公路瀝青路面檢測和養護決策優化研究

高旋

摘要 針對目前公路瀝青路面檢測以及養護中存在的問題，為了對瀝青路面檢測和養護決策優化展開研究，文章依托具體工程實例，以某公路A、B、C路段養護為例，結合養護干預下的路面使用性能衰變特點，提出了基于路面指標可靠度的檢測周期優化模型，得出適用于養護干預下的路面檢測周期，確定了合理的檢測方案以及養護決策，為瀝青路面養護決策提供了依據。

關鍵詞 瀝青路面；檢測；養護決策；優化

中圖分類號 U416.217文獻標識碼 A文章編號 2096-8949（2023）10-0072-03

0 引言

路面檢測是開展系統性道路養護的前置工作，檢測數據的真實性、準確性以及分析結果，是道路運營者判斷道路狀況、做出養護決策的重要依據，因此應當予以重視[1]。檢測周期不合理將導致路面狀況信息收集不及時，無法支撐養護決策。然而，頻繁的路面檢測雖然能夠及時發現道路性能存在的問題，但是不利于全壽命周期的成本節約。基于路面檢測工作開展公路養護決策，不同于道路設計及施工前的道路調查，更強調前瞻性與系統性。因此，該文綜合考慮交通量、使用年限、道路性能衰減趨勢、檢測周期、養護成本等因素，建立多目標規劃優化模型，計算最佳養護時期，確定路面適宜檢測周期，為道路運營者及時開展檢測工作和科學進行養護決策提供依據。

1 工程概況

某公路路線全長82.45 km，采用雙向四車道設計，設計速度為120 km/h，路基寬度26.0 m。自2010年建成以來，交通量不斷增加，且大型貨車比例較高，約占交通組成的30%～40%，交通荷載繁重。在近期日常巡查過程中發現部分該公路整體評價結果為“良”，在整個養護過程中的大中修路段較少，日常養護路段占比較大，預防性養護路段逐年增長。選取A、B、C路段，三個路段在2017—2022年分別采取了日常性養護、預防性養護和大中修措施，且在各個路段內不同車道的養護情況基本一致，能夠較好地反映路段養護情況及病害發展趨勢[2]。

2 養護對路面使用性能的影響

2.1 日常性養護

A路段在2017年、2020年和2022年均采取了日常養護，采用劉伯瑩指數模型[3]以2017年為節點，對后續數據進行預測，對后續檢測值進行計算，對比實測值與預測值，以此判斷檢測周期的適用性。日常養護下路面檢測數據實測值與預測值對比情況如圖1所示。

由圖1可知，對比預測值與實測值可以發現，路面破損率DR、路面平整度IRI、路面車轍RD的實測值小于預測值，路面橫向力系數SFC的實測值大于預測值，這表明在日常養護工作發揮了補充路面性能的作用。從路面實測數據來看，路面破損率、平整度、車轍、路面橫向力系數等指標，在經過日常養護后，均有較為明顯的改善。整體來講，由于日常養護工作對道路性能下降趨勢的及時干預，各項指標的前后變化較為平緩。

對日常養護下不同檢測周期的數據偏差進行分析，結果如圖2所示。

整體而言，A路段在經過日常養護工作后，路面性能得以及時補充，整體變化趨勢較為穩定，各項路面性能指標值呈現“優”的狀態。計算各檢測周期下的數據偏差可以發現，偏差率為5%～10%，說明經過日常養護后，各檢測周期測得的路面性能數據差異較小。因此對于日常養護路段，建議選擇較長檢測周期，能夠滿足養護決策的檢測數據要求，同時降低檢測成本。

2.2 預防性養護

B路段在2017年、2020年和2022年采取了預防性養護，以2017年為節點，對后續數據進行預測，對后續檢測值進行計算，對比實測值與預測值，以此判斷檢測周期的適用性。預防性養護下路面檢測數據實測值與預測值對比如圖3所示。

由圖3可知，由于預防性養護工作的及時開展，路面破損率DR、平整度IRI指標的變化趨勢平緩。而路面車轍RD、路面橫向力系數SFC指標在預防性養護后，出現數據驟然變化的現象，數據變異性較高；相較于日常養護的指標趨勢圖，在經歷過預防性養護后，路面破損率DR、平整度IRI、車轍RD的實測值下降趨勢更明顯。而預測值上升趨勢保持，這與道路性能衰變的規律相一致[4]；橫向力系數SFC實測值表現出的上升幅度也超過日常養護。

對預防性養護下不同檢測周期的數據偏差進行分析，結果如圖4所示。

B路段為采用預防性養護的路段，路面整體性能仍表現出優良狀態。但是相比日常養護的A路段，各評價指標的變化程度更為劇烈、檢測數據的變異性較大。其中路面車轍和橫向力系數在經過預防性養護后，波動趨勢尤為明顯。分析圖4的數據偏差情況，路段采用預防性養護措施對道路性能的影響更大，檢測周期為2年、3年和4年時，各檢測指標的變異性增加明顯，實測數據偏差大于10%。由于道路指標差異性增大，檢測工作周期不宜設置過大，以免由于檢測不及時和檢測數據誤差，影響養護決策工作的開展，錯過最佳養護時機。

2.3 大中修后

C路段在2017年、2020年、2022年開展大中修養護工作，以2017年為起點開展預測。大中修養護下路面檢測數據實測值與預測值對比如圖5所示。

由圖5可知，在大中修前后，四個路面檢測指標實測值均有較大波動，表明路面性能在經過大中修后發生明顯變化。從整體實測數據來看，路面性能的變化較為平緩，在2017年、2020年和2022年進行大中修后，路面破損率、平整度和車轍指標實測值明顯下降，且下降趨勢超過日常養護與預防性養護下的趨勢。預測值呈現上升趨勢，與路面衰變規律相符。路面橫向力系數實測值上升幅度超過日常性養護與預防性養護。

大中修養護下不同檢測周期檢測數據偏差如圖6所示。

整體而言，在經過大中修后，C路段路面性能為“良－中”狀態。路面整體性能的變化趨勢較大，各檢測指標實測值的變異性較為明顯，不同指標的變化程度也存在差異。其中路面破損率、車轍、橫向力系數等指標的變異性較大，結合圖6可以發現，C段路面性能實測數據偏差普遍大于15%，隨著檢測周期的增加，數據偏差值明顯增大，最大可超過65%。因此路面經過大中修后，檢測周期的確定應重點關注指標的變異性，檢測周期不可設置過大，以免檢測數據收集不及時影響養護決策。

3 路面檢測周期優化模型

根據該公路的運營數據，每車道日平均累計當量Ne1=1.25萬次，累計標準軸載Ne與可靠度R之間的關系[5]如下：

式中，——平均維修時間，根據該公路歷年養護數據，可取值18 h；——平均病害維修時間，可取值90 h。計算可得累計標準軸載與維修系數的關系曲線如圖7所示。

由圖7可以看出，當累計當量軸次Ne=800萬次時，維修系數α最小，此時最佳維修周期640 d。根據上述模型對各路用性能指標在到達臨界值時的使用壽命進行預測。結合各性能指標下檢測周期與偏差值的分析結果可知，路面采用的養護方式不同，對檢測周期的要求存在較大差異，因此需將養護方式與檢測周期一并作為養護決策體系的優化內容。

4 瀝青路面養護決策優化

對該公路的歷年養護數據和路面現狀進行分析，綜合考慮路面路用性能、舒適性和經濟性要求，提出表1所示的路面養護需求標準[6]。結合上述研究結果，由于不同養護方式下檢測指標值存在的數據偏差，不同養護方式需對應不同的檢測周期要求。

5 結語

綜上，該文對日常養護、預防性養護和大中修下三種不同養護方式下的路面性能預測試與實測值進行分析，研究不同養護方式對后續檢測周期的要求，研究表明日常養護路段可采用較長的檢測周期，預防性養護及大中修后需采用較短的檢測周期。綜合考慮路面性能衰變規律、荷載變化、路齡和檢測周期要求等因素，該文提出了路面檢測與養護決策優化模型。

參考文獻

[1]吳志勇， 岳建洪， 陳金蓉， 等. 基于瀝青路面檢測指標的服役性能衰變規律研究[J]. 公路與汽運， 2022（3）： 162-166.

[2]趙顯慧. SBS改性瀝青超薄磨耗層在侯禹高速養護中的應用[J]. 山東交通科技， 2022（2）： 86-88.

[3]馬佳杰， 徐雷， 田旭， 等. 基于BP神經網絡的高速公路瀝青路面使用性能預測[J]. 交通世界， 2022（7）： 85-88.

[4]臧繼成， 邱念領， 李阿雷， 等. 基于統計分析的高速公路性能量化表達與分析[J]. 山東交通科技， 2022（5）： 1-3+24.

[5]曹明明， 岳建洪， 陳金蓉， 等. 瀝青路面預防性養護決策指標體系分析[J]. 公路與汽運， 2021（1）： 140-143+147.

[6]于曉賀， 邱懷中， 羅蓉， 等. 基于修正灰色預測模型的瀝青路面使用性能預測[J]. 武漢理工大學學報（交通科學與工程版）， 2021（1）： 59-63.