铁路基础设施资产循环经济情景的综合评估框架

《Resources, Conservation & Recycling Advances》：Assessment of Circular Economy Scenarios for Railway Infrastructure Assets

　　

循环经济（Circular Economy, CE）采用全生命周期视角，以减少资源消耗、降低环境影响并保持材料价值。尽管将循环经济原则应用于铁路基础设施的兴趣日益增长，仍缺乏实用的实施框架。本研究开发了一个整合生命周期评估（Life Cycle Assessment, LCA）、生命周期成本（Life Cycle Costing, LCC）和循环经济指标的综合评估框架，以支持铁路资产管理决策。该框架被用于评估并识别最优循环经济情景，同时兼顾环境、技术和经济表现。研究以瑞典的一组铁路道岔交叉资产为对象，评估了五种循环经济情景：再利用（2个子情景）、再生利用、功能转换和回收（处置）。结果表明，再利用情景最为有利，其次是功能转换和再生利用，而处置排名最低。所提出的框架能够系统评估循环策略，并凸显了循环经济实施在提高资源效率、减少生命周期排放和促进可持续基础设施管理方面的潜力。

**论文解读：铁路交叉资产循环经济情景的综合评估框架**

**1. 研究背景与问题提出**

铁路部门被公认为陆路交通中能效最高、碳排放最低的运输方式之一，然而其基础设施建设在材料和碳足迹方面均属密集型。轨道组件的生产、施工过程及日常维护需要消耗大量钢材、混凝土、道砟等原材料，不仅对原生材料开采造成显著压力，其生产与维护过程本身也具有高资源密集型特征。相关预测显示，2015年至2050年间铁路部门的原材料使用量将近乎翻倍。传统运输部门大多遵循“开采-制造-废弃”的线性经济模式，资源使用后即被丢弃，未考虑长期可持续性，这对原材料枯竭构成重大威胁，并加剧资源过度消耗问题。

循环经济（Circular Economy, CE）模式则致力于在产品的整个生命周期内减少浪费并尽可能延长材料的使用时间，其目标是以更少的资源投入、更低的环境影响为社会创造更大效益。循环经济通过考虑产品的所有生命周期阶段来闭合原材料回路，并提出了一系列策略，如拒绝（refuse）、重新思考（rethink）、减少（reduce）、再利用（reuse）、修复（repair）、翻新（refurbish）、再制造（remanufacture）、功能转换（repurpose）、回收（recycle）和再生（recover）等。

尽管人们对将循环经济原则应用于铁路基础设施的兴趣日益增长，但在实用模型、工具和评估框架方面仍存在显著空白。现有评估模型大多无法全面评估循环经济政策相对于气候变化问题的潜在优势与劣势。与此同时，许多铁路资产正接近其使用寿命终点，亟需实施创新方法（如循环经济策略）来评估其剩余使用寿命及延长寿命的潜在用途。然而，有效实施需要由适当的关键绩效指标（Key Performance Indicators, KPIs）支撑的结构化框架来指导评估、优化和决策过程。已有研究大多聚焦于材料再利用、回收潜力、环境评估或经济评价等单一维度，缺乏将技术性能、环境影响、经济后果和循环度指标整合于同一决策支持框架中的综合性量化方法。

**2. 研究目标与研究内容**

为填补上述研究空白，本研究提出并开发了一个整合可靠性-可用性-可维护性-安全性（Reliability, Availability, Maintainability and Safety, RAMS）、生命周期成本（Life Cycle Costing, LCC）、生命周期评估（Life Cycle Assessment, LCA）和循环经济指标的综合评估框架，用于系统评估和比较铁路交叉资产的不同循环策略。研究围绕两个核心问题展开：第一，如何通过整合RAMS、LCC、LCA和CE指标的综合框架评估铁路维护中的循环经济原则；第二，如何在技术性能、环境影响和经济绩效方面比较铁路交叉资产的不同循环经济情景。

**3. 关键技术与方法**

研究人员提出的综合框架将资产状态监测、性能预测和维护规划纳入统一评估结构。首先基于状态监测数据和预测模型确定技术性能与剩余使用寿命（Remaining Useful Life, RUL），随后据此计算LCA、LCC和CE指标，最后将量化指标货币化并形成统一的综合关键绩效指标。研究以瑞典Murjek地区的一组30个同类铁路固定交叉资产为案例对象，基于23年的故障数据和实地观测数据开展分析。关键方法包括：采用非齐次泊松过程（Non-Homogeneous Poisson Process, NHPP）对资产退化过程进行可靠性建模；依据材料流分析（Material Flow Analysis, MFA）跟踪各情景下的运输距离和运输方式；结合瑞典交通管理局（Trafikverket）专家访谈确定循环经济行动方案和材料流路径；运用ISO 59020标准框架下的循环经济指标体系，并基于专家调查获取各指标权重。

**4. 主要研究结果**

**4.1 技术评估（RAMS分析）**

NHPP模型的形状参数β=1.55确认了交叉资产的退化行为，表明故障强度随时间递增。可用性分析显示，由于资产组遵循NHPP模型，可用性性能随时间下降。维修时间数据经右删失处理后，服从对数正态分布，平均修复时间（Mean Time To Repair, MTTR）为419.5分钟。随着资产生命周期的推进，纠正性维护任务数量不断增加，这凸显了维护优化的必要性。

**4.2 生命周期成本（LCC）评估**

基于RAMS参数估计，研究计算了12年分析期内各情景的生命周期成本。再利用情景发生在资产投入使用6年后，其他循环经济情景则发生在资产生命周期终点（假设为8年）。成本评估涵盖了采购成本、运输成本（公路0.896 SEK/吨公里，铁路0.179 SEK/吨公里）、维护活动成本及残值计算。结果表明，虽然单一资产的成本差异可能不显著，但在网络层面其累积影响相当可观。

**4.3 生命周期评估（LCA）**

CO?排放计算涵盖了制造、修复、更换及各项相关行动。研究采用了公路运输180 g CO?/吨公里和铁路运输60 g CO?/吨公里的平均排放因子。实地观测显示，更换行动的总CO?排放为565 kg，维护行动为9.1 kg，而新交叉资产的制造排放高达6,318 kg。结果表明，循环经济各情景均实现了显著的CO?减排，凸显了循环经济实施相对于成本因素的积极环境效益。

**4.4 循环经济评估**

依据ISO 59020标准，研究计算了各情景的材料流指标、能源强度和可再生能占比等循环经济指标。通过专家调查获取的各指标重要性权重，研究建立了复合循环经济指标（Compound CE indicator）。评估结果显示，再利用-负载独立情景的复合循环经济指标值最高（75%），其次为再利用-负载依赖（61%）、功能转换（31%）和再生利用（30%），处置情景最低（1%）。

**4.5 综合KPI评估**

通过将CO?排放成本（843 SEK/吨）和能源成本（0.2 SEK/MJ）纳入生命周期成本，研究计算了综合KPI。结果显示，再利用策略（尤其是负载独立再利用）在LCC、LCA和复合CE指标方面均获得最高综合表现，处置情景排名最低。货币化KPI与循环经济指标之间的一致性表明，高价值保留环路能够同时产生经济和环境效益。

**5. 讨论与结论**

研究结果表明，将循环经济原则融入铁路维护在技术上可行且具有战略优势。从环境角度看，生产阶段（A1–A5）主导了生命周期CO?排放，而运营维护阶段（B1–B3）的排放相对较低。新交叉资产的制造排放远高于修复行动，这将主要的气候减缓杠杆点从最小化维护转向避免过早更换资产。因此，延长资产使用寿命成为最有效的循环策略。

关键洞察在于，循环经济实施不应局限于生命周期终点决策，而应在网络层面贯穿资产生命周期的全过程进行考虑、规划和监测。将资产转移到低负载或冗余线路可在不违反安全标准的情况下延长其额外使用寿命，从而实现保留价值最大化。然而，再利用的可行性取决于准确的剩余使用寿命估计、技术适用性和物流约束，可靠性建模和状态监测因此成为循环经济实施的重要使能条件。对于道岔和交叉等复合结构资产，该框架可应用于子资产层面，不同组件可能需要不同的循环经济干预措施。

从治理角度看，循环性必须在网络层面嵌入，而非仅在单个资产生命周期终点处理。通过持续的技术和环境监测支持早期识别最优循环经济路径，能够实现更精确的生命周期管理。未来工作将聚焦于开发符合10R原则的预测性维护策略，以在保持RAMS性能的同时延长资产使用寿命并最小化生命周期成本，并通过数字孪生、人工智能和机器学习（AI/ML）技术减少信息碎片化，进一步增强网络层面的资产寿命优化和管理能力。