شركة AI-Roads
أهمية الإدارة الاستباقية لأصول الرصف باستخدام نظام فحص الطرق القائم على الذكاء الاصطناعي
تحويل التركيز: من تدخلات المرحلة المتأخرة إلى تصحيح العيوب في وقت مبكر
مشكلة الأساليب الحالية لصيانة الرصف
تستثمر وكالات النقل العالمية حاليًا مبالغ كبيرة سنويًا في صيانة وإعادة تأهيل الأرصفة لتلبية التوقعات المختلفة. ومع ذلك، فإن الاستراتيجيات السائدة تطرح تحديات كبيرة تؤثر على كفاءة وفعالية هذه الاستثمارات. يعتمد معيار الصناعة على عمليات التفتيش غير المتكررة، حيث تقوم العديد من سلطات الطرق بمراجعة شبكتها بالكامل فقط كل 2-3 سنوات أو أكثر. غالبًا ما تبلغ هذه الندرة ذروتها في استراتيجية الصيانة التفاعلية، ومعالجة عيوب الطرق المتأخرة في تطويرها، مما يؤدي إلى تصاعد التكاليف وتحسينات هامشية في ظروف الرصف.
تستهلك استراتيجيات التفتيش التقليدية التي تستخدم الأساليب اليدوية أو تستخدم تقنية مسح LiDAR باهظة الثمن بشكل غير ضروري أو ما شابه ذلك جزءًا كبيرًا من الأموال العامة بينما تفشل في توسيع نطاق صلاحية البنية التحتية للطرق. وينتج عن ذلك دورة مستمرة من تكاليف إعادة التأهيل المتصاعدة حيث نركز أكثر على علاج الأعراض بدلاً من منع المشكلات. ولذلك، فإن النهج الحالي يحتاج إلى إعادة النظر لتعزيز طول عمر وسلامة البنية التحتية للطرق لدينا مع ضمان استخدام أكثر كفاءة للأموال.
كشف المفاهيم النقدية لتدهور الرصف ونظريات تشقق الرصف
تفترض نظرية تدهور الرصف أن جميع الأرصفة، مع مرور الوقت، تعاني من التدهور. ويتجلى هذا التدهور في أشكال مختلفة، من الشقوق السطحية البسيطة إلى الحفر الكبيرة ويمكن أن يتفاقم بسبب عوامل خارجية مثل الظروف الجوية والأحمال الثقيلة وأنظمة الصرف غير الكافية.
وبالمثل، فإن نظرية تشقق الرصف هي مبدأ أساسي في صيانة الطرق، مع الاعتراف بأن التشققات في الأرصفة ليست شائعة فحسب، بل حتمية. تنشأ هذه التشققات بسبب مجموعة متنوعة من العوامل، بما في ذلك الإجهاد الناتج عن المركبات، والظروف الجوية، ومشكلات الدرجة الفرعية، ومرور الوقت البسيط.
وهاتان النظريتان مترابطتان. الشقوق غير المعالجة، وفقًا لنظرية تشقق الرصف، لا تتفاقم بمرور الوقت فحسب، بل تسرع أيضًا المعدل الإجمالي لتدهور الرصف، مما يؤكد نظرية تدهور الرصف. ينتج هذا التسارع عن دخول المياه عن طريق الشقوق، مما يؤدي إلى أضرار جسيمة في الرصف مثل التشققات، والمنخفضات، والحفر، والأخاديد.
