沥青路面温度预测模型及应用

沥青路面温度预测模型及应用

张 阳

(铁道第三勘察设计院公路分院,天津300251)

摘 要 介绍采用LTPP项目中S M P分项目所测数据分析、回归得到的沥青路面内部温度预测模型、弯沉及弯沉盆参数与温度的关系,目的是通过测量路表温度估计路面内部温度,并对常温下测得的弯沉、弯沉盆参数进行温度调整。

关键词 沥青路面 温度 预测模型 弯沉 弯沉盆

1 概 述

沥青路面面层材料属温度敏感性材料,评价路

面的指标都需要考虑路面温度的影响。例如,评价

沥青路面性能的弯沉指标在同一地点不同温度下的

测值就存在较大差异。路面温度是指路面代表温

度,通常指沥青层上、中、下三层的平均温度。目前,

直接快速、无损测量路面内部温度仍存在困难,为此

通常使用间接方法获得路面内部温度。以往曾研究

过用实测数据回归得到的路面温度预测模型,通过测量路表温度来预测路面内部温度。但受试验范围的局限,其模型适用范围较小,而且预测误差较大。本文介绍在上述模型基础上利用美国联邦公路局LTPP项目中SMP(Seasona lM onitori n g Pr ogra m)项目广泛收集的数据建立的路面温度预测模型,并通过对测量中及公式中参数影响因素的分析对模型进行调整。作为应用,利用预测的温度建立了温度和弯沉及弯沉盆参数的关系,得到了弯沉、弯沉盆参数的温度调整系数计算公式。

2 数据收集与处理

2.1 数据介绍

SMP项目共进行了两轮试验,分别在1994.3~ 1995.5和1995.7~1996.10完成,其试验路段覆盖了美国大部分地区及加拿大部分地区。两轮试验存在明显差别:第二轮试验数据更新,其试验路段更靠近南部,所测路面厚度均大于10c m,第一轮试验则有三处小于10c m。本文用第一轮数据建立模型,第二轮数据对进行模型检验。

利用S M P的数据主要有路面温度(路表及内部)、气温和弯沉数据,附加数据有路面类型、层厚、

纬度及高程数据等。

S M P的温度数据有以下四种:

(1)气温

气温由每个站点内的气象站测得,每分钟记录一次,最后保存结果为每小时均值。

(2)机测沥青温度

在面层上、中、下各放置1个热敏器(如图1示),试验路段设备每分钟记录一次各热敏器读数,保存值也为每小时均值。

图1安置于沥青中的热敏器

(3)人工记录的沥青温度

如图2所示,在面层钻三个小孔,分别位于面层上、中、下位置,孔底灌入12mm乙二醇,华氏温度计放入其中。人工记录弯沉测试时各孔内的温度。

图2 人工温度测量孔

(4)路表温度(I R)

F W D试验车上安装一红外线温度计,弯沉测量时的路表温度保存于弯沉数据文档里。

由于两种沥青温度与路表温度的测量并不同

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第4期 北方交通

步,因此测温时同时记录了测温的时间,以内插出相同时间的温度。与此相仿,也记录了热敏器及人工温度孔的深度,以内插得出所需深度的温度。

2.2数据分析处理

首先,用计算机程序对上述需要内插的数据做内插处理,并建立所有数据的数据库。其次是对数据进行分析。由于不同的温度测量均具独立性,因而需对其进行比较,以分析其中可能存在的误差。

(1)人工记录温度与机测温度比较

分析数据发现两种温度存在差异,除数据处理误差外,人工记录数据有时有明显错误。为此,将二者数据中对应数值差小于5的数据再作比较,此时两者能较好吻合,见图3。

图3 人工记录温度与机测温度比较

故只将二者对应数值差小于5的路面内部温度数据作为回归模型使用。

(2)人工记录温度与路表温度比较

图4 人工记录温度与I R路表温度比较

图4可以看出,两个试验路段的图象形状相同,但斜率和截距不同,其原因是不同F W D的红外线温度计使用的标定值不同。因此需要恢复F W D文档里的I R记录并调整标定值。除标定因素外,不同商标的红外线温度计本身也存在量测差异,只有Raytec I R测量的数据跟实际符合较好。因此用调整标定后的Raytec I R数据回归预测模型。

3 温度预测模型

3.1模型建立

以往曾由9个试验路段测得数据回归出温度预测模型公式。该公式使用参数有路表温度及测量时间、测量时前5d平均气温和待预测点深度。现在该原始模型基础上利用第一轮试验25个试验路段的数据回归新的系数。由新数据回归的温度预测公式如下:

T d=2.8+0.894!I R+[log(d)-1.5]![-0. 540!I R+0.770!(5-day)+3.763!si n(hr-18)]+[si n(hr-14)]!(0.474+0.031!I R)(1)

其中:

T d:路面d深度处的温度,

I R:红外线温度计所测路表温度值,

log:以10为底的对数

d:预测温度的深度

5-day:测试时前5d平均气温

sin:正弦函数,2 弧度划分为24份

hr:24h时钟系统中的时间参数,小时数除以24再乘以2 弧度。

上述公式跟原始模型相比系数有很大不同,原因是新的试验使用了较准确的红外线温度计,对前5d均温的依赖程度降低,而以往的试验中路表温度是由其它手段测量。

3.2模型改进

经过分析,数据测量及原模型建立中仍然存在一些问题,需对模型进行改进,以减小预测误差。

LTPP试验拥有较完备的数据库系统支持,气温资料容易获得,但对于常规试验,实践已证明获得前5d的气温资料比较困难。在新模型对前5d气温资料不十分依赖的前提下考虑用测试前一天平均气温代替前5d均温,因为通过当地广播、报纸等媒体取得前一天均温不算困难。另外,原模型认为一天中的气温呈正弦函数变化,但实际并非如此,而是偏于冷的时间长、暖的时间短。因而改进的模型用基于以18等分2 的双正弦函数代替24h系统的正弦函数。

综合上述两点公式改进为:

T d=2.9+0.935!I R+[log(d)-1.25]![-0.487!I R+0.626!(1-day)+3.29!si n(hr18-15.5)]+0.037!I R!sin(hr18-13.5)(2)

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北方交通 2007