面对道路石灰技术涉及的庞杂知识（材料、设计、施工、养护、环保等），如何高效地组织和利用这些知识，服务于科研、教育和工程决策，成为一个新课题。构建该领域的知识图谱，并开发智能决策支持系统，是未来的发展方向。
知识图谱的构建：
知识抽取：
实体识别： 从海量的技术文献、规范标准、研究报告和工程案例中，自动抽取核心实体。例如：材料实体（生石灰、粉煤灰、高塑性粘土）、性能实体（无侧限抗压强度、塑性指数、收缩系数）、工艺实体（路拌法、厂拌法、智能压实）、病害实体（反射裂缝、硫酸盐侵蚀）等。
关系抽取： 识别实体之间的关系。例如：<生石灰，用于稳定，高塑性粘土>、<硫酸盐，导致，膨胀破坏>、<掺加粉煤灰，提高，长期强度>。
知识融合与存储：
将抽取出的实体和关系进行整合，消除矛盾和冗余，形成结构化的、相互关联的网络知识库，通常以RDF图的形式存储。
知识推理与应用：
构建好的知识图谱成为一个巨大的“领域大脑”。它可以支持智能问答、知识检索和辅助决策。
应用场景1：智能设计助手。
工程师输入：“项目地在江苏，土质为塑性指数25的粘土，地下水位高，希望用于高速公路底基层。”系统通过图谱推理，可自动推荐：“建议采用石灰-粉煤灰综合稳定，石灰剂量建议范围4%-6%，粉煤灰剂量建议15%-20%，并需特别注意排水设计和养生。”
应用场景2：病害诊断与处治推荐。
输入病害现象：“路面出现网状裂缝，雨后基层软化。”系统可推理出潜在原因：“可能为石灰剂量不足或拌和不均导致水稳性不足”，并推荐处治方案：“建议钻芯取样验证强度，可考虑压浆补强或局部翻修。”
应用场景3：科研趋势分析。
通过分析图谱中不同研究方向实体关联度的变化，可以发现研究热点和前沿，如“纳米材料改性石灰土”、“地质聚合物与石灰交叉”等。
智能决策支持系统：
将知识图谱与前述的AI设计模型、长期性能预测模型、无损检测数据等集成，可以形成一个更强大的决策支持平台。它不仅能回答“是什么”、“为什么”，还能预测“会怎样”，并建议“怎么办”。
道路石灰技术知识图谱的构建，是将分散的、隐性的行业知识转化为集中的、显性的、可计算的国家战略资产，必将极大地推动该领域的技术进步和知识传承。
