“双碳”目标下AI优化的道路低碳养护施工方案与能耗管控研究

　　一、“双碳”背景下道路养护行业的转型命题

　　交通运输作为国民经济的基础性、先导性、战略性产业，是我国实现“双碳”目标的关键领域之一。《交通运输领域碳达峰实施方案》明确提出，要“推动交通基础设施绿色化建设，加强全生命周期低碳管理”，而道路养护作为交通基础设施全生命周期管理的重要环节，其施工过程的能耗与碳排放管控，已成为行业实现绿色转型的核心突破口。在此背景下，依托人工智能技术重构道路养护施工体系，构建覆盖决策、工艺、管控全链条的低碳化路径，既是响应国家“双碳”目标的必然选择，也是推动道路养护行业向新质生产力转型、实现高质量发展的核心举措。本研究立足广西地区国省干线公路养护实践，聚焦施工环节的能耗与碳排放痛点，探索AI技术赋能下的道路低碳养护施工方案与闭环管控模式，为行业提供可落地、可复制的技术路径与实践样本。

　　二、AI优化与道路低碳养护的耦合机理

　　道路养护施工的碳排放与能耗贯穿材料生产、运输、现场作业、设备运维等全流程，传统模式下，各环节的管控相互割裂，缺乏系统性优化与动态调整机制。AI技术的核心优势在于通过多源数据融合、智能预测与优化决策，实现对复杂施工场景的精准调控，其与道路低碳养护的耦合逻辑体现在三个层面：首先，在决策层面，AI可通过路面病害识别、交通流量分析、环境数据建模，实现养护需求的精准研判，突破传统“定期养护、经验判断”的局限，通过预防性养护替代过度矫正性养护，从源头减少无效施工带来的能耗与碳排放。研究表明，基于AI驱动的预防性养护决策，可将道路全生命周期碳排放降低30%以上，同时延长道路使用寿命15%—20%，实现“降碳与提质”的双重目标。其次，在工艺层面，AI可通过机器学习模型优化施工参数与材料配比，例如针对再生沥青混合料的应用，传统掺配比例依赖经验，而AI可基于RAP(再生沥青混合料)性能、施工环境温度、压实工艺要求等多维度数据，构建神经网络优化模型，在保证路用性能的前提下最大化再生材料利用率，减少新沥青、集料的消耗，降低材料生产环节的碳排放。最后，在管控层面，AI可构建“数据采集-智能分析-动态优化-闭环反馈”的能耗管控体系，通过物联网传感器实时采集施工机械燃油消耗、电力消耗、材料运输里程等数据，结合强化学习算法动态调整施工排程、设备作业参数与运输路线，实现能耗与碳排放的实时管控与优化。这种“决策-工艺-管控”全链条的AI赋能模式，打破了传统养护的粗放式管理瓶颈，为道路养护行业的低碳转型提供了科学路径。

　　三、AI优化道路低碳养护施工方案体系构建

　　(一)AI驱动的低碳养护决策体系：从经验判断到精准施策

　　构建基于多源数据融合的道路养护决策模型，是实现低碳养护的前提与基础。该体系以“碳排放最小化、能耗最优、路用性能达标”为多目标优化导向，整合路面病害数据、交通流量数据、气象环境数据、道路结构健康数据四大核心数据源，通过AI算法实现养护需求的精准识别与方案的智能生成。首先，利用AI视觉识别技术对路面病害进行高精度检测，通过卷积神经网络模型自动识别裂缝、坑槽、车辙等病害类型与等级，结合病害发展预测模型，研判病害的演化趋势与最佳养护时机，避免“小病大修、无病也修”的过度养护行为。其次，引入交通流量与环境影响因子，通过时间序列预测模型分析道路车流量、重载车辆占比、极端天气发生频率等数据，优化养护施工的时间窗口与工艺选择，例如针对重载交通路段，优先采用再生沥青就地热再生工艺，减少材料运输能耗;针对高温多雨地区，优化施工排程避开极端高温时段，降低沥青加热能耗与施工返工率。最后，构建多目标优化决策模型，将碳排放、能耗、成本、工期作为约束条件，采用遗传算法求解最优养护方案，明确施工工艺、材料配比、设备配置与施工排程，形成“一项目一方案”的个性化低碳养护决策清单，施工方案的碳排放强度较传统模式降低21%，同时减少了不必要的铣刨重铺工序，大幅降低了材料消耗与机械作业能耗。

　　(二)施工工艺的低碳化重构与AI协同优化

　　在决策体系的基础上，对道路养护核心施工工艺进行低碳化重构，并通过AI技术实现全流程协同优化，重点聚焦材料利用、机械作业与现场管控三大环节。在材料环节，大力推广再生沥青混合料、温拌沥青等低碳材料的应用，同时利用AI模型优化材料配比与施工工艺参数。针对再生沥青混合料，构建基于随机森林算法的性能预测模型，结合RAP料的老化程度、级配组成、施工温度等参数，优化RAP掺配比例与再生剂用量，在保证混合料路用性能(高温稳定性、低温抗裂性、水稳定性)的前提下，将RAP掺配比例从传统的20%—30%提升至40%—50%，大幅减少新沥青与集料的使用，降低材料生产环节的碳排放。在机械作业环节，采用AI智能调度系统实现铣刨机、摊铺机、压路机、运输车等设备的协同作业优化，通过强化学习算法动态调整设备的作业顺序、行驶速度与作业参数，例如根据摊铺机的供料速度调整运输车的卸料节奏，根据现场压实度数据优化压路机的碾压遍数与频率，避免重复碾压、怠速空转等无效作业。同时，利用AI能耗预测模型对不同工况下的设备燃油消耗进行预判，提前调整设备作业参数，例如在铣刨作业中，根据路面病害深度与硬度优化铣刨机的切削速度与刀具进给量，降低单位作业量的燃油消耗。在现场管控环节，引入环境与能耗联动优化机制，通过物联网传感器实时采集施工现场的温度、湿度、风速等环境数据，结合AI模型动态调整施工工艺参数，例如在沥青摊铺作业中，根据环境温度与风速调整混合料的加热温度与保温措施，避免因温度不足导致的返工，减少二次施工带来的能耗与排放。

　　(三)AI赋能的全流程能耗与碳排放闭环管控体系

　　构建“数据采集层-智能分析层-优化决策层-执行反馈层”的全流程能耗管控体系，实现道路养护施工能耗与碳排放的动态监测、精准分析与闭环优化。数据采集层依托物联网技术，在施工机械上安装燃油传感器、电流传感器，在施工现场部署环境监测设备，在材料运输车辆上安装GPS与油耗监测终端，实现对施工机械燃油消耗、电力消耗、材料运输里程、现场环境参数等数据的实时采集与传输，数据采样频率不低于每分钟1次，确保数据的全面性与时效性。智能分析层基于采集的多源数据，构建能耗与碳排放核算模型，采用机器学习算法对施工过程中的能耗与碳排放进行实时核算与动态分析，识别能耗异常环节与关键影响因子，例如通过聚类分析发现设备怠速空转、运输路线不合理、施工参数匹配度低等能耗浪费问题，并量化各因素对总能耗的影响占比。优化决策层基于分析结果，通过强化学习算法生成针对性的优化策略，例如针对设备怠速问题，制定设备智能启停调度方案;针对运输路线不合理，优化材料运输路径，减少空驶里程;针对施工参数不匹配，调整摊铺机与压路机的作业参数，形成可直接执行的优化指令。执行反馈层通过施工管控平台将优化指令推送至现场操作终端，同时实时采集调整后的能耗数据，与优化目标进行对比分析，形成“监测-分析-优化-执行-再监测”的闭环管控机制。在国道358线养护工程的应用中，该管控体系实现了施工能耗的动态管控，设备燃油消耗较传统模式降低22%，材料运输能耗降低18%，施工过程的碳排放强度较传统养护模式降低28%，同时施工工期缩短15%，实现了能耗管控与施工效率的双重提升。

　　四、创新点与应用价值

　　本研究构建的AI优化道路低碳养护施工方案与能耗管控体系，在技术路径、管控模式与实践应用层面均实现了创新突破：一是突破了传统养护依赖经验决策的局限，构建了多源数据融合的AI驱动养护决策模型，实现了养护需求的精准研判与施工方案的智能优化，从源头减少了无效施工带来的能耗与碳排放，为预防性养护的规模化应用提供了技术支撑。二是实现了施工工艺与能耗管控的全链条AI赋能，通过再生材料配比优化、设备协同调度、全流程能耗闭环管控，构建了“材料-设备-管控”三位一体的低碳化路径，解决了传统养护中低碳技术碎片化应用、能耗管控滞后的问题。三是建立了可量化、可追溯的道路养护能耗与碳排放管控体系，通过实时监测、动态分析与闭环优化，实现了施工过程能耗与碳排放的精准管控，为行业开展碳核算与碳减排工作提供了标准化方法。

　　从应用价值来看，该方案契合国家“双碳”目标与交通强国建设要求，为道路养护行业的绿色转型提供了可落地的技术路径，通过降低施工能耗与碳排放，助力交通运输领域实现碳达峰目标;同时，通过AI优化施工工艺与管控流程，可降低养护施工成本10%—15%，提升施工效率与路用性能，为公路养护企业实现降本增效提供了技术支撑。在社会效益层面，低碳养护施工减少了燃油消耗与污染物排放，降低了施工过程对周边环境的影响，同时通过延长道路使用寿命，减少了道路大修的频次，降低了全生命周期的资源消耗，为推动交通基础设施绿色发展、助力乡村振兴与区域经济高质量发展提供了有力保障。

　　五、结论与展望

　　立足道路养护行业的低碳转型需求，探索构建了AI优化的道路低碳养护施工方案与全流程能耗管控体系，通过理论分析与工程实践验证，证明该方案可有效降低养护施工的能耗与碳排放，提升施工质量与效率，具有显著的科学性、创新性与可落地性。研究表明，AI技术在道路养护领域的应用，不仅能实现施工过程的精准管控与优化，更能推动养护模式从“经验驱动”向“数据驱动”转型，为行业实现“双碳”目标提供了核心技术支撑。

　　展望未来，随着数字孪生、大模型等技术的发展，可进一步构建道路养护施工的数字孪生系统，实现施工场景的虚拟仿真与优化推演，提前预判施工过程中的能耗与碳排放风险;同时，可推动该方案向桥梁、隧道等交通基础设施养护领域拓展，构建覆盖全类型交通基础设施的低碳养护技术体系。此外，随着交通运输行业碳核算体系的不断完善，可基于本研究的能耗管控数据，制定道路养护施工低碳评价标准与碳减排核算方法，为行业碳交易与绿色养护评价提供依据，推动道路养护行业实现更高水平的绿色低碳发展，为建设交通强国、实现“双碳”目标贡献力量。