Med cirka 4,18 miljoner mil vägar i USA, planera underhåll av trottoar kan verka som en skrämmande process.

För närvarande, transportavdelningar (DOT) tenderar att förlita sig på tidigare metoder eller expertutlåtanden för att fatta beslut om underhåll. Men med en eftersläpning på 420 miljarder dollar på reparationer för amerikanska motorvägar, dessa konventionella metoder blir mindre effektiva. Istället, DOTs kräver mer kvantitativa tillvägagångssätt för att hantera sina snäva budgetar och fixa deras åldrande vägar.

I en ny tidning i Transportforskning Del C:Emerging Technologies , MIT Concrete Sustainability Hub (CSHub) forskare Fengdi Guo, Jeremy Gregory, och Randolph Kirchain föreslår ett sådant tillvägagångssätt, känd som Probabilistic Treatment Path Dependence (PTPD). PTPD presterar bättre än konventionella modeller, vilket skulle kräva en ytterligare årlig budget på 10 procent för att nå samma nivå av nätverksprestanda i den givna fallstudien.

CSHub -forskare uppnådde detta genom att konfrontera en grundläggande oro som många konventionella modeller avskyr från:osäkerhet.

Bekväm med osäkerhet

Beläggning är full av osäkerhet. Från försämring av trottoarer till materialpris, DOTs kan inte vara säkra på hur saker kommer att se ut om fem, 10, eller 20 år. Vad mer, att förutsäga och införliva den här typen av osäkerheter kan visa sig vara utmanande - tillräckligt så att många modeller helt och hållet rabatterar det.

Traditionellt, de flesta modeller väger kostnader och fördelar med underhållsbeslut för varje segment i ett nätverk för att välja det bästa. Deras analyser tenderar att beräkna kostnad och nytta baserat på innevarande år eller för en fast uppsättning framtida underhållsbehandlingar, utan att beakta osäkerheter under analysperioden.

"Det kan innebära att de planerar att underhålla ett nytt segment av trottoaren på samma sätt varje gång under hela sitt liv, "säger Guo." Problemet är att detta ofta inte är möjligt. Över tid, förändringar i materialpriset, försämring av trottoarer, och även förändringarna i behandlingsvägarna - som är sekvensen av underhållsåtgärder som vidtagits - kommer att kräva behandlingar som inte anges i den ursprungliga modellen. "

För att DOTs ska hantera sina nätverk effektivt, sedan, de hade bättre anpassat sig till behandlingsvägsberoende och osäkerhet.

CSHub -forskning försökte skapa en ny modell som erbjuder dem mest anpassningsbarhet. Att göra detta, de övervägde tusentals behandlingsscheman under framtida scenarier.

Deras modell har en bottom-up-strategi, tittar på varje segment i ett trottoarnätverk. För varje segment, den utvärderar varje möjlig första behandling och framtida scenario av materialpris och försämring. Därifrån, en optimal behandlingsväg och dess totala kostnad identifieras för varje kombination av scenario och initial behandling.

Med alla dessa möjligheter framför sig, CSHub -forskare beräknade sedan sannolikheten för vissa resultat i beläggningens prestanda - beläggningens ytkvalitet - för varje kombination av initialt behandlingsalternativ och framtida scenario. Detta gör att de kan fånga vilka behandlingar som sannolikt kommer att ha de bästa resultaten med tanke på alla möjliga förändringar som kan inträffa. För varje segment, modellen identifierar sedan de två behandlingsalternativen med de bästa sannolika resultaten.

"För att välja mellan de två sista alternativen, "säger Guo, "vår modell tar hänsyn till de risker som är förknippade med varje och den tillgängliga budgeten, också."

I detta fall, risk avser hur den verkliga prestationen av en behandling kan avvika från den genomsnittliga förväntade prestandan. Ju mer varians och desto mer extrema outlier -scenarier, desto större risk. Dock, det är en avvägning - en mer riskfylld behandling kan också ge bättre prestanda.

Så, det är upp till DOT att avgöra hur stor risk de är villiga att ta. Och det är den risknivån som avgör vilket av de två sista alternativen de kommer att välja för varje segment i trottoarnätet.

Beläggning i praktiken

I flera fallstudier som diskuterades i deras uppsats, CSHub -forskare analyserade hur risknivåer påverkade valet av behandlingar inom sina modeller, samt hur deras modell jämfört med konventionella modeller. De fann att när DOTs var mindre motvilliga till att riskera oväntade resultat i ett segment prestanda, deras modell gynnade tunna asfaltöverlägg för det segmentet, vilket är ett billigare behandlingsalternativ. När riskaversionen ökade, dock, det motsatta inträffade. Modellen gynnade istället dyrare betongöverlägg och kompletta rekonstruktioner av segmentet.

Hurså?

Det handlar om materialpriset.

"Till skillnad från asfalt, betong tenderar att ha lägre prisvolatilitet, "förklarar Guo." Det betyder att DOTs på ett tillförlitligt sätt kan förutsäga hur mycket konkreta behandlingar kommer att kosta. Detta förhindrar den typ av kostnadsöverskridanden som kan uppstå på grund av en oväntad ökning av asfaltpriserna. "

Samma avvägning sker med trottoarprestanda.

"Även om riskfylldare behandlingar kan ge bättre resultat, det är mer troligt att resultaten kommer att variera, "förklarar Guo." Å andra sidan, mindre riskfyllda behandlingar ger mer konsekvent prestanda-även om prestandan kan vara något lägre. "

I sista hand, forskarna fann att modeller med måttlig riskaversion och en blandning av asfalt och betong hade de bästa resultaten, eftersom de kan optimera genomsnittliga prestanda och prestationsvariabilitet.

Forskarna jämförde sedan sin PTPD-modell med måttlig risk med konventionella kostnad-nytta-metoder som för närvarande används av DOT.

Under en 20-årig analysperiod, de fann att deras PTPD -modell fungerade bättre än den konventionella modellen.

Även om den konventionella modellen kan optimera kostnad och prestanda på kort sikt, det förutsåg inte framtida osäkerheter. Detta ledde till mer frekventa, billigare behandlingar som initialt förbättrade resultaten men resulterade i sämre prestanda och högre kostnader över tid.

PTPD-modellen tog istället ett långsiktigt perspektiv. Det stod för osäkerheter och som en konsekvens, bättre förväntade och anpassade till framtida förändringar.

Detta innebar att det investerade mer kraftigt i förväg i några få nycklar, mycket använda segment i ett nätverk. Som ett resultat, prestanda och kostnadsfördelar i hela nätverket manifesterades inte förrän senare i analysperioden. Vid den tiden, nätverket krävdes enklare, billigare behandlingar mindre ofta.

Faktiskt, för att nytta-modellen ska fungera såväl som PTPD-modellen, DOTs skulle behöva spendera 10 procent mer över 20 år i den givna fallstudien.

I framtiden, Guo och hans kollegor hoppas kunna utvidga sin analys till hela USA:s vägsystem. Förutom kostnad och prestanda, de har för avsikt att mäta miljöpåverkan av beläggningsbeslut, också.

Att möta osäkerhet är svårt. Men med sin senaste modell, CSHub -forskare gör just det. Istället för att diskontera osäkerhet, de konfronterar det direkt. Och följaktligen, DOTs kan snart förvänta sig minskade eftersläpningar och bättre vägar.

Denna artikel publiceras på nytt med tillstånd av MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), en populär webbplats som täcker nyheter om MIT -forskning, innovation och undervisning.