دراسة خصائص المركبات وتحديد مستوى الخدمة على تقاطعات الطرق (حالة الدراسة: تقاطع رويفع الأنصاري بلديّة الجبل الأخضر، دولة ليبيا)

نصر سالم; نجم سالم; أحمد مكائيل; سعيد عبدربة; أمنه الدلال; غادة عقيلة; إبراهيم مذكور; مهاب عيسي; آدم المبروك

المؤلفون

نصر سالم قسم الهندسة المدنية، الكلية الهندسة، الجامعة درنة، القبة، ليبيا
نجم سالم قسم حاسوب، الكلية العلوم، الجامعة درنة، القبة، ليبيا
أحمد مكائيل قسم الهندسة المدنية، الكلية الهندسة، الجامعة درنة، القبة، ليبيا
سعيد عبدربة قسم الهندسة المعمارية، كلية التقنيات الهندسية، القبة، ليبيا
أمنه الدلال قسم الهندسة المدنية، الكلية الهندسة، الجامعة درنة، القبة، ليبيا
غادة عقيلة قسم الهندسة المدنية، الكلية الهندسة، الجامعة درنة، القبة، ليبيا
إبراهيم مذكور قسم الهندسة المدنية، الكلية الهندسة، الجامعة درنة، القبة، ليبيا
مهاب عيسي قسم الهندسة المدنية، الكلية الهندسة، الجامعة درنة، القبة، ليبيا
آدم المبروك قسم الهندسة المدنية، الكلية الهندسة، الجامعة درنة، القبة، ليبيا

الكلمات المفتاحية:

مستوى الخدمة (LOS)، متوسّط التأخير، محاكاة حركة المرور (SIDRA)، التقاطعات السطحيّة، الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)

الملخص

الهدف من هذه الدراسة هو دراسة خصائص المركبات وتحديد مستوى الخدمة (LOS) على هذا التقاطع المزوّد بإشارة ضوئيّة بلدية الجبل الاخضر (تقاطع رويفع الأنصاري). تم جمع البيانات لحركة المرور باستخدام كاميرات فيديو وكذلك المسح الميداني عن طريق سجل حصر خاص خلال فترات زمنيّة مختلفة وهي الذروة الصباحيّة والذروة المسائيّة. حيث تمّ استخدام برنامج (SIDRA) لتقييم وتحديد مستوى الخدمة ومتوسّط التأخير على التقاطع. (SIDRA) هو عبارة عن حزمة برامج تم تطويرها من قبل مجلس أبحاث الطرق الأسترالي، وهو يعمل وفق دليل السّعة الأمريكي (Highway Capacity Manual)، وكذلك استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي على مُجسّم الدراسة وهي حسّاسات وإشارات ضوئيّة. حيث أظهرت نتائج تحليل البيانات أن حركة المرور غير متجانسة ولا تعتمد على الحارات، وأن العربات الخاصّة تمثل أكثر من %50 من حركة المرور مقارنة بالعربات الأخرى. وتبيّن من خلال النتائج أيضاً أنّ مستوى خدمة التقاطع (F) وهو المستوى الأسوأ، ومتوسّط التأخير (183.4veh/sec). وأخيراً تم وضع بدائل وهي إلغاء حركة الانعطاف إلى اليسار في الذراع (NB) و(EB) كونهما الأكثر تدفّق لحركة المرور، حيث لوحظ تغيّر مستوى الخدمة من (F) إلى (E) وكذلك متوسّط التأخير من (183.4 sec/veh) إلى (68.6 sec/veh). وعلاوةً على ذلك تم وضع حلول مقترحة بتطوير نموذج التحكّم الذكي باستخدام إشارات مروريّة وحسّاسات، وهذا النموذج يستخدم خوارزميّات الذكاء الاصطناعي لتحديد أفضل توقيت لتحسين وتقليل الاختناقات المرورية على التقاطعات وذلك بطريقة إشارات مروريّة وحسّاسات موضّحة بمُجسّم الدراسة.