CC BY
15
DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.66.149 Каменчуков А.В.
ORCID: 0000-0001-7997-3195, кандидат технических наук, Тихоокеанский государственный университет ВОПРОСЫ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННЫХ ДОРОГ
Аннотация
В статье рассмотрены вопросы контроля качества работ строительства и эксплуатации дорог сельскохозяйственного назначения. Выделены основные причины необходимости строительного контроля качества работ. Последовательно разобраны все этапы контроля качества дорожной одежды из каменных материалов. Приведены фактические последствия нарушения качества строительно-монтажных работ и методы устранения дефектов. Представлены и обоснованы рекомендации по повышению долговечности дорог сельскохозяйственного назначения с применением новых строительных материалов.
Ключевые слова: контроль качества, дорога, защита окружающей среды, транспорт.
Kamenchukov A. V.
ORCID: 0000-0001-7997-3195, PhD in Engineering, Pacific States University TO THE QUESTION OF INCREASE OF QUALITY OF FARM ROADS
Abstract
The article deals with the quality control of construction and operation of farm roads. The main reasons for quality control of works are singled out. All stages of quality control ofpavement made of stone materials are consistently analyzed. Relevant consequences of the violation of the quality of construction and installation works and methods for eliminating defects are given. Recommendations on increasing the longevity of agricultural roads with the use of new building materials are presented and justified.
Keywords: quality control, road, environmental protection, transport.
Дороги сельскохозяйственного назначения, как правило, устраивают из местных каменных или дисперсных строительных материалов. Ось дороги прокладывают в нулевых отметках, стараясь избегать насыпей более 1 м и выемок глубже 0,5 м. Средняя толщина покрытия дороги из прочных каменных материалов составляет 25-30 см, при этом применение органических и неорганических вяжущих веществ запрещено (битум, цемент, золошлаковые вяжущие), чтобы избежать загрязнения почвы [1], [2].
Строительство дорог в нулевых отметках и запрет на применение вяжущих и стабилизирующих добавок приводит к потребности частого ремонта и восстановления очертания дорог, и к значительному сокращению межремонтного срока службы дорог сельскохозяйственного назначения. По сравнению с автомобильными дорогами общего пользования. Так же на срок службы влияет близость источников увлажнения в виде грунтовых вод и верховодке, а так же средств искусственного орошения почвы.
Кроме этого избыточное увлажнение дисперсных слоев конструкции в период весеннего оттаивания приводит к значительному снижению прочности и несущей способности дорожной одежды [3, С. 16]. Результаты проведённых исследований [4, C. 61] показали что прочность дисперсных материалов применяемых в слоях основания дорожной одежды не линейно зависит от влажности и при увеличении влажности на 10-15 % выше расчетной прочность уменьшается в 1,5-2 раза. Аналогичные выводы представлены в исследовании [5, C. 80-82] в которых представлены результаты изменения прочности и влажности слоев основания дорожной одежды для центральных районов Российской Федерации.
Вышеперечисленные причины приводят к необходимости частого контроля транспортно -эксплуатационного качества дорог и работ по ремонту и восстановлению потребительских свойств дорог.
В 2016 г были выполнены работы по строительно-технической экспертизе объекта реконструкции: «Строительство и реконструкция автомобильной дороги М-60 «Уссури» от Хабаровска до Владивостока. Реконструкция автомобильной дороги А-370 «Уссури» Хабаровск - Владивосток км 355 - км 366, Приморский край». В рамках работы выполнялось обследование и контроль качества строительства сельскохозяйственных дорог с покрытием из щебеночно-гавийно-песчаной смеси С-1.
Диагностик дорог выполнялась в соответствии с ОДМ 218.0.006 [6]. Требования к контролю качества дорог представлены в СП 78.13330 [1] и СП 37.13330 [2].
Высота отметок по оси дороги является первостепенной характеристикой и косвенно может подтверждать завышении объемов работ и недоуплотнение материалов. В тех случаях, когда земляное полотно отсыпается из пучинистых грунтов строительный контроль качества работ должен производиться как в год завершения работ (в осенний период), как и в последующий год после весеннего оттаивания конструкции. Это требование связано с недопущением развития предельных пучинистых деформаций в грунте, которые в естественных условиях не должны превышать ±5 см в год. Сводные результаты контроля высотных отметок приведены в таблице 1.
Таблица 1 - Контроль высоты отметки по оси дороги
Количество измерений Количество отклонений в пределах
± 10 мм от ± 10 до ±20 мм более ± 20 мм
127 74 41 12
Доля показателей 58,3 % 32,3 % 9,4 %
Ширина верха покрытия дорожной одежды из щебеночно-гавийно-песчаной смеси С-1 определялась дорожной рулеткой от правой кромки дорожного полотна к левой перпендикулярно оси дороги через каждые 50 м. Точность измерений до 1 см. Сводная таблица результатов измерений приведена в таблице 2.
Таблица 2 - Контроль ширины покрытия дорожной одежды
Количество измерений Количество отклонений в пределах
от минус 5 см до плюс 10 см до ±10 мм более ± 10 мм
87 37 17 33
Доля показателей 42,6 % 19,5 % 37,9 %
Поперечные уклоны не измерялись, так как по фотографиям видно, что продольная ровность не выдержана на значительном протяжении объекта исследования (рисунок 1).
Рис. 1 - Вид участка сельскохозяйственного проезда
Измерения продольной ровности производится путем определения просветов под трехметровой рейкой с помощью клина (промерника) который прикладывается в пяти контрольных точках, расположенных на расстоянии 0,5 м от концов рейки и друг от друга. На крайних точках рейки измерения не производятся. Детальное измерение продольной ровности выполнялось по полосам наката на расстоянии 0,5 - 1,0 м от кромки покрытия (с каждой стороны). Сводные результаты измерений продольной ровности приведены в таблице 3.
Таблица 3 - Контроль продольной ровности
Количество измерений Количество отклонений в пределах
до 7 мм до 15 мм более 15 мм
174 63 49 62
Доля показателей 36,2 % 28,2 % 35,6 %
Кроме измерения геометрических параметров необходимо было установить толщину слоя дорожной одежды и проверить соответствие каменного материала требованиям ГОСТ 25607-2009 [7].
Для проведения лабораторных испытаний было взято 6 проб материала покрытия. Исследования образцов проводилось в специализированной лаборатории строительных материалов по ГОСТ 25607-2009, ГОСТ 5180-2015 [8] и ГОСТ 12536-2014 [9].
Результаты испытаний показали, что ни один из 6 образцов не соответствовал требованиям предъявляемым к щебеночно-гравийно-песчаным смесям по ГОСТ [7], поэтому в соответствие с ГОСТ [8], [9] материал был классифицирован как грунт крупнообломочный щебенистый малосвязный с суглинком (супесью) тяжёлым песчаным твердым.
В результате выполненных работ было установлено, что сельскохозяйственные проезды не соответствуют требованиям контроля качества работ, объемы работ завышены, а материал покрытия не может использоваться для устройства покрытия дорожных одежд. Строительная организация за свой счет должна привести сельскохозяйственные проезды в соответствие с требованиями проектной и нормативно технической документации. Ущерб от недоброкачественно выполненных работ составил более 10 млн. р.
Наиболее перспективным способом восстановления и усиления дорог с переходным и низшим типом покрытия, к которым относятся дороги сельскохозяйственного назначения, является применение объемных геосинтетических материалов [10], таких как материалы геосотовые пластмассовые скрепленные марки «НЭОВЭБ» [11].
Геосинтетический материал пространственной «сотовой» структуры, образованный из соединенных ультразвуковой сваркой рифленых перфорированных или неперфорированных полос геосинтетического материала, изготовленных из полимерного нано-композитного сплава «НЭОЛОЙ», выпускаемый в виде складывающегося модуля и поставляемый в виде пакетов в сложенном состоянии. Они представляют собой объемную сотовую конструкцию из соединения в шахматном порядке ультразвуковой сваркой полимерных полос на рисунке 2.
Рис. 2 - Конструктивная схема геосот НЭОЛОИ»
Применение геосот в верхних слоях конструкции позволяет перераспределить нагрузку от транспортного средства, повысить устойчивость и сопротивляемость покрытия деформациям сдвига (рисунок 3).
Рис. 3 - Эффект перераспределения нагрузки
Усиление конструкции дороги геосотами позволит не только повысить ее прочность и надежность, но и снизить расход дорогостоящего каменного материала (рисунок 4 и таблица 4).
Рис. 4 - Конструктивная схема усиления дорожной одежды
Таблица 4 - Пример конструкции дорожной одежды
Наименование материала Толщина слоя, Общий модуль
см упругости, МПа
Исходный вариант
Щебеночно-гравийно-песчаная смесь С-1 40 155
Песок средней крупности 40
Земляное полотно - супесь легкая
Вариант с геосотами
Щебеночно-гравийно-песчаная смесь С-1 25 167
Защитный слой из песка средней крупности 5
Геосоты «НЭОВЕБ» заполненные песком 15
Песок средней крупности 10
Земляное полотно - супесь легкая
Таким образом, применение геосотовых систем позволяет снизить расход строительных материалов, повысить прочность и устойчивость дорожных одежд и продлить межремонтный срок службы дороги. Кроме этого применение геосотовых систем не причиняет вред окружающей экосистеме и не приводит к загрязнению окружающей среды, что крайне важно для дорог сельскохозяйственного назначения.
Список литературы / References
1. СП 78.13330.2012 Автомобильные дороги. Актуализированная редакция СНиП 3.06.03-85 - Введ. 2013. -М: Информавтодор - 68 с.
2. СП 37.13330.2012 Промышленный транспорт. Актуализированная редакция СНиП 2.05.07 -91*. - Введ. 2013. -М: Информавтодор - 184 с.
3. Ярмолинский В.А. Пути повышения надежности работы автомобильных дорог Дальнего Востока / В.А. Ярмолинский, А.В. Каменчуков // Наука и техника в дорожной отрасли. 2017. № 3. - С. 14-17.
4. Каменчуков А.В. Оценка работоспособности дорожных одежд / А.В. Каменчуков, К.И. Богдановская // Дальний Восток. Автомобильные дороги и безопасность движения : международный сборник научных трудов / под ред. А. И. Ярмолинского - Хабаровск : Изд-во Тихоокеан. гос. ун-та, 2015. - № 15. - С. 59-62.
5. Горячев М.Г. Оценка степени снижения модуля упругости связных грунтов в результате их весеннего разуплотнения для прогнозирования состояния дорожных одежд / М.Г. Горячев // Вестник МАДИ. -2013. - Выпуск 4 (35). - С. 77-82.
6. ОДН 218.0.006-2002 Правила диагностики и оценки состояния автомобильных дорог (взамен ВСН 6-90). -Введ. 2002. -М: Информавтодор - 139 с.
7. ГОСТ 25607-2009 Смеси щебеночно-гравийно-песчаные для покрытий и оснований автомобильных дорог и аэродромов. Технические условия. - Введ. 2010. -М: Информавтодор - 13 с.
8. ГОСТ 5180-2015 Грунты. Методы лабораторного определения физических характеристик. - Введ. 2016. -М: Информавтодор - 17 с.
9. ГОСТ 12536-2014 Грунты. Методы лабораторного определения гранулометрического (зернового) и микроагрегатного состава. - Введ. 2015. -М: Информавтодор - 22 с.
10. ОДМ 218.3.032-2013 Методические рекомендации по усилению конструктивных элементов автомобильных дорог пространственными георешетками (геосотами). - Введ. 2013. -М: Информавтодор - 128 с.
11. СТО 67977419-002-2014 Материал геосотовый пластмассовый скрепленный марки «НЭОВЭБ». Типовые решения по применению в дорожном строительстве. - М: Югра Маркетинг. 2014. - 75 с.
Список литературы на английском языке / References in English
1. SP 78.13330.2012 Avtomobil'nye dorogi. Aktualizirovannaya redaktsiya SNiP 3.06.03-85 [SP 78.13330.2012 Car roads. Updated version of BCR 3.06.03-85] - Intr. 2013. -M: Informavtodor - 68 p. [in Russian]
2. SP 37.13330.2012 Promyshlennyy transport. Aktualizirovannaya redaktsiya SNiP 2.05.07-91* [SP 37.13330.2012 Industrial transport. Updated version of BCR 2.05.07-91*] - Intr. 2013. -M: Informavtodor - 184 p. [in Russian]
3. YArmolinskiy V.A. Puti povysheniya nadezhnosti raboty avtomobil'nykh dorog Dal'nego Vostoka [Ways to improve the reliability of the roads of the Far East] / V.A. YArmolinskiy, A.V. Kamenchukov // Nauka i tekhnika v dorozhnoy otrasli [Science and technology in the road industry]. 2017. № 3. - P. 14-17. [in Russian]
4. Kamenchukov A.V. Otsenka rabotosposobnosti dorozhnykh odezhd [Evaluation of the performance of road clothes] / A.V. Kamenchukov, K.I. Bogdanovskaya // Dal'niy Vostok. Avtomobil'nye dorogi i bezopasnost' dvizheniya : mezhdunarodnyy sbornik nauchnykh trudov / pod red. A. I. YArmolinskogo [Far East. Roads and traffic safety: an international collection of scientific papers / ed. A.I. Yarmolinsky] - KHabarovsk : Izd-vo Tikhookean. gos. un-ta, 2015. - № 15. - P. 59-62. [in Russian]
5. Goryachev M.G. Otsenka stepeni snizheniya modulya uprugosti svyaz-nykh gruntov v rezul'tate ikh vesennego razuplotneniya dlya prognozirovaniya sostoyaniya dorozhnykh odezhd [Estimation of the degree of reduction of the modulus of elasticity of cohesive soils as a result of their spring decompaction to predict the condition of road clothes] / M.G. Goryachev // Vestnik MADI [Bulletin of MADI]. -2013. - V 4 (35). - P. 77-82. [in Russian]
6. ODN 218.0.006-2002 Pravila diagnostiki i otsenki sostoyaniya avtomobil'nykh dorog (vzamen VSN 6-90) [ODN 218.0.006-2002 Rules for diagnosis and assessment of the state of highways (instead of DPN 6-90)] - Intr. 2002. -M: Informavtodor - 139 p. [in Russian]
7. GOST 25607-2009 Smesi shchebenochno-graviyno-peschanye dlya pokrytiy i osnovaniy avtomobil'nykh dorog i aerodromov. Tekhnicheskie usloviya [GOST 25607-2009 Mixtures of crushed stone-gravel-sand for coatings and bases of highways and airfields. Technical conditions] - Intr. 2010. -M: Informavtodor - 13 p. [in Russian]
8. GOST 5180-2015 Grunty. Metody laboratornogo opredeleniya fizicheskikh kharakteristik [GOCT 5180-2015 Soils. Methods for laboratory determination of physical characteristics] - Intr. 2016 -M: Informavtodor - 17 p. [in Russian]
9. GOST 12536-2014 Grunty. Metody laboratornogo opredeleniya granulometricheskogo (zernovogo) i mikroagregatnogo sostava [GOST 12536-2014 Soils. Methods for laboratory determination of granulometric (grain) and micro aggregate composition] - Intr. 2015 -M: Informavtodor - 22 p. [in Russian]
10. ODM 218.3.032-2013 Metodicheskie rekomendatsii po usileniyu konstruktivnykh elementov avtomobil'nykh dorog prostranstvennymi ge-oreshetkami (geosotami) [ODM 218.3.032-2013 Methodical recommendations for strengthening structural elements of highways by spatial geogrids (geosots)] - Intr. 2013 -M: Informavtodor - 128 p. [in Russian]
11. STO 67977419-002-2014 Material geosotovyy plastmassovyy skreplennyy marki «NE'OVE'B». Tipovye resheniya po primeneniyu v dorozhnom stroitel'stve [STO 67977419-002-2014 Material geotextile plastic fastened with the brand "NEOVEB". Typical solutions for use in road construction.] - M: YUgra Marketing. 2014 - 75 p. [in Russian]
DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.66.129 Ладанова Е.О. \ Ямашкин С.А.2
1 Преподаватель, 2Кандидат технических наук, старший преподаватель, ФГБОУ ВО «МГУ им. Н. П. Огарева» СЕМАНТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗАТОР ДЛЯ ВЫДЕЛЕНИЯ ФАКТОВ ИЗ ТЕКСТОВЫХ СООБЩЕНИЙ
Аннотация
В статье приведено описание процесса разработки эффективного алгоритма семантического и синтаксического анализа текстовой информации для выделения фактов и программного комплекса, работающего на его основе. Научно-технический продукт, о котором говорится в статье, планируется использовать для решения ряда функциональных задач в области анализа текстовой информации и извлечения фактов. В рамках описываемого исследования будет создана методика анализа данных на основе концепции Ensemble Learning.
Ключевые слова: Ensemble Learning, анализ текста, семантический анализ.
Ladanova E.O.1, Yamashkin S.A.2
1Teacher, 2PhD in Engineering, Senior Lecturer, FSBEI of Higher Education "Ogarev Mordovia State University" SEMANTIC ANALYZER FOR THE SELECTION OF FACTS FROM TEXT MESSAGES
Abstract
The article describes the process of developing an effective algorithm for the semantic and syntactic analysis of textual information for the identification of facts and a software complex running on its basis. The scientific and technical product mentioned in the article is planned to be used to solve a number of functional problems in the field of analyzing textual information and extracting facts. Data analysis methodology based on the Ensemble Learning concept will be created as a part of this study.
Keywords: Ensemble Learning, text analysis, semantic analysis.
Целью данной статьи является описание процесса разработки эффективного алгоритма семантического анализа текстовой информации для выделения фактов и программного комплекса, работающего на его основе. Программный комплекс позволит предоставлять услугу семантического анализа текста через графический и REST API интерфейсы по гибкой модели монетизации.
Семантический анализ текста в последние годы получил значительную актуальность. Развитие информационных ресурсов сети Internet многократно усилило проблему информационной перегрузки. Еще в начале XXI века количество страниц в сети Internet превысило 4 миллиарда, и с каждым днем оно увеличивается на 7 миллионов. Неструктурированные данные составляют большую часть информации, с которой имеют дело пользователи, поэтому многие организации и частные лица, в частности, владельцы ГИС-ресурсов [4], [5], [6], [7], [8], заинтересованы в эффективных технологиях автоматизированного семантического анализа текстовой информации, представленной на естественном языке.
На международном рынке в данный момент существует множество программных продуктов, которые позволяют проанализировать текст с точки зрения семантики. Среди отечественных стоит выделить АОТ и Semantic Analyzer Group, позволяющие строить синтактико-семантическую сеть текста. Из зарубежных - мощный инструмент анализа текстов IBM Text Miner, содержащий утилиты классификации, кластеризации, поиска ключевых слов и составления аннотации текстов. Российская система Яндекс Новости позволяет автоматически группировать данные в новостные сюжеты и составлять аннотации статей на основе кластера документов. Сервис InfoStream обеспечивает доступ к оперативной информации с учетом семантической близости документов. Также одним из аналогов системы является мобильный агрегатор Summly, купленный в марте 2013 компанией года Yahoo!, однако данное приложение абсолютно неприменимо для обработки текстов на русском языке.
Таким образом, существующие на сегодняшний день программные системы полностью не решают поставленную проблему. Объяснением этого является сложность и неоднозначность решения задачи семантического анализа для различного вида текстов. Разрабатываемое решение призвано устранить недостатки существующих систем. Основная идея заключается в разработке нового подхода к обработке текстов, основанного на методологии Ensemble Learning.
