檢測數據變異性對高速公路瀝青路面使用性能評價的影響

2017-06-01 12:19:20宋海云

城市道橋與防洪 2017年4期

關鍵詞：評價檢測

宋海云

（天津市交通科學研究院，天津市 300074）

檢測數據變異性對高速公路瀝青路面使用性能評價的影響

宋海云

（天津市交通科學研究院，天津市 300074）

由于路面破壞是隨機發生的，路面性能指標反映的數據也是隨機的。通過對這些使用性能數據進行收集、整理和分析，提出各路面性能單項評價指標檢測數據變異性對其的影響,對比不同分析方式的結果優劣，可選擇合適的路段代表值反應路面實際狀況。

高速公路；瀝青路面；使用性能評價；檢測數據變異性

0 引言

路面使用性能評價在公路使用現狀評價與養護決策的決定中起到很重要的作用。它不僅提供了路面破損程度的大小，還給出了路面行駛質量、路面車轍等能直觀反映路面狀況的指標以及結構的承載力等信息，反映出路面行駛質量、結果完好程度等信息。養護部門可以以它為依據確定路面所需的養護和改建措施，并在之后的使用評價中提供參考信息。路面使用性能是由一系列的檢測數據體現出來的，各個檢測指標數據得來的最小單位是10 m或者20 m，但公路養護并不會將路段分為20 m一個單元進行養護，往往是用數據來表征較長的一段公路性能。但正是因為這種表示方法，由于數據分布的不確定性，可能會給路面評價帶來不利的影響。

本次實驗研究的主要對象是公路瀝青路面的使用性能，結合京津塘高速實際道路檢測數據，通過對這些使用性能數據進行收集、整理和分析，提出各路面性能單項評價指標檢測數據變異性對其的影響,對比不同分析方式的結果優劣。

1 對路面車轍評價的影響

以2010年京津塘高速（天津段）出京方向的車轍和平整度數據來說明數據變異性對路面性能預測的影響。

以里程樁號為K49+000～K50+000、K58+000～K59+000、K60+000～K61+000、K77+000～K78+000、K106+000～K107+000、K138+000～K139+000段為例，說明檢測數據變異性對其的影響。

對K49～K50、K58～K59、K60～K61、K77～K78、K106～K107、K138～K139各段每10 m一個，共計100個車轍數據進行收集整理，并對各路段100個車轍數據進行數理統計分析，結果如圖1～圖3所示。

圖1 K49～K50段車轍深度與計算代表值

圖2 K58～K59段車轍深度與計算代表值

圖3 K58～K59段車轍深度與計算代表值

統計數據表明，K49～K50段路面車轍數據變異性較小，與路段實際計算采用車轍深度相差不大。考慮其95%置信度求出的值為0.169 5，以最不利情況1.215+0.169 5考慮，該路段的RDI評價指標仍為優。該路段用其平均深度是合適的。

K58～K59段的方差為40.95，數據離散程度高，變異性很大。K58～K59段中，前半部分K58+ 010～K58+380與后半段K58+520～K59+000這兩部分的車轍較小，K390+000～K520+000這一段中車轍出現了較大幅度的增長，車轍大于15 mm，甚至部分路段的車轍超過了20 mm，按公路養護規范所提出的標準，這部分路面的評價指標應為“次”。但是根據路段平均值得出的路面等分為83.18，評價為良。其中有28%的路面等級評價在良以下，準確率為82%。而根據路段平均值得出的養護建議是不用采取養護措施，顯然這對于該路段是并不合適的。

對K60～K61段路面而言，其超過規范要求的修補限值15 mm的路段共有17個，集中分布在K60+ 150～K60+60+320、K60+640～K0+690、K0+840～K0+ 890段內，可以看出，雖然路段損壞數據是隨機分布的，但是仍然能從其中找出一些分布規律。從部分路段來看，利用道路優良率來代表其準確程度，其與該段路的實驗數據離散性，以方差表示是有一定關系的。

2 對路面平整度評價的影響

以2010年京津塘高速出京方向共100km的公路檢測數據為基礎，從中選擇具有代表性的路段來進行分析。選取里程樁號為K62+000～K63+ 000、K63+000～K64+000、K69+000～70+000、K73+ 000～K74+000、K74+000～K75+000、K75+000～K76+ 000、K118+000～K119+000、K132+000～K133+000的路段原始IRI數據進行收集整理、數據分析。路段IRI檢測使用的是快速設備檢測，按規范要求數據以20 m為一段長期保存。因為路面平整度劃分為5個大的等級，且得分等級在良以上的路段路用性能規范要求可只進行日常養護，現按照以1 km為單位劃分的共計100個單位的路段進行匯總分析，定義優良率為1 km路段內IRI指標達到良及以上的子路段數數量與該路段內總的分路段數的比值，如圖4所示。

圖4 京津塘高速各路段IRI統計方差與優良率對照圖

K62+000～K63+000和K63+000～K64+000段的IRI計算代表數據為同段路面中最低值，這兩個路段方差的計算值很小，僅為0.042 2和0.099 9，從圖5和圖6可以看出這兩段路的實驗數據變化范圍小，幅度不大，數據變異性小。這兩段路的評價均為優。從最小單元來看，K62～K63段的優良率各達到100%和98%，說明用實驗數據均值來代表是比較合適的。

圖5 K62～K63段實測IRI與計算代表值

圖6 K63～K64段實測IRI與計算代表值

由于得分標準是連續的1～100，不同得分代表的路段狀況也不同。為了更好地進行養護管理，人為地將得分化為5段，以90分、80分、70分、60分為限。雖然對路段的得分評級結果一目了然，方式簡單，易于操作，但接近于劃分界限處的路段評價是較為不準確的。得分80.01與79.99相差僅為0.02，路面使用狀況相差不大，但是路用性能評價等級差了一個大段，在選取相對應的養護措施時，養護方式也相差很大。顯然這種劃分方法顯然是不合適的。由圖8可以看出，K132～133段的計算代表IRI值為2.235 0，根據計算得出的RQI得分為90.00，評價為優，其試驗段數據方差為0.640 23，優良率為94%。而根據實測得出的K98～K99段的計算代表IRI值為2.234 7，其對應的RQI得分為90.00，路段評價指標為優，如圖7所示。該路段的方差為1.301 9，路段達到優良水平的優良率僅為88%。以20m為一段的路段分級統計數據對比見表1。可以明顯看出，雖然同為優等級道路，K98～K99段的中水平以上道路數量要低于K132～133段，需要普通養護水平以上的路段更多，其路面平整度表現要差于K132～133段。因此，在得出路面使用性能評價等級時，仍需在實驗數據的基礎上進一步細分，得到更為準確的結論。

圖7 K98～K99段實測IRI與計算代表值

圖8 K132～K133段實測IRI與計算代表值

表1 代表路段實際IRI情況分布表

從數據統計表（見表2）以及路段IRI分布圖（見圖9～圖11）可以看出，K73～K76段數據變異性比較大。這3段的方差數值分別為1.112、1.516、1.422，由計算代表數值計算得出RQI指數分別為82.11、86.86、84.61，路用性能評價等級為良，按規范這 3個路段均屬于只需日常維護的路面。K73～K74路段的眾數為3.854 5，此數值對應的RQI得分為75.85，評價是中，而且從圖9可以看到，有很大一部分路面的IRI數值超過了規定的限值，顯然按照路段均值來代表這3個路段是不合適的。以方差和優良率對應來看，不是一種明顯的對應關系。K74～K75段方差最大，但是其路面優良率是最高的。方差僅表示一組數據的離散程度，而數據分布是隨機的，在大量數據的情況下，滿足統計數據的方差越小，其道路優良率越高，做出的評價越接近事實。但是不能一概而論地將方差大小與優良率放在一起比較，這兩組數據僅能做出一個大致的判斷，具體的細節仍需小心求證。例如K74～K75段路面優良率達到82%，比較接近計算代表值得出的結論，但是圖10可以看出，IRI在該段分布中不均勻，前半段路面平整度較差，如果忽略該路段問題，很可能這部分路面的平整度會更加快速惡化，影響路面的使用。

表2 代表路段實際IRI情況分布表

圖9 K73～K74段實測IRI與計算代表值

圖10 K74～K75段實測IRI與計算代表值

圖11 K75～K76段實測IRI與計算代表值

3 對路面損壞狀況評定的影響

將K43～K142段路面共計100km的路面破損數據進行集中分析，為方便直觀地對路面破損有清晰的認識，以路面破損率DR為指標對路面平整度做出系統性的評價。從破損率分布圖（見圖12）來看，全線路面均達到優良水平，按規范規定不用進行特殊處理，只進行日常養護就可以滿足路面使用條件。在對原始數據分析時發現，數據是以100 m為單位記載的。每千米共10個數據。在對這10個一組的數據進行統計分析后，做出優良率與數據組方差對照圖，如圖13所示。對照來看，破損率為良的3個路段，其方差數值均比同類的要大。