2024年“科学探索奖”获奖人介绍｜交通建筑领域

代表性成果

填埋堆场多场多相耦合理论及其应用关键技术。填埋堆场安全服役是我国经济社会发展的重大需求，由于当前填埋堆场服役环境复杂，广泛存在的多场多相耦合作用已成为岩土工程的基础前沿问题，传统土力学主要关注水-力相互影响，难以准确描述这一作用。冯世进研发了大型岩土多场耦合测试平台，研究了复杂服役环境下土体工程特性演化规律，提出了考虑相变的土体热-水-力耦合静动力本构模型，并建立了土工构筑物骨架变形-液气运移-相间传热-溶质迁移-化学反应多场多相耦合理论和三维仿真技术，提出了填埋堆场全寿命多指标服役性能评价体系，研发了分区加筋填埋和液气联合抽排防控关键技术。研究成果突破了热-水-力-化耦合的理论瓶颈，实现了填埋堆场内复杂多场多相耦合和三维灾害渐进演化的真实模拟，解决了易降解和强相变填埋堆场的土工灾害防控难题。

土工构筑物多尺度分析方法及其应用关键技术。工构筑物从细观土体结构到宏观工程场地，尺度变化跨越数个量级，基于连续介质力学的有限元方法无法准确描述细观破坏机制，基于颗粒接触力学的离散元模型的计算资源随尺度呈幂级数增长，难以解决实际工程问题，宏细观多尺度分析方法已成为岩土工程研究的前沿热点。冯世进创新了土体和土工合成材料颗粒黏结理论，发明了离散元颗粒多维叠加和颗粒簇分离技术，揭示了界面剪切破坏细观机理，并发展了离散元-有限元多尺度分析方法，实现了宏细观耦合区受力、位移和能量的平滑过渡，识别了土工构筑物加筋系统应变集中化和剪切薄弱区，研发了预应力变形协调分层分区强化关键技术。研究成果实现了对颗粒介质形状效应和材料表面粗糙纹理的精准模拟，攻克了土体和土工合成材料细观结构的构造和损伤识别难题，突破了土工构筑物跨尺度灾害仿真的技术瓶颈，应用于多个高边坡和新能源桩基工程。

未来研究方向

面向国家双碳战略，围绕能源桩高效开发地热能的技术瓶颈，冯世进将建立能源桩系统多场多相耦合理论和多尺度仿真方法，深入揭示长期服役下能源桩多场耦合作用及多尺度热力响应规律，包括冷热循环、上部荷载和地下水波动共同作用下应力-温度-渗流场耦合、流体-换热器-桩体-土体跨界面热力响应。这些科学问题在能源桩高效换热储能、地热-光能协同互补和热致变形控制等关键技术研发中发挥重要作用，最终将集成高效换热-协同提效-安全承载的新型能源桩技术体系。研究成果将大幅提升能源桩运行效果，攻克能源桩长期运行效率和结构安全服役的技术瓶颈，实现地热资源高效利用和城市建筑节能减碳，推动地热能开发行业的技术革新和高质量发展。

代表性成果

高速公路是国民经济和社会发展的大动脉。通过数字化、智能化手段提升高速公路运营管理水平，建设“安全、便捷、高效、绿色、经济、包容、韧性”的智慧公路，既是交通强国建设的关键任务，也是服务实现“人享其行、物畅其流”美好愿景的必然要求。历时15年，围绕高速公路交通状态智能感知、精准辨识、主动管控等关键技术开展了系统深入的研究，形成了支撑智能化运行管控的成套技术及系统装备。针对高速公路交通流状态与事故风险生成机制不明、辨识精度低等难题，建立了通行能力骤减、运动波振荡等不利交通流状态判别模型，发明了基于事故前兆特征深度挖掘的事故风险预警技术；针对传统控制算法被动适应交通流变化、多瓶颈协同控制难以实现等难题，创建了反馈控制架构下数据-模型联合驱动的交通控制模型与高效求解算法，发明了多瓶颈耦合作用下大范围车道级交通流协同控制技术，针对饱和流量、突发事件、恶劣天气等复杂场景，研发形成主动控制策略库；研发了具备状态感知-风险预警-主动管控-信息服务等全链条功能的高速公路主动管控系统平台，在20多条高速公路，50多个重点工程项目中规模化推广应用，大幅提升高速公路运行效能，取得了显著的社会经济效益。

未来研究方向

《交通强国建设纲要》提出构建便捷顺畅的城市群交通网，推进城市群交通运输一体化发展。城市（群）交通网络包含数万节点、数百万出行人口，同时道路、轨道等多层子网深度耦合，是典型的复杂系统。大规模多模式交通网络供需平衡计算与调控是世界级难题。大数据、人工智能、科学计算等前沿技术的快速发展为求解复杂系统问题提供了全新的思路，推动交通工程学基础理论与关键技术重构。围绕“精准分析—高效计算—宏微观一体化仿真”主线，从以下三方面展开研究：（1）大数据驱动的多模式交通需求分析方法，重点是提高多模式交通供需平衡分析的精度；（2）重构适配并行计算的交通供需平衡分析模型与算法，建立超大规模复合交通网络交通分配并行计算技术体系；（3）交通网络分布式仿真新技术，实现超大规模多模式交通网络宏微观一体化仿真。通过研究，形成支撑城市（群）综合交通系统供需平衡精准分析、高效计算、协同服务的理论与技术体系，研发城市（群）综合交通系统宏微观一体化仿真系统，具备超大规模多模式交通系统供需平衡精准分析、交通态势实时推演、管控策略量化评估等功能，为城市（群）交通治理提供强有力的分析工具。

代表性成果

我国大陆海岸线长达1.8万公里，沿海地区经济发达、人口稠密，水资源需求量大。地下水超采和海平面上升导致许多沿海地区出现了严重的海水入侵问题，引发地下水水质恶化、土壤盐碱化等一系列生态环境问题，加剧了水资源短缺，严重制约经济社会的可持续发展。鲁春辉揭示了含水层介质非均质性及倾斜度对海水入侵的影响机理，探明了复杂水文地质条件下海水入侵对地下水开采与海平面上升的响应机制，建立了预测海水入侵与回退时间的数学模型，丰富了沿海地区地下水资源保护与可持续利用理论。研究成果已成功应用于辽宁、山东、江苏等沿海省市地下水资源保护与管理工作中，取得了显著的经济、社会和生态效益。

未来研究方向

将深入探索自然与人类活动耦合作用下海岛淡水透镜体形成演变机理，以及变化环境下海岛淡水透镜体可持续开发利用方法。这些认识将为我们评估与预测海岛淡水透镜体动力学过程及地下淡水储量提供重要的理论基础和科学依据，为制定淡水透镜体的可持续开采策略和管理保护措施提供重要的科技支撑。预期成果对增强海岛淡水资源保障能力和科学应对气候变化，具有重大科学意义和应用前景。

代表性成果

车路智能网联技术通过车联网在智能车辆、路侧设施、云平台之间实现海量信息交互与实时处理，是赋能网联云控式自动驾驶和车路协同系统的重要基础，也是我国“交通强国”战略和智能载运装备发展的重大需求。田大新教授通过研究车联网信息空间和物理空间中的群体智能协作机理，系统性地建立了车路集群网联感知-交互-决策的高效闭环模型，发展了视频图像-激光雷达等多模态传感器信息融合感知、车辆集群自主协作组网交互、车-路-云感传一体化安全决策的新方法，为解决智能车辆在雨雾、光线不良环境下感知能力受限，在高速运动场景下网络频繁切换、链路概率中断，在高风险、偶发冲突情况下决策失准低效等问题提供新方案。

未来研究方向

将结合脑认知决策的第一性原理和数据驱动的技术范式，深入探索脑认知、类脑智能与自动驾驶AI系统相融合的新机理、新方法，该项研究成果将有助于颠覆传统的自动驾驶技术手段，突破现有自动驾驶AI系统“以数据换能力”的内在瓶颈，促进自动驾驶系统形成类似人类驾驶员的认知与决策能力，研发出自动驾驶新技术、新装备。

代表性成果

长大桥梁是交通基础设施生命线的咽喉枢纽，其具有服役环境恶劣、受力状态复杂、病害问题突出、垮塌后果严重的特点，如何保障其在全生命周期的安全性、适用性和耐久性关系国计民生。伊廷华面向“交通强国”国家重大战略，与团队成员勠力同心，沿着“协同监测-诊断评估-预警消危”创新主线，率先提出了桥梁结构多场特征参量协同感测理念，构建了桥梁大规模测点动力学优选评价准则体系，发明了桥梁多尺度响应光纤智感元件及同步解调装备；提出了失真数据“判断、分类和修复”一体化清洗技术，创新了模态参数环境干扰效应显式和隐式分离方法，建立了多源激励下桥梁工作模态在线追踪辨识理论；揭示了桥梁约束“渐变劣化-突发损伤-功能失效”演化机理，建立了数模“建-修-校”驱动的桥梁承载能力动态评估理论，构建了桥梁多类型失效风险预警模型、增敏指标和分级阈值。成果破解了长大桥梁风险隐患“测不全、评不准、控不好”瓶颈难题，驱动了桥梁运维从“预防性”向“预测性”的技术变革。

未来研究方向

针对城市桥梁存量巨大、形式复杂、龄期多样、车流密集的特点，拟变革“重载车队定检静测”旧模式，构建“单辆重车巡检动测”新技术。该研究将以“时间频次”为探索突破点，在“定检静测”和“实时监测”之间创建第三种模式“巡检动测”，通过攻克复杂车载与桥梁动力响应的时-空映射机制、不同龄期桥梁结构性能退化机理及失效概率、轻-重荷载效率下桥梁构件抗力修正等效关系等关键科学问题，基于动力学原理研发形成桥梁集群巡检动测与虚拟评估理论方法、技术标准和软硬件装备。预期成果将会健全桥梁既有检评范式，破解桥梁集群失效风险“早发现、早消除”技术难题。