冷海岸环境气候韧性路面：一种多头物理信息神经网络框架用于沥青基材料退化的解释与估算

《Polymer Degradation and Stability》：Towards climate-resilient pavement under cold coastal environments: A multi-head physics-informed neural framework for explanation and estimation of asphalt-based materials degradation

　　

摘要

中国拥有广阔的沿海地区，分布着大量沥青路面网络，这些路面持续暴露于海洋氯化物和循环冻融（F–T）作用之下。氯化物侵入、结晶以及热-水力应力的耦合作用显著加速了沥青材料的劣化过程，然而其协同机制仍未得到充分理解。为弥补这一研究空白，本研究提出了一种多头物理信息神经网络（MH-PINN）框架，将冻融损伤与氯化物侵蚀的建模统一于一个物理引导的学习系统之中。通过嵌入物理约束并引入多机制解耦策略，MH-PINN 实现了高精度预测和对劣化组分的可解释性量化。结果表明，沥青混凝土在不同环境下表现出明显的时间依赖性劣化规律，其中盐雾暴露引发的损伤最为严重。与AC相比，SMA沥青材料凭借其开放集料骨架和纤维增强特性展现出更优异的抗性能；而SBS改性沥青则通过其弹性网络和疏水性进一步增强了耐久性。MH-PINN 实现了稳定收敛，保持了物理一致性，并展现出高达100次冻融循环的外推能力，有效捕捉了长期劣化行为。此外，本研究开发了一个交互式MH-PINN界面，支持用户自定义的沥青劣化实时预测。本研究为气候韧性沥青路面的设计提供了理论和实践层面的见解，并为寒冷沿海地区的长期耐久性评估提供了一种物理信息驱动、数据高效且可解释的工具。

引言

中国辽阔的海岸线支撑着庞大的交通基础设施网络，其中包括超过1000公里分布于沿海区域的沥青路面[1]。这些路面直接暴露于潮汐、风暴潮和含盐气溶胶之中。海洋氯化物的持续沉积，以及随后通过微裂缝和孔隙的逐渐渗透，导致了显著的内部劣化[2,3]。同时，冬季较大的昼夜和季节温差引发了反复的冻融（F–T）作用，加剧了路面结构内部的应力[4,5]。氯化物侵入与冻融循环的叠加效应加速了沥青混合料的老化、软化和界面脱粘，导致开裂、松散和表面崩解。此类环境侵蚀严重削弱了路面的力学完整性，缩短了其使用寿命[6,7]。因此，定量评估氯化物侵入和冻融循环引起的路面劣化对于设计、评估和维护适合寒冷沿海极端条件的耐久性气候韧性路面至关重要。

为理解这种环境诱导的路面脆弱性，有必要深入探究材料层面的劣化机理。氯化物离子在加速沿海环境中沥青路面劣化过程中扮演着关键角色。其影响主要体现在沥青胶结料中的化学变化及其胶体结构的后续重构，二者共同削弱了沥青-集料界面的粘结性能[8,9]。实验研究表明，氯化物暴露促进了轻质组分向重质组分的转化，破坏了胶体平衡并加剧了氧化老化[10,11]。长期的渗透进一步诱导了持续的微观结构演变，逐渐削弱了胶结料的内聚力[12]。分子动力学研究表明，氯化物侵蚀是一个渐进过程，涉及界面粘结梯度的反复形成与消失，促进了沿弱化区域的微裂纹萌生[7]。此外，氯化物引起的电荷重新分布降低了长期服役期间的低温柔韧性和抗疲劳性能，尤其在老化或再生胶结料中表现明显[13]。密度泛函理论分析表明，由于电子构型发生变化，老化沥青对离子侵蚀的敏感性更高[14]。这些发现共同凸显了在富氯化物条件下化学劣化与力学破坏之间复杂的多尺度交互作用，强调了建立能够捕捉此类耦合损伤过程的力学模型在气候暴露型沿海路面中的必要性。

除了氯化物侵蚀外，循环冻融作用是影响沥青路面长期耐久性的另一主要环境应力源[15,16]。在反复冻结和融化过程中，孔隙水的相变伴随着体积膨胀和压力变化，破坏了孔隙网络并降低了胶结料刚度[[17], [18], [19]]。这些热-水力效应引发并传播沥青混合料内部的微裂纹，导致累积性结构损伤[[20], [21], [22]]。实验研究表明，水分侵入显著降低了沥青体系的粘弹刚度和抗疲劳性能[23]。冻融损伤还增加了对低温开裂的敏感性，并导致抗拉强度和劈裂强度的显著下降[24,25]。此外，实验室评估一致表明，反复冻融循环降低了断裂韧性、临界开裂应力和刚度模量，综合削弱了承载能力[[26], [27], [28]]。尽管已有大量实验研究，但建立描述和预测寒冷沿海路面冻融劣化的模型仍然十分必要。

大量研究已探索了冻融和盐侵蚀环境下沥青路面劣化的预测方法。这些工作主要包括基于实验室测试的经验回归模型、考虑环境影响的力学损伤模型以及多物理场数值模拟。在氯化物侵蚀损伤预测方面，Ogbon等人开发了基于Hirsch和ALI的模型，用于估计暴露于氯化物环境中的沥青混合料的永久变形和抗疲劳开裂性能[29]。Xu等人[30]提出了一种氯化物迁移模型来预测盐存沥青混合料中的残余离子浓度，而Ma等人[31]采用多尺度模拟框架分析了盐-热-力学耦合劣化机理。在盐-冻融（S–F–T）耦合损伤背景下，Zhang等人[32]将分布式光纤传感（DFOS）与KAN-Transformer模型结合，用于表征冻融循环期间的裂纹扩展。He等人[33]引入了减缩因子来量化不同S–F–T条件下的损伤贡献，而Li等人[34]建立了基于S–F–T的模型来描述温拌橡胶沥青的界面劣化。然而，大多数现有模型仅考虑单一环境因素或将S–F–T暴露视为统一过程，难以解耦和量化独立的及交互的损伤机制，从而限制了对沥青路面耐久性演变的机理理解。

随着传感技术和计算能力的进步，机器学习和深度学习越来越多地被应用于预测复杂环境条件下沥青路面的劣化[[35], [36], [37], [38]]。这些数据驱动方法在捕捉非线性依赖关系和整合多源数据集方面表现出强大能力，从而在一定程度上提高了预测精度。然而，大多数现有模型仅在最优化过程中最小化统计误差，这相当于在一个极为宽松假设空间中找到能拟合样本分布的函数[39]。由于对材料劣化的时间演变或潜在机理没有任何先验约束，纯数据驱动模型往往在时间维度上表现出失真[40]。这些包括与沥青损伤基本不可逆性相矛盾的单调递减劣化趋势，或违反物理连续性的劣化速率突变。本质上，缺少物理引导约束使得模型能够复现观测数据却忽视了真实劣化过程的累积性和路径依赖性[41,42]，从而削弱了其在长期耐久性预测和性能评估方面的可靠性。

上述分析揭示了寒冷沿海条件下沥青路面劣化解释和预测方面的关键空白。大多数现有模型仅孤立地处理冻融或氯化物侵蚀损伤，或将二者的联合作用视为单一过程，限制了对独立贡献和耦合贡献的量化能力。为克服这些挑战，本研究提出了一种多头物理信息神经网络（MH-PINN）框架，将冻融损伤和氯化物侵蚀的建模统一于一个物理引导系统之中。通过嵌入物理定律并融入多损伤解耦机制，MH-PINN 实现了高精度预测并提供了具有物理意义的损伤分解。该框架增强了对耦合劣化机理的理解，支持寒冷沿海环境中沥青路面的耐久性评估、使用寿命预测和维护规划。

材料制备

本研究制备了AC和SMA两种类型的混凝土。采用了三种胶结料：70#、90#基质沥青以及苯乙烯-丁二烯-苯乙烯嵌段共聚物（SBS）改性沥青。安山岩用作粗集料，石灰岩用作矿粉。所有集料和填料均取自中国东北黑龙江省当地，沥青胶结料由中国石油集团提供。物理和力学……

氯化物侵蚀-冻融循环工作流程

为真实模拟寒冷沿海环境中沥青路面的劣化行为，本研究建立了一套氯化物侵蚀冻融循环（EFTC）实验框架。该框架旨在捕捉此类区域的关键环境特征，纳入了三个主要变量：温度波动范围、氯化物离子浓度和氯化物离子作用模式。来自中国气象数据服务中心（//data.cma.cn/）获取的区域气象数据……

不同环境下沥青混凝土的时间依赖性劣化

如图4所示，三种环境条件下不同沥青混凝土均表现出显著的时间依赖性劣化。结果表明，暴露于5%盐雾环境中的试件经历了最为显著的劣化，尤其是在初始阶段。相比之下，暴露于5%氯化物盐溶液中的试件表现出相对较慢的劣化速率，而暴露于纯水中的试件则呈现出最慢的劣化趋势。正如所……

结论

本研究开发了一种MH-PINN框架，将冻融损伤与氯化物侵蚀的建模整合于一个统一的物理引导系统之中。所提出的方法能够准确预测沥青路面的劣化，同时为不同损伤机制的贡献提供了物理可解释性的见解。主要结论如下：

(1) 在氯化物EFTC条件下，沥青混凝土经历显著的时间依赖性劣化，其中盐雾暴露导致……

CRediT作者贡献声明

李实远：撰写-审阅与编辑，撰写-初稿，可视化，软件，方法论，调查研究，正式分析，数据整理，概念构思。张盛康：撰写-审阅与编辑，软件，资源，项目管理，方法论，正式分析，概念构思。徐慧宁：监督，资源，项目管理，资金获取，概念构思。徐泽权：调查研究，概念构思。曲英：可视化，验证。邵清……

利益冲突声明

作者声明，他们不存在可能影响本文所述工作的任何已知竞争性经济利益或个人关系。

致谢

本文由中国国家重点研发计划（批准号：2022YFB2602600）、中国国家自然科学基金（批准号：52278449）、黑龙江省自然科学基金重点项目（批准号：ZD2023E003）以及青海省交通运输厅科技项目（编号：2023-09）资助。

李实远 | 张盛康 | 徐慧宁 | 徐泽权 | 曲英 | 邵清马 | 尤传洲 | 王瑜华 | 张钰 | 吴康森 | 王来法

哈尔滨工业大学交通科学与工程学院，中国哈尔滨 150090