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

Integra(on ¡of ¡LCA ¡into ¡Pavement ¡ Management ¡Systems ¡ ¡ Samer ¡Madanat ¡ With ¡Arpad ¡Horvath ¡and ¡Darren ¡Reger ¡ Civil ¡and ¡Environmental ¡Engineering ¡ UC ¡Berkeley ¡ ¡

Pavement ¡Management ¡Alterna(ves ¡ Do ¡nothing ¡ Wear/ ¡Tear ¡ Rolling ¡ Fuel ¡ Deteriora(on ¡ Roughness ¡ (Barnes ¡and ¡ Resistance ¡ Economy ¡ Rate ¡ Langworthy ¡ (Watanada ¡ (Zaabar ¡and ¡ (Paterson ¡ 2004) ¡ 1987) ¡ ChaN ¡2011) ¡ 1987) ¡ Resurfacing ¡ Material ¡and ¡ Roughness ¡ Construc(on ¡ Costs ¡

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 ¡

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 ¡

Saw-­‑tooth ¡trajectory ¡of ¡pavement ¡ roughness ¡ Roughness ¡ Li ¡& ¡Madanat ¡(2002) ¡ 5 ¡

Pavement ¡GHG ¡emissions ¡(LCA) ¡ ¡ • Sources ¡of ¡GHG ¡emissions: ¡mainly ¡from ¡the ¡use ¡ phase ¡and ¡the ¡maintenance ¡(resurfacing) ¡phase ¡ ¡ Materials ¡ ¡ Transporta(on ¡ Onsite ¡Equipment ¡ ¡ Traffic ¡Delay ¡ ¡ Carbona(on ¡ Roadway ¡Ligh(ng ¡ Source: ¡Santero ¡& ¡ Albedo: ¡Urban ¡Heat ¡Island ¡ Horvath ¡(2010) ¡ Albedo: ¡Radia(ve ¡Forcing ¡ Rolling ¡Resistance: ¡Structure ¡ Rolling ¡Resistance: ¡Roughness ¡ ¡ 10 0 ¡ 10 2 ¡ 100 ¡ 10 2 ¡ 10 3 ¡ 10 4 ¡ 10 5 ¡ 6 ¡ Global ¡Warming ¡Poten(al ¡Mg ¡CO2eq/lane-­‑km ¡

Tradeoffs ¡for ¡Emissions ¡

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

Pareto ¡Fron(er ¡ Example: ¡Two-­‑Lane ¡Rural ¡Rd ¡ 67.5 ¡ 67 ¡ 66.5 ¡ Total ¡Costs ¡($10 3 /yr) ¡ 66 ¡ Pareto ¡Curve ¡ 65.5 ¡ Caltrans ¡ 65 ¡ WSDOT ¡ 64.5 ¡ 64 ¡ 47 ¡ 47.5 ¡ 48 ¡ 48.5 ¡ 49 ¡ 49.5 ¡ 50 ¡ 50.5 ¡ 51 ¡ 51.5 ¡ Total ¡Emissions ¡(MT ¡CO2e/yr) ¡

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 ¡ Source: ¡hip:// commons.wikimedia.org/wiki/ File:California_state_highways.svg ¡ 10 ¡

Pavement ¡Resurfacing ¡Op(miza(on ¡at ¡ Network-­‑Level ¡ • Boiom-­‑up ¡solu(on ¡method ¡preserves ¡facility-­‑ specific ¡characteris(cs ¡ • Resource ¡Alloca(on ¡Problem: ¡ Minimize ¡ Annual ¡Agency ¡Costs ¡+ ¡User ¡Costs ¡ ¡ s.t. ¡ Steady ¡State ¡Agency ¡Cost ¡< ¡Budget ¡ IRI ¡ $ Segment ¡1: ¡ t ¡ IRI ¡ $ Segment ¡2: ¡ $ ¡ Budget ¡ t ¡ Network: ¡ IRI ¡ $ Segment ¡3: ¡ t ¡ t ¡ IRI ¡ $ t ¡ Segment ¡N: ¡ 11 ¡

Results ¡for ¡network-­‑level ¡case ¡study ¡ Sathaye ¡& ¡Madanat ¡(2012) ¡ 12 ¡

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 ¡

Pareto ¡Fron(er ¡for ¡Caltrans ¡D4 ¡

Carbon ¡Pricing ¡

100 # : Traffic group number 90 Op(mal ¡IRI ¡trigger ¡for ¡ Percentile of lane-mile in the state network 30% ¡of ¡network ¡with ¡ 80 highest ¡traffic ¡= ¡1.6 ¡m/km ¡ 7 6 70 (101 ¡in/mile) ¡ ¡ 5 60 Op(mal ¡IRI ¡trigger ¡for ¡25 ¡ to ¡70% ¡of ¡network ¡traffic ¡= ¡ 50 4 2.0 ¡to ¡2.8 ¡m/km ¡ ¡ 40 3 (127 ¡to ¡177 ¡in/mile) ¡ ¡ 30 Op(mal ¡IRI ¡trigger ¡for ¡ 2 20 25% ¡of ¡network ¡with ¡ lowest ¡traffic ¡= ¡do ¡not ¡ 10 treat ¡for ¡smoothness ¡ ¡ 1 0 0 50 100 150 200 250 Daily passenger car equivalent (PCE) per directional segment ( × 10 3 ) 16 ¡

Comparison ¡of ¡cost-­‑effec(veness ¡ Life ¡cycle ¡cost-­‑ Annual ¡CO 2 -­‑e ¡ Measure ¡ effec?veness ¡ emission ¡reduc?on ¡ ($2008/tCO 2 -­‑e) ¡ -­‑75 ¡** ¡ LDV: ¡Incremental ¡efficiency ¡ 20% ¡tailpipe ¡reduc(on ¡ LDV: ¡Advanced ¡hybrid ¡ 38% ¡tailpipe ¡reduc(on ¡on ¡ 42 ¡** ¡ vehicle ¡ new ¡vehicles ¡ Commercial ¡trucks: ¡Class ¡2b ¡ -­‑108 ¡** ¡ 25% ¡tailpipe ¡reduc(on ¡ efficiency ¡ Increase ¡mix ¡of ¡cellulosic ¡ 31 ¡** ¡ Ethanol ¡fuel ¡subs(tu(on ¡ ethanol ¡to ¡13% ¡by ¡volume ¡ Current ¡Caltrans ¡trigger* ¡ 0.82 ¡MMT ¡ 332 ¡ (170 ¡in/mile, ¡or ¡2.7 ¡m/km) ¡ Op?mal ¡roughness ¡triggers* ¡ 1.38 ¡MMT ¡ 390 ¡ (Caltrans ¡cost ¡only) ¡ Op?mal ¡roughness ¡triggers* ¡ 1.38 ¡MMT ¡ -­‑665 ¡to ¡-­‑1,509 ¡ (all ¡user ¡benefits ¡included) ¡ 17 ¡ * ¡Versus ¡Rou(ne ¡Maintenance ¡ **Lutsey, ¡PhD ¡thesis ¡ Wang ¡ et ¡al ¡2014 ¡ Environ. ¡Res. ¡Le<. ¡ 9 ¡034007 ¡

Maintenance ¡Results ¡( E M ) ¡ Histogram of Energy Consumption 8000 PM CM 7000 RM RC 6000 5000 Frequency 4000 3000 2000 1000 0 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 Energy Consumption 6 x 10 Center ¡for ¡Sustainable ¡ Transporta(on ¡Infrastructure ¡

Network-­‑Level ¡Evalua(on ¡ 120 100 100 80 Lane-Miles Lane-Miles 6 9 • Evaluated ¡surface ¡of ¡I-­‑81 ¡in ¡Salem ¡(VA) ¡district ¡ 6 x 10 80 x 10 60 1.6 60 40 40 20 20 – 291 ¡lane-­‑miles ¡ ¡ 0 0 5 1.55 – Broken ¡into ¡65 ¡different ¡segments ¡ Total 5 Year Cost (Dollars) 4 Condition (CCI) Roughness (IRI) – Condi(on ¡is ¡CCI, ¡a ¡value ¡ranging ¡from ¡0 ¡ 1.5 (a) (b) (impassible) ¡to ¡100 ¡(perfect ¡condi(on) ¡ 150 120 3 100 Lane-Miles Lane-Miles • 5 ¡year ¡analysis ¡ 1.45 100 80 60 50 40 2 – Determined ¡Pareto ¡surface ¡of ¡cost, ¡condi(on ¡and ¡ 20 0 0 1.4 energy ¡ 1 Traffic (Thousands of AADT) Percent Truck Traffic 1.35 0 (c) (d) 75 80 85 90 95 100 Center ¡for ¡Sustainable ¡ Average 5 Year Condition (CCI) Transporta(on ¡Infrastructure ¡