
La capacità portante delle pavimentazioni, ovvero la loro resistenza alle sollecitazioni causate dal traffico veicolare, è un parametro fondamentale per garantire la sicurezza e pianificare interventi di manutenzione mirati.
Questo valore viene tradizionalmente misurato con strumenti come il Traffic Speed Deflectometer (TSD), un dispositivo che rileva la deformazione della pavimentazione mentre è in movimento, fornendo dati continui lungo il tratto autostradale. Tuttavia, poiché la capacità portante è fortemente influenzata dalla temperatura dell’asfalto, una stima accurata di queto parametro è possibile solo a partire da dati di temperatura rilevati contestualmente al rilievo dei bacini di deflessione.
Attualmente, la temperatura viene spesso stimata attraverso modelli predittivi basati sulla temperatura dell’aria, ma questa metodologia può risultare imprecisa, soprattutto quando si ha a che farecon pavimentazioni porose. Per colmare questa lacuna, il progetto Pavement Monitoring through Sensors ha sviluppato una soluzione innovativa che integra sensori di temperatura direttamente negli strati di asfalto durante la fase di posa.

Questi sensori, autoalimentati e progettati per durare quanto la pavimentazione stessa, comunicano con un datalogger installato su veicoli in movimento. Il datalogger attiva i sensori quando il veicolo si avvicina, raccogliendo misurazioni dinamiche senza compromettere la struttura del manto stradale. Questo sistema non solo garantisce una lettura precisa della temperatura effettiva del pavimento, ma riduce anche il consumo energetico dei sensori, prolungandone la durata operativa.
Grazie a questa tecnologia, è possibile normalizzare le letture del deflettometro a una temperatura di riferimento, migliorando l’affidabilità dei dati sulla capacità portante e consentendo una manutenzione più efficace. La soluzione è scalabile e adatta per l’applicazione su ampie reti autostradali, contribuendo a ridurre il rischio di degrado strutturale e garantendo infrastrutture più sicure e resilienti nel tempo.


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