Layer-accurate condition prediction of municipal asphalt roads for maintenance management using axle load and temperature measurement data
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Beitragende
Abstract
Die Herausforderung von nationalen, regionalen und kommunalen Verwaltungen bei der kosten- und ressourceneffizienten Planung von Neubau- und Instandhaltungsmaßnahmen des Straßennetzes besteht darin, dass die Zustände der Straßenabschnitte vorwiegend anhand der Oberfläche bewertet werden können. Der Zustand der darunterliegenden Asphaltschichten ist hierbei meistens unbekannt oder kann nur grob geschätzt werden.
Um diese Planungsverfahren zukünftig zu verbessern, wurde vom deutschen Bundesministerium für Digitales und Verkehr das mFUND-Projekt „Datenbasierte Bewertung der Resilienz kommunaler Straßeninfrastruktur – DaRkSeit“ gefördert. Ziel des Projektes war es, mit Hilfe des Prognoseverfahrens, welches im deutschen Regelwerk verankert ist, umfangreicher Materialuntersuchungen sowie Messstationen für die Temperatur- und Verkehrsbelastung die bestmögliche Zustandsüberwachung und -prognose für die verschiedenen Asphaltschichten an den ausgewählten Untersuchungsstandorte zu ermöglichen.
Im Gegensatz zu den im Regelwerk hinterlegten, statistischen Jahresverteilungen für die Oberflächentemperatur und Temperaturverläufe in der Konstruktion sowie der Verkehrsbelastung, wurden an zwei Messstationen an einer kommunalen Straße in der Stadt Münster die Temperaturen in den Asphaltschichten und die Achslasten im fließenden Verkehr gemessen und ausgewertet. Dadurch ist es möglich, den Temperaturzustand und damit auch den Materialzustand bei jedem einzelnen Lastwechsel zu bestimmen. Mit Hilfe dieser Informationen kann die resultierende Schädigung innerhalb der Asphaltschichten jedes Fahrzeuges berechnet und zu einem Zustandswert akkumuliert werden.
Die seit Dezember 2022 aufgezeichneten Messdaten haben gezeigt, dass die Asphaltbinderschicht an einer vorwiegend von der Sonne beschienenen Position im Jahr 2023 25 % mehr ermüdete, als die an einer vorwiegend verschatteten Stelle. Es konnte darüber hinaus ermittelt werden, dass die geringeren Temperaturen im Jahresverlauf von 2024 die Asphaltschichten um ca. 16 % weniger im Vergleich zum Vorjahr ermüden ließen.
Die Daten an den Messstationen werden weiter erhoben und sie tragen dazu bei, die Restnutzungsdauern der Asphaltschichten zu prognostizieren. Darüber hinaus sollen die gewonnen Erfahrungen zukünftig dazu führen, dass ähnlich präzise Zustandsprognosen auch für kommunale Straßenabschnitte getroffen werden können, an denen keine permanent installierte Messtechnik möglich ist. Schlussendlich wird mit Hilfe der Daten und einfacher Messmethoden (Verkehrszählungen, Messungen der Oberflächentemperatur der Straße) ein netzweites Managementsystem für die Straßeninfrastruktur ermöglicht.
Um diese Planungsverfahren zukünftig zu verbessern, wurde vom deutschen Bundesministerium für Digitales und Verkehr das mFUND-Projekt „Datenbasierte Bewertung der Resilienz kommunaler Straßeninfrastruktur – DaRkSeit“ gefördert. Ziel des Projektes war es, mit Hilfe des Prognoseverfahrens, welches im deutschen Regelwerk verankert ist, umfangreicher Materialuntersuchungen sowie Messstationen für die Temperatur- und Verkehrsbelastung die bestmögliche Zustandsüberwachung und -prognose für die verschiedenen Asphaltschichten an den ausgewählten Untersuchungsstandorte zu ermöglichen.
Im Gegensatz zu den im Regelwerk hinterlegten, statistischen Jahresverteilungen für die Oberflächentemperatur und Temperaturverläufe in der Konstruktion sowie der Verkehrsbelastung, wurden an zwei Messstationen an einer kommunalen Straße in der Stadt Münster die Temperaturen in den Asphaltschichten und die Achslasten im fließenden Verkehr gemessen und ausgewertet. Dadurch ist es möglich, den Temperaturzustand und damit auch den Materialzustand bei jedem einzelnen Lastwechsel zu bestimmen. Mit Hilfe dieser Informationen kann die resultierende Schädigung innerhalb der Asphaltschichten jedes Fahrzeuges berechnet und zu einem Zustandswert akkumuliert werden.
Die seit Dezember 2022 aufgezeichneten Messdaten haben gezeigt, dass die Asphaltbinderschicht an einer vorwiegend von der Sonne beschienenen Position im Jahr 2023 25 % mehr ermüdete, als die an einer vorwiegend verschatteten Stelle. Es konnte darüber hinaus ermittelt werden, dass die geringeren Temperaturen im Jahresverlauf von 2024 die Asphaltschichten um ca. 16 % weniger im Vergleich zum Vorjahr ermüden ließen.
Die Daten an den Messstationen werden weiter erhoben und sie tragen dazu bei, die Restnutzungsdauern der Asphaltschichten zu prognostizieren. Darüber hinaus sollen die gewonnen Erfahrungen zukünftig dazu führen, dass ähnlich präzise Zustandsprognosen auch für kommunale Straßenabschnitte getroffen werden können, an denen keine permanent installierte Messtechnik möglich ist. Schlussendlich wird mit Hilfe der Daten und einfacher Messmethoden (Verkehrszählungen, Messungen der Oberflächentemperatur der Straße) ein netzweites Managementsystem für die Straßeninfrastruktur ermöglicht.
| Titel in Übersetzung | Schichtgenaue Zustandsprognose von kommunalen Asphaltstraßen für das Instandhaltungsmanagement unter Verwendung von Achslast- und Temperaturmessdaten |
|---|
Details
| Originalsprache | Englisch |
|---|---|
| Seitenumfang | 11 |
| Publikationsstatus | Veröffentlicht - 13 März 2026 |
| Peer-Review-Status | Nein |
Konferenz
| Titel | 17th World Congress on Road Winter Service, Resilience and Decarbonisation |
|---|---|
| Untertitel | Ensuring road excellence in all seasons |
| Kurztitel | PIARC 2026 |
| Veranstaltungsnummer | 17 |
| Dauer | 10 - 13 März 2026 |
| Webseite | |
| Bekanntheitsgrad | Internationale Veranstaltung |
| Ort | Savoiexpo - Exhibition Park |
| Stadt | Chambery |
| Land | Frankreich |
Externe IDs
| ORCID | /0009-0003-7941-626X/work/211722056 |
|---|---|
| ORCID | /0009-0001-8196-130X/work/211722065 |
Schlagworte
Ziele für nachhaltige Entwicklung
Schlagwörter
- Asphalt, Maintenance, Sustainability, Temperature measurement, Load measurement, DaRkSeit, Weigh-in-motion, Straßenerhaltungsmaßnahmen, Nachhaltigkeit, Asphalt, Temperatur, Weigh-in-motion, Dimensionierung, Substanzbewertung