مؤشر حالة الرصيف

مؤشر حالة الرصف (بالإنجليزية: Pavement Condition Index)‏ أو بي سي أي (بالإنجليزية: PCI)‏ هو مؤشر يصف الصحة العامة للطريق وأحد 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
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.