(2010) PERFORMANCE MODELING OF SAUDI ARAMCO ROADS NETWORK. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF PERFORMANCE_MODELING_OF_SAUDI_ARAMCO_ROADS_NETWORK.pdf Download (4MB) | Preview

Arabic Abstract

تتميز شركة ارامكو السعودية بكونها اكبر شركات النفط علي مستوي العالم و بأمتلاكها 8500 كيلومتر من الطرق المسفلتة. تساعد نمذجه تقدير حاله الرصفات في تطوير نظام صيانة و اداره الطرق بارامكو السعودية و بالتالي تزويد مسئولى ارامكو السعودية بأفضل أوقات الصيانة الدورية للطرق و تحديد المستلزمات المالية المطلوبه علي المدي القريب و البعيد. يهدف هذا البحث الى أستنباط نماذج لتقدير حالة رصف طرق شركة ارامكو السعودية بأستخدام المعلومات المتوفره عن شبكه الطرق منذ عام 1998. فقد اكدت كافه النماذج و المعادلات المستنبطه في هذا البحث ان عامل الزمن هو المحرك و المؤثر الرئيسي لتحديد حالة رصف الطرق في المستقبل. كما أكدت النماذج الحديثة المستنبطه من خلال دراسه و تحليل حاله شبكة الطرق الفعليه للعشر السنوات الماضيه و ادائها السابق ان شبكة الطرق بارامكو السعودية تتدهور بسرعه اكثر عن ما تقترحه النماذج الحاليه المستخدمة في نظام صيانة و ادارة الطرق بارامكو السعودية. بالتالي توصي هذه الدراسة شركة ارامكو السعودية بمراجعه نظام صيانة و ادارة الطرق و تقديم برامج الصيانة الدورية للطرق للحفاظ علي مستوى أداء جيد فما فوق.

English Abstract

Saudi Aramco Oil Company is a major oil company in the Kingdom of Saudi Arabia. Saudi Aramco roads network consists of 8,500 standard lane km of flexible pavement. Pavement condition prediction models can greatly improve the capabilities of Saudi Aramco Pavement Maintenance Management System (PMMS) and allow Saudi Aramco officials to predict the condition of the network, thus predicting the timing of the maintenance activities and estimating the short- and long-range funding requirements. This research aimed to develop performance models for Saudi Aramco roads network utilizing the pavement condition data gathered since 1998. In this study, four models were developed and validated for the network with good precision and coefficient of determination where pavement age is the most significant factor that affects pavement performance indices. The new prediction models indicate that Saudi Aramco roads network deteriorate faster compared to the old prediction models, based on real pavement performance in the past ten years. Accordingly, preventive maintenance should be done at an early stage to maintain an acceptable level of service of the network.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Civil Engineering > Transportation Engineering
Department:	College of Design and Built Environment > Civil and Environmental Engineering
Committee Advisor:	Al-Abdulwahhab, Hamad I.
Committee Members:	Ratrout, N.T and Malkawi, Rezqallah H.
Depositing User:	HESHAM ABD GATTAN (g198674860)
Date Deposited:	29 Dec 2010 08:23
Last Modified:	01 Nov 2019 15:28
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/136386