本研究聚焦于现代信息技术与石灰基道路材料施工的深度融合，旨在攻克其施工质量均匀性控制难、过程依赖经验、长期性能难以精准预测等行业痛点。通过集成物联网（IoT）、人工智能（AI）、建筑信息模型（BIM）及智能装备，构建了“材料-施工-性能”一体化的智能建造与数字化施工技术体系。实现了从配合比智能设计、拌和与压实过程实时调控，到长期性能数字孪生预测的全流程数字化管控，显著提升了工程质量和建造效率。
一、智能建造体系总体架构
- “云-边-端”协同架构
云端平台：负责大数据存储、AI模型训练、全生命周期性能仿真与协同管理。
边缘计算节点：部署于拌和站、摊铺机、压路机等，负责实时数据采集、本地快速决策与控制。
终端感知层：各类传感器（湿度、温度、密度、图像等）与智能执行机构。
- 核心技术集成
数字孪生（DT）：建立与物理施工过程实时映射的虚拟模型。
机器学习（ML）：用于质量预测、参数优化和异常诊断。
自动驾驶技术：用于智能摊铺与碾压。
二、配合比智能设计与材料数字化
- 基于材料信息学的配合比优化
构建包含石灰、各类土、固废的材料基因数据库，记录其化学组成、粒径分布、矿物相等信息。
利用机器学习模型（如随机森林、梯度提升树）建立“材料组成-工作性-强度-耐久性”的非线性映射关系。
给定工程要求和本地材料参数后，AI驱动算法可在数分钟内推荐数种最优配合比方案，并预测其性能。
- 原材料进场智慧管控
采用近红外光谱（NIRS）等技术对进场石灰、土样的关键指标（如有效钙含量、含水率、塑性指数）进行快速在线检测。
检测数据实时上传至BIM模型，自动更新材料库存信息与性能参数，为动态调整配合比提供依据。
三、拌和过程智能监控与实时调控
- 多参数在线感知系统
在拌和机关键位置部署微波含水率传感器、视觉传感器（监控材料色差与均匀性）、电流传感器（反推拌和扭矩）。
实时监测含水率、混合均匀度、出料温度等关键指标。
- 自适应反馈控制系统
边缘控制器根据实测含水率与目标值的偏差，实时调节加水量。
基于图像识别的均匀度分析结果，自动微调拌和时间与转速。
将每盘料的“数字身份证”（时间、位置、材料批次、工艺参数、质量数据）关联至BIM模型中对应的施工路段。
四、摊铺与压实智能作业
- 智能摊铺控制
在摊铺机上集成3D找平系统和红外热成像仪。
3D找平系统根据BIM设计模型，实现无桩化、高精度摊铺控制。
热成像仪监测摊铺层的温度场均匀性，识别温度过低可能影响压实的区域。
- 智能压实与压实度实时检测
智能压路机：装备GNSS、加速度计和土体刚度（如CMC）实时检测系统。机器能自动规划碾压遍数、路径和速度，并在BIM模型上实时显示已压、未压区域及压实度云图。
非接触式实时检测：
雷达微波法：通过测量介电常数反演压实度与含水率。
激光动态变形模量测试：通过分析激光多普勒振动仪测得的表面波速，评估刚度。
以上数据与智能压路机数据融合，生成厘米级分辨率的全场压实质量数字地图。
五、基于数字孪生的养护与长期性能预测
- 施工期数字孪生体构建
集成设计BIM模型、实时施工数据（材料、工艺、质量）、环境监测数据（温湿度），形成与实体路基同步生长演化的施工期数字孪生体。
- 水化反应与性能发展模拟
在孪生体中嵌入微观水化动力学模型和宏观热-湿-力多场耦合模型。
模拟不同养护条件下（覆盖、洒水）内部温湿度场的变化，预测早期强度发展和收缩开裂风险，并智能推荐最优养护方案。
- 长期性能预测与健康监测
在实体工程中预埋光纤传感器、湿度传感器等，监测运营期的应变、温度和湿度。
监测数据持续驱动并校准数字孪生体。
利用孪生体进行长期性能仿真，预测在不同交通荷载和环境作用下的疲劳损伤、模量衰减规律，实现从“定时养护”到“预测性养护” 的转变。
六、工程应用与效能评估
- 应用示范（某高速公路改扩建工程）
实施段落：全长3.2公里的石灰改良土路基。
实施效果：
质量提升：压实度合格率从传统的92%提升至99.5%，均匀性显著改善。
效率提升：减少测量放样时间60%，避免过度碾压，节约能耗约15%。
成本与进度：因返工减少，总体成本节约约5%，工期缩短约8%。
数字资产：形成了完整的、可追溯的数字化施工档案和“活”的数字孪生模型。
- 综合效能评估
质量可控性：实现了过程质量由“结果检验”到“过程可控”的根本转变。
决策科学性：基于数据的决策取代了经验判断。
知识沉淀：施工大数据为后续工程设计和施工提供了宝贵的知识库。
透明度与可追溯性：全流程数据上链存证，提高了工程管理的透明度。
七、挑战与未来发展
- 面临挑战
初始投资高：智能装备与传感器成本较高。
数据壁垒：不同厂商设备数据接口不统一。
复合人才短缺：既懂土木工程又懂信息技术的复合型人才匮乏。
标准缺失：智能建造相关的技术标准、验收标准尚不完善。
- 未来展望
智能化再升级：向全自动无人化施工集群方向发展。
AI模型深化：开发更精准的材料-性能预测模型和施工风险预警模型。
区块链应用：利用区块链技术加强工程质量数据的安全性与可信度。
标准化与推广：加快制定行业标准，形成可复制、可推广的智能建造模式。
结论
将智能建造与数字化施工技术应用于石灰基道路工程，是推动传统土木工程转型升级的必然选择。本研究构建的技术体系，通过材料数字化、工艺智能化和管理网络化，实现了对石灰基材料施工全过程的精细化管控和性能的可预测设计，大幅提升了工程品质、效率和可持续性。尽管面临挑战，但随着技术进步和成本下降，该模式必将引领未来道路基础设施建设的新范式。
