新工具增强了路面生命周期决策能力，同时减轻了数据收集负担
道路是我们社会和经济的支柱，用于长途和短途运输人员和货物。它们是建筑环境的重要组成部分，占据了美国近 280 万车道英里（或 460 万车道公里）的地表面积。这些道路在生命周期内对环境有相当大的影响，过去 30 年来，美国每年排放的温室气体 (GHG) 超过 75 兆吨。这相当于一辆汽油驱动的乘用车每年行驶超过 1900 亿英里或绕地球 750 多万圈的排放量。
到 2050 年，预计由于水泥熟料更换等改进，路面行业的排放量将减少 14%，但通过投资材料和维护实践等措施，可以使道路网络更加坚固和平坦，从而减少 65% 的排放量，这意味着行驶时需要更少的能量。
举个实际例子，2022 年，美国汽车总行驶里程为 3.2 万亿英里。如果所有路面的平均表面粗糙度提高 1%，每年将减少排放1.9 亿吨二氧化碳。
实现更大程度的温室气体减排的挑战之一是数据稀缺，这使得决策者难以评估道路整个生命周期对环境的影响，包括从原材料生产到建设、使用、维护和修理，以及最终拆除或退役所产生的排放。
数据稀缺和计算复杂，使得分析路面生命周期的环境影响成本过高，阻碍人们做出明智的决定，决定使用什么材料以及如何维护它们。当今世界瞬息万变，天气和交通模式的转变给道路带来了新的挑战。
麻省理工学院混凝土可持续发展中心（CSHub）的研究团队在《资源、保护和回收》杂志上发表了一篇新论文，提出了一种新的简化框架，以便在数据有限的情况下对路面进行生命周期评估（LCA）。
“进行路面 LCA 成本高昂且劳动密集，因此许多评估使用固定值作为输入参数来简化流程，或仅关注材料生产和施工的前期排放。然而，使用固定输入值进行 LCA 无法解释不确定性和变化，这可能导致不可靠的结果。
“在这个新颖的精简框架中，我们接受并控制路面 LCA 中的不确定性。这有助于了解做出稳健决策所需的最少数据量”，CSHub 博士后兼研究的主要作者 Haoran Li 指出。
通过控制不确定性，CSHub 团队开发了一个结构化数据规范框架，优先收集对路面生命周期环境影响影响最大的因素的数据。
“通常，多个路面利益相关者，如设计师、材料工程师、承包商等，需要提供大量输入数据，以进行 LCA 并比较不同路面类型对环境的影响，”CSHub 副主任兼研究合著者 Hessam AzariJafari 说。
“这些人参与了路面项目的不同阶段，但他们都没有进行路面 LCA 所需的投入。”
所提出的简化 LCA 框架将总体数据收集负担减少了高达 85%，同时又不影响对环境优先路面类型结论的稳健性。
CSHub 团队使用建议的框架模拟了波士顿一条路面的生命周期环境影响，该路面长一英里，有四条车道，设计寿命（或“预期寿命”）为 50 年。该团队模拟了两种不同的路面设计：沥青路面和接缝普通混凝土路面。
随后，麻省理工学院的研究人员建立了四个级别的数据特异性模型，从 M1 到 M4，以了解它们如何影响两种不同设计的生命周期评估结果范围。
例如，M1 表示由于有关路面状况（包括交通和材料）的信息有限而导致的不确定性最大。M2 通常用于环境（城市或乡村）已定义但仍然缺乏有关材料特性和未来维护策略的详细知识的情况。
当无法进行现场测量时，M3 使用二手数据详细描述路面状况。M4 提供最高级别的数据特异性，通常依赖于设计师提供的第一手资料。
麻省理工学院的研究人员发现，温室气体排放量的确切值从 M1 到 M4 不等。然而，与生命周期不同组成部分相关的排放量比例仍然相似。
例如，无论数据具体程度如何，建设、维护和修复过程中的隐含排放量约占混凝土路面温室气体排放量的一半。相比之下，沥青路面使用阶段的排放量占路面生命周期排放量的 70% 至 90%。
研究团队发现，在波士顿，将 M2 级别的数据规范与 M3 级别的维护和修复知识相结合，可以产生可靠性达 90% 的决策过程。
为了使该框架实用且易于理解，麻省理工学院的研究人员正在努力将开发的方法整合到在线生命周期评估工具中。该工具使路面 LCA 变得民主化，并让交通部门和大都市规划组织等链条利益相关者能够确定哪些选择能够实现性能最高、使用寿命最长、最环保的路面。
更多信息： Haoran Li 等人，道路路面概率和比较生命周期评
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