近年来，零缺陷质量管理、全面质量管理、ISO质量管理及六西格玛质量管理、精益质量管理等先进的质量管理方法和模式先后涌现，大大提升了质量管理水平^[1]。

有关路面施工质量管理技术的研究，美国一直处于领先地位。1951年，美国首先推出了原材料质量控制的规范手册，该规范将统计学原理引入材料质量的评价体系，这为材料质量评价的科学性提供了理论依据。1956年，美国AASTO(现为AASHTO)铺筑了沥青路面试验路，记录了大量的有效数据，通过对这一系列试验数据的整理、分析与研究，为后期质量保证规范的推出提供了可靠的现场分析数据^{[2, 3]}。

我国高速公路建设也在逐步引入这些先进的管理理念和管理方法，对于施工质量的控制也越来越重视，各种先进的过程控制手段也逐渐应用于路面施工质量过程监控中，得到了海量的过程数据^{[4, 5, 6]}。本文尝试从大数据理论的角度出发，分析沥青路面碾压工序中获取的大量数据，提出沥青路面碾压质量评定的基本方法，以对其他路面施工质量控制方法提供参考。 1 大数据基本理论 1.1 大数据的基本概念^[7]

大数据本身是一个比较抽象的概念，单从字面来看，其表示数据规模很庞大。但是仅仅数量上的庞大显然无法看出大数据这一概念和以往的海量数据(Massive Data)、超大规模数据(Very Large Data)等概念之间有何区别。对于大数据尚未有一个公认的定义，不同的定义基本是从大数据的特征出发，通过这些特征的阐述和归纳，试图给出其定义。在这些定义中，比较有代表性的是 3V 定义，即认为大数据需满足 3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。除此之外，还有提出 4V 定义的，即尝试在 3V 的基础上增加一个新的特性。关于第4个 V 的说法并不统一，IDC 认为大数据还应当具有价值性(Value)，大数据的价值往往呈现出稀疏性的特点。而 IBM 认为大数据必然具有真实性(Veracity)。维基百科对大数据的定义则简单明了：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。 1.2 高速公路中的大数据来源

高速公路中的大数据主要有以下几个来源^[8]：

(1)高速公路联网收费软件数据：每一条高速公路上都有数量不等的收费站，而每一个收费站又有几条甚至几十条收费车道，收费车道上运行的收费软件产生了大量的数据，经过长时间的累积，数据量非常庞大。

(2)应用系统数据：高速公路监控结算中心的清分系统、12122 呼叫系统、各个收费站和各路公司运行的稽核软件、收费站管理软件和复合卡动态管理软件等也在累积大量数据。

(3)传感器数据：遍布在高速公路上路感线圈、标识站以及收费站出入口的 RFID 传感器，不断对过往车辆进行感知，持续生成数据。

(4)视频监控系统的数据：高速公路两侧、隧道中以及收费站的视频监控探头，特别是高清探头，产生了大量视频数据。

(5)路面施工质量与健康状况监控检测数据：路面施工过程中的施工质量监测数据和服役过程中的健康状况检测数据。 2 沥青路面压路机碾压过程控制技术

影响沥青路面施工质量最重要的现场环节是压实，压实的质量要求有两项：一是压实度，二是平整度。对于压实度的保证，需要有足够的碾压设备、适宜的碾压工艺、合格的碾压温度。

碾压温度和速度是影响沥青面层压实度的重要因素^{[9, 10, 11, 12]}。初压速度一般控制在2~3 km/h范围内，复压速度控制在2.5~3.5 km/h范围内，终压速度控制在3.5 km/h范围内，碾压速度最大不超过6 km/h。胶轮压路机的揉搓作用对提高路面压实度是至关重要的。一般胶轮在复压阶段使用，但也有的工程把胶轮用于初压。实践表明，胶轮初压在压实度方面能获得比钢轮初压更好的效果，主要是因为钢轮碾压时洒水，导致混合料温度迅速降低，而胶轮初压能够更好地保持料温。当然，从平整度角度考虑，刚轮初压则效果更佳一些。

在一般的施工控制方法中，压实度的质量监控方法较为单一，依靠检测和监理及质量管理部门的监督，并在施工完成后以钻芯取样的数据验证压实效果。这种方法的缺点是数据零散、不成系统，也不能在一个连贯施工的过程中说明施工质量的变动情况。

目前有的项目采用核子密度仪或无核密度仪检测压实度。这种方法虽然具有不损坏路面、检测速度快、效率高的优点，但仍然属于事后检测和事后控制。因为操作者不可能经常携带密度仪站在压路机穿梭的施工现场从事检测，而且检测结果必须经过标定修正之后才能使用。

对此，本文试图寻找一种能够克服以上两种方法中事后检测的缺陷的新方法，实现在压路机碾压作业的同时及时评估压实度，发现问题时通知现场及时调整，真正达到事中检测，过程控制，预防缺陷的效果。要实现这一目标，必须采用非直接人工操作的，实时、自动采集数据的检测装置。前述两种方法都属于对压实度的直接测量，而事实上，当碾压温度、碾压遍数、碾压速度等物理量都合乎要求的时候，压实度基本不会出现不合格的情况。因此，鉴于很难以直接测量的方式实现实时过程监控，不妨对碾压温度、遍数、速度等辅助参数进行过程监控，以达到间接控制压实度的目的。同理，当这些辅助参数都控制得当时，路面平整度也就得到了保证。基于这些考虑，本研究开发了针对压路机行进速度、转角、遍数、振动状态、路面温度等一系列容易直接实时监测的参数的监控技术，结合信息技术和GPS定位技术专门研发了智能压路机系统，用以在施工过程中实时监控压路机的工作状态、地表温度，施工完成后自动计算路面各部位碾压遍数，评价碾压质量。 2.1 系统设计与参数选择

一般而言，碾压质量包括几方面的含义：首先是压路机具配置，主要是钢轮、胶轮压路机数量和型号的配置；其次是碾压的遍数，即钢轮静压、振压和胶轮碾压的遍数和顺序；再次是碾压温度，要求在沥青混合料尚具一定温度时完成碾压，现场主要是通过终压温度来控制。

在实际施工中，压路机的机具配置一般没有太大问题，通过业主和监理单位的督促，施工现场的压路机数量、吨位一般都能达到要求，如双机摊铺路段一般配置4钢2胶，其中2台钢轮初压，1钢2胶复压，1台钢轮终压。但是，碾压遍数和碾压温度往往是传统手段不易控制的薄弱环节。施工单位由于疏忽或是节约成本的考虑，经常使碾压遍数少于施工要求。有时虽然遍数达标，但其中钢轮静压遍数多、振压遍数少，这同样不能达到施工质量要求。另外，压路机跟随摊铺机不紧、碾压拖沓、段落过长，甚至停机等料，都是导致碾压温度过低的常见现象。

胶轮碾压遍数、钢轮振动碾压遍数、总碾压遍数、碾压温度是有效控制现场碾压质量的关键监控指标量。为了对这些指标量实现实时远程监控，本研究设计了结合GPS和远程信息技术的硬件方案，分为3个组件：一是GPS定位组件，包括一个固定的GPS基站，以及压路机上安装的GPS定位天线；二是温度与振动监测传感器，分别安装在压路机底部及轮轴上；三是远程数据传输装置，即在压路机厢内安装一个数据收集器和发报天线。

在软件方面，则是远程数据平台提供相应的数据库和操作应用界面，对实时上传的数据进行收集、录入，并进行计算和统计分析，为用户提供查询和反馈功能。 2.2 系统功能设计 2.2.1 硬件部分

如前所述，硬件部分含有GPS定位组件、温度与振动监测组件、数据传输组件3部分，现分述如下。

(1)GPS定位组件

GPS定位组件由固定基站与压路机GPS天线组成。目前GPS接收机单点瞬时定位精度在米级，也就是有一米至几米的误差，这无法满足压路机的定位要求。因此，需要使用GPS差分技术，在施工现场附近建立一个固定基站，该基站由于位置固定，可以在短时间内自修正至厘米级的位置精度，然后利用这个位置来修正基站与压路机之间的相对距离，从而换算出压路机在现场的瞬时位置，可达到分米级的精度，从而基本满足了压路机的定位要求。

GPS接收机安装在压路机顶部，使用压路机自带电源，可接受到GPS卫星信号和基站的差分信号。GPS基站的有效半径是10 km，即压路机与基站的距离少于10 km时可正常工作。因此，根据工作面位置将基站布设在不同的地点，根据施工进程转移。

(2)温度与振动监测组件

碾压温度的监控通过一个非接触式温度传感器实现，其原理与红外温度枪相同。传感器安置于压路机底部，距离地面约0.5 m。由于距离较远，温度测值会比地表温度真实值低一些，而测温器测定的是地表温度，与沥青层内部温度还有差异，因此测温器正式使用前需要标定。标定方法是在施工过程中，测温器测定路表温度，同时用插入式温度计测定沥青层内部温度，在几个不同温度地点重复这一过程，然后将数据汇总，得出其线性回归关系，用以修正温度传感器的示数。

振动监测通过安装与压路机振动轮轴上的传感器实现。实质上是一个加速度传感器，使用前同样需要标定。标定方法是在压路机无振动行驶、轻振动行驶和重振动行驶3个状态下读取传感器数据，每个状态的读数取平均值作为状态读数特征值，然后取相邻特征值之间的中值为分界点，用以在实际监测中区分振动状态。

(3)数据传输组件

压路机车厢中放置了数据收集器，将实时产生的GPS坐标、振动加速度值、地表温度值、时间4项数据收集、打包，并通过车顶的天线发送至Internet网络。远程数据终端联网即可接收数据包，并拆包解析，存储于数据库内以供分析使用。 2.2.2 软件部分

系统硬件负责采集和传输数据，而将数据整合起来得出有意义的结果，必须通过后台软件完成。软件采用全网页形式设计，提供登录、查询等操作，并可显示碾压质量的评价结果。

(1)数据整合

硬件部分传输回来的数据分为4类：压路机GPS坐标、振动加速度值、地表温度值、时间。由于数据获取和传输的实时性，GPS坐标、振动加速度和地表温度都通过相应时间联系起来，可计算出描述压路机任意时刻工作状态的物理量。同时，系统自动记录地面各个部位的碾压遍数，按照压路机类型和振动状态，详细记录胶轮碾压遍数、钢轮振动碾压遍数、钢轮无振动碾压遍数、总碾压遍数。最终，将传输回来的数据换算为多个与现场施工直接相关的物理参量。

压路机速度：在相邻两个时刻，压路机有两组GPS坐标，软件可计算其地面距离，除以时间差即为压路机速度。

压路机行驶加速度：两个相邻时间的速度值相减，并除以时间差即为行驶加速度。

压路机转弯角速度：两个GPS坐标相减所得的向量就代表了压路机此时的行驶方向，相邻的两个方向值相减，就得到了压路机的拐弯角。此拐弯角除以两个方向值所对应的时刻之差，就得到转弯角速度。

压路机振动状态：振动加速度值按照标定试验所确定的状态分界值划分为无振动、轻振、重振3个区间。软件自动判断实时传输回来的振动加速度处于哪一区间，从而得到压路机在此时刻的振动状态。

压路机所处位置的混合料温度：传感器可测得压路机所处位置的地表温度，系统按照标定试验所确定的修正公式修正为路面内部温度，即混合料温度。

地面碾压遍数：系统根据压路机的GPS坐标和相应时刻，拟合出压路机的行驶轨迹。轨迹相互叠加，就表达出路面各个部位的碾压遍数。值得注意的是，压路机前进后退各经过一次，才算为碾压一遍。结合压路机的类型和振动状态，可获得胶轮碾压遍数、钢轮振动碾压遍数、钢轮无振动碾压遍数、总碾压遍数等详细数据。

(2)压路机碾压实时监控

在路面碾压作业的同时，软件系统对数据进行解析，可以对压路机的碾压进行实时监控和指导，主要包括速度监视、变速监视、转弯监视、振动监视、及时性监视5项。系统一旦识别出超出允许范围的非正常工作状态，就立即在网页界面上给出警示信息，操作人员可通过对讲机及时与现场施工指挥联系。

速度监视：沥青路面施工技术规范规定了不同类型压路机的最大行驶速度，当系统发现压路机超出速度极限时，将给出警示信息。

变速监视：碾压施工时一般要求压路机启动和刹车不能过猛，即压路机加速度不能过大，否则将在地表产生过大的水平推拉力，导致混合料出现拥包，难以重新平整。变速监视就是控制压路机行驶加速度不得大于限值。但限值在规范中尚无规定，本研究根据经验取定一个定值。

转弯监视：压路机调整碾压路线时需要拐弯，但拐弯角速度如果过大，会明显推挤地面未压实的沥青混合料，形成弧形拥包和裂口。因此，转弯监视控制了压路机转弯角速度不得大于某个限值。由于目前尚无规范要求，本研究根据经验取定了一个限值。

振动监视：振动监视有两项内容。第一，结合压路机的速度，要求压路机速度为0或接近0时，必须处于无振动状态。这是由于压路机停车振动，会将地面压出凹槽，因此是必须杜绝的行为。第二，结合压路机的碾压分工，要求：①处于初压位置的压路机不得开重振；②处于复压位置的钢轮压路机必须开重振；③处于终压位置的压路机必须无振动。

及时性监视：这一项是结合混合料温度与当时的碾压遍数，识别出碾压不及时的区域。当混合料温度已经达到或低于终压温度(一般是90 ℃)，而有效碾压遍数(钢轮振动碾压遍数与胶轮碾压遍数之和)尚未达到5遍，则判定该区域欠压，发送相应提示信息。

(3)路面碾压质量统计与评价

路面碾压完成之后，软件系统根据压路机的行驶轨迹来统计任意路段的碾压遍数。统计分为优良、一般、不合格3个等级，有效碾压遍数大于等于5遍为优良，少于5遍但不少于3遍为一般，少于3遍为不合格。系统根据用户指定的区域，以不同颜色直观显示出碾压质量的差异，并统计各等级所占的面积百分比。 3 碾压数据分析

对锁蒙高速第4标段的碾压过程进行全程监控，数据分析过程如下：

3.1 压路机行驶速度概率分布

绘制压路机行驶速度的概率密度分布如图 1所示，可以看到压路机行驶速度主要位于1.0~2.0 m/s，即3.6~7.2 km/h，相对于碾压速度不能超过6 km/h的规范规定而言，测试段的碾压速度偏快。

图 1 压路机行驶速度概率密度分布Fig. 1 Probability density distribution of driving speed of rolling machine

图选项

同样将计算的压路机加速度数据绘制为概率密度图(图 2)。可以看到，压路机加速度存在3个比较明显的峰值区域，分别位于-1~2，10~14 m/s²和16~17 m/s²。主峰为-1~2 m/s²，为正常碾压阶段压路机状态，呈匀速状态，加速度接近于0；第2峰和第3峰表面压路机存在快速加速阶段，一般为停止和启动时刻。

图 2 压路机加速度概率密度分布Fig. 2 Probability density distribution of acceleration of rolling machine

图选项

碾压过程中的实时路表温度分布特征如图 3所示，碾压阶段路表温度介于110~130 ℃。将路表温度与沥青混凝土内部温度建立关系便可以对压实质量进行评判。

图 3 碾压时刻路表温度概率密度分布Fig. 3 Probability density distribution of surface temperature at compaction time

图选项

图 4所示为所有采集到的压路机经纬度坐标值和行驶速度矢量图。所有数据的轮廓构成第4标段的路线图。将纬度23.54，经度103.395 5附近放大(图 5)，可以清楚的观察到压路机在不同时刻的点位和行驶方向。进一步，图 6为局部放大图，可以明显观察到碾压路线存在往返与重叠，而且清楚地表明该路段进行了两遍钢轮碾压。通过对多台压路机的轨迹监控，可以完成碾压质量的追溯与分析。

图 4 碾压轨迹矢量图(局部路段)Fig. 4 Rolling path vectorgrapgh of the whole monitored section

图选项

图 5 碾压轨迹矢量图(监测路段总图)Fig. 5 Rolling path vectorgrapgh of a local section

图选项

图 6 碾压轨迹矢量图(放大图)Fig. 6 Rolling path vectorgrapgh (enlarged view)

图选项

本文将大数据基本理论应用于沥青路面施工质量控制，完成了以下内容：

(1)基于大数据基本概念和框架提出了沥青路面碾压过程质量控制方法，设计与开发了碾压过程关键参数采集、远程传输平台与实时监视界面。

(2)压路机按照预设时间间隔将其GPS坐标、振动加速度值、地表温度值、时间等值实时传输至远端服务器。服务器按照处理算法将以上直接测量数据转换为压路机和路面实时状态参量供现场监视与质量控制。

(3)从碾压质量追溯的角度展示了部分数据处理功能。能够对整个标段或者指定区域的碾压轨迹进行矢量化，也能够观察压路机在指定区段的行驶速度、加速度、碾压时刻路表温度的分布情况进行观察，为压实过程和压实质量评定提供平台。