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数字化时代下现代运河工程渣土资源化利用技术现状与展望

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肖建庄 ¹^,²^,^† , 王劼耘 ³ , 程耀飞 ³ , 谢立全 ² , 王长海 ⁴ , 马少坤 ¹ , 柏美岩 ¹ , 沈剑羽 ²

前瞻科技 | 综述与述评 2025,4(3): 118-128

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前瞻科技 | 综述与述评 2025, 4(3): 118-128

数字化时代下现代运河工程渣土资源化利用技术现状与展望

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肖建庄¹^,²^,^†, 王劼耘³, 程耀飞³, 谢立全², 王长海⁴, 马少坤¹, 柏美岩¹, 沈剑羽²

作者信息

1.广西大学土木建筑工程学院，南宁 530004

2.同济大学土木工程学院，上海 200092

3.平陆运河集团有限公司，南宁 530029

4.广西交通设计集团有限公司，南宁 530029

肖建庄，教授，博士研究生导师。广西大学副校长，同济大学特聘教授和长聘教授。国家杰出青年科学基金获得者，国家重点研发计划首席科学家，德国洪堡学者，教育部新世纪优秀人才支持计划入选者。中国土木工程学会绿色建造与运维分会副理事长兼秘书长，中国城市科学研究会可持续土木工程研究专业委员会副主任委员兼秘书长，平陆运河优质工程专家组成员。主要从事再生混凝土材料、结构与3D打印以及混凝土结构减碳设计等基础理论研究、关键技术研发和产业化应用创新。获德国洪堡研究奖、中国产学研合作创新人物奖。获国家科技进步奖二等奖1项、省部级（含社会力量奖）一等奖5项。发表SCI论文400余篇，连续11年入选Elsevier中国高被引学者榜单，连续6年入选World’s Top 2% Scientists榜单。出版专著7部。授权发明专利66件，登记国家软件著作47件，主/参编技术标准40余部。电子信箱：jzxiao@gxu.edu.cn, jzx@tongji.edu.cn。

通信作者:

^†

Resource Utilization Technologies and Prospects for Construction Spoil in Modern Canal Engineering in the Digital Era

Jianzhuang XIAO¹^,²^,^†, Jieyun WANG³, Yaofei CHENG³, Liquan XIE², Changhai WANG⁴, Shaokun MA¹, Meiyan BAI¹, Jianyu SHEN²

Affiliations

1. School of Civil Engineering and Architecture, Guangxi University, Nanning 530004, China

2. College of Civil Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, China

3. Pinglu Canal Group Co., Ltd., Nanning 530029, China

4. Guangxi Communications Design Group Co., Ltd., Nanning 530029, China

出版时间: 2025-09-20 doi: 10.3981/j.issn.2097-0781.2025.03.011

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摘要

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文章系统梳理了数字化技术在运河工程渣土资源化利用中的应用，分析了当前渣土处置面临的产量大、成分复杂、环境压力突出等问题，重点探讨了数字化开挖、堆存安全控制、智能化加工及低碳管理等关键环节的技术进展。结合平陆运河工程和欧洲“龙计划”等案例，总结了数字化技术在提升渣土利用效率与环保效益方面的经验，指出当前在标准统一、成本控制与系统协同等方面仍存在挑战，并据此提出相应发展建议，为推进运河工程渣土高效、绿色资源化利用提供参考。

关键词

现代运河 / 工程渣土 / 资源化 / 数字化 / 低碳化

Abstract

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This paper provides a systematic review of the application of digital technologies in the resource utilisation of canal engineering spoil. It analyses the current challenges in spoil disposal, including large volumes, complex compositions, and prominent environmental pressures. Then, it focuses on discussing technological progress in key areas such as digital excavation, safety control during storage, intelligent processing, and low-carbon management. Moreover, by combining the Pinglu Canal project and the European “Dragon Plan”, this paper summarises the experiences where digital technologies enhance the efficiency and environmental benefits of spoil utilisation. It also identifies persistent challenges in standardisation, cost control, and systemic coordination, and offers corresponding recommendations to support efficient and sustainable spoil resource utilisation in canal engineering.

Key words

modern canals / construction spoil / resource utilization / digitalization / low-carbon development

引用本文

肖建庄, 王劼耘, 程耀飞, 谢立全, 王长海, 马少坤, 柏美岩, 沈剑羽. 数字化时代下现代运河工程渣土资源化利用技术现状与展望. 前瞻科技, 2025 , 4 (3) : 118 -128 . DOI: 10.3981/j.issn.2097-0781.2025.03.011

Jianzhuang XIAO, Jieyun WANG, Yaofei CHENG, Liquan XIE, Changhai WANG, Shaokun MA, Meiyan BAI, Jianyu SHEN. Resource Utilization Technologies and Prospects for Construction Spoil in Modern Canal Engineering in the Digital Era[J]. Science and Technology Foresight, 2025 , 4 (3) : 118 -128 . DOI: 10.3981/j.issn.2097-0781.2025.03.011

正文

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运河工程作为重要的基础设施，在促进区域经济发展和水资源调配方面发挥着关键作用。然而，运河建设往往伴随大规模的土方开挖，产生巨量的工程渣土。据统计，中国每年产生的工程渣土总量已超过10亿t ^[1]，且呈持续增长态势。以平陆运河为例，其建设过程中将产生约3.15×10⁸ m³的工程渣土，涵盖23种不同岩土类型，数量庞大且成分复杂^[2]。如此巨大的渣土若处理不当，不仅占用大量土地资源，还可能引发水土流失、环境污染等问题^[3-4]。因此，如何高效、环保地处置和利用这些工程渣土，已成为现代运河工程建设中亟待解决的重要课题。

近年来，随着“绿水青山就是金山银山”理念的深入和“碳达峰与碳中和”（简称“双碳”）目标的提出，工程渣土的资源化利用受到了前所未有的重视。目前，工程渣土资源化利用技术已发展出直接再利用、简单处理与改良后利用、固化后利用、烧制后利用4大类共10余种技术路径^[1,5-7]。这些技术在城市建筑、地铁隧道等工程中已有一定应用，但在大型运河工程中的实践经验仍相对有限。

与此同时，数字化技术的蓬勃发展为工程渣土管理带来了新的思路。建筑信息模型（Building Information Modeling, BIM）、大数据分析、物联网和数字孪生等技术的应用，可以实时监控和优化调度渣土的产生、运输、处置全过程。人工智能和机器学习技术的进步，则为渣土的智能分类、质量检测和处理工艺优化提供了可能。自动化装备和无人系统的引入，能够提高渣土处理的效率和安全性，减少人工干预和事故风险。而在低碳化方面，通过优化工艺、使用清洁能源和循环利用技术，可显著降低渣土处理过程中的能源消耗和碳排放，实现绿色可持续发展。

文章综述数字化时代下现代运河工程渣土资源化利用的最新技术进展，重点围绕渣土资源化利用过程中的开挖、堆存、处置与管控4个关键环节展开论述。结合平陆运河工程及欧洲“龙计划”等典型案例，总结成功经验与存在问题，并据此提出该领域的未来发展建议。

1 研究现状

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1.1 运河工程渣土特点

大型运河工程由于线路长、开挖深，工程渣土产生量巨大且持续增长。例如，平陆运河全线开挖总量（自然方）高达3.15×10⁸ m³，相当于三峡水利枢纽工程土石方开挖量的3倍。此外，运河工程渣土成分复杂且分布分散。运河工程穿越不同地质区域，不同地段的渣土在矿物成分、化学成分、颗粒级配、含水率、有机质含量等方面可能存在较大差异。同时，运河工程施工呈线性分布，渣土产生点分散，运输和集中处理成本较高，也加大了资源化利用的难度。

1.2 运河工程渣土传统处理方式与不足

长期以来，工程渣土的主要处置方式是填埋，这种方式不仅占用土地，还可能造成严重的环境问题。大量渣土露天堆放容易引发扬尘污染，影响空气质量；雨水冲刷可能导致渣土中的污染物进入水体和土壤，造成环境污染^[3]。此外，随意倾倒渣土还可能引发地质灾害隐患，如堆体滑坡、泥石流等^[8]。传统的渣土处置方式已难以为继，亟须向资源化、无害化方向转变。

尽管近年来中国在建筑垃圾资源化利用方面取得了一定进展，但工程渣土的资源化利用水平有待提高。目前，大部分城市对工程渣土的资源化利用缺乏系统的政策支持和技术引导，许多渣土仍被当作废弃物简单处理，未能充分发挥其资源价值。

2 数字化时代下现代运河工程渣土资源化利用的最新技术与挑战

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图1为数字化时代下现代运河工程渣土资源化利用技术的整体概念图。

2.1 开挖阶段：三维地质建模与精准分类

开挖阶段是渣土产生的主要环节，也是资源化利用的起点。开挖过程中精准把握地质条件、实现渣土分类获取是资源化利用的关键前提。传统开挖方法缺少对复杂地层结构的考虑，导致不同性质的渣土混合，降低后续资源化潜力。解决这一技术瓶颈，需要通过数字化技术构建精确的地下空间特征，实现精准开挖与分类取土。

2.1.1 地质复杂性表征与模型构建

三维地质建模面临的核心挑战是如何在有限勘察数据条件下实现地下空间的高精度表征。目前的建模技术在处理复杂地质构造和边界异常区域时存在精度不足问题。关键技术挑战包括：多源异构数据融合机制、地层界面的智能识别与建模、岩土体物性的三维空间分布推演、模型的不确定性量化等。

2.1.2 精准开挖与分类取土技术

精准开挖面临的关键问题是如何将三维地质模型信息转化为实际施工指导，实现不同类型渣土的准确识别和分离。当前技术瓶颈在于施工过程与设计模型的衔接不足，实时控制精度有限。突破方向包括BIM与三维地质模型的一体化集成技术、智能挖掘设备的精准控制机制、渣土快速检测与分类运输技术、实时验证与模型修正方法。具体研究内容应聚焦开发工程地质BIM标准，构建包含地质属性的数字化开挖模型；研制基于多传感器融合的智能挖掘系统，实现不同渣土层的高精度定位，辅助渣土分类开挖与分类运输；建立开挖过程中的实时监测与反馈机制，保障模型预测与实际地质的一致性。

2.1.3 三维地质模型在渣土资源评价中的应用

除了辅助开挖外，三维地质模型还是渣土资源评价的重要工具。通过在模型中整合土质参数（如含水率、颗粒级配和矿物成分等）和环境参数（如有机质含量等），可以对不同渣土的资源化潜力进行评估。例如，砂质土若品质符合要求且储量充足，可作为建筑用砂使用^[9]；黏土则可用于制备种植土、园林绿化或制砖等用途^[10-11]。通过在地质模型中叠加工程设计信息和开挖计划，还可以进行时空动态分析，预测不同施工阶段、不同区域的渣土产出特征，为资源配置和处理设施规划提供前瞻性指导。

2.2 堆存阶段：数字化安全监控与生态修复

渣土开挖后，如果不能立即进行资源化利用，往往需要进行临时堆存。传统的渣土堆场普遍存在安全隐患和环境风险。数字化技术的引入，使得渣土堆存的安全控制与监测水平得到显著提升，同时也为后期的土地复垦提供了技术支持。

2.2.1 数字化堆场设计与布局优化

数字化堆场设计是保障渣土安全堆存的基础。通过数字地形模型和地理信息系统（Geographic Information System, GIS）建模，可以对堆场选址进行多因素分析，综合考虑地形条件、水文地质、生态敏感性和交通可达性等因素，选择最优堆场位置。在堆场布局方面，可基于计算流体力学理论，结合土体的生化反应、孔隙水运移和孔隙气运移等土工理论^[12-13]，模拟雨水径流路径和渗流场分布，针对性优化渣土堆体形状和排水设施布置，降低水土流失和扬尘风险。例如，在平陆运河工程中，研究人员利用数字化模拟对比了多种堆体结构和排水布局方案，最终采用“梯级+排水沟”的组合设计，有效减少了雨季水土流失量。此外，通过BIM和GIS结合，还可以实现渣土分区堆存的精细化管理，将不同类型、不同用途的渣土分区存放，便于后续精准调用和资源化利用。

2.2.2 数字智能监测与安全预警系统

渣土堆体的稳定性和环境影响是堆存阶段的主要风险。数字化监测系统通过部署各类传感器、摄像头和无人机等设备，实现对堆体状态的全方位监控。在堆体稳定性方面，可采用测斜仪、位移计、孔隙水压力计等组成监测网络，实时获取堆体变形和内部水压力数据。这些数据通过无线传输至云平台，由智能分析系统处理并生成稳定性评估结果。当堆体出现异常变形或水压力升高等预警信号时，系统自动发出报警，提醒管理人员采取应对措施。在环境监测方面，扬尘监测站、水质传感器和土壤检测设备组成环境监测网络，监控堆场对周围环境的影响。例如，平陆运河工程的渣土堆场部署了智能化环境监控系统，实时监测可吸入颗粒物（Inhalable Particle of 10 μm or Less, PM₁₀）、噪声、地表水和地下水质等指标，使其满足标准DB45T 2930—2024《运河土石方堆存处置与堆存场再利用技术规范》，以确保堆场运行与后续开发符合标准要求。

2.2.3 数字孪生技术在堆场管理中的应用

数字孪生技术将物理堆场在虚拟空间中进行映射和仿真，是实现堆场智能管理的有效手段。通过构建堆场的数字孪生模型，管理者可以在虚拟环境中对堆场运行状态进行可视化监控、分析和预测。例如，将实时监测数据与数字孪生模型结合，可视化展示堆体的变形趋势、内部应力分布和水分迁移路径，从而辅助识别潜在风险区域。然而，数字孪生模型实时性高度依赖高带宽数据传输，这已成为制约该技术大规模应用的关键瓶颈。

2.2.4 数字化技术支持的生态修复

渣土堆场的生态修复面临植被难以建立、土壤质量差、修复效果难以评估等技术难题。突破方向应聚焦：基于数字技术的地形重塑方法、适应性植物群落配置技术、修复效果的定量评估体系、基于碳汇的生态价值评价模型。研究内容包括：利用数字地形模型开发最优地貌重建工具，实现与周围自然地形的和谐过渡；建立渣土-植被适应性数据库，开发智能化植被配置系统；构建基于遥感和地面监测的修复效果评价方法；研发修复过程碳汇潜力评估和监测技术。

2.3 处理阶段：智能装备资源化与3D打印

渣土资源化利用的核心环节在于处理与加工，传统渣土处理工艺存在效率低、能耗高和产品质量不稳定等问题。数字化施工装备的研发与应用是突破这些瓶颈的关键路径，需要重点解决材料分选识别、智能处理控制、新型制造工艺、应用决策等关键技术挑战。

2.3.1 智能分选与识别关键技术

渣土的有效资源化利用的第一步是对渣土进行精准分选。传统的分选方法主要依靠人工经验和简单的机械筛分，效率低且精度有限。而智能化分选技术结合了传感器技术、机器视觉和人工智能算法，实现对渣土成分的高效识别和分离，采用高光谱成像、激光诱导等技术也可提升智能分选水平。技术挑战主要包括多维特征提取与复杂组分快速识别、克服含水率干扰的黏土/淤泥识别精度提升、分选设备的智能控制策略等。

2.3.2 数字化处理与智能控制系统

在渣土处理过程中，数字化装备和智能控制系统的应用大大提高了生产效率和产品质量。当前处理工艺面临的主要问题是参数调控不精确、工艺稳定性差和能源利用效率低。技术突破点应聚焦于生产过程的多参数实时监测技术、工艺参数的智能优化算法、设备状态的预测性维护方法、系统集成与协同控制架构。研究内容包括：研发适用于恶劣工况的高可靠传感系统，实现关键工艺参数的精确采集；构建基于机器学习的工艺参数自优化模型，根据原料特性和产品要求动态调整生产参数；建立设备健康状态监测与寿命预测系统，实现预防性维护；开发基于工业互联网的全流程集成控制平台，实现生产过程的闭环管理。

2.3.3 3D打印技术在渣土资源化中的创新应用

渣土资源化产品的工程应用是价值实现的关键环节，而开发新型的渣土创新利用技术则是进一步提升渣土高品质利用率的关键。3D打印技术为渣土资源化开辟了全新领域。通过将处理后的渣土配制成特殊的“打印油墨”，利用3D打印设备可以直接“打印”出建筑构件、园林景观设施甚至整体建筑。这种技术具有设计自由度高、材料利用率高、现场施工效率高等优点。意大利的WASP（World's Advanced Saving Project）公司利用当地土壤和农业废弃物混合制成打印材料，建造了示范性的生态住宅“TECLA”^[14]。Shen等^[15]采用碱激发材料作为低碳型固化剂，通过3D打印技术成功制备了3D打印固化渣土（图2^[15]）。3D打印技术对渣土性质有较高要求，需对其流变性、凝结性和力学性能进行精确控制。为此，数字化配方设计与过程控制系统显得尤为关键。通过优化流变改性剂的掺量及打印时间，并借助传感器实时监测打印材料的工作状态，进而依据挤出状态动态调整打印参数，从而确保打印质量。当前3D打印规模化应用成本较高，但随着技术的发展，3D打印有望成为渣土资源化的重要方向，特别适用于个性化、小批量的高附加值产品制造。

2.4 全流程管控：低碳管理系统与碳足迹追踪

在“双碳”目标背景下，降低渣土资源化过程中的碳排放已成为重要目标。数字化低碳排放设计和管理系统通过整合先进的信息技术和低碳理念，实现渣土全生命周期的碳排放监控和优化。

2.4.1 人工智能配合比设计与材料优化

渣土资源化产品（如再生混凝土、固化土、再生砖等）的配合比设计直接影响其性能和碳排放。传统的配比设计主要依靠经验公式或试验法，耗时费力且难以兼顾性能与环保需求。人工智能配合比设计系统通过机器学习算法，建立原料特性、配合比参数与产品性能、碳排放之间的复杂映射关系，实现配方的智能优化。技术挑战主要包括组分-性能-碳排放多目标映射模型的构建、复杂约束条件下的优化算法、配方的可靠性验证方法、知识库的动态更新机制。

2.4.2 渣土运输路线优化与智能调度

运输环节是渣土资源化过程中碳排放的主要来源之一。通过数字化技术优化运输路线和调度策略，可以显著降低燃油消耗和碳排放。基于大数据和人工智能的智能调度系统能够整合多种信息，包括渣土产生点和处置点的空间分布、车辆状态、道路条件、交通拥堵情况和时间窗口约束等，计算出最优的运输方案。核心技术挑战包括大规模运输网络的建模与分析方法、动态交通条件下的路径规划算法、实时调度与协同控制机制、碳排放与成本的平衡优化策略。

2.4.3 碳排放在线监测与预警系统

渣土处理过程碳排放的精确监测和有效控制是实现低碳管理的基础，但面临监测精度不足、数据不完整等技术挑战。关键技术突破点包括碳排放实时监测传感网络、排放数据的采集与处理标准、异常排放的智能识别算法、碳减排的过程控制技术。研究应围绕：开发适用于渣土处理环境的低成本、高精度碳排放监测设备，覆盖能源消耗和工艺排放的主要环节；建立标准化的数据采集和处理流程，确保监测数据的准确性和可比性；构建基于统计学习的异常排放识别系统，及时发现并定位排放异常点；研发碳排放闭环控制机制，根据实时监测数据自动优化工艺参数，实现碳排放的动态控制。

2.4.4 全生命周期碳足迹评价与低碳决策

渣土资源化利用的低碳效益需要从全生命周期视角进行评估。数字化全生命周期评价（Life Cycle Assessment, LCA）系统基于生命周期思想，整合渣土开采、运输、处理、使用和处置各阶段的碳排放数据，综合评价不同资源化路径的环境影响。系统采用的评价模型通常包括物质流分析、能量流分析和环境影响评价模块，能够追踪渣土的全过程碳足迹。技术挑战主要集中在：复杂系统边界的科学界定、数据获取与质量控制、多途径资源化的比较评价、评价结果的可视化与决策支持。

3 典型案例分析

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3.1 国外案例：欧洲“龙计划”

虽然现代运河建设案例有限，但其他领域中以数字化技术推动工程渣土高效资源化利用的实践仍具有重要借鉴意义。以欧洲隧道工程为例，其未来预计产生约8亿t渣土，传统处置方式以填埋为主。若实现该类渣土的有效回收利用，可显著降低对天然矿产资源的需求，提升资源利用效率，减少环境负荷及填埋量，具有显著的经济与环境效益^[16]。为应对上述挑战，欧盟启动了“龙计划”（Development of Resource-efficient and Advanced Underground Technologies, DRAGON），该项目总投资455万欧元，执行期为2012年10月至2015年9月。

“龙计划”的核心目标是开发资源高效化的先进地下工程技术。通过研发一套用于渣土的自动实时分析、在线分类与流水线分拣系统，并将其直接集成于隧道掘进机（Tunnel Boring Machine, TBM）中，实现从分析到分选的全流程地下化作业，如图3所示^[17]。分选后的渣土可作为原材料用于工程回填或建材生产，也可供应至水泥、钢铁、陶瓷及玻璃等工业部门，从而显著提升资源利用率。据估计，该技术可在欧盟范围内实现每年约1.5亿欧元的直接经济价值，并通过大幅减少废弃物产生、降低碳排放及节约土地资源，带来重要的环境效益。

“龙计划”通过引入数字化管理系统，对渣土开挖、运输、处置与资源化利用全流程进行了优化，构建了新型隧道建设模式。其中，前端智能识别与分类利用技术采用先进的光电、X射线和微波技术分析隧道掘进机支承系统上挖掘材料的连续质量流。通过自动在线取样，以及基于物理、化学和矿物学特性的表征，为评估挖掘材料是否适合不同路径的最终用途提供了基础。后续下游的地下分离场将根据在线测试结果和预期用途的要求来处理材料。

在分类堆存与数据库记录中，“龙计划”同样提到了隧道挖掘渣土的分类存储和记录的重要性，这可使在开发时已知废弃材料的倾倒顺序，并在储存过程中进行详细和完整的记录，形成数据库的存储数据，即形成“二次矿藏”^[17]。

然而，“龙计划”主要针对的是TBM盾构机产生的渣土，此类渣土以岩石、砂为主，伴随产生少量的黏土杂质，渣土的利用价值较高，处置过程难度也较低。而运河工程所面临的土石方量更大，产生渣土的岩土类型也更加复杂多变，尤其是黏土、淤泥等渣土的颗粒细小，有机质含量高，识别难度大，处置难度也较大。因此，“龙计划”虽然具有良好的参考价值，但其应用仍存在一定局限性。尤其在现代运河工程渣土资源化利用场景中，该计划已难以完全适配当前工程面临的新挑战，因此亟须通过自主研发构建适配现代工程需求的创新技术体系。

3.2 国内案例：平陆运河工程

平陆运河是中国正在建设的西部陆海新通道骨干工程，全长约134.2 km，总投资约727.19亿元，预计2026年建成通航^[18-19]。该工程开挖土石方总量约3.15×10⁸ m³，且成分复杂多样。为实现绿色建设，平陆运河项目高度重视土石方的资源化利用和数字化管理，主要体现在以下方面。

（1）数字化开挖与分类处理。项目团队首先构建了详细的三维地质模型，如图4（a），对全线23种岩土类型进行了精确定位和性质评估。基于此模型，开发了数字化“挖-运-储-用”技术体系，对不同类型的岩土实施分区开挖和定向利用。例如，将优质砂石用于混凝土生产，以缓解对天然砂石骨料的消耗^[20-21]；将黏土用于防渗工程，将普通土方用于抬田造地、园区回填、矿坑修复、堤坝填筑和场地平整等。数字化开挖系统与北斗定位和机械控制系统结合，实现了精准取土和自动化施工，提高了分类效率，如图4（b）、图4（c）所示。

（2）数字化智能堆存与生态修复。项目采用数字化堆场管理系统，设计了科学的分区堆存方案，并部署了全方位的监测网络，包括堆体稳定性监测、扬尘监测和水质监测等平陆运河绿色建设实践，见图5（a）。同时，针对暂不利用的堆场区域，实施了数字化设计的生态修复工程，选择适应性植物进行覆绿，并通过无人机定期监测植被恢复情况，这些措施有效降低了堆场的环境影响，提高了周边区域的生态质量，新增耕地约1 047 hm²，如图5（b）所示。

（3）数字孪生与低碳管理。平陆运河项目引入了数字孪生技术，建立了覆盖全线的“数字孪生智慧运河”平台，实时监控施工进展、渣土流向和处理情况，如图6所示。在低碳管理方面，项目建设了碳排放信息化系统和分布式光伏发电项目，为渣土处理提供清洁能源。通过全生命周期碳排放评价，项目优化了渣土处理工艺和运输方案，实现了资源化利用过程的低碳化。

平陆运河项目的成功经验在于将资源化、数字化、低碳化有机结合，通过数字技术赋能传统工程，实现了渣土资源的高效利用和环境友好处置。然而，该项目也面临一些挑战，如何确保不同标段间渣土调配的协同，如何消化巨量渣土的市场需求等，需要在后续实施中进一步探索解决。

4 发展建议

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1）强化全生命周期数字化管理

未来的工程渣土管理将更加依赖数字化技术，实现从产生、运输到处置利用的全生命周期闭环管理。深度融合BIM、GIS、物联网和数字孪生等技术，形成统一的渣土管理信息平台。在该平台上，所有相关方（建设单位、施工单位、运输公司、处理厂和监管部门等）可以实时共享渣土数据，实现信息透明和协同决策。例如，施工单位可通过平台上报每日出土量和渣土性质，运输公司根据平台调度优化路线，处理厂根据平台信息准备相应的处理工艺，监管部门则通过平台监控渣土去向和环境指标。这种全生命周期数字化管理可大幅提高渣土管理的效率和精准度，减少人为疏漏和违规行为。

2）加强人工智能深度应用

人工智能和机器学习将在渣土资源化领域扮演更加重要的角色。未来的渣土处理系统可能具备“智能大脑”，能够自动分析渣土成分、推荐最优处理方案并实时优化运行参数。例如，基于深度学习的图像识别技术将用于渣土成分的在线检测，实现对渣土中有害杂质的自动分拣；机器学习模型将用于预测渣土处理过程中的关键指标（如固化土强度、陶粒烧制温度等），从而优化工艺参数；智能决策系统将结合知识库和案例库，为复杂问题提供解决方案。

3）推广3D打印技术的普及应用

3D打印技术作为渣土资源化的新兴方向，将在未来获得更广泛的应用。随着材料科学和打印工艺的发展，渣土基3D打印材料的性能将不断提升，应用领域将从景观构件扩展到功能性建筑部件甚至整体结构。移动式3D打印设备将能够直接在工程现场使用当地渣土进行打印施工，实现“就地取材、就地建造”。同时，数字化设计工具将使得3D打印渣土产品更加个性化和功能化，满足不同场景的需求。

4）建立跨行业生态系统

在数字化时代背景下渣土资源化将不再是孤立的领域，而将融入更大的跨行业生态系统。数字平台将连接工程建设、材料生产、环保处理和能源利用等多个行业，形成资源共享和价值共创的网络。例如，渣土处理厂可能与清洁能源项目合作，利用光伏发电提供处理能源；与建材企业合作，将渣土再生品纳入供应链；与碳交易平台合作，获取碳减排收益。

5 结束语

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数字化时代为现代运河工程渣土资源化利用带来了前所未有的机遇。通过数字化技术的融合应用，能够更加高效、环保地管理和利用工程渣土，实现经济效益、环境效益和社会效益的统一。随着技术的不断进步和政策的持续支持，工程渣土资源化利用将向着全生命周期数字化管理、人工智能深度应用、3D打印技术普及和跨行业生态系统等方向发展。同时，需要正视当前面临的技术标准不完善、经济性不足、数字化门槛高等挑战，通过完善标准规范、加大政策扶持、降低技术应用门槛和加强宣传引导等措施加以解决。

总而言之，在数字化时代，现代运河工程渣土不再是需要处置的“废弃物”，而是可以通过数字技术赋能转化为宝贵的“城市矿产”。通过政府、企业、科研机构和公众的共同努力，如政府明确渣土数字化管理的技术标准与补贴政策，企业主导数字技术在渣土运输、处置环节的场景应用，科研机构攻关渣土成分数字化识别、再生利用效率优化等技术难题，同时通过公众监督平台公示渣土处置全流程数据，形成多方协同机制。不仅能够实现渣土资源化利用率提升、处置环节碳排放降低的实际效益，也能为建设美丽中国、推进“双碳”目标落地作出积极贡献。

基金

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广西科技重大专项(桂科AA23062054)
广西科技重大专项(桂科AA23023016)
广西科技重大专项(桂科AA23062022)

参考文献

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文献

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参考文献引证文献

排序方式：

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2025年第4卷第3期

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doi: 10.3981/j.issn.2097-0781.2025.03.011

接收时间：2025-06-01
出版时间：2025-09-20
发布时间：2025-10-17

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出版历史

收稿日期：2025-06-01
修回日期：2025-07-07

基金

广西科技重大专项(桂科AA23062054)

广西科技重大专项(桂科AA23023016)

广西科技重大专项(桂科AA23062022)

作者信息

1.广西大学土木建筑工程学院，南宁 530004

2.同济大学土木工程学院，上海 200092

3.平陆运河集团有限公司，南宁 530029

4.广西交通设计集团有限公司，南宁 530029

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表12种不同金属材料的力学参数

科 Family	属数 Number of genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)	属 Genus	种数 Number of species	占总种数比例 Percentage of total species (%)
鹅膏菌科Amanitaceae	2	11	5.26	鹅膏菌属 Amanita	10	4.78
小菇科 Mycenaceae	2	12	5.74	丝盖伞属 Inocybe	5	2.39
多孔菌科 Polyporaceae	8	14	6.70	蜡蘑属 Laccaria	5	2.39
红菇科 Russulaceae	3	23	11.00	小皮伞属 Marasmius	6	2.87
				小菇属 Mycena	11	5.26
				光柄菇属 Pluteus	5	2.39
				红菇属 Russula	17	8.13
				栓菌属 Trametes	5	2.39

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