摘要
本研究旨在赋予传统的石灰基道路材料以“智能”，使其具备自感知、自诊断与自适应修复能力。通过将碳纳米材料、微胶囊、形状记忆聚合物及微生物等功能性组分与石灰基体复合，成功制备了多类智能材料。进一步，集成物联网传感网络、损伤诊断算法与修复触发机制，构建了完整的“感知-诊断-修复”闭环系统。通过实验室测试与野外试验段验证，该系统能有效监测路基健康状态，并在损伤初期自动触发修复功能，显著提升了道路基础设施的韧性、安全性与服役寿命。
一、智能石灰基材料的功能设计与制备
- 自感知材料：应力/应变与损伤传感
导电网络构筑：将碳纳米管（CNTs）或石墨烯纳米片均匀分散于石灰基体中，形成三维导电网络。材料电阻率会随内部应变或裂纹产生而变化。
压阻特性：研究材料的压阻因子（GF），优化分散工艺和掺量（CNTs: 0.3-0.8 wt%），使其在弹性变形阶段电阻变化与应变呈良好线性关系（GF可达50以上），在裂纹产生时电阻发生阶跃式上升。
多参数感知：通过测量电阻的频率特性或阻抗谱，可区分应变信号和湿度/水分侵入信号。
- 自修复材料：微胶囊与微生物双路径
微胶囊路径：
修复剂选择：针对石灰基材料碱性环境，选用水玻璃（硅酸钠）溶液或含有特定催化剂的环氧树脂为修复剂。
微胶囊制备：采用原位聚合法制备脲醛树脂或密胺树脂壁材的微胶囊（粒径50-200μm），包裹修复剂。
掺入工艺：将微胶囊（掺量3-5%体积）在拌和后期加入，避免破损。
微生物路径（MICP）：
菌种与保护：选用耐碱产脲酶菌（如Sporosarcina pasteurii），采用海藻酸钙或多孔陶瓷颗粒进行包裹固定，以提高其在拌和与硬化过程中的存活率。
营养源：将尿素和钙源（硝酸钙）制成缓释颗粒或另一种微胶囊，与菌胶囊共同掺入。
- 自适应材料：形状记忆与响应性
形状记忆聚合物（SMP）纤维：将具有特定转变温度（如40℃）的SMP纤维（直径0.5-1mm）掺入材料中。当材料因温度或摩擦升温超过转变温度时，纤维收缩，对周围基体产生压应力，可部分抵消温缩应力或闭合微裂纹。
湿度响应性材料：掺加高吸水性树脂（SAP）颗粒，在干燥时释放所吸水分，进行“内部养护”；在潮湿时吸水膨胀，可微调孔隙结构。
二、智能感知网络与损伤诊断算法
- 嵌入式传感网络布置
传感节点：将上述自感知材料预制成“传感条带”或“传感砖块”，在路基施工时按网格状（间距2-5m）埋设于关键层位（如基层顶部）。
信号采集与传输：每个节点连接微型数据采集模块，通过低功耗广域网（如LoRa、NB-IoT）将电阻等数据无线传输至云端或边缘服务器。
- 多源数据融合的损伤诊断模型
特征提取：从电阻时程数据中提取特征值，如基线漂移、波动方差、突变点。
机器学习诊断：采用支持向量机（SVM）或卷积神经网络（CNN）算法，对特征数据进行训练，建立分类模型，能够区分“健康状态”、“弹性加载”、“微损伤萌生”、“裂纹扩展”等不同状态。
损伤定位与量化：结合多个传感节点的信号变化，利用电阻层析成像（ERT）原理或机器学习反演算法，对损伤区域进行二维甚至三维定位，并估算损伤程度（如裂纹宽度、范围）。
三、自适应修复机制的触发与控制
- 修复触发策略
阈值触发：当诊断系统判定损伤指数超过预设阈值（对应微裂纹阶段）时，自动触发修复指令。
定时/环境触发：对于微生物修复，也可根据季节（如雨季前）或定期激活营养供给系统。
- 修复剂释放与反应控制
微胶囊途径：裂纹扩展产生的应力使途经的微胶囊破裂，释放修复剂。水玻璃修复剂与材料中的Ca(OH)₂反应生成C-S-H凝胶；环氧树脂则自行固化粘合裂纹。
微生物途径：通过预埋的微管网，向损伤区域注入营养液（尿素和钙盐），激活该区域的固定化细菌，诱导碳酸钙沉淀。
双重协同修复：微胶囊提供快速初步密封，微生物提供长期、持续的二次矿化加固，形成协同效应。
- 修复效果评估与反馈
原位电学监测：修复过程中，监测损伤区域电阻的变化。成功的修复（裂纹被填充）将导致电阻部分或全部恢复。
超声或声发射监测：辅助评估修复后材料的整体性和强度恢复情况。
反馈控制：根据修复效果评估，决定是否需要进行第二轮修复激活。
四、系统集成与野外试验验证
- 集成化系统原型
开发了集智能材料、传感网络、云端诊断平台和远程控制单元于一体的软硬件系统原型。平台具有可视化界面，实时显示各路段健康状态地图和预警信息。 - 野外试验段建设与监测
地点：某物流园区重载道路。
方案：在200米试验段基层中埋设智能传感网络，并采用微胶囊-微生物双修复材料。
过程：模拟超载车辆通过，诱发基层微损伤。系统成功发出预警，并自动启动修复程序（喷洒营养液激活微生物）。
结果：
感知准确性：系统准确识别了荷载引起的弹性应变和后续出现的微损伤位置。
修复有效性：6个月后钻孔取芯显示，修复区域的芯样完整性明显优于未修复的对比区域。微裂纹内有明显的碳酸钙填充物。
性能恢复：修复区域弯沉值恢复至损伤前水平的约90%。
五、技术-经济-环境综合评估
- 成本分析
初期投资：智能材料、传感网络和系统部署导致成本增加约30-50%。
生命周期成本：通过预防性、精准化的早期修复，避免了大范围结构性破坏和昂贵的重建，预计全生命周期维护成本可降低40-60%。
间接效益：极大减少道路养护导致的交通中断和社会经济损失。
- 可持续性优势
延长寿命：主动维持结构健康，大幅延长道路使用寿命，减少资源消耗。
精准养护：减少不必要的“过度养护”和材料浪费。
环境友好：自修复减少了对传统修复材料（如沥青、水泥）的需求，降低了相关碳排放。
六、挑战与未来展望
- 面临挑战
长期可靠性：智能组分（如CNTs、微胶囊、细菌）在道路恶劣环境下的长期耐久性与性能稳定性。
规模化生产与施工：智能材料的均质化制备、标准化施工工艺。
标准与规范缺失：智能道路材料与系统的设计、验收、运维尚无标准可依。
数据安全与隐私：大量道路状态数据的采集、传输与存储安全。
- 未来方向
更高程度的智能化：发展能量自收集（压电/光伏）的传感节点，实现系统自供电。
人工智能深度应用：利用深度学习预测损伤演化趋势，实现预测性修复。
数字孪生融合：将智能感知系统作为物理实体的神经末梢，与道路数字孪生模型深度互动，实现虚实共生、动态优化。
标准体系建设：加快制定覆盖材料、设计、施工、运维的全链条标准。
七、结论
本研究成功地将先进的材料科学、传感技术、物联网和人工智能融合于传统的道路工程领域，创造性地构建了石灰基道路材料的智能感知与自适应修复系统。这标志着道路基础设施从“被动承受”向“主动感知、智能维护”的重大范式转变。该系统不仅为提升道路服役性能和安全保障提供了革命性的技术手段，也为未来更广泛意义上的智能土木工程基础设施（Smart Civil Infrastructures）的发展提供了可借鉴的范式和坚实的技术基础。
