AMBIENTE, TERRITORIO E ENERGIA

PRIOritizzazione degli interventi di MAnutenzione di Pavimentazioni Stradali per la riduzione dell’esposizione al rumore

Abstract

Progetti di ricerca in collaborazione fra Università/Enti di ricerca e altri soggetti pubblici o privati con l’obbiettivo di sostenere percorsi di alta formazione che integrino le conoscenze teoriche con le competenze realizzate in specifici contesti d’esperienza.

Nome del Progetto
PRIOMAPS
Anno di pubblicazione
2023
Capofila
CNR

Nome del bando

Progetti di Alta Formazione attraverso l’attivazione di Assegni di Ricerca (Bando assegni di ricerca anno 2023)

Durata prevista
24 Mesi
60.000 €
Costo totale del progetto
48.000 €
Contributo erogato
1
Borse totali

Descrizione Bando

Il principale obiettivo del progetto è la riduzione dell’esposizione della popolazione al rumore stradale della popolazione, da ottenere mediante una corretta pianificazione e ottimizzazione degli interventi di manutenzione stradale. Come dimostrato anche da precedenti studi dei partner del progetto, le emissioni sonore sono legate alla tessitura superficiale della pavimentazione. La presenza di discontinuità come buche, avvallamenti, fessurazioni, hanno una forte incidenza sulla rumorosità prodotta, e incidono negativamente sul confort di marcia e sulla sicurezza di circolazione dei veicoli e quindi sulla piena fruibilità dell’infrastruttura. Inoltre, un cattivo stato delle infrastrutture stradali comporta effetti negativi sulla salute dei residenti conseguenti all’esposizione a rumore e polveri, risultanti in maggiori costi sociali per i danni che vengono indotti alle cose e alla collettività. Di contro, interventi di manutenzione troppo frequenti causano un inutile dispendio di risorse economiche e disagi alla circolazione: vi è pertanto la necessità di effettuare interventi alla luce delle reali condizioni della pavimentazione in modo da ottimizzare le risorse. Attualmente, lo stato delle pavimentazioni viene valutato con sopralluoghi sull’intera rete attraverso ispezione visiva, con grande dispendio di tempo e di risorse umane ed economiche. L’obiettivo del progetto è quindi quello di sviluppare un sistema di riconoscimento automatico degli ammaloramenti dell’asfalto che consenta un monitoraggio completo e frequente della rete. Il sistema si basa sulla misura del livello sonoro all’interno di uno pneumatico, il rilievo della pavimentazione attraverso una videocamera e l’utilizzo di metodi di AI per l’analisi dei dati acustici e visivi raccolti. Il sistema sarà installato su uno specifico mezzo che, transitando sulla pavimentazione, sarà in grado di caratterizzarne lo stato attraverso l’elaborazione dei dati raccolti. I risultati verranno quindi georeferenziati. In tale modo sarà possibile determinare indicatori specifici che consentano la prioritizzazione degli interventi. La precisa conoscenza dello stato della pavimentazione, lungo tutta la rete di competenza, permetterà alle autorità di intervenire, anche in maniera preventiva, solo dove e quando è realmente necessario, andando a risparmiare risorse finanziarie, e consentendo una pianificazione dei costi nell’ottica di una migliore sostenibilità ambientale ed una ottimizzazione delle risorse disponibili.

Parole chiave:

MACHINE LEARNING, ESPOSIZIONE AL RUMORE, MODELLI PREDITTIVI
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