論文の概要: Causal inference approach to appraise long-term effects of maintenance policy on functional performance of asphalt pavements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10329v2
- Date: Tue, 2 Jul 2024 06:22:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 07:09:19.892917
- Title: Causal inference approach to appraise long-term effects of maintenance policy on functional performance of asphalt pavements
- Title（参考訳）: アスファルト舗装の機能性能に対する保守政策の長期的影響評価のための因果推論手法
- Authors: Lingyun You, Nanning Guo, Zhengwu Long, Fusong Wang, Chundi Si, Aboelkasim Diab,
- Abstract要約: アスファルト舗装は、繰り返しの交通負荷や連続的な気候周期によるストレスやひずみによる機能的または構造的損傷による交通安全上の深刻な問題を引き起こす。
本研究では,従来の因果構造モデルと潜在的結果モデルフレームワークを組み合わせた新たな因果推論手法を提案する。
その結果, 本手法は, 予防的維持治療の効果を正確に評価し, 異なる予防的維持アプローチの機能を十分に発揮するための維持時間を評価できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3749905164931207
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Asphalt pavements as the most prevalent transportation infrastructure, are prone to serious traffic safety problems due to functional or structural damage caused by stresses or strains imposed through repeated traffic loads and continuous climatic cycles. The good quality or high serviceability of infrastructure networks is vital to the urbanization and industrial development of nations. In order to maintain good functional pavement performance and extend the service life of asphalt pavements, the long-term performance of pavements under maintenance policies needs to be evaluated and favorable options selected based on the condition of the pavement. A major challenge in evaluating maintenance policies is to produce valid treatments for the outcome assessment under the control of uncertainty of vehicle loads and the disturbance of freeze-thaw cycles in the climatic environment. In this study, a novel causal inference approach combining a classical causal structural model and a potential outcome model framework is proposed to appraise the long-term effects of four preventive maintenance treatments for longitudinal cracking over a 5-year period of upkeep. Three fundamental issues were brought to our attention: 1) detection of causal relationships prior to variables under environmental loading (identification of causal structure); 2) obtaining direct causal effects of treatment on outcomes excluding covariates (identification of causal effects); and 3) sensitivity analysis of causal relationships. The results show that the method can accurately evaluate the effect of preventive maintenance treatments and assess the maintenance time to cater well for the functional performance of different preventive maintenance approaches. This framework could help policymakers to develop appropriate maintenance strategies for pavements.
- Abstract（参考訳）: 最も一般的な交通インフラであるアスファルト舗装は、繰り返しの交通負荷や連続的な気候周期によるストレスやひずみによる機能的または構造的損傷による交通安全上の深刻な問題を引き起こす傾向がある。
インフラネットワークの品質や高いサービス性は、国家の都市化と産業発展に不可欠である。
アスファルト舗装の優れた機能舗装性能を維持し, 寿命を延ばすためには, 維持方針の下での舗装の長期性能を評価し, 舗装条件に基づいて好適な選択肢を選択する必要がある。
保守政策を評価する上での大きな課題は、車両負荷の不確実性の制御と、気候環境における凍結ソーサイクルの障害による結果評価の有効な治療を行うことである。
本研究では,従来の因果構造モデルと潜在的結果モデルフレームワークを組み合わせた新たな因果推論手法を提案する。
3つの根本的な問題に注意が向けられた。
1)環境負荷下における変数前の因果関係の検出(因果構造同定)
2 共変量以外の結果に対する治療の直接的な因果効果(因果効果の特定)及び
3)因果関係の感度解析
その結果, 本手法は, 予防的維持治療の効果を正確に評価し, 異なる予防的維持アプローチの機能を十分に発揮するための維持時間を評価できることが示唆された。
この枠組みは、政策立案者が舗装の適切な保守戦略を開発するのに役立つ。
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