沥青路面热再生关键工序控制及智能化应用研究

2023-11-28陆亚红

广东建材 2023年11期

陆亚红

(华设检测科技有限公司)

0 引言

沥青路面翻铺重修工程施工中，会产生大量的旧沥青混合废料，一方面对工程周边环境产生了严重影响，增加了环境污染，另一方面废料得不到循环利用，导致建设资源利用率较低，且无法提高路面性能[1]。环境污染损耗以及建设资源浪费问题，在某种程度上阻碍了公路工程建设发展。基于此，本文依据当前沥青路面热再生工序研究现状及发展趋势，开展了热再生工序控制的多维度研究，并通过建立智能化平台的方式，将热再生工序控制应用到其中，使该工序呈智能化发展。

1 沥青路面旧料掺配比例控制

沥青路面旧料掺配比例控制对热再生工序控制具有重要影响。本文首先对沥青路面旧料变异性指标作出分析，评价沥青旧料变异性。沥青路面旧料级配变异性评价指标的计算表达式为：

其中，σr,j表示沥青路面旧料级配通过质量百分率的标准差；φr,j表示沥青路面旧料级配通过质量百分率的均值。通过计算，评价旧料级配变异性[2]。在此基础上，依据沥青路面热再生施工技术规范中三种矿料级配范围，设计沥青路面旧料的级配变化范围，表达式为：

其中，X表示沥青路面旧料掺配比例；σq表示沥青路面旧料级配质量通过率标准差；σ0表示热再生施工技术规范规定的再生混合料级配质量通过率标准差。依据沥青路面旧料级配变化范围结果，不断优化旧料掺配比例，最终得出效果最佳的沥青旧料掺量[3]。

2 基于热再生混溶状态的工艺控制

在上述沥青路面旧料掺配比例控制完毕后，接下来，对路面上的老化沥青与热再生剂混溶状态对应的工艺进行全面控制。在沥青路面热再生中，再生沥青混合料主要由三个部分组成，分别为旧沥青路面的老化沥青、热再生施工所需的再生剂以及新加入的高性能沥青[4]。通过再生剂的混溶作用，与老化沥青发生反应，改变旧沥青体的组分，补充缺失的部分，恢复其性能[5]。本文设计的基于热再生混溶状态的工艺控制中，首先，需要优化沥青与再生剂的混溶状态。将再生剂裹在粘度较高的旧沥青集料外层，使其形成低粘度层。设置混溶时间，持续降低沥青集料外层粘度，使沥青与再生剂达到混溶平衡[6]。基于质量传递原理，建立再生沥青混合料中三个组分混溶过程表达式：

其中，Ni表示再生沥青混合料组分i混溶过程中的对流传质质量通量；kd表示再生沥青混合料组分混溶过程中的对流传质系数；ΔCi表示传质体之间存在的质量浓度差；X表示再生沥青混合料流动方向上组分与集料平壁的距离；Mij表示再生沥青混合料组分扩散系数；μ∞表示集料边界层未收到平壁干扰组分的流速；v表示混合料组分运动黏度；B表示与再生混合料对流传质类型相关的系数，取值不能大于0[7]。通过以上表达式，得出混合料组分混溶过程及状态变化。在此基础上，利用Hirsch 模型，以动态模量表征的方法，得出沥青再生中旧料掺量对混溶状态的影响，如图1所示。

图1 旧料掺量对沥青混溶状态影响

如图1 所示，随着旧料掺量的提高，沥青混溶状态呈现下降趋势。根据旧料掺量对沥青混溶状态的影响，不断调整旧料掺量，提升混溶状态，优化沥青再生程度。在此基础上，基于沥青混溶状态的动态变化，设计热再生工艺控制流程，如图2所示。

图2 基于混溶状态的热再生工艺控制流程

如图2 所示，本文设计的热再生工艺控制中，采用分层次工序控制方法，分两个层次，有针对地进行全面控制。

3 沥青路面热再生施工温度控制

基于沥青路面热再生混溶状态的工艺控制结束后，在此基础上，对热再生施工过程中的温度变化作出控制，全面提升沥青路面的结构性能与寿命。基于有限元数值模拟分析方法原理，将沥青路面底部边界条件设置为恒定温度，使热交换与热再生均发生在路面上表面与外界环境间，此时，计算沥青路面的热流密度，公式为：

q=qa+qc+qrs+qm⑸

式中，q表示沥青路面对应的热流密度，可以作为路面表面温度场；qa表示路面能够充分吸收的太阳辐射强度；qc表示受环境风速影响产生的对流换热；qrs表示受环境温度影响产生的辐射换热；qm表示热再生工序中加热源的辐射换热。综合考虑沥青路面热再生工序数据提取的准确性，选取沥青路面同一横断面的横向温度平均值，作为热再生施工温度[8]。根据热再生加热温度场的动态变化，结合沥青路面的实际情况及特征，多维度控制热再生施工温度变化。

4 建立热再生工序控制智能化平台

基于以上沥青路面热再生各项工序控制完毕后，接下来，引入智能化技术，建立沥青路面热再生工序控制智能化平台，缩短工序控制周期，提高工序控制效率。建立的智能化平台中，采用V 型架构，使平台从多个不同的阶段，实现工序智能化控制。本文建立的智能化平台V型架构示意图，如图3所示。

图3 智能化平台V型架构示意图

如图3 所示，明确平台建立的目标功能，分阶段步骤，进行热再生工序智能化控制，提高功能形象表达的质量。在智能化平台中，通过逻辑层与视图层的动态交互功能，获取各个工序控制阶段的沥青路面热再生数据。利用JavaScript 软件，智能化分析判断各个阶段热再生工序流程控制语句及其相应的逻辑。其次，采用if 循环，结合原沥青路面状况，精细化控制沥青路面热再生分类堆放。在此基础上，建立平台的云数据库，基于云开发控制台，可视化管理热再生工序，存储关键工序的相关数据信息，全方位实现热再生关键工序控制智能化、高效化的目标。

5 对比分析

综上，便是本文针对沥青路面热再生工序，提出的控制及智能化应用方法的全部流程。为了进一步验证本文提出研究的可行性，进行了如下文所示的对比分析。以S 公路翻修工程为研究依托。将上述提出的热再生技术工序，应用到该工程中。

选取沥青路面抗滑性能指数SRI 作为此次对比分析的评价指标，通过横向力系数的换算获取，能够有效地表征热再生技术施工后，沥青路面的抗滑性能。沥青路面的构造深度能够更加精细地描述其抗滑性能。在R沥青路面上，随机布设6组检测点，标号为JCD01～06。保证检测点布设的随机性与客观性，通过检测点构造深度检测结果，描述该点所在沥青路面位置的抗滑性能。将本文提出的控制及智能化应用方法设置为实验组，将传统方法设置为对照组。依据路面检测规程要求，利用MATLAB 模拟分析软件，分别检测两种方法应用后，各组检测点的构造深度，并对检测数据作出整合处理，如表1所示。

表1 检测点构造深度检测结果

如表1所示，为两种方法应用后，6组检测点所在位置对应路面的构造深度检测结果。在此基础上，根据路面构造深度检测结果，计算沥青路面抗滑性能指数SRI，计算公式为：

其中，a1表示沥青路面热再生工序控制模型参数，取值0.105；SFC表示沥青路面横向力系数；SRImin表示沥青路面热再生标定参数，取值35.0；a0表示沥青路面热再生工序控制模型参数，取值28.6。通过计算，得出此次对比实验的评价指标。在此基础上，绘制两种方法评价指标对比图，如图4所示。

图4 实验评价指标对比结果

根据图4 的评价指标对比结果可知，使用本文提出的热再生工序控制方法后，各组检测点所在位置对应的沥青路面的抗滑性能指数明显高于传统方法，均达到了92%以上，与传统方法应用后沥青路面抗滑性能指数存在较大差异。依据沥青路面检测规范可知，本文提出的研究具有较高的可行性，其路面抗滑性能较高，路面结构较好，能够保证行车的安全。