Novel Operation and Maintenance Practices for Permeable Pavements
Notice bibliographique
Résumé
This thesis investigates several opportunities for operation and maintenance to improve the performance of permeable pavements by testing strategies to rejuvenate old pavements, improve winter stormwater quality, and enhance stormwater infiltration. Testing of pre-treatment maintenance followed by street sweeping on mature permeable interlocking concrete pavement parking lots in 2016 revealed that pre-treatment with pressure wash significantly improves the effectiveness of vacuum sweeping. Pavement age and usage were found to affect the restoration of surface infiltration significantly. Older pavements and high traffic areas were considerably more challenging to restore for both control and test groups. Power brushing gave inconclusive results across test groups. Chloride concentrations in surface runoff and zero-exfiltration permeable pavement effluent were measured between Jan 2016 to May 2017 and compared with concentration in runoff from a conventional asphalt pavement. Runoff from asphalt generated large spikes in chloride concentration over 21,800 mg/L. However, when combined with the flashier runoff hydrograph, these high instantaneous chloride levels, lasting a few hours, resulted in less exposure to elevated concentrations. Permeable pavements, in contrast, attenuated peak chloride concentrations during winter. Furthermore, chloride was retained only temporarily and flushed from the pavement reservoir during spring melt, suggesting that attenuated chloride release from permeable pavement effluent is unlikely throughout the summer or fall months. Smart adaptive operation of PICP underdrains was tested to increase stormwater infiltration on low permeability soils. This unique study is the first demonstration of ‘smart’ operations for permeable pavements. The three-year evaluation, 2016-2018, confirmed that extended detention of stormwater could allow permeable pavements to control and infiltrate excess stormwater run-on and increase the probability of managing extreme events in non-run-on situations. The study also noted that high volume reductions could be achieved even when low permeability soils are present on site. Overall, the thesis bridges the gap between theory and practice by guiding how to improve operation and maintenance techniques for permeable pavements. This research aims to benefit permeable pavement manufacturers, suppliers, and installers in Canada by highlighting opportunities to improve permeable pavements' environmental benefits and management practices.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».