RU2713565C2 - Способ определения качества свежеуложенного асфальтового покрытия - Google Patents

Abstract

Изобретение относится к способу определения качества асфальтового покрытия, включающему: а) обеспечение наличия и инициализацию по меньшей мере одного датчика (1), соединенного с процессорным устройством (2), содержащим по меньшей мере один процессор (20А, 20В), связанный по меньшей мере с одной памятью (21А, 21В), предназначенной для хранения по меньшей мере значений (Tn) температуры, времени (t) и/или мгновенного положения (X) для всей ширины (W) асфальтового покрытия (4) при его укладке вдоль пути (X); b) сканирование и регистрацию ряда (Р) отдельных температурных интервалов (TIn) для ряда (Р) подсекций (ΔХ') в секции (ΔХ); с) компилирование указанных интервалов TIn температур для указанной секции (ΔХ), распределенных вдоль указанной ширины (W); d) определение и сохранение в указанной памяти (21) усредненного интервала (TIm) температур, представляющего усредненный интервал (TIm) температур для указанного ряда (Р) скомпилированных интервалов (TIn) температур, распределенных вдоль указанной ширины (W) указанной секции (ΔХ); е) повторение шагов b-d, пока не будет пройдено все указанное расстояние (X) вдоль покрытия, при этом указанные сохраненные усредненные интервалы (TIm) температур в указанной памяти (21) обрабатывают указанным процессором (20А, 20В) для определения показателя (V) качества для указанного расстояния (X) вдоль покрытия на основе относительного значения (PDIn), которое связано с дисперсией усредненных интервалов (TIm) температур в поперечном направлении для указанного пути (X). Технический результат – повышение достоверности определения качества свежеуложенного асфальтового покрытия. 14 з.п. ф-лы, 5 ил.

Description

Область техники

Настоящее изобретение относится к способу определения качества свежеуложенного асфальтового покрытия, а кроме того, предпочтительно, используется для предсказания срока службы свежеуложенного асфальтового покрытия.

В контексте настоящего изобретения термин «асфальт» относится к смеси, состоящей из минеральных составляющих вместе с асфальтом.

Предпосылки создания изобретения

При асфальтировании поверхности очень важна ее однородность, так как качество такой поверхности определяется худшими ее частями. На практике невозможно улучшить качество асфальтового покрытия при температуре окружающей среды. Термографическое фотографирование выявляет проблемы с расслоением и используется в процессе изготовления асфальта на заводе, кроме того, исследуют порции асфальта, извлеченные из дорожного покрытия, или определяют изменение качества привозимого асфальта от грузовика к грузовику. Результаты измерений могут использоваться для усовершенствований на асфальтовом заводе или для пересмотра технологии. При укладке асфальта результаты термографических измерений могут дать значительный или ограниченный выигрыш.

В патенте США №6122601 раскрыта система для измерения и отслеживания плотности уплотненного материала, а именно, двухкомпонентная система для получения однородной плотности уплотненных материалов и отслеживания уплотнения материалов. Первый компонент - это автоматизированный измеритель плотности уплотнения в реальном времени и способ использования измерения плотности уплотненного материала. Второй компонент - это Географическая Информационная система (GIS) для отслеживания уплотнения поверхности в конкретных местах. Эти два компонента совместно обеспечивают систему для измерения плотности уплотненного материала и записи местоположения каждого измерения плотности. Компоненты могут быть использованы для многих операций уплотнения, таких как уплотнение, с помощью катка, бетона, дорожного покрытия, грунта, мусора и асфальтовых покрытий.

Система документации по уплотнению (CDS) была разработана в середине 1980-х годов в Швеции (см. (The Geodynamic Compaction Documentation System. Sweden: GEODYN, Inc., 1995)). Эта система документации составляет концептуальную систему для мониторинга процесса уплотнения. В этой системе оператор входит в данные по уплотнению вручную, когда управляет катком. Все записи, включая изменение полосы, изменение направления, количество проходов, количество слоев, а также запуск или остановка работы должны вводиться вручную. Кроме того, не имеется датчика для определения ориентации и положения подвижного уплотняющего оборудования, таким образом, операторы должны следовать маршруту, определенному заранее.

В последние несколько лет значительно усовершенствовалась техника автоматизированного определения местоположения в реальном времени. В настоящее время имеются два основных способа определения местоположения: лазер и Глобальная система определения местоположения (GPS). Определение местоположения с помощью лазера характеризуется высокой точностью (<10 см), однако оно ограничено необходимостью размещать множество лазерных целей, работающих как приемники. Техника GPS базируется на космических технологиях. Она относительно недорога, однако точность составляет, как правило, 3-5 м, что недостаточно для данного исследования. При использовании дифференциального GPS точность улучшается до <1 м, что, однако, все еще недостаточно. Однако при использовании приложений программной коррекции измерения с помощью дифференциальной GPS (GNSS) могут иметь точность <10 см.

Кроме того, в заявке на патент США 2014/0308074 (Rutz и др.) раскрыта отделочная дорожная машина с термографическим устройством, устанавливаемым с возможностью снятия на часть машины с целью записи географических термографических данных по меньшей мере для одной области слоя покрытия. Термографическое устройство содержит корпус, в котором расположен блок обнаружения для обнаружения записей термографических данных и дополнительный блок обнаружения для обнаружения записей, связанных с космическими данными и необходимых для записи термографических данных.

Ни один из известных способов не обеспечивает достоверных качественных измерений, которые предпочтительно можно было бы легко связать с фактическим сроком службы свежеуложенной асфальтовой мостовой.

Сущность изобретения

Целью изобретения является способ, который позволяет достоверно определить качество свежеуложенного асфальтового покрытия, как определено в п. 1 формулы изобретения.

Согласно изобретению, эта цель достигнута в способе, посредством которого можно обработать большое количество сканированных/записанных данных в режиме реального времени и произвести соответствующее сравнение параметров данных, которые относятся к качеству и в дальнейшем могут быть обработаны для установления относительного значения (PDI), которое можно легко использовать для определения качества, а кроме того, предпочтительно для прогнозирования срока службы свежеуложенного асфальтового покрытия.

Ниже в подробном описании описаны дополнительные преимущества и предпочтенные варианты выполнения настоящего изобретения, которые не следует рассматривать как ограничения объема пунктов формулы изобретения. Как очевидно специалистам в данной области техники, основные принципы изобретения могут быть использованы в множестве фактических шагов способа.

Краткое описание чертежей

Ниже изобретение описано более подробно на примере предпочтительных вариантов его выполнения и сопровождающих чертежей, где

на фиг. 1 схематично показан вариант выполнения настоящего изобретения, на котором показана отделочная дорожная машина и предпочтительный набор компьютерного обеспечения,

на фиг. 2 показана диаграмма, иллюстрирующая максимальную зарегистрированную температуру и минимальную зарегистрированную температуру и также время укладки свежего покрытия на расстояние приблизительно 2800 м,

на фиг. 3 показана увеличенная часть диаграммы на фиг. 2, соответствующая расстоянию 2 м,

на фиг. 4 показана диаграмма, представляющая все усредненные интервалы температур, распределенные вдоль ширины той части покрытия, которая показана на фиг. 3,

на фиг. 5 показано относительное значение PDI для части покрытия, показанной на фиг. 3-4.

Подробное описание изобретения

На фиг. 1 показана отделочная дорожная машина 3 с датчиком 1, предназначенным для сканирования температуры асфальтового покрытия 4 непосредственно после его укладки. Датчик 1 предпочтительно выполнен в виде линейного сканера, который измеряет инфракрасное излучение. Для охвата всей ширины W уложенного покрытия линейный сканер 1 необходимо поместить достаточно высоко, чтобы он мог сканировать всю ширину W. В предпочтительном варианте выполнения настоящего изобретения линейный сканер имеет регистрационное окно на 90°. Соответственно, он сканирует аналоговым образом температуру по всей ширине W покрытия от одной стороны регистрационного окна до другой стороны. Для возможности сканирования также очень широких покрытий 4 сканер 1 предпочтительно содержит крепежные средства, которое позволяют установить сканер на высоте до 6 м от поверхности. В предпочтительном варианте выполнения настоящего изобретения датчик 1 крепится с возможностью регулировки высоты, чтобы обеспечить регулировку вертикального положения датчика 1. В сканере имеется механизм, который вращается, обеспечивая сканирование в пределах окна сканирования (90°), при этом скорость вращения составляет приблизительно 10-200 оборотов в секунду. В предпочтительном варианте выполнения настоящего изобретения, который рассмотрен ниже, используется частота 20-60 Гц, например 40 оборотов в секунду.

Сканер 1 связан с первым процессором 20А и первой памятью 21А. Для каждого оборота сканера 1 значения Tn отсканированной температуры обрабатываются первым процессором 20А и сохраняются в памяти 21А; в предпочтительном варианте выполнения настоящего изобретения в сканере 1 регистрируются локальным процессором (не показан) 512 значений/оборотов, обычно в диапазоне 256-2048. Первый процессор 20А связан также либо с устройством для измерения расстояния (не показано, например колесо), который непрерывно измеряет во времени расстояние, пройденное отделочной дорожной машиной 3, и/или с GPS-оборудованием, которое непрерывно регистрирует положение отделочной дорожной машины 3, и/или с устройством для измерения скорости, или устройством для измерения расстояния. Соответственно, первый процессор 20А имеет также данные о местоположении отделочной дорожной машины 3, и, таким образом, датчик 1 более или менее непрерывно сохраняет эти данные в связи с каждым зарегистрированным аналоговым интервалом Ti температур. Соответственно, в первой памяти 21А хранятся точные значения каждого отсканированного интервала Ti температур и его местоположение в продольном направлении (так как известно точное положение машины) и в поперечном направлении (поскольку записано, какой в точности угол соответствует различным значениям Tn температуры).

На фиг. 2 показана диаграмма, содержащая различные графики. Один график Tmax показывает максимальную температуру, измеренную датчиком 1, а второй график Tmin показывает минимальную температуру, измеренную датчиком 1, при этом каждое значение относится к конкретному местоположению в пределах всего отсканированного расстояния. Кроме того, показан график, представляющий время от начального момента t1, соответствующего расстоянию 1 укладки покрытия, до конечного момента t2, соответствующего пройденному расстоянию при укладке покрытия. На фиг. 2 эти данные соответствуют полному расстоянию 2800 м, и показано, что для его прохождения потребовалось приблизительно 10 часов, и далее, что максимальная температура вдоль этого расстояния составляла приблизительно 163°, а минимальная температура - 125°, соответственно.

На фиг. 3 и 4 показано частичное расстояние X из полного расстояния, представленного на фиг 2, а именно, в диапазоне от 1236 м до 1238 м, при этом максимальная температура Tmax составляет 157°, а минимальная температура составляет 150°. В предпочтительном варианте выполнения настоящего изобретения каждое расстояние X разделено на секции ΔХ, и для дальнейшей обработки используется усредненный интервал Tim сканированной температуры для каждой секции ΔХ, при этом все температурные интервалы хранятся в первой памяти 21А и обрабатываются первым процессором 20А после завершения секции ΔХ. На фиг. 4 показана картинка 8, которая демонстрирует, как усредненные интервалы Tim температуры для каждой секции ΔХ распределены по ширине W покрытия 4. Уровень серого для области в пределах картинки 8 коррелирует с определенной температурой, как показано на шкале 6-7 температур в правом столбце рядом с картинкой 8. Сравнивая с уровнем серого в пределах изображения 8, можно заметить, что распределение очень хорошо соответствует вышеуказанному интервалу температур, то есть вариация температур в поперечном направлении составляет приблизительно 150-157°.

Кроме того, на фиг. 1 показано, что имеется связь между первым процессором 20А и вторым процессором 20B, а второй процессор 20B связан со второй памятью 21B.

На фиг. 4 показано, что данные (по меньшей мере оперативно сохраненные в первой памяти 21А), как показано на фиг. 3, переданы во второй процессор 20В и вторую память 21В, связанную с ним, для дальнейшей обработки. Эта дальнейшая обработка первых данных (как показано на фиг. 3) основана на определении, для каждой заданной подсекции ΔХ, распределения различных измеренных температур Tm относительно их отклонения от усредненной температуры Tm в пределах этой подсекции ΔХ, как более подробно пояснено ниже. Соответственно, производят деление измеренного интервала Tim температур, при этом весь диапазон делят на абсолютные поддиапазоны ΔTim. В свою очередь, эти поддиапазоны ΔTim рассортированы по классам ΔKTm по отношению к тому, как далеко от усредненной температуры Tm в пределах этой посекции ΔХ расположен абсолютный поддиапазон ΔTim. Наконец, все субдиапазоны ΔTim отсортировывают в соответствующий класс ΔKTm. Как показано картинкой 16 и шкалой 15 на фиг. 4, каждому классу ΔKTm присвоена своя первая маркировочная линия, при этом, как на фиг. 3, диапазон интенсивностей меняется более или менее непрерывно. На фиг. 5 показано, что имеется нулевой уровень, представляющий класс ΔKTm, который совпадает со средней температурной Tm в пределах каждого поперечной секции ΔХ. Для обозначения этого класса выбран белый цвет. Класс ΔKTm, расположенный дальше от усредненной температуры Tm в пределах каждой подсекции ΔХ в направлении большей температуры, чем усредненная температура Tm, обозначен первой маркировочной линией, плавно темнеющей в верхней области шкалы 15, тогда как противоположное справедливо для классов, представляющих более низкую температуру, чем усредненная температура, где имеет место непрерывное потемнение ко второй маркировочной линии. Поэтому картинка 16, показанная на фиг. 4, демонстрирует для каждой подсекции ΔХ, как различные классы ΔKTm распределены вдоль ширины W.

На фиг. 5 показан график RΣKT, при этом все данные, представленные на фиг. 4, собраны на графике, представляющем значение качества от расстояния X на покрытии на фиг. 3 и 4. Соответственно, вся совокупность классифицированных значений ΔKTm была просуммирована, и путем вырезания выбранного совокупного значения 2Y из указанной суммы можно получить адекватное значение, которое может быть сопоставлено фактическому качеству асфальта, уложенного на расстояние X. Следовательно, убирая выбранное совокупное значение, например 5% и просто используя эти совокупные значения в оставшейся части совокупности, которая расположена ближе в усредненной совокупности, можно установить достоверное значение, называемое здесь PDI. В предпочтительном варианте выполнения настоящего изобретения это значение доли Y совокупности находится в интервале 1-4%, но может, конечно, по желанию быть и меньше, и больше. В показанном примере для PDI получено значение приблизительно 4,6, что указывает на высокое качество покрытия для проверенного расстояния X. Эмпирические данные и критерии показали, что для покрытия с расчетным сроком службы, например, 10 лет, в среднем следует ожидать PDI приблизительно 10. Меньшее значение указывает на более высокое качество, а значение выше 10 указывает на более низкое качество V.

Ниже рассмотрен пример, где шаги описаны более подробно.

При реализации способа согласно изобретению, то есть при определении качества выбранной части X асфальтового покрытия 4, способ в предпочтительном варианте его выполнения может включать следующие шаги:

a) соединение линейного сканера 1 с процессорным устройством 2, находящемся в режиме готовности/ожидания, когда машина 3 начинает двигаться, то есть укладывать асфальтовое покрытие 4. В предпочтительном варианте выполнения настоящего изобретения процессорное устройство 2 содержит первый локальный процессор 20А и память 21А, установленные на машине 3, и второй удаленный процессор 20В и память 20А, например блок удаленного сервера 20В/21В, непрерывно снабжаемый данными из локального блока 20А/21А, например, данные о положении X, времени t, скорости и т.д. На фиг. 3 показано, что выбранная часть X представляет собой долю полного расстояния, показанного на фиг. 2, то есть выбранная часть X идет от Х'1 1236 м до Х'2 почти 1238 м. Следовательно, расстояние X вдоль покрытия составляет приблизительно 2 м;

b) датчик 1 непрерывно сканирует и регистрирует количество Р отдельных температурных интервалов TIn для ряда Р подсекций ΔХ' в пределах заранее заданной секции ΔХ. На проведенных тестах в качестве датчика 1 использовался линейный сканер 1, работающий на частоте 40 Гц, и каждая подсекция ΔХ' была выбрана так, чтобы соответствовать 2 секундам (обычно это соответствует приблизительно 200 мм), в результате чего Р равно 80. Следовательно, в памяти 21А впоследствии будет храниться 80 сканированных диапазонов аналоговой температуры,

c) компилирование указанных интервалов TIn температур для указанной секции ΔХ, распределенных вдоль указанной ширины W, посредством извлечения их из памяти 21А и обработки в процессоре 20А,

d) определение и сохранение в памяти 21А усредненного интервала TIm (см. серую заштрихованную поверхность 8 на фиг. 3), представляющего усредненные интервалы TIm температур для указанного ряда Р скомпилированных интервалов TIn температур, распределенных вдоль указанной ширины W указанной секции ΔХ. В предпочтительном варианте выполнения настоящего изобретения, когда процессорное устройство 2 содержит второй удаленный процессорный блок 20В/21В, эти данные подаются во второй удаленный процессорный блок 20В/21В на этой стадии процесса, то есть в удаленном процессорном блоке 20В/21В сохраняется каждый компилируемый усредненный интервал TIm температур вместе с другими желаемыми поступающими данными, то есть местоположением секции ΔХ и т.д. На правой стороне фиг. 3 показана температурную шкала 6, идущая вертикально в диапазоне 120-165 С°, которая также преобразуется в расположенную параллельно серую заштрихованную шкалу 7, идущую от самой темной штриховки (120 С°) до самой яркой штриховки (165 С°) через центральную промежуточную заштрихованную область (145 С°) и переходящие друг в друга в промежуточных зонах. Следовательно, на картинке 8 каждое субзначение ΔTIm имеет специфическую серую штриховку, соответствующую сказанному выше. На фиг. 3 это иллюстрируется тем, что показано одно субзначение ΔTIm в местоположении X' в пределах данной в качестве примера секции ΔХ, и серая штриховка в нем соответствует температуре TIm приблизительно 157 С°,

e) затем шаги b-d повторяют, пока не будет пройдено все указанное расстояние X вдоль покрытия, и второй удаленный блок 20В/21В получит и сохранит все данные, как показано на фиг. 3,

f) определение и хранение усредненного значения Tm температуры для каждого из указанных усредненных интервалов TIm температур, что предпочтительно достигается путем обработки и хранения в удаленном блоке 20В/21В,

g) разделение каждого усредненного интервала TIm температур на субзначения ΔTIm, классификация каждого субзначения ΔTIm в подклассы ΔKTn, при этом все подклассы охватывают весь диапазон TIm температур для каждой секции ΔХ, и сохранение местоположения X', ΔW и подкласса ΔKTn для каждого субзначения ΔTIm,

h) определение и сохранение относительного расстояния R, предпочтительно в процентах, соотнесенного с усредненной температурной Tm каждого субзначения ΔTIm для каждой секции ΔХ. На фиг. 5 имеется вертикальная шкала 9, идущая от -1 до +1 и представляющая относительное расстояние R, которое также преобразовано в параллельную шкалу 15 местоположения, идущую от высокой интенсивности второй маркировочной линии (например, представляющей -1 на фиг. 5) к высокой интенсивности первой маркировочной линии (например, представляющий +1 на фиг. 5) через центральный ноль (0 соответствует усредненной температуре Tm), который обозначен белым цветом, а промежуточные области заштрихованы. Это иллюстрируется на фиг. 5, где показано то же субзначение ΔKTm, что и на фиг. 4, а маркировка (низкая интенсивность второй маркировочной линии) соответствует относительному расстоянию R приблизительно - 0,2°. Если представить все хранимые данные в виде картинки 16, как на фиг. 5, то для каждого субзначения ΔTIm видно, насколько далеко и в каком направлении (холоднее = вторая маркировочная линия, горячее = первая маркировочная линия) имеет место отклонение от усредненной температуры Tm, и положение этого места. Поскольку качество тесно связано с дисперсией температуры по ширине W, эта картинка 16 дает специалистам очень полезную информацию относительно качества асфальтового покрытия на расстоянии X. Как очевидно специалистам, малое расстояние X (например 2 м, как на фиг. 5) с наибольшей вероятностью отражает относительно малый диапазон относительных расстояний R, то есть приблизительно 2, как показано на фиг. 5, тогда как больший диапазон (например, приблизительно 5-15) с наибольшей вероятностью будет получен, если будет исследовано большее расстояние.

Теперь, как очевидно каждому, можно легко определить качество путем определения показателя V качества для указанного расстояния X вдоль покрытия. Такой показатель (V) качества согласно предпочтительному варианту выполнения изобретения основан на зависимости значения PDIn, которое связано с дисперсией субзначений ΔTIm в поперечном направлении на указанном расстоянии X вдоль покрытия, и его определение предпочтительно включает следующие дополнительные шаги;

i) сортировку совокупности всех субзначений ΔTIm на основе подкласса ΔKTn для расстояния X вдоль покрытия относительно относительного расстояния R для каждого субзначения ΔTIm и определение относительного количества RΣKT, предпочтительно в процентах, от количества субзначений ΔTIm для каждого относительного расстояния R на указанном расстоянии X вдоль покрытия,

k) суммирование накопленного относительного количества RΣKT в пределах указанного расстояния X вдоль покрытия от самого нижнего класса ΔKTmin до самого верхнего класса ΔKTmax. Как показано на фиг. 5, это может быть выражено диаграммой, где накопленные значения RΣKT отложены по оси Y (0-100), а относительное расстояние R - по оси X (от -15 до +15),

l) определение значения Y доли совокупности,

m) использование указанного значения Y доли совокупности для определения первого парциального значения YKT, составляющего нижнее парциальное значение S1, и для определения второго парциального значения KT YKT, составляющего верхнее парциальное значение S2 суммированных накопленных относительных долей RΣKT

n) определение расстояния PDI между указанным нижним парциальным значением S1 и указанным верхним парциальным значением S2. На фиг. 5 показано, что получено PDI приблизительно равное 3,2.

Теперь это расстояние PDI можно легко сравнить с оцененным из опыта корреляционным расстоянием PDIj, учитывая, что если PDI=PDIj, достигнут приемлемый показатель Va качества, а если PDI<PDIj, достигнут показатель V качества лучший, чем приемлемый показатель Va качества. Тесты показали, что в большинстве случаев может использоваться PDIj, приблизительно равный 10. Соответственно, PDI приблизительно равный 3,2 свидетельствует об очень высоком качестве.

Чтобы сделать способ еще более совершенным, необходимо дополнительно вычислить значение Vr относительного качества: Vr = k (PDIj-PDIn)/PDIj, где k - выбранный множитель, а положительное значение Vr относительного качества демонстрирует, насколько значение V относительного качества выше приемлемого значения Va относительного качества, и чем больше Vr, тем выше качество; соответственно, отрицательное значение Vr относительного качества указывает, что значение относительного качества не является приемлемым, и чем качество ниже, тем больше это отрицательное значение.

Кроме того, предполагаемое значение Q срока службы указанного асфальтового покрытия может быть определено для указанного пути X, если связать между собой указанное значение Vr относительного качества и усредненный срок службы.

Изобретение не ограничено тем, что раскрыто выше, но может варьироваться в рамках формулы изобретения. Например, очевидно, что датчик 1 может быть помещен в отдельном транспортном средстве, то есть не на отделочной дорожной машине, а например, на катке, следующем за отделочной дорожной машиной. Кроме того, очевидно, что многие из используемых выражений никоим образом не ограничивают изобретения; например, соотношения могут иметь иные форматы, чем приведенные выше.

Claims (28)

1. Способ определения качества асфальтового покрытия, включающий следующие шаги:

a) обеспечение наличия и инициализацию по меньшей мере одного датчика (1), соединенного с процессорным устройством (2), содержащим по меньшей мере один процессор (20A, 20B), связанный по меньшей мере с одной памятью (21A, 21B), предназначенной для хранения по меньшей мере мгновенных значений (Tn) температуры, времени (t) и/или местоположения (X) для всей ширины (W) асфальтового покрытия (4) при его укладке вдоль пути (X) покрытия,

b) сканирование и регистрацию ряда (P) отдельных температурных интервалов (TIn) для ряда (P) подсекций (ΔX') в секции (ΔX),

c) компилирование указанных интервалов TIn температур в указанной секции (ΔX), распределенных вдоль указанной ширины (W),

d) определение и сохранение в указанной памяти (21) усредненного интервала (TIm) температур, представляющего усредненный интервал (TIm) температур для указанного ряда (P) компилированных интервалов (TIn) температур, распределенных вдоль указанной ширины (W) указанной секции (ΔX),

e) повторение шагов b-d, пока не будет пройдено все указанное расстояние (X) вдоль покрытия, при этом указанные сохраненные усредненные интервалы (TIm) температур в памяти (21) обрабатывают указанным процессором (20A, 20B) для определения показателя (V) качества для указанного расстояния (X) вдоль пути покрытия на основе относительного значения (PDIn), которое связано с дисперсией усредненных интервалов (TIm) температур в поперечном направлении для указанного пути (X) покрытия, при этом указанное определение качества включает следующие шаги:

f) определение и сохранение усредненного значения (Тm) температуры для каждого из указанных усредненных интервалов (TIm) температур,

g) определение и сохранение относительного расстояния (R), предпочтительно в процентном отношении, отнесенного к усредненной температуре (Тm) по субзначениям (ΔTIm), полученным путем разделения каждого усредненного интервала (TIm) температур в пределах каждой секции (ΔX) на указанные субзначения (ΔTIm), причем указанное определение качества дополнительно включает следующие шаги:

h) сортировку совокупности всех субзначений (ΔTIm) на классы (ΔKTn) для расстояния (X) вдоль покрытия и определение относительных соотношений (R∑KT), предпочтительно в процентах, от количества субзначений (ΔTIm) для каждого относительного расстояния (R) на указанном расстоянии (X) вдоль покрытия,

i) суммирование накопленного относительного количества (R∑KT) в пределах указанного расстояния (X) вдоль покрытия от самого нижнего класса (ΔKTImin) до самого верхнего класса (ΔKTImax),

j) определение значения (Y) доли совокупности,

k) использование указанного значения (Y) доли совокупности для определения первого парциального значения (YKT), составляющего нижнее парциальное значение (S1), и для определения второго парциального значения (KT YKT), составляющего верхнее парциальное значение (S2) суммированных накопленных относительных долей (R∑KT),

n) определение расстояния (PDI) между указанным нижним парциальным значением (S1) и указанным верхним парциальным значением (S2),

o) сравнение расстояний (PDI) с полученным из опыта заранее заданным корреляционным расстоянием (PDIj) с учетом того, что, если (PDI=PDIj), достигнуто приемлемое значение (Va) качества, а если (PDI<PDIj), достигнуто лучшее значение (V) качества, чем указанное приемлемое значение (Va) качества.

2. Способ по п.1, дополнительно включающий вычисление значения (Vr) относительного качества, при этом Vr = k (PDIj-PDI)/PDIj, где k - выбранный множитель, а положительное значение (Vr) относительного качества демонстрирует, насколько значение (V) относительного качества выше приемлемого значения (Va) относительного качества, и чем больше (Vr), тем выше качество; соответственно, а отрицательное значение (Vr) относительного качества указывает, что значение относительного качества не является приемлемым, и чем качество ниже, тем больше это отрицательное значение.

3. Способ по п.1 или 2, дополнительно включающий определение предполагаемого значения (Q) срока службы указанного асфальтового покрытия и определение значения (Qn) срока службы указанного пути (X) покрытия путем соотнесения указанного относительного значения (Vr) качества со значением (Qa) среднего срока службы.

4. Способ по любому из пп.1-3, в котором указанная секция (ΔX') находится в диапазоне 50-600 мм, предпочтительно 100-300 мм.

5. Способ по любому из пп.1-4, в котором количество (P) сканированных и сохраненных отдельных интервалов (ΔIn) в пределах указанной секции (ΔX) находится между 50 и 500, предпочтительно 60-200, более предпочтительно 70–100.

6. Способ по любому из пп.1-5, в котором указанное значение (Y) доли совокупности находится в диапазоне 0,01-0,04, предпочтительно 0,02–0,03.

7. Способ по любому из пп.1-6, в котором каждый указанный класс (ΔKTn) составляет абсолютное значение (ΔTI) в диапазоне 0,0005-0,002 от зарегистрированного усредненного интервала (TIm) температур в указанной секции (X).

8. Способ по любому из пп.1-7, в котором указанный датчик (1) представляет собой инфракрасный линейный сканер, предназначенный для сканирования в указанном интервале (ΔIn) температур.

9. Способ по п.8, в котором указанный датчик (1) содержит вращающуюся деталь, которая сканирует инфракрасные значения в пределах определенного углового диапазона (α), предпочтительно составляющего 60°<α<120°, более предпочтительно 80°<α<100°.

10. Способ по п.8 или 9, в котором датчик (1) расположен на 2-6 м выше поверхности указанного асфальтового покрытия.

11. Способ по любому из пп.1-7, в котором указанный датчик (1) представляет собой инфракрасную фотокамеру, предназначенную для сканирования указанного температурного интервала (TIn).

12. Способ по любому из пп.1-11, в котором указанное процессорное устройство (2) содержит по меньшей мере первый процессор (20A) и первую память (21A), предназначенные для обработки указанных усредненных интервалов (TIm) температур, и второй процессор (20B) и вторую память (21A), предназначенные для определения относительного значения (PDIn).

13. Способ по п.12, в котором указанные второй процессор (20B) и вторая память (21A) составляют серверный блок, предпочтительно размещенный удаленно относительно указанного датчика (1).

14. Способ по любому предыдущему пункту, в котором местоположение для каждого результата измерения определяют GPS-приемником.

15. Способ по любому предыдущему пункту, дополнительно включающий: непосредственно после уплотнения асфальтового покрытия, непрерывное измерение плотности уплотненного асфальтового покрытия и запись данных плотности, при этом, предпочтительно, плотность оценивают по измерению температуры поверхности уплотненного асфальтового покрытия.

Images