مؤشر حالة الرصيف

مؤشر حالة الرصف (بالإنجليزية: Pavement Condition Index)‏ أو بي سي اي (بالإنجليزية: PCI)‏ هو مؤشر يصف الصحة العامة للطريق و أحد المؤشرات التي تستخدمها البلديات في كثير من الأحيان لنمذجة أداء الرصف.[1] PCI هو مؤشر رقمي بين 0 و 100 ، 0 هو الأسوأ و 100 هو أفضل حالة.[2] تم تقديم هذا المؤشر لأول مرة من قبل الجيش الأمريكي، وتم توحيده لاحقًا بواسطة ASTM.[3] يمكن حساب مؤشر حالة الرصيف لكل لطرق الإسفلت والحصى. يوضح هذا المؤشر مدى ضيق سطح الطريق. ASTM يقسم حالة الطرق إلى سبعة فصول على أساس PCI، ولكن في الواقع ، يعكس PCI أقل من 40 طريقًا فظيعًا لا يمكن استخدامه.[4]

PCI نطاق	حالة
85-100	جيد
70-85	مرض
55-70	وسط
40-55	سيء
25-40	سيء جدا
10-25	خطير
0-10	فشل

مصادر

Piryonesi, S. M. (2019). The Application of Data Analytics to Asset Management: Deterioration and Climate Change Adaptation in Ontario Roads (Doctoral dissertation) نسخة محفوظة 2 ديسمبر 2019 على موقع واي باك مشين.
"Piryonesi, S. M., & El-Diraby, T. (2018). Using Data Analytics for Cost-Effective Prediction of Road Conditions: Case of The Pavement Condition Index:[summary report (No. FHWA-HRT-18-065). United States. Federal Highway Administration. Office of Research, Development, and Technology".] نسخة محفوظة 16 أبريل 2019 على موقع واي باك مشين.
Way, N.C., Beach, P., and Materials, P. 2015. ASTM D 6433–07: Standard Practice for Roads and Parking Lots Pavement Condition Index Surveys. West Conshohocken, PA. doi:10.1520/D7944-15.2.
"Piryonesi, S. M. and El-Diraby, T. E. (2020). " Data Analytics in Asset Management: Cost-Effective Prediction of the Pavement Condition Index," Journal of Infrastructure Systems, 26(1), doi: 10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000512 نسخة محفوظة 22 ديسمبر 2019 على موقع واي باك مشين.

بوابة هندسة تطبيقية
بوابة نقل

This article is issued from Wikipedia. The text is licensed under Creative Commons - Attribution - Sharealike. Additional terms may apply for the media files.

[مولد_تلقائيا1-1] Piryonesi, S. M. (2019). The Application of Data Analytics to Asset Management: Deterioration and Climate Change Adaptation in Ontario Roads (Doctoral dissertation) نسخة محفوظة 2 ديسمبر 2019 على موقع واي باك مشين.

[2] "Piryonesi, S. M., & El-Diraby, T. (2018). Using Data Analytics for Cost-Effective Prediction of Road Conditions: Case of The Pavement Condition Index:[summary report (No. FHWA-HRT-18-065). United States. Federal Highway Administration. Office of Research, Development, and Technology".] نسخة محفوظة 16 أبريل 2019 على موقع واي باك مشين.

[3] Way, N.C., Beach, P., and Materials, P. 2015. ASTM D 6433–07: Standard Practice for Roads and Parking Lots Pavement Condition Index Surveys. West Conshohocken, PA. doi:10.1520/D7944-15.2.

[4] "Piryonesi, S. M. and El-Diraby, T. E. (2020). " Data Analytics in Asset Management: Cost-Effective Prediction of the Pavement Condition Index," Journal of Infrastructure Systems, 26(1), doi: 10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000512 نسخة محفوظة 22 ديسمبر 2019 على موقع واي باك مشين.