基于压电传感与深度学习的混凝土强度实时监测技术突破

《Nature Communications》：Real-time concrete strength monitoring using piezoelectric sensors and deep learning

本研究针对传统混凝土强度评估方法效率低、精度有限的问题，开发了一种结合压电传感器与深度学习的人工智能实时监测系统。通过分析机电阻抗（EMI）信号，该系统实现了对混凝土结构强度的原位、连续监测，预测误差在15%以内（ASTM C39标准对比验证）。该技术已被美国州公路与运输官员协会（AASHTO T412）采纳为标准，为基础设施智能监测提供了创新解决方案。

　　

混凝土作为现代基础设施的骨架，其强度性能直接关系到建筑安全与使用寿命。然而令人惊讶的是，评估混凝土最关键性能——抗压强度的主要方法，自19世纪以来几乎未曾改变。传统的破坏性测试方法不仅耗时费力，更无法反映结构实体的真实性能。虽然非破坏性检测（NDT）技术如回弹仪（ASTM C805）、超声脉冲速度（UPV）等已被探索，但这些方法往往需要专业操作技能，且受环境因素影响较大，导致工程实践中仍普遍依赖近乎百年历史的保守方法。

在这一背景下，普渡大学的研究团队在《Nature Communications》上发表了创新性研究成果，将人工智能与基础设施传感技术相结合，开创了混凝土结构监测的新范式。该研究通过压电传感器捕获的机电阻抗（EMI）信号，结合深度学习算法，实现了对混凝土强度的实时、精准监测，为解决传统方法的局限性提供了突破性方案。

研究团队采用了多项关键技术方法：首先在户外浇筑了7块大型混凝土板（8英尺×12英尺），布置超过100个压电传感器进行长达一年的数据采集；建立了包含1733个数据点的综合数据库，涵盖不同配合比、养护条件和年龄的混凝土强度与EMI信号映射关系；开发了基于一维卷积神经网络（1DCNN）的深度学习模型，创新性地引入基线信号补偿机制和温度校正特征；通过索博尔敏感性分析（Sobol Sensitivity Analysis）解析模型决策机制；最后在印第安纳州I-74和I-465高速公路实际工程中进行了四次现场验证。

全尺度实验与数据基础

研究团队通过精心设计的实验方案，构建了涵盖多种混凝土配合比和养护条件的综合数据库。七块混凝土板分别采用不同的水灰比（0.38-0.45）、掺合料和纳米二氧化硅等材料，模拟了从标准铺面混凝土到高性能混凝土的各种工程场景。实验特别设置了现场浇筑（CIP）试模和标准4×8英寸圆柱试件两种配置，揭示了质量混凝土与代理试件之间的强度差异机制——由于水化热保留效应的不同，CIP试模的强度显著高于代理试件，这直接证实了传统代理样本方法的局限性。

模型开发与优化

研究发现传统的均方根偏差（RMSD）指数在整合多传感器数据时表现不佳，主要由于传感器固有差异、安装位置和环境温度等因素引入的变异。为此，团队设计了独特的1DCNN架构，创新性地将基线信号（采集于传感器部署后4小时）与实时信号同步处理，并引入温度和龄期等非信号特征。优化后的模型在10-200kHz频率范围内表现最佳，确定系数（R²）达到0.94，平均绝对误差（MAE）为1.91MPa。消融实验证实，基线机制使MAE降低近50%，而温度特征的引入显著改善了10-20MPa强度区间的预测精度。

模型可解释性与EMI传感机制

通过索博尔敏感性分析，研究首次从数据驱动角度揭示了深度学习模型处理EMI信号的机制。分析表明，实时混凝土传感信号（C-input）对强度预测的贡献最大（约50%），其中10-200kHz频段的第一共振峰集群包含最关键的结构信息。基线信号（B-input）主要功能是补偿传感器变异，而非直接参与预测。值得注意的是，二阶交互作用占总贡献的50%，说明模型有效利用了信号特征与非信号特征（温度、龄期）之间的协同效应。

现场部署与性能评估

在印第安纳波利斯附近的I-74铺面和I-465修补工程中进行的四次现场验证表明，仅使用实验室数据训练的模型能够准确预测实际工程条件下的混凝土强度。预测值与圆柱试件测试结果的偏差在±15%以内，平均差异小于2.5MPa，满足工程应用要求。值得注意的是，模型预测值系统性地高于代理试件强度，这正反映了该方法的核心优势——能够捕捉质量混凝土的真实强度发展，而非代理试件的保守估计。

该研究的创新价值在于建立了从理论基础到工程应用的完整技术链条。通过七年时间的技术迭代，不仅验证了EMI信号第一峰值与混凝土强度的关联机制，更实现了人工智能与非破坏性检测技术的深度融合。该技术已被纳入AASHTO T412标准，并在美国34个州进行现场试验，标志着混凝土强度监测正式进入智能化时代。这种"传感-数据-算法"一体化框架为解决类似工程挑战提供了可推广的范式，为构建韧性和可持续的基础设施系统奠定了坚实基础。

研究结果表明，这种基于压电传感和深度学习的方法能够有效克服传统监测技术的局限性，实现混凝土强度的准确、实时预测。该方法不依赖于混凝土的化学组成或配合比假设，而是通过直接的机械-机械映射关系进行强度评估，使其具有广泛的适用性和鲁棒性。该技术的成功开发和应用，不仅推动了混凝土结构监测技术的进步，也为基础设施的智能化和可持续发展提供了重要技术支撑。