AI 推动可持续结构的建造

武汉理工大学 孙明清 编译自 Benjamin Skuse. Physics World，2026，（4）：30

本文选自《物理》2026年第5期

混凝土塑造了我们周围的世界，但混凝土也是最大的碳排放源之一。因此，如何通过物理学和AI来控制混凝土对气候的影响是建造可持续结构的关键。

混凝土虽然外表不算美观但作用巨大，它是地球上消耗量第二大的材料，仅次于水。人类每年大约使用300亿吨混凝土，相当于每个月建造一座全新的纽约市。预计到2040年，其质量将超过地球上所有生物的总和。

混凝土由水泥、砂、碎石和水混合而成。这些材料易获得且成本低，这正是混凝土能在全球普及的两个主要原因。刚拌好的混凝土具有很好的流动性，可以被塑造成几乎任何形状，但一旦固化，它就如石头般坚固耐用。更重要的是，它不会燃烧、腐烂或被动物啃食。这些因素使混凝土成为建造从宏伟的大坝到房屋结构等的理想材料。然而，它的巨量使用也带来了同样巨大的环境代价。如果把混凝土作为一个国家，它将成为仅次于美国和中国的第三大温室气体排放国。水泥的碳足迹(指直接或间接排放的温室气体总量)约占普通混凝土碳足迹的90%，混凝土最大的环境影响来自生产水泥过程中的加热和化学反应。普通水泥熟料(水泥在研磨成粉之前的原始形态)的生产过程包括将石灰石在1450 ℃时分解为氧化钙和二氧化碳，这一加热过程需要消耗大量能量，并释放大量的二氧化碳。

现场正在浇注的混凝土

过去几十年世界各国为生产低碳混凝土付出了巨大的努力。自1990年以来，英国混凝土行业通过多种技术手段将其碳排放降低了53%以上。这一减排成果是通过燃料转换、电力与运输网络脱碳以及碳捕获技术等措施实现的，目前英国水泥生产所需热量的50%以上是由废弃物衍生燃料提供。然而，全球混凝土行业的庞大规模意味着仍需采取更多措施才能完全消除混凝土的碳影响。物理学尤其是AI能否助一臂之力呢？

低碳替代品

几十年来，粉煤灰和高炉矿渣粉作为水泥替代品已经广泛应用。粉煤灰为火力发电厂燃煤所产生的副产品，可以替代混凝土中约30%的水泥。高炉矿渣为炼钢厂生产的副产品，可替代高达70%的水泥。然而，这些废弃材料依赖于污染严重的、正逐渐被淘汰的燃煤发电厂和炼钢高炉。因此，使用粉煤灰和高炉矿渣粉也并非长久之计。我们需要新的低碳材料，而物理学可以在这方面发挥作用。埃塞俄比亚德布雷塔博尔大学的Adanu博士与同事在2021年考察了用竹叶灰部分替代水泥的潜力，他们发现随着竹叶灰含量增加，混凝土凝固时间延长，但竹叶灰替代水泥的5%—10%时，混凝土的强度、吸水率和硫酸盐侵蚀性能都有所改善。再者，在混凝土中添加少量的钢纤维或聚乙烯纤维等，可提高混凝土的延展性和抗裂性。这些微小纤维如同遍布在混凝土中的微型裂纹缝合线，使混凝土从脆性材料转变为一种韧性好的复合材料。纤维增强还能显著降低成本并减少碳足迹，这主要通过减少对传统钢筋的需求实现——50公斤的钢纤维通常可以替代100公斤以上的钢筋。

像Adanu博士这样对当地材料进行试验研究，几千年来一直是推动建筑创新的动力。从新石器时代通过添加稻草增强土坯砖强度的做法，到罗马人使用火山灰作为高质量胶凝材料建造罗马万神殿等混凝土建筑——这座建筑至今仍然屹立不倒，其直径43.3 m的无筋混凝土穹顶仍是世界上最大的。但每次只测试一种材料是不够的，采取更现代的、选材范围更广的方法以寻找水泥替代品是当务之急。为此，麻省理工学院的Mahjoubi和Olivetti领导的课题组最近挖掘了大量的水泥和混凝土文献，以及一个包含超过一百万种矿物样本的数据库，他们的研究证实了水泥替代材料的多样性，包括众所周知的粉煤灰和炉渣，以及竹叶、稻壳、甘蔗渣、木材、树皮和棕榈等的燃烧灰，建筑拆除废弃物(陶瓷、砖块、混凝土、废玻璃)，城市生活垃圾焚烧灰，矿山尾矿(铁矿石、铜、锌)等。

建于公元126年的罗马万神殿的无筋混凝土穹顶

AI 的作用

目前还只有少数水泥替代材料用于预拌混凝土中，想让建筑公司或混凝土承包商尝试使用更多的、新的水泥替代材料并非易事。建筑公司或混凝土承包商一般已经根据工程项目的要求，采用传统材料制定了混凝土配合比，而采用新材料配制的混凝土将与他们通常配制的混凝土有所不同，这将给施工现场的管理人员带来挑战，因为在确保现场施工过程顺利高效的要求下，混凝土性能的可预测性至关重要。

英国物理学家Scheps 和Farrell 共同发起成立的Converge公司正致力于使人们建立对低碳水泥替代品的信任。他们使用各种各样的传感器在现场测试不同混凝土混合物的实时性能，现已创建了一个关于混凝土性能的数据库。他们还开发了一个以物理原理为基础的AI模型，能模拟不同成分之间的物理和化学反应，以高精度预测混凝土混合物在各种情况下的性能。该模型还可推荐成本较低的混凝土配比，而且随着时间推移模型将变得更加精密复杂。当它开始能够揭示驱动混凝土化学反应的、真正基于物理的基本规则时，AI模型将能预测全新的混凝土材料。这个AI模型已在英国和澳大利亚的若干项目中帮助工程师优化混凝土的配比，实现了从10%—44%的碳减排。

与Converge公司类似，美国的Concrete.ai公司根植于应用物理学原理来优化传统材料和行业的愿景。具体来说，就是如何利用AI减少混凝土的碳足迹。该公司的混凝土数据库包含了大量的混凝土配方和材料性能，经过这一数据库的训练，Concrete.ai公司的生成式AI模型可以创建数百万种可能的混凝土配合比，以确定满足特定应用的最佳混凝土配方。Concrete.ai的解决方案与ChatGPT或Gemini等通用模型之间的主要区别在于，通用大模型会重复它们所训练的内容并可能产生不够真实的结果，而Concrete.ai的大模型则能发现以前从未生产过的、可靠的新配方，且不会违反物理或化学定律。公司的首席技术官Bauchy认为，Concrete.ai将成为渴望降低成本和碳足迹的混凝土生产商与无法在实际场景中大规模展示新材料性能的创新者之间的桥梁。

循环效益

或许颇具讽刺意味的是，最需要Converge、Concrete.ai等公司及其日益增多的同行们去展示AI效率的行业，正是AI行业本身。谷歌、Meta、微软和亚马逊等科技巨头新建数据中心用于训练、部署和提供AI应用与服务，这会直接导致温室气体的排放量激增。而这些排放的最大来源之一，正是建造这些超大规模数据中心所使用的混凝土。这正是Meta近期与混凝土制造商Amrize合作开发AI模型优化混凝土配比的原因。在美国明尼苏达州占地66500 m2的新数据中心项目中，结合了Meta的AI模型与Amrize的材料工程专长，他们合作生产出了高强度、低碳、良好固化速度和表面质量的混凝土，预计这种定制配方可将总碳足迹减少35%。因此，混凝土与AI之间存在有趣的协同效应，AI能够助力设计低碳混凝土，而低碳混凝土则可用于建造支撑AI运行的可持续数据中心。随着其他科技巨头也加入到利用AI降低混凝土碳足迹的行动中来，未来AI技术的研究中心很可能也是验证AI驱动绿色混凝土解决方案的试验场。

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