诺克斯维尔市公共服务人员展示了能源部橡树岭国家实验室和田纳西大学诺克斯维尔分校研制的一种新型除冰装置。该技术旨在更高效、有效地调节雪天路面上的卤水分布。
这种新方法的特点是为卤水车上的分配器设计了一个可变控制机制，以优化应用于道路上的融化或除冰剂的数量。这种技术最大限度地减少了浪费，并增加了道路处理的可用供应。
该原型机由三部分组成，将使用平板电脑读取激光雷达传感器数据，以及自动车辆定位(AVL)速度检测数据，以确定盐水用量。然后，该平板将与安装在卡车上的实际设备“对话”，后者将调节通过电子电磁阀分配的盐水量。
在激光雷达数据识别出结冰风险更大的地区，例如，有阴影的路段或地形变化的地方，激光雷达将增加道路处理的数量。当雪车行驶速度低于30英里/小时(最佳盐水分配速度)时，该设备将计算并减少盐水量，以避免过度处理。
几年前，ORNL计算科学与工程部门的Olufemi Omitaomu就这个项目联系了诺克斯维尔市公共服务主任Chad Weth。诺克斯维尔市是橡树岭国家公园的一个区域邻居，它的城市设置和战略降雪计划，概述了城市街道的优先级，使诺克斯维尔成为一个理想的测试候选人。
Omitaomu说:“在美国各地，各城市在冬季道路维护上总共花费了约15亿美元。”“利用诺克斯维尔市的道路数据，我们开发了一个成功的实验室原型，我们很高兴与城市和德州大学合作，扩大规模，并将这种新方法应用于现实场景。
“我们的目标是为诺克斯维尔这样的城市提供一种有效管理资源的智能方法。”
德州大学哈斯拉姆商学院的学生评估了激光雷达数据，然后添加AVL数据，形成设备的软件。
激光雷达测量依靠紫外线、近可见光或红外光通过卫星对岩石等物体成像。例如，在这个应用程序中，激光雷达能够显示哪些城市街道最容易或最不容易受到冰雪的影响。
“我和我的队友从采访中了解到，安全是第一位的，”哈斯拉姆大学市场营销专业的学生塞林·安尼萨尔(Selin Anitsal)说。“考虑到这一要求，我们仍然找到了基于速度和沿巷道的风险因素来调整盐水流量的方法，以提高效率。
“我们与诺克斯维尔市、俄勒冈州和我们的系统工程师Kevin Homan合作，获得了宝贵的经验。我们成功是因为我们分享、挑战和头脑风暴，直到找到正确的解决方案。那真是太棒了。”
在深入研究这个解决方案之前，学生们对城市公共服务官员进行了彻底的采访，以确定在防雪方法方面的最大需求和挑战。
Weth说:“与橡树橡树和德克萨斯大学这样的智库机构成为邻居是非常理想的，因为我们的社区受益于这样的前瞻性项目。”“虽然我希望我们能在诺克斯维尔温和的冬天受益于这个设备，但我确实可以看到它支持北部或山区的地区，那里会持续降雪。”
该市公共服务人员将这个装置安装在该市七辆盐水车中的一辆上。在这个冬季之后，该城市将向ORNL报告盐水的使用情况，并将原型设备与典型的盐水车进行比较。
“我们对近年来的降雪反应非常满意，但总有改进的空间，”Weth说。“我们非常感谢德克萨斯大学和俄勒冈州立大学的合作伙伴，让我们有机会证明我们的降雪应对措施更有效。”
了下:快速原型
