Projekt: Datadriven tillståndsbedömning av grusvägar för hållbart underhåll

Fakta om projektet

Projektledare
Keegan Mbiyana
Övriga projektmedlemmar vid Linnéuniversitetet
Mirka Kans, Jaime Campos and Lars Håkansson, Linnéuniversitetet
Deltagande organisationer
Linnéuniversitetet
Finansiär
Linnéuniversitetet
Tidsplan
Mars 2021 - Februari 2026
Ämne
Underhåll och infrastruktur (institutionen för maskinteknik, fakulteten för teknik)

Mer om projektet

Projektöversikt: Förbättring av underhåll av grusvägar genom avancerad sensorteknik och datadrivna metoder

Introduktion: Grusvägar utgör en betydande del av det globala vägnätet och spelar en avgörande roll i den ekonomiska utvecklingen genom att underlätta förflyttning av människor och varor samt främja kulturella och sociala interaktioner. Dessa vägar är särskilt viktiga för att förbinda landsbygdsområden med stadscentra och ge nödvändig tillgång för invånare och företagare. Att upprätthålla grusvägar på en acceptabel servicenivå kräver dock stora investeringar, och resurser är ofta begränsade. Dessa vägar är benägna att drabbas av damm, gropar, korrugeringar, spårbildning och löst grus, vilket leder till snabbare försämring än asfalterade vägar. Därför är effektiv och ändamålsenlig underhållsplanering nödvändig för att säkerställa säker och tillförlitlig transport.

Projektmål: Projektet syftar till att förbättra effektiviteten och ändamålsenligheten i tillståndsbedömningen av grusvägar för att uppnå hållbart underhåll. Genom att utnyttja framsteg inom sensorteknik vill vi utveckla innovativa metoder för tillståndsbedömning, utforska datadrivna tekniker för tillståndsklassificering, felsökning och prognos samt stödja underhållsbeslut.

Utmaningar i nuvarande underhåll av grusvägar: Nuvarande metoder för tillståndsbedömning bygger främst på visuella inspektioner och manuella utvärderingar. Dessa tillvägagångssätt är opålitliga, mottagliga för mänskliga fel och tidskrävande. Underhållsaktiviteter baseras ofta på historiska data snarare än på aktuella vägförhållanden, vilket leder till ineffektiva och ineffektiva underhållspraxis. Dessutom kan metoder för att bedöma asfalterade vägar inte direkt tillämpas på grusvägar på grund av skillnader i felutbredning, nedbrytningsmekanismer och miljöförhållanden.

Föreslagen datadriven metod: Vårt projekt föreslår en holistisk, datadriven metod för underhåll av grusvägar för att hantera dessa utmaningar. Denna metod innebär systematisk insamling, bearbetning, analys och tolkning av tillståndsdata med hjälp av de möjligheter som sensortekniken erbjuder.

1. Objektiv datainsamling:

   • Implementera avancerade sensorer för att samla in realtidsdata om grusvägarnas tillstånd.
   • Fokusera på relevanta parametrar som ytans ojämnhet, dammnivåer och dräneringsförhållanden.
     
     

2. Databearbetning och analys:

   • Utveckla algoritmer för att bearbeta och analysera den insamlade datan.
   • Använd signalbearbetningstekniker, inklusive maskininlärning, för att klassificera vägförhållanden, diagnostisera fel och förutsäga framtida försämring.
     
     

3. Beslutsstödsystem:

   • Skapa ett beslutsstödsystem som använder objektiva data för att vägleda underhållsplaneringen.
   • Säkerställ att beslut baseras på noggranna, realtidsdata snarare än subjektiva utvärderingar.
     
     

Teknologisk integration: Den framgångsrika implementeringen av denna datadrivna metod är starkt beroende av kvaliteten och relevansen hos den insamlade datan. Högkvalitativa data från sensortekniker såsom IoT-enheter, GPS och fjärranalys kommer att vara avgörande. Integreringen av dessa teknologier kommer att möjliggöra kontinuerlig övervakning och ge en omfattande förståelse för vägförhållanden, vilket leder till tidsmässiga och effektiva underhållsåtgärder.

Social och epistemisk rättvisa: Vårt projekt betonar också vikten av social och epistemisk rättvisa. Genom att involvera lokala samhällen i beslutsfattandet säkerställer vi att deras kunskap och behov beaktas. Detta inkluderande tillvägagångssätt adresserar systematiska ojämlikheter och främjar hållbar utveckling. Effektiva underhållsstrategier förbättrar infrastrukturen och ökar tillgången till resurser, ekonomiska möjligheter och sociala tjänster i landsbygdsområden.

Slutsats: Detta projekt representerar ett betydande steg mot hållbart underhåll av grusvägar genom att anta avancerad sensorteknik och datadrivna metoder. Genom att säkerställa att underhållsbeslut baseras på noggranna och objektiva data kan vi förbättra effektiviteten och ändamålsenligheten i underhållsaktiviteterna. Genom att integrera social och epistemisk rättvisa i vårt tillvägagångssätt kan vi skapa mer motståndskraftiga och rättvisa utvecklingsresultat för underprivilegierade samhällen. Denna innovativa metod kommer i slutändan att bidra till säkrare, mer tillförlitliga grusvägar som stöder ekonomisk och social utveckling.