《Energy》：Optimization of an energy-efficient half-resonance microwave heating system for in-situ repair of asphalt pavement microcracks: A coupled electromagnetic–thermal approach with field validation
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Tiancheng Liu|Jiwang Jiang|Zhen Leng|Xingyu Gu中国江苏省南京市东南大学交通学院，邮编211189摘要沥青路面微裂缝的修复仍然面临诸多挑战，因为现有方法往往难以实现有效的结构恢复，效率较低，且无法充分利用现有路面。本研究提出了一种基于微
Tiancheng Liu|Jiwang Jiang|Zhen Leng|Xingyu Gu
中国江苏省南京市东南大学交通学院，邮编211189
摘要
沥青路面微裂缝的修复仍然面临诸多挑战，因为现有方法往往难以实现有效的结构恢复，效率较低，且无法充分利用现有路面。本研究提出了一种基于微波吸收沥青复合材料（MA-AC）和高效半谐振微波加热车辆（HMHV）的局部热修复方法，用于对路面微裂缝进行原位修复。通过建立电磁-热耦合模型，分析了微波作用下裂缝区域的热响应情况，并优化了加热系统的结构参数，以提高电磁能向热能的转换效率以及局部热能的利用效果。据此，研发出一种高效的HMHV，可快速对裂缝进行加热修复，已应用于路面维护工作中。实验结果表明，优化后的加热系统在加热效率与温度均匀性之间达到了良好平衡。MA-AC与HMHV协同作用产生了显著的加热效应，能够实现快速且均匀的表面加热，同时还能使热量深入到约74毫米深处。该HMHV的修复速度可达110米/小时，约为传统修复设备的14倍。此外，试验段的裂缝样本的疲劳寿命和能量耗散量均恢复到了未受损路面的50%以上。与铣刨重铺相比，所提出的方法可将维护成本降低约99%，每公里车道可节省300多吨沥青混合料，同时其电能消耗也比板式微波加热设备低约95%，充分体现了高效微波热能技术在交通基础设施维护中的应用潜力，具有明显的经济和资源节约优势。
内容片段
引言与背景
沥青路面在长期使用过程中容易出现微裂缝，这些裂缝会在交通荷载和环境因素的作用下不断扩展，最终发展成贯穿性裂缝。这一过程会加速路面的劣化，缩短其使用寿命，已成为影响路面长期安全与高质量维护的关键问题[1]、[2]。现有的裂缝密封方法主要起到填充和防水的作用，却无法实现深度修复或结构上的改善
MA-AC应用与微波加热实现局部热修复的机制
通过MA-AC与HMHV的协同作用实现的裂缝修复，实际上是一个涉及材料调节、快速加热以及压实诱导重构的耦合过程，如图2所示。MA-AC可用于提升裂缝区域的局部电磁响应能力，并补充有效的沥青成分，而HMHV则可为裂缝区域提供定向加热。压实作用则进一步促进裂缝闭合和结构重建。因此，
为实现快速均匀局部加热而对HMHV进行的结构优化
针对沥青路面裂缝修复的需求，设计了一种半谐振微波加热腔体，并在COMSOL Multiphysics软件中建立了电磁-热耦合模型，以此优化HMHV加热系统的结构参数，从而实现裂缝区域表面的快速均匀局部加热。
腔体形状与尺寸的设计
先前的研究表明，与矩形腔体相比，圆柱形腔体具有更高的品质因数、更低的能量损失以及更好的能量存储性能[37]。因此，本研究采用了圆柱形腔体。根据工程需求，加热长度和加热宽度分别确定为约2000毫米和300毫米。为避免腔体长度与直径呈整数比而对模式分布产生不利影响，该腔体
经济与能源效益评估
本研究针对长度为1公里、宽度为3.75米、厚度为40毫米的单元路面段，评估了不同维护技术的经济与能源效益。评估仅考虑裂缝修复过程，假设存在一条长1公里的纵向裂缝。共比较了三种维护技术：MA-AC与HMHV结合使用的技术（T1）、MA-AC与板式微波加热设备结合使用的技术（T2），以及铣刨重铺技术（T3）。对于T1和T2技术，其维护成本为
结论
为满足对沥青路面微裂缝进行原位、在材料内部且自动化的修复需求，本研究开发了一种基于MA-AC与HMHV协同作用的高效微裂缝修复技术。通过电磁-热耦合仿真、微波加热系统优化、实验验证以及经济与能源效益评估，对该技术的热响应特性、修复效果及工程适用性进行了系统分析。主要结论如下：
作者贡献说明
Zhen Leng：文章撰写——审阅与编辑、研究工作、概念构思。Xingyu Gu：文章撰写——审阅与编辑、资源协调、研究方法设计。Jiwang Jiang：文章撰写——审阅与编辑、项目监督、资源协调、研究方法设计、概念构思。Tiancheng Liu：文章撰写——审阅与编辑、初稿撰写、研究方法设计、定量分析、数据整理、概念构思
利益冲突声明
? 作者声明不存在任何可能影响本文研究成果的已知利益冲突或个人关系。
致谢
本研究得到了中国国家自然科学基金（项目编号：52108421）以及江苏省的研究生科研实践创新计划（项目编号：SJCX25_0133）的支持。计算工作得到了东南大学的大数据计算中心以及东南大学的基础与交叉科学中心的帮助。
