Development of an optimization methodology for pavement management systems

Abstract

The expansion and quality increase of road infrastructures in developed countries during the last decades is shifting the attention towards their preservation rather than to new construction. Pavements are the most costly road asset. Therefore, their preservation management optimization is important in order to meet quality and safety demands within available budgets that are becoming increasingly limited. More recently, environmental aspects related to the pavements life-cycle have been raising concerns that must be addressed. The present thesis describes the development of an optimization methodology that intends to be a decision support tool for road administrations. In fact, this work emerged within the scope of a highway administration related project, so it has a character of applied research. The developed methodology is capable of suggesting pavement preservation plans at the network level for a certain time period. It considers aspects related to pavement quality, administration costs, as well as user and environmental costs. Genetic algorithms are employed to optimize problems with two or three con icting objectives, either simultaneously or at distinct phases in order to deal with pairs of objectives at di erent levels. Data selection and ltering and the development of Markov based prediction models are also included in the thesis. The methodology is exible, so that other prediction models with better adjustment to the problem to be solved can be implemented. Similarly, preservation operations and the respective costs and e ects on the pavement are also adjustable. The use of European-level standardized performance indicators and the consideration of user costs and costs related to CO2 emissions in a multi-objective optimization are the main di erences of this methodology to existent ones. The methodology is applied in two distinct case studies that complement each other, allowing to demonstrate the features and adaptability of the methodology. The rst case study relies on historical data from an American database, while the second one is based on data provided by a Portuguese highway administration. In the rst case, preservation plans for a group of geographically separated pavement sections are de ned, regarding administration costs and pavement quality at rst, and user and environmental costs at last. The second case study is focused on a pavement segment that is divided in several dozens of adjacent sections. This allows the suggestion of preservation plans indicating the relative segment area that should be a ected with a speci c treatment in a speci c year, in order to meet quality constraints while optimizing administration costs and pavement quality for the analysis period.

O grande desenvolvimento verificado na expansão e na qualidade das infraestruturas rodoviárias nas últimas décadas em países desenvolvidos, faz com que cada vez seja dada mais atenção à sua preservação do que à nova construção. Os pavimentos rodoviários são o ativo mais dispendioso das estradas, pelo que é de extrema importância otimizar a gestão da sua conservação de modo a cumprir com critérios de qualidade e segurança dentro dos limites orçamentais que tendem a ser cada vez mais restritos. Mais recentemente, questões ambientais associadas ao ciclo de vida dos pavimentos rodoviários têm levantado preocupações que devem ser abordadas. Esta tese descreve o desenvolvimento de uma metodologia de otimização que pretende constituir uma ferramenta de apoio à decisão para administrações rodoviárias. De facto, este trabalho surgiu no âmbito de um projeto associado a uma concessionária de auto-estradas, pelo que tem um caracter de investigação aplicada. A metodologia desenvolvida é capaz de sugerir planos de conservação de pavimentos ao nível da rede para um determinado período de tempo, tendo em conta aspetos relacionados com a qualidade do pavimento, custos para as concessionárias, bem como custos para os utentes da estrada e para o ambiente. A metodologia usa algoritmos genéticos para otimizar problemas com dois ou três objetivos conflituantes, quer em simultâneo, quer em fases distintas de modo a lidar com pares de objetivos em diferentes níveis. A tese inclui ainda uma etapa de seleção e tratamento de dados, bem como de desenvolvimento de modelos de previsão baseados em cadeias de Markov. A metodologia é exigível e pode ser alimentada com outros modelos de previsão que melhor se ajustem ao problema em causa. De igual modo, também as operações de conservação, respetivos custos e efeitos no pavimento são ajustáveis. O uso de indicadores de desempenho uniformizados ao nível Europeu, e a inclusão de custos para os utilizadores das estradas e de custos associados a emissões de CO2 numa otimização multi-objectivo são as principais diferenças desta metodologia para outras já existentes na literatura. A metodologia é aplicada a dois casos de estudo distintos que se complementam e permitem demonstrar as funcionalidades e flexibilidade da metodologia. O primeiro caso de estudo baseia-se em dados históricos de uma base de dados Americana, e o segundo em dados fornecidos por uma concessionária de autoestradas Portuguesa. No primeiro caso, são definidos planos de conservação para um conjunto de secções de pavimento separadas geograficamente, tendo em conta custos para a administração e qualidade do pavimento, primeiramente, e custos ambientais e para o utilizador, por último. O segundo caso de estudo foca-se numa extensão de pavimento dividida em várias dezenas de secções adjacentes, permitindo assim definir planos de conservação que indicam percentagens dessa extensão que deverão receber um determinado tratamento em determinado ano, de modo a otimizar a qualidade e os custos para a concessionária, cumprindo com as restrições de qualidade para todo o período de análise.