For at håndtere disse usikkerheder, MIT-forskere samler priser, forringelse, og potentielle behandlingsplanoplysninger for at informere deres forudsigelser. De forudsiger derefter de mange mulige fremtidige priser på asfalt og beton - to vigtige belægningsmaterialer.

Den næste del af processen er, hvad der giver simuleringsoptimering sit navn - en algoritme simulerer adskillige potentielle scenarier i prissætning og forringelse fra år til år.

"Vi har simuleret omkring 1, 000 scenarier og, for hvert scenarie, de fremtidige omkostninger og forringelsesraten er faste, " siger Guo.

Efter at have gennemført simuleringerne, optimering kommer så i spil. "For hvert simuleret scenarie kan vi finde en optimal behandlingsplan, " siger Guo, "og baseret på denne tidsplan kan vi så beregne dens livscyklusomkostninger."

Alle disse simulerede og derefter optimerede resultater kompileres derefter for at vise fordelingen af ​​livscyklusomkostninger for forskellige belægningsdesignalternativer. Baseret på disse fordelinger, det bedste design er valgt.

I det væsentlige, denne nye metode tager hensyn til usikkerheden ved både behandlingstiming og behandlingshandlinger for at reducere et projekts livscyklusomkostninger. Dette resulterer i forskellige, mere fordelagtige belægningsdesign.

Og sammenlignet med omkostningerne ved konventionelle metoder, fordelene ved simuleringsoptimering bliver tydelige.

I et casestudie af en kilometer lang vejlængde over en 35-årig periode, simuleringsoptimeringsmodellen kostede $150, 000 mindre pr. mile end konventionelle metoder, når man overvejer livscyklusomkostninger.

Det samme gælder en vej af samme længde, men med endnu mere trafikafvikling. Da vejen så næsten seks gange så meget lastbiltrafik, simuleringsoptimeringsmodellen kostede $100, 000 mindre per mil i løbet af dens livscyklus.

I en tid, hvor finansieringen til infrastruktur er knap, disse casestudier viser, at en simuleringsoptimeringsmodel vil give bureauer mulighed for at træffe bedre informerede belægningsbeslutninger, som vil vise sig at være mere omkostningseffektive over en belægnings livscyklus.

Denne historie er genudgivet med tilladelse fra MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), et populært websted, der dækker nyheder om MIT-forskning, innovation og undervisning.