[PPT] - Integra(on of LCA into Pavement Management Systems Samer PowerPoint Presentation

SLIDE 1

Integra(on ¡of ¡LCA ¡into ¡Pavement ¡ Management ¡Systems ¡ ¡

Samer ¡Madanat ¡ With ¡Arpad ¡Horvath ¡and ¡Darren ¡Reger ¡ Civil ¡and ¡Environmental ¡Engineering ¡ UC ¡Berkeley ¡ ¡

SLIDE 2

Pavement ¡Management ¡Alterna(ves ¡

Roughness ¡ Rolling ¡ Resistance ¡ (Watanada ¡ 1987) ¡ Fuel ¡ Economy ¡ (Zaabar ¡and ¡ ChaN ¡2011) ¡ Wear/ ¡Tear ¡ (Barnes ¡and ¡ Langworthy ¡ 2004) ¡

Resurfacing ¡ Do ¡nothing ¡

Roughness ¡ Material ¡and ¡ Construc(on ¡ Costs ¡ Deteriora(on ¡ Rate ¡ (Paterson ¡ 1987) ¡

SLIDE 3

When ¡to ¡resurface? ¡

Trigger ¡roughness ¡examples ¡

– 2.7m/km: ¡currently ¡used ¡by ¡Caltrans ¡ – 3.5m/km: ¡Caltrans ¡former ¡policy, ¡used ¡by ¡ WSDOT ¡

Are ¡the ¡trigger ¡roughness ¡values ¡used ¡in ¡

prac(ce ¡op(mal ¡for ¡LCC ¡minimiza(on? ¡

– No; ¡based ¡on ¡subjec(ve ¡criteria ¡

Should ¡all ¡roads ¡be ¡treated ¡the ¡same? ¡

– Universal ¡trigger ¡vs ¡segment-‑specific ¡trigger ¡

SLIDE 4

Pavement ¡Resurfacing ¡Op(miza(on ¡ ¡

Given ¡roughness ¡progression ¡model, ¡

maintenance ¡effec(veness, ¡cost ¡of ¡ resurfacing, ¡user ¡cost ¡models, ¡determine: ¡

– Frequency ¡of ¡resurfacing ¡(or ¡trigger ¡roughness), ¡ and ¡ – Overlay ¡thickness ¡

Objec(ve: ¡minimize ¡life ¡cycle ¡costs ¡(LCC) ¡over ¡

a ¡finite ¡horizon ¡

– LCC ¡include ¡all ¡agency ¡and ¡user ¡costs ¡

SLIDE 5

Saw-‑tooth ¡trajectory ¡of ¡pavement ¡ roughness ¡

Li ¡& ¡Madanat ¡(2002) ¡

5 ¡

Roughness ¡

SLIDE 6

Pavement ¡GHG ¡emissions ¡(LCA) ¡

Sources ¡of ¡GHG ¡emissions: ¡mainly ¡from ¡the ¡use ¡

phase ¡and ¡the ¡maintenance ¡(resurfacing) ¡phase ¡

¡ ¡ ¡ ¡ ¡

¡

6 ¡

Materials ¡ Transporta(on ¡ Onsite ¡Equipment ¡ Traffic ¡Delay ¡ Carbona(on ¡ Roadway ¡Ligh(ng ¡ Albedo: ¡Urban ¡Heat ¡Island ¡ Albedo: ¡Radia(ve ¡Forcing ¡ Rolling ¡Resistance: ¡Structure ¡ Rolling ¡Resistance: ¡Roughness ¡ Global ¡Warming ¡Poten(al ¡Mg ¡CO2eq/lane-‑km ¡

100 ¡ 100 ¡ 105 ¡ 104 ¡ 103 ¡ 102 ¡ 102 ¡

Source: ¡Santero ¡& ¡ Horvath ¡(2010) ¡

SLIDE 7

Tradeoffs ¡for ¡Emissions ¡

SLIDE 8

Overlay ¡Intervals: ¡Effects ¡on ¡LC ¡Costs ¡ and ¡LC ¡Emissions ¡

SLIDE 9

Pareto ¡Fron(er ¡

Example: ¡Two-‑Lane ¡Rural ¡Rd ¡

64 ¡ 64.5 ¡ 65 ¡ 65.5 ¡ 66 ¡ 66.5 ¡ 67 ¡ 67.5 ¡ 47 ¡ 47.5 ¡ 48 ¡ 48.5 ¡ 49 ¡ 49.5 ¡ 50 ¡ 50.5 ¡ 51 ¡ 51.5 ¡ Total ¡Costs ¡($103/yr) ¡ Total ¡Emissions ¡(MT ¡CO2e/yr) ¡ Pareto ¡Curve ¡ Caltrans ¡ WSDOT ¡

SLIDE 10

Network-‑Level ¡Resurfacing ¡Op(miza(on ¡

¡

Managing ¡infrastructure ¡systems ¡

to ¡minimize ¡environmental ¡and ¡ economic ¡impacts ¡

– Network-‑level ¡op(miza(on ¡for ¡LCC ¡ – Mul(-‑criteria ¡op(miza(on ¡for ¡ pavement ¡maintenance ¡

10 ¡

Source: ¡hip:// commons.wikimedia.org/wiki/ File:California_state_highways.svg ¡

SLIDE 11

Pavement ¡Resurfacing ¡Op(miza(on ¡at ¡ Network-‑Level ¡

Boiom-‑up ¡solu(on ¡method ¡preserves ¡facility-‑

specific ¡characteris(cs ¡

Resource ¡Alloca(on ¡Problem: ¡

¡

Segment ¡1: ¡ Segment ¡2: ¡ Segment ¡3: ¡ Segment ¡N: ¡

IRI ¡

$ ¡

t ¡ t ¡ t ¡ t ¡

t ¡

Budget ¡

Network: ¡

IRI ¡ IRI ¡ IRI ¡ $ $ $ $

11 ¡

Minimize ¡Annual ¡Agency ¡Costs ¡+ ¡User ¡Costs ¡ s.t. ¡Steady ¡State ¡Agency ¡Cost ¡< ¡Budget ¡

SLIDE 12

Results ¡for ¡network-‑level ¡case ¡study ¡

12 ¡

Sathaye ¡& ¡Madanat ¡(2012) ¡

SLIDE 13

Insights ¡from ¡network-‑level ¡problem ¡

The ¡uniform ¡trigger ¡roughness ¡policy ¡adopted ¡

by ¡many ¡state ¡agencies ¡is ¡not ¡op(mal: ¡ different ¡pavements ¡have ¡different ¡op(mal ¡ trigger ¡roughness ¡

The ¡op(mal ¡solu(on ¡is ¡robust ¡to ¡deteriora(on ¡

model ¡parameter ¡uncertainty ¡

13 ¡

SLIDE 14

Pareto ¡Fron(er ¡for ¡Caltrans ¡D4 ¡

SLIDE 15

Carbon ¡Pricing ¡

SLIDE 16

10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 50 100 150 200 250

Percentile of lane-mile in the state network Daily passenger car equivalent (PCE) per directional segment (×103)

6 5 7 4 3 2 1 # : Traffic group number

16 ¡

Op(mal ¡IRI ¡trigger ¡for ¡25 ¡ to ¡70% ¡of ¡network ¡traffic ¡= ¡ 2.0 ¡to ¡2.8 ¡m/km ¡ ¡ (127 ¡to ¡177 ¡in/mile) ¡ ¡ Op(mal ¡IRI ¡trigger ¡for ¡ 30% ¡of ¡network ¡with ¡ highest ¡traffic ¡= ¡1.6 ¡m/km ¡ (101 ¡in/mile) ¡ ¡ Op(mal ¡IRI ¡trigger ¡for ¡ 25% ¡of ¡network ¡with ¡ lowest ¡traffic ¡= ¡do ¡not ¡ treat ¡for ¡smoothness ¡ ¡

SLIDE 17

Comparison ¡of ¡cost-‑effec(veness ¡

Measure ¡ Annual ¡CO2-‑e ¡ emission ¡reduc?on ¡ Life ¡cycle ¡cost-‑ effec?veness ¡ ($2008/tCO2-‑e) ¡

LDV: ¡Incremental ¡efficiency ¡ 20% ¡tailpipe ¡reduc(on ¡

‑75 ¡** ¡

LDV: ¡Advanced ¡hybrid ¡ vehicle ¡ 38% ¡tailpipe ¡reduc(on ¡on ¡ new ¡vehicles ¡

42 ¡** ¡

Commercial ¡trucks: ¡Class ¡2b ¡ efficiency ¡ 25% ¡tailpipe ¡reduc(on ¡

‑108 ¡** ¡

Ethanol ¡fuel ¡subs(tu(on ¡ Increase ¡mix ¡of ¡cellulosic ¡ ethanol ¡to ¡13% ¡by ¡volume ¡

31 ¡** ¡

Current ¡Caltrans ¡trigger* ¡ (170 ¡in/mile, ¡or ¡2.7 ¡m/km) ¡

0.82 ¡MMT ¡ 332 ¡

Op?mal ¡roughness ¡triggers* ¡ (Caltrans ¡cost ¡only) ¡

1.38 ¡MMT ¡ 390 ¡

Op?mal ¡roughness ¡triggers* ¡ (all ¡user ¡benefits ¡included) ¡

1.38 ¡MMT ¡

‑665 ¡to ¡-‑1,509 ¡

17 ¡

* ¡Versus ¡Rou(ne ¡Maintenance ¡

Wang ¡et ¡al ¡2014 ¡Environ. ¡Res. ¡Le<. ¡9 ¡034007 ¡ **Lutsey, ¡PhD ¡thesis ¡

SLIDE 18

Maintenance ¡Results ¡(EM) ¡

0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 x 10

6

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

Energy Consumption Frequency Histogram of Energy Consumption

PM CM RM RC

Center ¡for ¡Sustainable ¡ Transporta(on ¡Infrastructure ¡

SLIDE 19

Network-‑Level ¡Evalua(on ¡

Evaluated ¡surface ¡of ¡I-‑81 ¡in ¡Salem ¡(VA) ¡district ¡

– 291 ¡lane-‑miles ¡ ¡ – Broken ¡into ¡65 ¡different ¡segments ¡ – Condi(on ¡is ¡CCI, ¡a ¡value ¡ranging ¡from ¡0 ¡ (impassible) ¡to ¡100 ¡(perfect ¡condi(on) ¡

5 ¡year ¡analysis ¡

– Determined ¡Pareto ¡surface ¡of ¡cost, ¡condi(on ¡and ¡ energy ¡