总体描述：

深圳大学土木与交通工程学院中澳BIM与智慧建造联合研究中心吴泽洲副教授课题组开发了开发了一套集成建筑信息模型（BIM）与参数化生命周期评估（LCA）的数据驱动框架。该框架旨在实现对地铁弃渣在开挖、现场资源化利用、运输及处置全生命周期温室气体（GHG）排放的高分辨率、自动化量化。通过对深圳地铁13号线的实证研究，揭示了地下工程碳代谢的特殊规律，深入论证了循环经济策略的巨大减排潜力，为城市轨道交通系统向碳中和过渡提供了可扩展的决策支持工具。

原文标题：

Life Cycle Greenhouse Gas Assessment and Reduction Potential of Metro Excavated Spoil: A BIM-Integrated Data-Driven Framework

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2026.108987

作者信息：

Zezhou Wu, Yuting Zhou, Jiahao Wang, Jason Xin Zhou*, Xiaohui Sun, Xiang T.R. Kong , Xiangsheng Chen

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Highlights：

1. 开发了一种集成BIM的参数化生命周期评估（LCA）框架，用于自动化量化地铁中的温室气体（GHG）排放量。研究明确了地下工程中“材料质量与温室气体强度解耦”的现象。

2. 采用高比例的现场弃土回收技术，可使地下工程实现温室气体净零排放。该区域匹配机制优化了空间物流布局，使运输温室气体排放量减少了60%。

摘要

随着地铁系统的快速扩张，传统开挖废料的处理与处置已成为实现低碳城市发展的重要瓶颈。然而，针对地下基础设施产生的温室气体（GHG）核算在方法论上仍存在局限，因为现有的生命周期评估（LCA）方法无法全面反映废料产生与再利用过程中动态且受地质条件影响的复杂过程。本研究提出了一种数据驱动的评估框架，将建筑信息模型（BIM）与参数化LCA相结合，实现了对地铁开挖废料全生命周期（包括开挖、现场资源利用、运输及处置环节）温室气体排放的高精度自动化量化。通过将数字化施工数据与地质及物流参数相整合，该框架为地下工程领域的实时碳足迹测绘开辟了新范式。深圳地铁13号线的验证表明，盾构法施工产生的排放量占总排放量的60.6%。情景分析进一步显示，将现场废料利用率从0%提升至5%可使总排放量减少约150万公斤二氧化碳当量，这充分凸显了循环经济策略在地下工程领域巨大的脱碳潜力。本研究深化了对地下基础设施碳代谢的科学认知，并为政策制定者和工程师提供了一个可扩展的决策支持工具，以助力向碳中和城市交通系统转型。

问题背景介绍

在全球城市化加速的推动下，城市轨道交通系统已成为低碳出行的骨干。在中国，基础设施建设的规模空前扩张，截至2022年底，城市轨道交通运营总里程达到10,287.45公里。然而，这一扩张带来了一个关键的“脱碳悖论”：尽管地铁系统在服役期内大幅降低了运营温室气体排放，但建设阶段因巨大的能源和材料消耗，引发了显著的“前期碳峰值”。特别是在地下施工中，需要进行大量的土方工程。仅2020年，新建隧道项目就产生了约3100万立方米的挖掘渣土。与普通建筑废弃物不同，地铁渣土通常含有来自隧道掘进机（TBM）作业的化学添加剂。传统管理模式将其视为运往填埋场的线性废弃物流，长距离运输和粗放的倾倒不仅消耗宝贵的土地资源，还增加了滑坡和土壤污染的风险。

然而，当前地下工程基础设施的温室气体核算仍处于相对受限的状态。以往研究多采用静态配额模型或传统的LCA方法，且主要针对地上建筑项目。当地下施工面临高度敏感的地质异质性（如土壤类型、密度、松散系数）以及依赖岩石硬度的TBM动态能耗时，传统假设项目规模与废弃物生成呈线性关系的静态模型往往失效。此外，尽管BIM和LCA已被探索应用，但现有BIM工具缺乏对“废弃物流”的语义定义，难以实现地质参数与几何模型的动态耦合，导致评估大多依赖事后人工计算，缺乏实时动态追踪的能力。

本研究将结合BIM技术与参数化LCA，开发一个数据驱动的生命周期评估框架。以深圳地铁13号线为例，自动化提取并耦合几何与地质参数，系统量化全生命周期碳足迹，并深入探讨资源化利用率提升和空间物流优化带来的减排潜力。这不仅推进了地下基础设施碳代谢的科学理解，也为迈向碳中和城市交通系统提供了实用的决策指导。

研究方法概述

本研究首先遵循ISO 14,040/14,044系列标准构建了从“摇篮到坟墓”并扩展至“摇篮到摇篮”的生命周期评估（LCA）框架，明确了涵盖挖掘、现场利用、运输和处置的系统边界。随后，应用BIM数据驱动架构（基于Revit API二次开发），将几何设计数据与地质特征（环境影响因子）进行动态映射。在此基础上，进行不同资源利用率的情景模拟与敏感性分析。

图1 系统边界与逻辑框架图

• 目标定义与系统边界划定：

准确的LCA依赖于严谨的范围界定。本研究将功能单位（FU）定义为“地铁施工过程中产生的1立方米（m³）挖掘渣土”，以此作为所有输入和输出流的参考基准。考虑到不同地层（如黏土与花岗岩）之间的密度差异，所有基于质量的数据（如每吨油耗）均利用岩土工程报告中的比重参数统一归一化为体积单位。本研究主要量化基于IPCC第六次评估报告（IPCC 2023）特征化因子的100年全球变暖潜势（GWP100，即kg CO²eq）。

在系统边界上，本研究打破了传统的截断式核算，采用“从摇篮到坟墓”并扩展至“从摇篮到摇篮”的系统边界以纳入循环经济闭环。系统涵盖四个耦合阶段：

（1）生成阶段：包含机械开挖过程，以捕捉地铁施工重型机械（如TBM和挖掘机）的高能源强度。

（2）现场利用阶段：涵盖现场处理能耗与材料替代产生的环境信用（负排放），确保对循环经济实践的量化。

（3）运输阶段：包括垂直提升和水平运输，重点解决城市物流与长空间距离带来的高碳影响。

（4）处置阶段：涵盖异地资源回收与推土机填埋作业，作为评估生命周期末期环境负担的核心基线。

• 参数化清单建模：捕捉地质异质性

准确的生命周期清单（LCI）是进行温室气体核算的前提。传统静态估算方法往往忽略了土壤开挖后的体积膨胀（松散效应）以及不同地质条件对设备能耗的影响。为此，本研究建立了一组将几何设计数据与地质特征相耦合的参数化模型：

（1）动态渣土生成模型：针对典型的明挖车站，渣土体积被建模为一个受地质要素修正的矩形体积，计算逻辑直接关联车站的长、宽、深以及反映土壤从原状到松散状态体积膨胀的松散系数（Ks）。对于盾构隧道掘进，体积清单则由隧道掘进机（TBM）的力学参数主导，建模为圆柱体形式，并精确计入了计及超挖间隙的挖掘直径（d_shield）。同时，模型引入修正系数（α，通常为1.0~1.2）以涵盖出入口、通风竖井等辅助土方工程。土地资源占用影响也通过耦合填埋比例、平均掩埋深度及土壤压实系数进行数学表征。

（2）碳排放计量模型：本研究建立了涵盖能源到环境的四阶段温室气体核算方程。在生成阶段，动态测算TBM基于额定功率和工作时长的耗电量，以及挖掘机的柴油消耗。在现场资源化利用阶段，应用系统扩展法（System Expansion Method），计算处理设备能耗减去替代原材料（如将渣土替代长石用于同步注浆）所产生的环境信用。在运输阶段，模型整合了垂直龙门吊电耗，并在水平运输测算中引入了“空返系数（Fy，设定为1.67）”以反映真实的物流空载情况。处置阶段的排放则由异地资源利用的净碳足迹与推土机填埋作业的燃油排放加和构成。考虑到设备老化与电网波动，上述公式中的排放因子和机械效率在后续分析中被设定为变量参数（如±10%波动区间），以验证其对总GHG排放的敏感性驱动机制。

• BIM集成的计算架构构建与动态模拟

为落实上述严密的数学模型，取代易错且静态的传统人工计算，本研究开发了一套非静态的BIM数据驱动架构。该架构包含以下核心机制：

（1）语义数据提取：该框架建立在Revit API二次开发环境中。系统能够自动遍历BIM元素树，提取几何参数（例如隧道中心线的长度、车站边界框的三维尺寸）。这些几何数据随后被语义映射到前述参数化清单模型中定义的物理清单变量（如盾构渣土体积与车站渣土体积）中。

（2）参数耦合机制：建立关系型数据库以统一管理生命周期清单（LCI）因子，如特定渣土比重（ρ）、机械功率额定值（W）以及区域碳排放因子（E）。计算框架能够实时将这些环境参数与提取的几何数据相耦合。这意味着，如果地质参数Ks（松散系数）根据现场最新勘察结果进行更新，算法链将自动联动重新计算渣土体积及随后的GHG排放量。

（3）决策支持可视化：框架的输出不仅仅呈现为枯燥的数值，而是转化为直观的时空排放剖面图。这一可视化决策支持层不仅允许项目管理者快速识别各个生命周期阶段的碳排放“热点”，还能直接模拟并对比不同资源化利用率（Rr）下的碳减排潜力，从而实现从静态核算到动态决策模拟的跨越。

图 2. BIM集成的计算架构逻辑架构图

• 案例实证与数据清单验证

为验证上述理论框架的有效性，本研究以深圳地铁13号线AB盾构区间及A车站为实证对象：

（1）项目概况与物理特征：A车站为采用明挖法施工的双层地下车站（276m×29m×22m）。盾构区间长729.6米，穿越以砾砂和全风化花岗岩为特征的复杂地质地层。该区间部署了两台直径为6.45米的泥水准直盾构机。

（2）数据获取与清单映射：利用模型的数据采集层，物理几何参数从Revit BIM模型中被自动提取。运行能耗参数（如TBM额定功率：2600 kW；挖掘机效率：8 m³/h）以及关键核心变量（如：土壤松散系数Ks=1.50，渣土密度ρ=1.50 t/m³，平均单程运输距离50km，基线资源利用率5%等）均被映射至LCI数据库，从而建立起计算的边界条件。

（3）物理清单验证：基于模型的自动计算结果显示，总挖掘渣土量为354,928 m³。其中车站开挖产生的物理废弃物占绝对主导地位（占比78.84%），盾构隧道段仅占21.16%（71,515 m³）。将该模型输出的盾构区间渣土体积与实际现场监测记录（69,732 m³）进行对比，相对误差仅为2.49%。该误差远低于可接受的工程误差阈值（<5%），充分验证了框架中地质参数（Ks）校准的鲁棒性及几何提取算法的准确性，为后续的全面碳足迹评估奠定了可靠的数据基石。

总结与思考

荐读论文结合BIM技术、参数化生命周期评估（LCA）与数据驱动架构，提出了一套集成方法论，进而精准识别地铁挖掘渣土全生命周期碳管理的关键排放热点和减排演化路径，并以深圳地铁13号线为实证，揭示了地下基础设施碳代谢的核心机制，提出了相应的空间优化、技术升级及政策建议。

主要发现：

（1）物质质量与温室气体强度的“脱钩”现象

研究识别出地下工程渣土管理中存在显著的“脱钩”特征。尽管盾构隧道段在物理渣土体积上仅占总量的21.16%，但其在生成（开挖）阶段却产生了高达60.60%的温室气体排放。相比之下，体量巨大的车站开挖碳强度较低。这一发现打破了传统认为“土方量直接决定碳排放”的假设，凸显出工艺过程的能源强度（特别是TBM设备的高耗电量）才是驱动地下工程全生命周期碳足迹的核心主导因素。

（2）物流与处置阶段的环境影响及抵消机制

在现场资源化利用阶段，系统产生了可观的“负排放”环境信用。这些信用源于回收的再生砂、再生骨料以及压滤泥饼制成的免烧透水砖。根据“避免负担（Avoided Burden）”原则，这些再生材料等效替代了原生河砂和烧结砖，从而系统性地免除了原生矿物开采、高温窑烧等高耗能过程的排放负担。此外，运输阶段成为第二大碳排放热点（产生约1.68×10⁶ kg CO₂eq），这主要是由深圳地区高达50公里的平均外运距离所驱动，强调了空间距离在决定环境影响时与工程体量同等关键。

（3）循环经济杠杆下的情景演化模拟

资源化利用率的演变模拟呈现出近乎线性的碳减排轨迹。在基准情景（5%利用率）下，项目仍是显著的碳排放源；但当渣土现场利用率提升至40%时，项目净排放量减少约35%；而当利用率达到80%时，依靠替代原生材料获得的环境信用将有效抵消挖掘与运输能耗，系统在物质流层面逼近“碳中和”状态。这证明了单纯依靠减少土方量不足以实现脱碳，挖掘渣土应被重新定义为“放错位置的资源”，高比例的资源化替代是根本出路。

（4）系统敏感性与减排优化路径

单因素敏感性分析表明，“电网排放因子（Grid EF）”是影响总净排放的最核心敏感变量（10%的波动会导致13.7%的总排放偏差），其次是TBM能效（12.4%）和运输距离（11.5%）。基于此，研究提出了针对性的技术与空间双重优化路径：在技术层面，提出了“泥水分离-洗砂-压滤”标准化的三阶段现场处理系统以突破高含水率泥水渣土的处置瓶颈；在空间层面，提出了“区域渣土匹配机制（RSMM）”，通过市政GIS平台将地铁渣土“供应”与周边填海、路基回填等工程“需求”进行实时匹配，模拟显示将平均运输距离从50公里降至20公里即可降低约60%的物流排放。

在理论层面，荐读论文通过构建BIM API二次开发与参数化LCA集成的计算架构，克服了传统静态评估模型无法处理地下工程地质异质性和动态连续物质流的限制。该数据驱动框架填补了静态设计数据与动态环境管理之间的空白，实现了从开挖到最终处置的温室气体排放高分辨率追踪。在实践层面，以深圳地铁为背景，量化了高价值资源替代和空间物流优化的减排效益，并客观分析了高密度城市中场地受限、工期紧张等实施障碍。研究进一步提出了建立强制性回收配额、鼓励跨项目协同的碳信用体系以及绿色机械认证等管理策略。该研究有效展现了地下工程全链条碳代谢的基础机制，不仅推进了理论认知，也为全球面临大规模地下空间开发和渣土管理挑战的大都市区提供了实用的决策与治理参考。