《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：Feasibility of machine learning application in pavement life cycle assessment: A review
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这篇综述系统探讨了机器学习（ML）技术如何增强路面生命周期评估（LCA）的精确性与效率，重点分析了ML在应对数据不确定性、优化能耗与温室气体（GHG）排放量化、以及提升决策支持能力方面的潜力，为可持续路面基础设施的发展提供了创新视角。
引言
路面作为交通网络的重要组成部分，其设计、施工、维护和报废处理全过程伴随着显著的能源消耗和环境影响，尤其是温室气体（GHG）排放。生命周期评估（LCA）为量化这些影响提供了标准化框架，但在实际应用中常面临数据不确定性、静态假设和计算复杂度高等挑战。近年来，人工智能（AI）尤其是其子领域机器学习（ML）的兴起，为增强LCA工作流程提供了新的机遇。ML技术能够处理高维数据、识别复杂模式、提高预测准确性，并支持动态场景分析，从而有望解决路面LCA中的关键瓶颈问题。
面向能耗与排放（E&E）的路面LCA
路面LCA旨在量化材料生产、施工、使用、维护及报废等各阶段的能源利用和碳排放。研究表明，材料生产（如沥青结合料和水泥）是能耗和CO2排放的主要贡献者，而使用阶段的路面-车辆相互作用（PVI）因路面平整度等因素对车辆燃油消耗有长期影响。LCA的四个核心阶段——目标与范围界定、清单分析、影响评估和结果解释——均存在改进空间。例如，清单分析（LCI）高度依赖次级数据库，可能引入区域能源结构、技术代表性等方面的偏差；影响评估（LCIA）多聚焦于全球变暖潜能（GWP）和累积能源需求（CED），而忽视了其他环境影响类别；结果解释阶段则往往缺乏对不确定性的充分量化。
ML在路面LCA中的赋能潜力
ML技术通过其强大的数据分析和模式识别能力，可显著增强LCA各阶段的分析效能。
目标与范围界定：自然语言处理（NLP）和聚类算法可用于从大量文献中自动提取功能单位（FU）和系统边界信息，识别常见的研究模式，从而辅助制定更合理、可比性更强的LCA研究范围。
清单分析：监督学习模型（如随机森林-RF、梯度提升机-GBM）能够基于现场数据预测特定情境下的能耗和排放清单，减少对通用平均值的依赖。无监督学习（如k-means聚类）和异常检测算法有助于识别和整合异构数据源中的不一致性。强化学习（RL）框架可模拟不同分配方案（如质量分配、经济分配）对环境结果的影响。
影响评估：ML模型可作为传统LCIA方法的补充，通过多目标预测和跨方法关联分析，快速估算数据稀缺的影响类别结果，促进多指标综合评价。
结果解释：ML支持高效的敏感性分析和不确定性量化（如基于高斯过程的蒙特卡洛模拟），帮助识别影响E&E结果的关键驱动因素。可解释AI技术（如SHAP、决策树-DT）能够直观展示变量贡献度，提升结果的可信度和决策支持价值。
挑战与未来展望
尽管ML应用前景广阔，但其与LCA的深度融合仍面临挑战。数据质量与代表性是ML模型性能的基础，存在偏差的训练数据可能导致结果失真。ML模型的“黑箱”特性可能降低LCA过程的透明度，需结合可解释性方法。此外，ML工具与现有LCA软件平台的互操作性、计算资源需求以及组织接受度也是实际应用中需要克服的障碍。
未来研究应致力于构建标准化、开放共享的路面LCA数据库，开发模块化、可解释的ML-LCA集成框架，并推动动态LCA与物联网（IoT）、数字孪生等新兴技术的结合，实现对路面系统环境性能的实时监测与自适应优化，最终为可持续和低碳路面基础设施的规划与管理提供强大支撑。
