Use of Ground Penetrating Radar to Determine an In-Situ HMAC Surface Course Lift Thickness Profile: A Case Study - Highway 401, Trenton, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The Ontario Ministry of Transportation (MTO) retained Stantec Consulting to complete a Ground Penetrating Radar (GPR) survey with the intent of identifying the thickness of the surface course on Highway 401, from 500 m west of the Trent River Bridge, in Trenton Ontario, westerly 11.7 km. The GPR survey was completed in the eastbound and westbound travel lanes to determine the pavement layer surface course profiles. The surface course on this section of Highway 401 consisted of a Dense Friction Course (DFC) which was delaminating at a number of locations. The application of GPR technology used on this project was considered non-conventional since the survey equipment was used to isolate the surface layer from the rest of the bituminous pavement layer. Additionally, core data was used to calibrate and validate the GPR thickness data. The GPR data was checked for quality and processed using RADAN 6.5, an advanced GPR data reduction software developed by GSSI. The GPR data was calibrated using ground truth information obtained by cores that were extracted along Highway 401 within the project limits. This paper will discuss the specialized GPR equipment setup and survey/analysis methods used for this case study project. Ultimately, a near continuous depth profile on the surface course asphalt was determined. Considering deficient lift thickness as the primary causation, this data was used to determine the extent of pressing repair needs which in turn was used to structure a preventative pavement intervention. For the covering abstract of this conference see ITRD record number 201211RT334E.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».