基于生命周期优化的智能混凝土路面建设与维护推进策略研究

《Intelligent Transportation Infrastructure》：Advancing Smart Road Construction and Maintenance Through Life-Cycle Optimization of Concrete Pavements

本研究针对当前混凝土路面设计管理缺乏全生命周期可持续性评估的问题，开发了加权多目标优化(WMOO)框架。通过整合力学经验模型、生命周期评估(LCA)和成本分析(LCCA)，实现了路面结构与维护策略的协同优化。案例研究表明：优化后的接缝素混凝土路面(JPCP)可降低30%温室气体(GHG)排放，并将环境效益回收期从37年缩短至22年。该研究为交通部门推进数字化智能道路建设提供了可实践路径。

　　

在全球碳中和目标的推动下，交通运输行业作为第二大温室气体排放源，其路面基础设施的可持续性转型迫在眉睫。传统混凝土路面设计主要依赖经验方法，虽然美国州公路与运输官员协会(AASHTO)推出的力学经验路面设计指南(MEPDG)提升了设计精度，但仍存在重结构性能轻全周期评估的局限。这种"头痛医头"式的设计思维导致路面寿命缩短、数字化水平不足，尤其忽视使用阶段产生的碳排放，如同只关注汽车发动机效率却忽略实际行驶中的油耗问题。

为解决这一难题，麻省理工学院联合河海大学的研究团队在《Intelligent Transportation Infrastructure》发表研究，创新性地提出了加权多目标优化(WMOO)框架。该研究通过机器学习加速的路面性能预测模型，结合贝叶斯优化(BO)和遗传编程(GP)算法，首次实现了混凝土路面从设计、建设到维护的全生命周期环境经济协同优化。

研究团队采用三大技术支柱构建分析体系：首先建立融合LCA和LCCA的生命周期影响量化模型，涵盖材料生产、施工、维护修复(M&R)、使用阶段（包括路面车辆相互作用PVI、反照率效应、碳化作用）及末期处理等六个核心组分；其次开发AI增强的力学经验性能预测系统，通过机器学习替代模型快速评估国际平整度指数(IRI)演变规律；最后引入概率化比较分析框架，采用蒙特卡洛(MC)模拟量化参数不确定性，确保优化结果的鲁棒性。

优化设计显著提升环境效益

以科罗拉多州际公路为案例，研究对比了三种情景：常规业务(BAU)设计、仅优化M&R策略、全生命周期优化。结果显示，全生命周期优化方案将路面厚度从250mm优化至225mm，缩短接缝间距至3.67m，采用加宽板(3.96m)和大直径传力杆(37.5mm)。这些改进使生命周期温室气体排放降低30%，其中使用阶段PVI粗糙度导致的排放削减近半，证明优化设计能有效维持路面平整度，减少车辆额外能耗。

经济效益与环境目标协同

尽管优化方案使机构成本从38万美元增至44-48万美元/车道英里，但成本增长源于更科学的M&R安排——全生命周期优化将维护次数从1次增至2次，且时间点优化至第16和32年。这种"前期投入后期受益"的模式使混凝土路面相较沥青路面(HMA)的环境效益回收期从37年缩短至22年，实现环境与经济目标的平衡。

不确定性分析验证方案鲁棒性

通过100次蒙特卡洛模拟和决策树分析，发现传力杆直径小于34.375mm、接缝间距小于3.81m的组合在76%的优化方案中可实现17.8%的平均减排效果。敏感性分析表明年平均日交通量(AADT)、混凝土排放因子和交通增长率是影响减排潜力的关键参数，而设计可靠度、地基回弹模量(MR)等因素影响较小。

概率优化筛选最优解

采用帕累托前沿分析从100个优化方案中筛选出15个最优解，进一步通过比较指标(CI)计算发现：方案T3（200mm厚板、3.96m宽板、无联结肩、3.67m接缝间距、31.25mm传力杆）在100%的模拟情景中均优于其他方案，减排效果达26.5%，成为最具鲁棒性的选择。

该研究的突破性在于将可持续性目标无缝嵌入路面工程决策全流程，解决了传统方法中环境与经济目标割裂的痛点。通过量化不确定性影响，使决策者能评估不同风险偏好下的最优策略，为交通部门制定碳减排路线图提供了科学工具。未来该框架可扩展至用户成本建模和沥青路面优化，进一步推动全路网尺度的基础设施可持续发展。