Integration of Preventive Maintenance in the Pavement Preservation Program: Ontario Experience
Notice bibliographique
Résumé
Traditional pavement preservation (PP) practices have mainly focused on corrective maintenance activities. However, with the constant demands on highway networks and the extensive costs required for rehabilitation, highway agencies have started to adopt preventive maintenance (PM) strategies into their PP programs. PM is a set of activities performed while the pavement is still in a good or fair condition to inhibit progressive failure and therefore extend the service life of the pavement. Potentially, PM can enhance pavement performance and reduce the life-cycle costs of highway facilities. The Ministry of Transportation of Ontario (MTO) has been one of the pioneering agencies in applying pavement management system (PMS) analysis tools to its annual pavement maintenance and rehabilitation (M&R) program at the network level. Currently, MTO is in the process of implementing a PP program that includes PM as a key component. In this program, a practical PM model is developed through a set of dedicated decision trees (DT). This determines the feasible maintenance activities for each pavement section based on a number of factors, including existing pavement surface layer, condition, age, and traffic. The PM work program is finalized through budget optimization to determine the most cost-effective maintenance activity for each candidate section. The impact of the PM activities on the overall pavement performance is modeled as an immediate improvement in the pavement condition index and/or a slower rate of deterioration, depending on the nature of the PM activity. This impact is then accounted for and integrated with pavement rehabilitation analysis during the course of development of the final work program for the entire highway network. Budget analysis is performed to determine the impact of incorporating the PM activities into the PP program as compared to a PP program that includes rehabilitation activities only. Analyses results showed that under the same budget scenarios, incorporating PM into the overall PP program resulted in a significant improvement to the network condition. In this paper, an overview of the MTO PP program, with special emphasis on the integration of the PM program into the PMS, is presented. The development of PM DTs and performance modeling is discussed in detail. In addition, budget scenario analyses comparing the use of PM and M&R activities, as opposed to M&R activities only, in the development of the final work program, are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».