综述：机器学习在生命周期评估和低碳材料发现中的应用：建筑行业的挑战与未来路径

这篇综述深入探讨了机器学习（ML）与生命周期评估（LCA）框架的融合如何推动建筑行业低碳材料的创新与可持续发展。文章系统分析了ML在提升清单建模精度、预测环境影响及优化材料配方中的潜力，同时指出数据整合与标准化等挑战，为加速绿色建筑实践提供了技术路径。

　　

引言

建筑环境对全球温室气体（GHG）排放的贡献高达37%，其全生命周期涉及资源开采、制造、运输等环节，排放包括CO₂、SO_x等污染物。传统生命周期评估（LCA）虽遵循ISO 14040/14044标准，但面临数据缺失、成本高昂等瓶颈。机器学习（ML）的兴起为破解这些难题提供了新思路。

机器学习赋能LCA的四大路径

1. 1.

   监督学习：通过随机森林、神经网络（ANNs）等算法建立输入-输出映射，提升清单（LCI）建模效率；

2. 2.

   无监督学习：利用聚类分析挖掘未标注数据中的隐含规律，辅助材料分类；

3. 3.

   半监督学习：结合少量标注与海量未标注数据，优化低碳材料性能预测；

4. 4.

   强化学习：以奖惩机制动态优化建材配方，如水泥的CO₂强度比。

建筑行业应用实例

深度学习（DL）通过多层神经网络加速了结构材料的拓扑优化，例如：

• •

  物理信息神经网络（PINN）：用于碳捕集（CCUS）系统设计，降低混凝土生产的隐含碳；

• •

  生成对抗网络（GANs）：快速筛选满足抗压强度（>50 MPa）和冻融耐受性的低碳骨料组合。

计算成本与减排权衡

ML模型训练虽增加算力消耗（全球数据中心GHG年增8%），但研究表明，DL优化的低碳建材可抵消其排放的3-5倍。例如，AI驱动的混凝土配方减少15%熟料用量，每吨减排90 kg CO₂当量。

未来方向

1. 1.

   跨模型整合：耦合LCA与生物地球化学模型，量化生物基材料的碳汇效应；

2. 2.

   动态特征库：建立区域化建材数据库，支持实时LCA决策；

3. 3.

   轻量化算法：开发能耗更低的边缘计算模型，如迁移学习框架。

结论

ML技术正从概念验证迈向工程实践，其与LCA的协同将重塑建筑行业的可持续发展范式。未来需聚焦数据标准化、模型可解释性及算力优化，以释放低碳材料创新的最大潜力。