Le Black Box per il monitoraggio delle pavimentazioni stradali

pavimentazioni &manti

LE BLACK BOX

PER IL MONITORAGGIO DELLE PAVIMENTAZIONI STRADALI

METODOLOGIE DI RILIEVO SPEDITIVE E A BASSO COSTO

Un problema dalle mille sfaccettature che necessita di una soluzione rapida. Per identificare la presenza e l’entità servono metodologie speditive e a basso costo che permettano il reinvestimento del capitale direttamente sulla manutenzione e conservazione del patrimonio stradale esistente. Il continuo incremento del traffico su gomma unito a un’età media della rete stradale nazionale molto elevata rappresenta la prima causa dell’elevato stato di degrado superficiale delle infrastrutture italiane. Sono numerosi gli articoli pubblicati nelle principali testate giornalistiche che enfatizzano il problema delle buche, delle strade fortemente ammalorate e dell’assenza di una pronta manutenzione stradale da parte dei Gestori, e l’effetto che tale condizione ha sulla sicurezza della circolazione stradale. Al fine di intervenire in maniera intelligente e mirata, ovvero ottimizzando le sempre minori risorse che le Pubbliche Amministrazioni hanno a disposizione, è necessario disporre di strumenti attuativi capaci di organizzare la gestione dell’intero sistema, partendo dal monitoraggio dello stato di conservazione delle nostre strade per ar-

rivare alla programmazione degli interventi di ripristino. Una programmazione del processo basata su un’efficiente metodologia di monitoraggio garantisce ai Tecnici la conoscenza del fenomeno del “degrado” ben prima che questo divenga un problema di sicurezza causando la perdita di controllo di mezzi a due ruote nonché problemi di altra natura. Sono ad oggi numerose le tecnologie che permettono di effettuare il monitoraggio stradale ad alto rendimento, ma che, per contro, sono caratterizzate da un costo estremamente elevato. Basti pensare all’utilizzo di strumentazione quali Ground Penetrating Radar, Roadscanner, ARAN e simili che restituiscono una fotografia dello stato della pavimentazione stradale sia a livello di degrado superficiale che a livello di degrado profondo e strutturale. L’alto costo di tali tipologie di monitoraggio stimabile in non meno di 1.000-1.500 Euro/km rende però la tecnologia inutilizzabile dalle Amministrazioni che dispongono di budget limitati, vedendo il ricorso alle stesse solo in via straordinaria, o comunque con cadenza tale da non fornire una efficace e diffusa rap1. Tipico degrado della sovrastruttura stradale presentazione dello stato di conservacaratterizzato da buche, fessurazione e rappezzi zione della rete stradale.

L’obiettivo della ricerca condotta si colloca pertanto nella definizione di una procedura operativa che mira a effettuare uno screening di rete che ponga l’attenzione sui tratti maggiormente ammalorati sfruttando tecnologie ad alto rendimento e basso costo come quella offerta dalle black box. L’utilizzo di strumenti di questa tipologia, che non richiedono una conoscenza tecnica, permette un diffuso utilizzo della tecnologia senza ricorrere all’impiego di personale dedicato al monitoraggio, ma semplicemente sfruttando i veicoli in servizio lungo la rete stradale. Pattuglie della Polizia Municipale, medici ASL, veicoli di servizio e simili percorrono la rete stradale quotidianamente e indipendentemente dalla necessità di effettuare monitoraggio. Tali percorrenze permetterebbero - per mezzo della black box - il rilievo del dato di accelerazione verticale connesso alla presenza di eventuali irregolarità sulla pavimentazione raccogliendo dati utili alla mappatura della rete. La costituzione di un database contenente tali informazioni, oltre che l’elaborazione mediante software dedicati delle informazioni contenute nel segnale, sono quanto necessario per mappare l’intera rete stradale ai fini manutentivi individuando così tutte quelle aree che necessitano, prima delle altre, di mettere a punto interventi di manutenzione. Il risparmio delle risorse da dedicarsi altrimenti al monitoraggio potrebbe in questo modo permettere un diverso allocamento delle stesse, nonché un numero di interventi manutentivi superiori a quelli che attualmente sono eseguiti solo in condizioni di urgenza e/o dietro segnalazioni degli utenti della strada stessi, troppo spesso coinvolti in sinistri stradali.

LA METODOLOGIA

Lo sviluppo di una metodologia di questa natura nasce dall’esigenza di fornire alle Amministrazioni Locali uno strumento in grado di offrire dati affidabili e “user friendly” per i Tecnici che operano direttamente su strada, individuando i punti della rete stradale in cui è urgente effettuare un intervento di ripristino dello stato dei luoghi nonché porre l’attenzione su situazioni che nonostante una modesta entità del degrado presentino una estesa di dimensione non trascurabile. Un processo di monitoraggio così fatto nasce dalla possibilità di attrezzare i veicoli di servizio pubblico (per esempio le auto di servizio del Comune, quelle della Polizia Municipale, ecc.) con specifiche “black box” di cui sono note le caratteristiche di acquisizione (frequenza di campionamento delle accelerazioni, del giroscopio e della posizione GPS) i cui segnali registrati siano poi rielaborati in remoto. Installazioni di questo tipo consentono di acquisire il dato ogni volta che la vettura si muove nella rete stradale senza la necessità di dedicare all’attività di monitoraggio specifiche risorse economiche, costruendo così, in brevi intervalli temporali, cospicui e consistenti database che opportunamente analizzati consentono di fornire uno screening dello stato di conservazione della pavimentazione stradale sulla rete viaria di competenza. Le accelerazioni verticali rilevate, unite alla posizione GPS, permettono in questo modo di identificare la presenza e l’estensione del fenomeno di ammaloramento. L’elaborazione del segnale consiste in semplici procedure di post-processing di accelerogrammi [1] della tipologia di quello rappresentato in Figura 2. Il dato grezzo rappresenta una rilevazione effettuata su un tratto di strada ubicato in Firenze, lungo Via Marconi per uno sviluppo complessivo di circa 320 m. L’andamento dell’accelerogramma mostra la presenza di alcuni “eventi” registrati negli intervalli temporali compresi tra 6 e 15 s e tra 18 e 25 s, caratterizzati da valori di accelerazione che si discostano rispetto al valore dell’accelerazione verticale media di oltre ±1 m/s2. Nel grafico si osservano inoltre valori delle accelerazioni verticali che oscillano attorno al valore di 9,81 m/s2 . Analizzando in maniera dettagliata il segnale con riferimento a una media mobile centrata su intervalli di 0,2 s e - sempre sullo stesso intervallo - con riferimento alla varianza del segnale, si ottiene quanto riportato in Figura 3.

L’elaborazione della varianza del segnale (in rosso in Figura 3) mostra che dopo una distanza di circa 30 m dall’inizio della prova vi è la presenza di un tratto di lunghezza pari a circa 110 m che origina nello strumento accelerazioni elevate rispetto alla media. Proseguendo sulla stessa curva in funzione della distanza, si osserva che vi sono poi circa 40 m (dalla p.k. 0+140 alla p.k. 0+180) in cui il grafico della varianza oscilla attorno allo zero. Dalla p.k. 0+180 e per i successivi 90 m si hanno nuovamente valori di accelerazione, e quindi di varianza rispetto alla media, da attenzionare. La successiva definizione di valori soglia entro i quali un ammaloramento (per esempio la presenza di buche e di fessurazioni)

MONITORAGGIO

2. Il rilievo effettuato in Firenze, in Via Marconi, a una velocità di circa 45 km/ora

3. L’elaborazione del segnale

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può essere considerato grave, moderato o non di rilievo, calibrati sulla procedura di rilievo PCI “Pavement Condition Index” [2] e sulla letteratura tecnica [3] riportati ad accelerazioni, permette infine di attribuire alla presenza del fenomeno un livello di gravità e, conseguentemente, un diverso livello di attenzione da parte del gestore della rete stradale. La definizione dei valori soglia delle accelerazioni è stata effettuata per mezzo di una procedura statistica basata su campioni classificabili sulla base della letteratura [3] con i tre livelli di gravità basso, moderato e alto a cui corrispondono gli intervalli di accelerazioni riportate in Figura 4.

Nello specifico, il singolo ammaloramento - classificabile come buca, fessurazione o altro - per ciascun livello di gravità è stato analizzato per mezzo del rilievo accelerometrico. Grazie a un’elaborazione statistica del dato, con riferimento al 90° percentile, è stato definito l’intervallo di accelerazioni entro il quale il singolo distress potesse rientrare in quella classe di appartenenza. Al fine di migliorare l’affidabilità del metodo, sono attualmente in corso ulteriori campagne di indagine finalizzate alla validazione degli intervalli definiti in Figura 4. Nelle Figure 5A e 5B sono rappresentati due esempi della discretizzazione condotta associando al degrado caratterizzato nella figura (buca) il rilievo accelerometrico e la relativa classe di severità. Definite quindi le soglie per l’attribuzione della gravità del rilievo sia per buche che per fessurazioni è stato associato al livello di gravità il relativo colore da attribuire alla sezione omogenea, avente unità minima di 100 m trasferita su cartografia per metto di coordinate GPS.

LIVELLO INTERVALLO DI DISCRETIZZAZIONE [M/S2]

Basso < media +0,5 Moderato media +0,5 – media +1,2

Alto > media +1,2

4. Gli intervalli di accelerazione definiti mediante la procedura di caratterizzazione degli ammaloramenti in riferimento alla letteratura tecnica [3]

IL CASO STUDIO: L’ANALISI DI UN TRATTO DI STRADA CON ESTENSIONE DI CIRCA 450 M A FIRENZE

La metodologia descritta è stata applicata ad un tratto di strada ubicato in Firenze, comprendente la parte di Viale De Amicis compresa tra l’intersezione con Via Cento Stelle e quella con Via Michele Amari, come individuato in Figura 6. Il tratto oggetto di sperimentazione è lungo circa 450 m.

6. Il tratto di strada testato

5A e 5B. La caratterizzazione delle soglie dei livelli di gravità “alto” (5A) e “moderato” (5B) Il tratto oggetto di analisi è fortemente disomogeneo e presenta i primi 200 m in pessimo stato di conservazione. La pavimentazione dell’intersezione a rotatoria si caratterizza invece da un livello di degrado moderato. Il tratto finale, di lunghezza pari a circa 200 m, è invece caratterizzato da un buono stato di conservazione. Nelle Figure 7A e 7B sono raffigurati gli accelerogrammi relativi a due dei passaggi effettuati, il primo condotto a velocità non superiore a 40 km/ora, il secondo condotto a velocità sensibilmente superiori ma non oltre il limite di velocità imposto (50 km/ora). In entrambi i casi, il grafico è stato plottato in funzione del tempo e si nota che le accelerazioni verticali nel primo tratto sono caratterizzate da va-

MONITORAGGIO

7A e 7B. Il primo (7A) e il secondo (7B) passaggio

lori elevati, che rimangono costantemente superiori ai valori soglia definiti per il livello di gravità alto. Viceversa, nei tratti successivi, rotatoria e secondo tratto di Viale De Amicis, le variazioni di accelerazione sono limitate o addirittura nulle. Tale circostanza indica quindi una qualità del piano viabile buona e, almeno allo stato attuale, priva della necessità di effettuare interventi urgenti di ripristino. Necessità che invece risulta ben presente nel tratto iniziale di Viale de Amicis. A livello di confronto si osserva che i passaggi a velocità sensibilmente differenti forniscono risultati sensibilmente differenti che, per la parte finale del primo tratto di Viale De Amicis, causano una diversa classificazione della qualità dello stato di conservazione della pavimentazione, che da un livello di gravità moderato passa a un livello di gravità alto. Analizzando i rilievi fotografici dell’area, effettuati durante le campagne di indagine, si può verificare come agli elevati livelli di accelerazione misurati corrisponda un reale e consistente stato di degrado (Figura 8), pienamente congruente con una gravità del dissesto “alta”.

Nelle Figure 9A e 9B sono invece mostrate due immagini raffiguranti il fondo stradale dell’intersezione a rotatoria nel tratto più danneggiato (immagine di sinistra) e una vista del fondo stradale del secondo tratto di Via De Amicis recentemente ripavimentato (immagine di destra). Anche in questo caso, le immagini confermano i risultati ottenuti con il rilievo strumentale effettuato dal quale si evince uno stato di conservazione della sovrastruttura classificabile nel livello di gravità “basso”. Alla luce di quanto rappresentato si evince pertanto che i primi 200 m di Viale De Amicis

9A e 9B. Il fondo stradale dell’intersezione a rotatoria (9A) e del secondo tratto (9B) di Viale De Amicis

8. Il primo tratto di Viale De Amicis

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10. La georeferenziazione per sezione del livello di gravità dell’ammaloramento della pavimentazione stradale

sono affetti da intensi fenomeni di ammaloramento caratterizzabili con buche, diffuse fessurazioni, sconnessioni e rappezzi e che tale condizione necessita urgentemente di un ripristino. Il passaggio ripetuto di mezzi, per mezzo dei quali si possono effettuare analisi statistiche relative alla presenza di un certo livello di ammaloramento, consente per il tratto di strada analizzato di definire il reale livello di ammaloramento e rappresentarlo su cartografia mediante le coordinate GPS del segnale rilevato in funzione delle soglie definite, così come rappresentato nella Figura 10. Avere a disposizione un elevato numero di passaggi consente pertanto di ottenere una buona affidabilità statistica dell’informazione rilevata in maniera disomogenea e caratterizzata da passaggi effettuati con veicoli di diversa configurazione ed a differente velocità di percorrenza.

L’ANALISI COSTI-BENEFICI

La procedura di monitoraggio proposta, come già accennato, nasce dall’esigenza di fornire alle Amministrazioni Locali uno strumento che non necessita di particolari competenze tecniche nell’elaborazione dei dati ma che, alimentato da un elevato numero di rilievi, fornisce uno screening dello stato di conservazione della rete a basso costo. L’attuazione della procedura proposta consente infatti di operare con i soli costi vivi di acquisizione ed installazione dello strumento più quelli di acquisizione e di utilizzo del software di elaborazione dei dati. In Figura 11 sono riepilogate le stime economiche proposte. A fronte di un investimento iniziale limitato e legato solo ai costi di installazione della strumentazione (dispositivi di misura e software di elaborazione) a cui si sommano nel tempo altrettanto limitati costi di manutenzione, che possono essere stimati non superiori a circa il 10% dell’investimento iniziale per ogni anno, si dispone di una mappatura aggiornata della rete in grado di individuare i siti che necessitano di un più rapido intervento nonché quelli da attenzionare in relazione a particolari situazioni riscontrate. Confrontando tali costi con quelli di rilievi ad alto rendimento, che certamente forniscono risultati più affidabili nonché di qualità e livello di informazione superiore, stimabili come detto in non meno di 1.000-1.500 Euro/km per rilievo, il vantaggio nell’eseguire la mappatura della rete con la procedura proposta appare evidente. n

(1) Ingegnere, PhD e Ricercatore Afferente U.R. LaSIS del Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale dell’Università di Firenze (2) Ingegnere, Coordinatore Tecnico U.R. LaSIS del Dipartimento di Ingegneria Civile e Ambientale dell’Università di Firenze (3) Ingegnere, PdD, Docente a Contratto del Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università di Firenze e Direttore Tecnico di Atena Srl

Ringraziamenti

Un particolare grazie va al nostro Laureando Andrea Sangiovanni che sta svolgendo parte dell’attività descritta per la messa a punto della metodologia nel suo lavoro di tesi.

Bibliografia

[1]. A. Mednis, G. Strazdins, R. Zviedris, G. Kanonirs, L. Selavo - “Real time pothole detection using Android smartphones with accelerometers”, Proceedings of international conference on distributed computing in sensor systems and workshops (dcoss), Jun. 2011, pp. 1-6. [2]. ASTM D6433-18 - “Standard Practice for Roads and Parking Lots

Pavement Condition Index Surveys”. [3]. Miller, J.S Bellinger, W.Y. Bellinger - “Distress Identification Manual for the Long Term Pavement Performance Program”, Federal

Highway Administration FHWA-HRT-13-092, May 2014.

COSTI VIVI EURO/CAD.

Acquisizione/installazione strumentazione Software elaborazione segnali

Totale 300,00 1.000,00

Rete di estensione media di 500 km

11. La stima dei costi

N. DI INSTALLAZIONI es. 100

1 COSTO TOTALE

30.000,00 1.000,00 31.000,00 62,00 Euro/km