重大基础设施建设中，混凝土材料的可靠性与寿命直接关系工程安全；长期以来，我国混凝土材料研发更多依赖专家经验，普遍存在实验周期长、数据分散、知识难以沉淀与传承等问题。行业统计显示，传统配方研发平均需要200次以上实验——耗时超过18个月——且难以系统评估环境变化对材料性能的影响。针对这个痛点，东南大学重大基础设施混凝土材料全国重点实验室牵头，联合大数据计算中心及科技企业，用三年时间研发出一套智能决策系统。系统构建了覆盖全球主流研究方向的混凝土专业知识图谱，并通过深度学习算法，将实验室60年积累的试验数据与海量文献转化为可量化分析的数学模型。该系统首批上线的三项核心功能体现出明显优势：材料性能预测模块基于多维数据分析，可进行全生命周期性能模拟，预测准确率较传统方法提升40%；智能配比模块引入经济性与环保系数的动态平衡算法，在保证结构强度的前提下，可将材料成本降低15%—20%；开裂风险评估模块突破温度应力动态模拟难题，为预防混凝土结构开裂提供可视化决策依据。中国工程院院士刘加平表示，该系统有望改变基建材料研发方式，推动我国混凝土材料研发从“经验驱动”向“数据驱动”转变。目前，系统已在港珠澳大桥养护工程、白鹤滩水电站等国家重大项目中试点应用，预计未来三年可覆盖全国80%以上的特大型基建项目。行业专家认为，该成果推广后将带来多上效益：新配方研发周期有望缩短至3个月以内，研发成本同步下降；通过更准确的材料老化预测，基础设施维护成本预计可降低约30%。同时，系统建立的标准化数据体系将促进知识共享机制形成，推动行业数字化转型。
从“靠经验做材料”到“用数据与知识做决策”，工具升级正在重塑工程材料研发方式。面对重大基础设施这个高风险、高要求场景，关键不在概念是否新颖，而在能否让知识沉淀、数据贯通、决策可验证。以标准化数据治理为基础，以工程验证闭环为抓手，以协同创新为路径，才能把新技术的潜力转化为更安全、更耐久、更绿色的基础设施质量保障。