1 引言
大体积混凝土广泛应用于水利水电、桥梁及高层建筑等领域，但其水泥水化热释放易导致内外温差超限，进而引发温度裂缝，影响结构耐久性与安全性。传统监测方法以人工点测为主，数据覆盖性差且滞后，难以实时反映温度场动态变化；控制手段则依赖经验调整冷却措施，效率低且能耗高。随着物联网（IoT）与人工智能技术的突破，基于多源数据融合与智能算法的监测控制系统成为解决这一难题的关键。本文聚焦AI技术在大体积混凝土温度裂缝防控中的应用，通过构建“感知-分析-决策-执行”闭环体系，实现温湿度精准调控与裂缝主动预防，为复杂环境下的混凝土施工提供科学支撑。
2 混凝土浇筑期智能温湿度调控机制
2.1 环境因素动态感知
利用无线传感网络（WSN）与光纤光栅传感器构建高密度监测体系，实时采集施工现场气温、湿度、风速及太阳辐射等环境参数，实现多维度数据融合。通过集成AI驱动的环境-水化热耦合模型，分析环境参数对混凝土放热速率、散热条件的影响机制，动态预测不同工况下混凝土内部温度梯度演变趋势。结合数字孪生技术生成三维温度场热力图，为浇筑方案优化提供数据支撑，解决传统监测中环境因素与混凝土热响应脱节的问题。
2.2 浇筑参数智能优化
基于实时环境数据与AI预测模型，动态调整浇筑温度、分层厚度及浇筑速度参数，规避高温时段施工导致的温升过快风险，或低温环境下因急冷引发的表面裂缝。采用深度强化学习算法，以最小化温升与裂缝风险为目标，优化水泥用量及粉煤灰、矿渣等低热水泥掺合料比例，形成自适应配合比方案。通过多目标优化平衡施工效率与温控需求，实现浇筑过程从经验驱动向数据智能驱动的转型。
2.3 实时反馈控制
依托边缘计算设备构建现场级智能决策系统，对传感器采集的温度、应力数据进行毫秒级分析，自动触发拌合水温度调节、遮阳棚展开或冷却水管启停等控制指令。通过PID控制算法与模糊逻辑的混合策略，实现温度应力动态阈值管理，确保浇筑期混凝土内外温差始终处于安全范围。该闭环控制机制有效缩短决策链路，提升对突发环境变化的响应速度，显著降低人为干预误差。
3 混凝土养护期智能温湿度调控技术
3.1 多源数据融合监测
部署分布式光纤传感（DTSS）与高精度智能传感器网络，同步采集混凝土内部温度场、表面湿度及环境温湿度数据，形成覆盖浇筑体全域的监测体系。DTSS以连续空间采样优势捕捉温度梯度细节，智能传感器则通过多参数集成实现环境-结构交互信息的同步获取。结合BIM模型构建三维可视化平台，将离散监测数据映射为动态温度场云图与湿度分布热力图，直观展示混凝土热湿耦合演变过程，为养护策略调整提供可视化决策依据。
通过数据清洗与特征提取算法，消除传感器噪声并挖掘温湿度时空关联规律，建立多源数据融合模型。利用卡尔曼滤波技术实现DTSS与智能传感器数据的动态校准，提升复杂工况下监测精度。可视化平台集成预警模块，当温度梯度或湿度波动超过阈值时，自动标记风险区域并生成调控建议，实现监测-预警-决策的闭环联动。
3.2 自适应冷却系统
基于实时监测的温度梯度数据，系统通过PID控制算法动态调节冷却水管流量、过水时间及管路布局，实现分区精准降温。算法根据混凝土内部热流方向优化水管排布，结合温度变化速率调整流量，避免局部过冷导致的应力集中。冷却过程与BIM模型联动，在可视化平台中实时显示降温效果，确保各区域温差控制在安全范围内。
集成相变材料（PCM）与智能温控保温层，构建双模态热调控系统。AI决策系统根据环境温湿度与混凝土内部温度综合判断，自动切换PCM吸热储能模式或保温层隔热模式。当内部温升过快时，PCM相变吸热减缓升温速率；当环境低温导致表面急冷时，保温层启动维持适宜温度，有效平衡内外温差，降低裂缝风险。
3.3 湿度智能维持
部署高灵敏度湿度传感器阵列，实时监测混凝土表面湿度与蒸发速率，通过物联网协议联动智能喷淋装置。系统根据蒸发强度动态调节喷水量与频率，当湿度低于临界值时自动触发雾化喷淋，防止因失水过快引发的塑性收缩裂缝。喷淋过程结合风速数据优化喷射角度，避免强风导致的养护水偏流，确保湿度均匀分布。
利用LSTM神经网络构建湿度预测模型，融合环境温湿度、混凝土配合比及历史养护数据，提前48小时预测湿度变化趋势。模型输出预警信号驱动预养护机制，在湿度下降前启动喷淋或覆盖保湿膜，保障水化反应持续进行。通过机器学习持续优化预测精度，适应不同季节与气候条件下的湿度调控需求，提升养护智能化水平。
4 基于AI的温度裂缝预警与风险评估
4.1 多维度预警模型
构建基于LSTM神经网络的温度应力预测模型，整合混凝土内部温度历史数据、环境温湿度、风速及材料热工参数，通过时间序列分析捕捉温升速率与应力积累的动态关系。模型可提前72小时预测关键截面温度应力变化趋势，识别潜在高风险区域。结合有限元分析（FEM）模拟裂缝扩展路径，量化不同应力水平下的裂缝萌生概率，设定黄（预警）、橙（干预）、红（紧急）三级阈值体系，分别对应加强监测、调整冷却参数及启动应急保温等分级响应策略。
通过引入注意力机制优化LSTM模型，聚焦对温度应力影响显著的环境变量（如昼夜温差突变），提升预测精度。FEM模拟结果与实测数据动态校准，修正材料参数不确定性对裂缝路径预测的偏差。三级预警阈值基于历史工程数据统计确定，并随施工进度动态调整，例如养护初期降低阈值以防范早期热裂，后期提高阈值以避免过度冷却导致的强度损失。
4.2 风险量化评估
开发裂缝风险指数（CRI），整合温度梯度（ΔT）、混凝土抗拉强度（fₜ）、约束系数（K）等关键参数，建立非线性评估模型：CRI=α·(ΔT/ΔT₀)ᵝ·(1-fₜ/fₜ₀)ᵞ·Kᵟ，其中ΔT₀、fₜ₀为临界阈值，α、β、γ、δ为权重系数。该指数可量化裂缝发生概率与潜在严重程度，划分低（CRI<0.5）、中（0.5≤CRI<0.8）、高（CRI≥0.8）三级风险等级，指导差异化养护资源分配。
采用蒙特卡洛模拟分析材料离散性（如水泥活性波动）、环境突变（如暴雨急冷）等不确定性因素对CRI的影响。通过生成10⁴次随机样本，统计裂缝风险分布规律，识别高敏感性参数（如粉煤灰掺量误差对fₜ的影响）。基于模拟结果优化决策鲁棒性，例如在高风险场景下预留10%的冷却水管流量调节余量，或提前储备应急保温材料，降低不确定性引发的裂缝失控风险。
4.3 可视化决策支持
搭建数字孪生平台，集成BIM模型与实时监测数据，构建混凝土结构三维动态镜像。平台通过颜色梯度渲染裂缝风险热力图，红色区域表示高CRI值需立即干预，蓝色区域为安全区。同步显示温度场、湿度分布及冷却系统运行状态，工程师可交互式查看任意截面数据。平台内置决策引擎，根据预警等级自动生成调控建议（如“增加某区域冷却水管流量20%”），并模拟措施实施后的风险变化趋势，辅助快速决策。
数字孪生体支持历史场景回溯与虚拟推演，工程师可调取过往施工数据复现裂缝发展过程，验证决策有效性。通过虚拟试验功能，模拟不同养护策略（如延长喷淋时间或调整PCM相变温度）对CRI的影响，优化方案选择。平台兼容移动端访问，现场人员可实时获取风险地图与操作指引，实现“监测-分析-决策-执行”的全流程数字化闭环。
5 AI驱动的智能控制系统架构与实现路径
5.1 系统架构设计
（1）感知层
集成高精度分布式光纤传感器（DTFS）、无线温湿度节点及应变计，构建覆盖混凝土内部与表面的多参数监测网络。光纤传感器以0.1m间隔连续采集温度场数据，无线节点同步获取环境温湿度与表面应变，通过自组网协议实现数据低功耗传输。感知层采用冗余设计，关键区域部署双传感器互为校验，消除单点故障风险，确保监测数据的完整性与准确性。
（2）传输层
采用5G与LoRa双模通信架构，兼顾高速率与广覆盖需求。5G模块负责传输高带宽数据（如光纤传感的连续温度曲线），确保实时性；LoRa网络覆盖偏远监测点，以低功耗传输温湿度等低频数据。通过边缘计算网关对原始数据进行预处理与压缩，减少云端传输压力。双模切换机制根据信号强度自动选择最优通道，保障复杂施工环境下的数据连续性。
（3）决策层
部署云端AI引擎，集成LSTM温度预测模型、CRI风险评估算法及多目标优化控制策略。引擎实时接收传输层数据，通过模型计算生成72小时温度应力预测曲线与裂缝风险热力图，结合强化学习算法动态调整控制参数。决策层支持人机协同，工程师可修改权重阈值或干预策略，AI引擎同步更新决策逻辑，实现经验知识与数据驱动的深度融合。
（4）执行层
联动智能冷却系统（变频水泵、电磁阀）、自动化喷淋装置及电致变色保温层，构建多级执行机构。根据决策层指令，执行层通过PID控制器精准调节冷却水流量与喷淋频率，保温层依据环境温湿度自动切换透光率。执行机构配备状态反馈模块，实时上传运行数据至云端，形成“感知-决策-执行-反馈”的闭环控制，确保养护措施与混凝土热湿状态动态匹配。
5.2 关键算法实现
（1）温度场反演算法
基于实测温度数据与有限元模型（FEM）构建反演框架，采用卡尔曼滤波融合分布式光纤传感（DTFS）的连续测温数据与无线节点的离散监测值。通过迭代优化算法动态修正FEM的热工参数（如导热系数、比热容），使模型输出与实测温度场的均方根误差（RMSE）降低至0.5℃以内。反演结果实时更新数字孪生体的温度场分布，为冷却策略调整提供高精度输入。
（2）多目标优化算法
结合非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）与深度强化学习（DRL），以降温速率、能耗成本及裂缝风险指数（CRI）为优化目标，生成帕累托最优控制序列。算法通过模拟不同冷却水管流量、喷淋频率及保温层状态的组合效果，筛选出兼顾施工效率与结构安全的调控方案。动态权重调整机制根据实时风险等级调整目标优先级，例如高CRI时优先降低裂缝风险，低风险时侧重节能。
（3）异常检测算法
采用孤立森林模型对传感器数据进行无监督异常检测，通过构建多棵随机二叉树量化数据点的孤立程度。模型训练阶段自动学习正常数据的分布特征，实时监测时将偏离均值超过3σ的测温点或湿度突变数据标记为异常。结合时间序列相关性分析，排除因环境突变（如暴雨）引发的短期波动，仅对持续异常的传感器触发警报并启动数据冗余校验，确保系统稳定性。
5.3 系统验证与优化
通过数字仿真平台构建高精度混凝土热湿耦合模型，模拟不同气候条件（高温/低温/骤变）与施工工况（大体积浇筑/薄壁结构）下的系统响应，结合半实物实验（HIL）将真实传感器与虚拟执行机构联动，验证温度预测误差≤1.2℃、裂缝风险评估准确率≥90%。基于验证结果优化LSTM网络层数、PID控制参数及通信协议，确保硬件资源（如边缘计算单元内存占用）与算法复杂度的平衡，提升实时处理能力。
建立“数据-模型-场景”持续学习机制，定期将新工程监测数据（如不同配合比混凝土的温升曲线）输入云端AI引擎，通过迁移学习更新温度预测模型与CRI评估参数。针对特殊场景（如极寒地区施工），采用强化学习动态调整控制策略权重，使系统自适应不同环境与材料特性。通过版本迭代记录模型优化轨迹，形成可复用的算法知识库，支撑跨项目快速部署。
6 结语
本研究构建的混凝土智能养护系统，通过多维度预警模型、风险量化评估与可视化决策支持，实现了从温度场实时感知到裂缝风险精准防控的全流程智能化。系统融合LSTM预测、FEM仿真与多目标优化算法，结合5G+LoRa双模通信与数字孪生技术，显著提升了养护决策的科学性与响应效率。经数字仿真与半实物实验验证，系统在温度预测精度、裂缝风险识别准确率及控制策略鲁棒性方面均达到工程应用标准。建立的持续学习机制可动态适配不同气候条件与混凝土材料特性，为大规模基础设施施工提供了可复制、可扩展的智能解决方案，对保障工程质量、缩短工期及降低全生命周期成本具有重要意义。
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张波，性别：男，出生年月：1987年10月，民族：汉族，籍贯：陕西省渭南市大荔县，学历：本科，职称：工程师，研究方向：建筑材料实验研究、水利水电工程实验研究、现场试验室运行管理、施工质量管理控制、现场质量检测把控等。
