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user: 3. 监控系统的应用 传统监控系统在应用过程中存在监管不及时、信息传输不稳定、评价体系不健全等诸多弊端。云平台技术建立起一套科学有效的路面施工质量数据管理平台，构建云平台集中监管体系，变被动“监督”为主动“监测与预警”；通过对施工数据不合理的波动监控，构建起原材料、生产、施工、检测等一整套评价体系。 为了实现该系统全新的监管模式，将大数据、移动互联、人工智能等一系列新理念、新技术引入到实体项目中，实现对沥青路面施工全方位、全过程、一体化的动态质量控制。 3.1. 工程简介 云平台监控系统应用于董家口至梁山高速公路新泰至宁阳段，简称“新宁高速”，新宁高速是山东省“九纵五横一环七连”高速公路网中“横四”线董家口至梁山公路的组成部分。 3.2. 沥青质量监控 在沥青质量控制中，到场沥青在工地试验室进行三大指标检测，频率按照车车必检的原则。同时，按照一定频率送外委检测，以此来校验工地试验室的试验水平及质量控制情况。 本文选取不同日期到场的SBS改性沥青，共计79组，对工地试验室的三大指标检测数据进行统计处理分析，结果见表1。 Table 1 Descriptive statistical results of modified asphalt test dat 针入度(0.1 mm) 软化点(℃) 5 ℃延度(cm) 样本量 79 79 79 均值 54.38987 77.963291 25.51899 标准差 1.432232 2.4815867 1.652468 变异系数 2.6333 3.18302 6.4754 中位数 54.8 78 26 最大值 58 87 30 最小值 50.9 73 22 极差 7.1 14 8 下四分位数Q1 53.5 76 25 上四分位数Q3 55.5 79 26 四分位差 2 3 1 95%置信区间 54.71225 78.52169 25.89082 表1. 改性沥青检测数据描述性统计结果 绘制了SBS改性沥青指标统计直方图(图3、图4、图5)和质量控制QC图(图6、图7、图8)，分析得出以下结论： ① 由描述性统计结果表得出，沥青三大指标数据的变异系数较小，表明试验室的检测结果离散性不大，试验室水平值得认可 [ 10 ]。 ② 由三大指标质量控制QC图可知，工地试验室对沥青针入度和延度的检测值比较均一，表明试验室在这两个指标上的检测水平较稳定。 ③ 部分软化点值满足设计文件的技术要求，但超过了大数据统计的临界值，说明工地试验室在这个指标上的测定存在一定波动，需要与外委送检数据进一步核对后，对自身设备、检测方法等采取一定的校正措施。 图3. 针入度直方图 图4. 软化点直方图 图5. 延度直方图 图6. 针入度QC图 图7. 软化点QC图 图8. 延度QC图 3.3. 生产过程稳定性分析 以沥青混合料AC-20为例，介绍生产过程中动态质量控制，监控管理界面见图9。本文针对生产过程中各项控制参数、指标进行统计，对全生产周期内的生产波动情况进行分析。 图9. 生产过程的监控管理界面 3.3.1. 级配动态分析——各关键筛孔通过率 1) 0.075 mm筛孔动态管理控制 由图10可看出，0.075 mm通过率的波动在容许范围内，3天均值变化满足质控上下限要求，但通过 图10. 0.075 mm筛孔通过率动态质量管理图 图11. 0.075 mm筛孔通过率直方图及正态分布曲线 率整体偏小，级配偏粗；对0.075 mm通过率进行全过程生产周期内的总量检验，见图11，其中： X ¯ = 4.4 ； S = 0.77 ； C v = 0.17 。 2) 2.36 mm筛孔动态管理控制 由图12可看出，2.36 mm通过率的波动在规范容许范围内，3天均值变化满足质控上下限要求，整体通过率波动较小；对2.36 mm通过率进行全过程生产周期内的总量检验，见图13，其中： X ¯ = 27 ； S = 2.28 ； C v = 0.08 。 图12. 2.36 mm筛孔通过率动态质量管理图 图13. 2.36 mm筛孔通过率直方图及正态分布曲线 3) 4.75 mm筛孔动态管理控制 由图14可看出，4.75 mm通过率的波动在规范容许范围内，3天均值变化满足质控上下限要求，整 图14. 4.75 mm筛孔通过率动态质量管理图 体通过率波动较小；对4.75 mm通过率进行全过程生产周期内的总量检验，见图15，其中： X ¯ = 39.2 ； S = 2.2 ； C v = 0.06 。 图15. 4.75 mm筛孔通过率直方图及正态分布曲线 4) 9.5 mm筛孔动态管理控制图 由图16可看出，9.5 mm通过率统计中有个别点超出容许范围，3天均值变化亦不满足质控上下限要求，整体通过率偏大，级配偏细；对9.5 mm通过率进行全过程生产周期内的总量检验，见图17，其中： X ¯ = 61.2 ； S = 2.78 ； C v = 0.05 。 图16. 9.5 mm筛孔通过率动态质量管理图 图17. 9.5 mm筛孔通过率直方图及正态分布曲线 5) 16 mm筛孔动态管理控制图 由图18可看出，16 mm通过率的波动在容许范围内，3天均值变化满足质控上下限要求，但整体通过率偏大，级配偏细；对16 mm通过率进行全过程生产周期内的总量检验，见图19，其中： X ¯ = 91.7 ； S = 2.2 ； C v = 0.02 。 图18. 16 mm筛孔通过率动态质量管理图 图19. 16 mm筛孔通过率直方图及正态分布曲线 6) 小结 关键筛孔的通过率存在一定的波动性，但大部分在容许范围内波动，其中，9.5 mm和16 mm两个筛孔级配偏细，2.36 mm筛孔波动偏大，0.075 mm级配偏粗且波动偏大，分析原因如下： ① 料源不稳定：由于不同碎石场的原石机理组成、筛网尺寸、破碎工艺等诸多影响因素，导致集料规格品质有一定差异，进而影响到关键筛孔的波动； ② 0.075 mm通过率主要受细集料砂当量和矿粉粗细程度的影响，究其原因，矿粉细度主要受制于生产过程中的原材料、生产工艺不同，细集料砂当量受原石洁净程度和拌合站除尘大小的影响 [ 11 ]； ③ 现场生产过程中，由于现场施工作业面离析较为严重，不好控制，根据现场实际情况进行了级配微调整，造成级配略偏细； ④ 试验室取样过程中的取样方式、试验过程中的分料方式、筛分过程中的效率高低、计算过程中的数值取舍判断等都会影响到数据的准确性，需要加强试验技术培训，减小数值的离散型。 3.3.2. 沥青含量动态分析 1) 沥青用量动态管理控制 由图20可以看出，整个AC-20生产过程中沥青用量的计量基本围绕设定值波动，其燃烧所得沥青含量指标波动在规范容许范围内，3天均值变化满足质控上下限要求；对全过程生产周期内沥青含量进行总量检验，见图21，其中： X ¯ = 4.6 ； S = 0.13 ； C v = 0.03 ； 图20. 沥青用量动态质量管理图 图21. 沥青用量直方图及正态分布曲线 2) 沥青用量存在波动的原因如下： 试验室对沥青混合料的取样不均匀占主导因素，混合料偏粗，细集料偏少，裹附的沥青亦会偏少；另外，试验过程中分料不均匀、燃烧炉标定不准确等都会对沥青用量的检测造成较大的偏差 [ 12 ]；因此，沥青用量的检测要进一步规范取样、试验方法，加强设备标定，并采用多设备检测进行校核。 3.4. 施工过程可靠性分析 依旧以沥青混合料AC-20为例，分别对施工过程中室内马歇尔空隙率、现场压实度、厚度等参数进行可靠性分析，其动态质量管理图分别见图22、图23和图24。 1) 室内马歇尔空隙率 图22. 空隙率动态质量管理图 2) 现场压实度分析 图23. 现场压实度动态质量管理图 3) 芯样厚度分析 图24. 芯样厚度动态质量管理图 分析结论： ① 室内马歇尔空隙率波动较大且个别值超出范围，主要由于试验室取料分料不规范、混合料离析、试件成型温度不稳定、试件测量偏差等原因造成； ② 现场压实度整体控制较为均匀，且均能满足标准要求； ③ 现场所取芯样厚度均能满足要求，但厚度均匀性较差，主要受制于标高、初始压实度、横坡等参数的控制 [ 13 ]。