本發明屬于土木工程材料智能監測與智能傳感器，具體涉及基于沉漿特征傳感的透水混凝土透水效率嵌入式監測方法。
背景技術：
1、隨著海綿城市建設的深入推進，透水混凝土作為關鍵功能性鋪裝材料，被廣泛應用于道路、廣場及園林景觀等場景，其核心價值在于通過內部連通孔隙結構實現雨水快速下滲與地表徑流削減。然而，在長期服役過程中，透水混凝土易受環境中懸浮顆粒、泥沙及有機污染物侵入，導致孔隙逐漸堵塞，透水效率持續衰減，嚴重時喪失生態功能。傳統監測手段主要依賴人工取樣或定點流量測試，僅能獲取某一時刻的瞬時透水系數，無法反映材料性能隨時間演變的動態退化過程，更難以對堵塞發展趨勢進行前瞻性預判。
2、基于嵌入式傳感器的在線監測技術近年來成為研究熱點，通過在混凝土內部布設壓力、流速或電導率等傳感單元，可實現對透水狀態的連續感知。此類方法雖提升了數據采集的時效性，但其本質仍停留在“被動記錄”階段，傳感信息未與材料內部微觀結構演化機制建立關聯，缺乏對沉漿沉積行為、顆粒遷移路徑及孔隙填充速率等關鍵退化因子的量化表征能力。
3、現有技術普遍存在多源異構數據割裂、預測模型泛化能力弱、邊緣部署成本高等問題。多數方案僅采用單一物理量進行閾值報警，未能融合材料科學中的沉降動力學規律與機器學習的時序建模優勢；即便引入簡單回歸模型，也因忽略沉漿顆粒粒徑分布、沉積層厚度增長與水流阻力之間的非線性耦合效應，導致預測結果偏離實際工況。尤其在雨季頻發或高污染區域，透水性能可能在短期內急劇劣化，而現有監測系統因缺乏對堵塞趨勢的動態推演能力，無法支撐預防性清淤或維護決策，致使基礎設施運維滯后、功能失效風險加劇。因此，亟需一種深度融合材料退化機理與輕量化智能算法的嵌入式監測方法，將傳感器從狀態記錄器升級為具備衰減曲線預測能力的主動預警系統。
技術實現思路
1、本發明提供了基于沉漿特征傳感的透水混凝土透水效率嵌入式監測方法，旨在解決現有技術中僅能獲取透水混凝土當前透水狀態、無法對透水性能衰減趨勢進行動態預測的技術問題。該方法通過在透水混凝土結構內部嵌入多模態沉漿特征傳感單元，實時采集沉漿沉積過程中的物理與顆粒特性參數，結合時間序列建模與衰減動力學分析，構建透水效率衰減預測模型，從而生成可執行的預防性維護決策指令。
2、本發明提供了基于沉漿特征傳感的透水混凝土透水效率嵌入式監測方法，其包括：
3、在透水混凝土澆筑過程中，將沉漿特征傳感單元嵌入至混凝土內部的預設深度位置，所述沉漿特征傳感單元包括沉積速率傳感器、顆粒粒徑分布傳感器以及孔隙水壓力傳感器；
4、通過所述沉積速率傳感器實時獲取單位時間內沉漿層厚度的增量數據，形成沉漿沉積速率時序序列；
5、通過所述顆粒粒徑分布傳感器對透過混凝土表層進入內部孔隙結構的懸浮顆粒進行粒徑分級統計，獲得不同粒徑區間顆粒的質量占比數據，并構建顆粒分布動態向量；
6、通過所述孔隙水壓力傳感器監測透水混凝土內部孔隙水在降雨或沖刷作用下的壓力變化，形成孔隙水壓力波動序列；
7、對所述沉漿沉積速率時序序列、顆粒分布動態向量及孔隙水壓力波動序列進行時間對齊處理，生成統一時間基準下的多源融合特征矩陣；
8、基于所述多源融合特征矩陣，采用一維卷積長短期記憶網絡模型對透水效率的歷史衰減軌跡進行建模，提取沉漿沉積與顆粒堵塞對透水系數的非線性耦合影響特征；
9、利用所述一維卷積長短期記憶網絡模型的隱藏狀態輸出，結合透水效率初始標定值，推演未來預設時間窗口內的透水效率衰減曲線；
10、根據所述透水效率衰減曲線與預設維護閾值的比較結果，生成透水性能維護預警信號，并輸出對應的維護建議指令，所述維護建議指令包括高壓沖洗啟動指令、化學清洗劑注入指令或結構更換預警指令。
11、優選的，所述沉積速率傳感器為基于電容變化原理的微距位移傳感陣列，其由平行設置的兩組金屬極板構成，極板間距為0.5毫米至2毫米，當沉漿層在極板間累積時，介電常數發生變化，通過測量電容值的變化量反演沉漿層厚度增量。
12、優選的，所述顆粒粒徑分布傳感器包括激光散射檢測腔體、微型流道及光電接收陣列，所述微型流道連通透水混凝土表層與檢測腔體，雨水攜帶顆粒物經流道進入檢測腔體后，由激光光源照射產生散射光斑，所述光電接收陣列根據散射光斑的空間分布解析顆粒粒徑，并按10微米至50微米、50微米至100微米、100微米至200微米3個粒徑區間進行質量占比統計。
13、優選的，所述孔隙水壓力傳感器為壓阻式硅基微機電系統傳感器，其敏感膜片面積為0.8平方毫米，量程為0至500千帕，采樣頻率為每秒10次，用于捕捉降雨事件中孔隙水壓力的瞬時峰值與衰減斜率。
14、優選的，所述時間對齊處理采用三次樣條插值法，將沉積速率數據、顆粒分布數據及孔隙水壓力數據統一插值至每分鐘一個時間點，形成時間步長一致的多源融合特征矩陣。
15、進一步地，所述一維卷積長短期記憶網絡模型包括依次連接的輸入層、一維卷積特征提取層、長短期記憶編碼層、全連接回歸層；所述一維卷積特征提取層包含3個卷積核，卷積核尺寸分別為3、5、7，通道數為64，用于提取不同時間尺度下沉漿沉積與顆粒堵塞的局部模式；所述長短期記憶編碼層包含128個記憶單元，用于捕獲透水效率衰減的長期依賴關系；所述全連接回歸層輸出未來72小時內的透水效率預測值序列，時間分辨率為每6小時一個預測點。
16、優選的，所述透水效率初始標定值通過現場達西試驗測定，具體為在透水混凝土鋪設完成后24小時內，施加恒定水頭，測量單位時間內通過單位面積混凝土的水量，計算得到初始透水系數，單位為厘米每秒。
17、優選的，所述預設維護閾值包括一級預警閾值與二級干預閾值，所述一級預警閾值設定為初始透水系數的60%，觸發維護建議指令中的高壓沖洗啟動指令；所述二級干預閾值設定為初始透水系數的40%，觸發化學清洗劑注入指令；當預測透水效率在未來24小時內低于初始透水系數的30%時，觸發結構更換預警指令。
18、優選的，所述沉漿特征傳感單元通過防水封裝殼體集成，所述防水封裝殼體采用聚四氟乙烯材料制成，外殼表面開設有微孔濾網，孔徑為20微米，允許水及細小顆粒通過但阻止大顆粒直接沖擊傳感器核心元件，所述封裝殼體通過環氧樹脂膠與透水混凝土骨料牢固粘結，確保在混凝土服役期間傳感單元位置固定且信號穩定。
19、優選的，所述多源融合特征矩陣的數據維度為時間步數乘以特征通道數，其中特征通道數為5，包括沉漿沉積速率、10至50微米顆粒占比、50至100微米顆粒占比、100至200微米顆粒占比、孔隙水壓力均值。
20、優選的，所述一維卷積長短期記憶網絡模型在部署前經過離線訓練，訓練數據集來源于多個已鋪設透水混凝土路段的歷史監測數據，每條樣本包含連續30天的多源傳感數據及對應每日實測透水系數，損失函數采用均方誤差與衰減趨勢一致性約束項的加權和，權重系數為0.7與0.3。
21、本發明提供了基于沉漿特征傳感的透水混凝土透水效率嵌入式監測系統，其包括：
22、沉漿特征傳感單元，嵌入于透水混凝土內部，用于實時采集沉漿沉積速率、顆粒粒徑分布及孔隙水壓力數據；
23、數據采集與預處理模塊，用于對所述沉漿特征傳感單元輸出的原始信號進行放大、濾波、模數轉換及時間對齊，生成多源融合特征矩陣；
24、透水效率衰減預測模塊，配置有一維卷積長短期記憶網絡模型，用于基于所述多源融合特征矩陣推演未來預設時間窗口內的透水效率衰減曲線；
25、維護決策生成模塊，用于將所述透水效率衰減曲線與預設維護閾值進行比較，生成維護預警信號及對應的維護建議指令；
26、指令執行接口模塊，用于將所述維護建議指令傳輸至外部維護設備控制系統，實現自動化的預防性維護操作。
27、進一步地，所述數據采集與預處理模塊包括信號調理電路、高精度模數轉換器及嵌入式微處理器，所述信號調理電路對沉積速率傳感器的電容信號進行交流激勵與相敏解調，所述高精度模數轉換器的分辨率為24位，采樣率為每秒1000赫茲，所述嵌入式微處理器運行時間對齊算法并構建多源融合特征矩陣。
28、優選的，，所述透水效率衰減預測模塊部署于邊緣計算節點，所述邊緣計算節點采用低功耗神經網絡加速芯片，支持定點運算，模型推理延遲小于200毫秒。
29、優選的，所述維護決策生成模塊內置規則引擎，所述規則引擎根據透水效率衰減曲線的斜率、當前值及預測最低值，綜合判斷維護等級，并匹配對應的維護建議指令。
30、與現有技術相比，本發明的有益效果在于：
31、1、本發明通過在透水混凝土內部嵌入沉漿特征傳感單元，實現了對堵塞成因——沉漿沉積過程及其顆粒特性的原位、連續、多維度感知，突破了傳統僅依賴表面流量計或人工取芯測試的局限性。
32、2、本發明構建的一維卷積長短期記憶網絡模型能夠有效融合沉積速率、顆粒分布與孔隙水壓力等多源異構數據，精準刻畫透水效率衰減的非線性動力學過程，從而實現對未來透水性能的定量預測。基于預測結果與預設閾值的比較。
33、3、本發明可自動生成分級維護指令，將被動響應式維護轉變為主動預防性維護，顯著延長透水混凝土結構的服役壽命，降低全生命周期運維成本。此外，傳感單元采用微孔濾網與防水封裝設計，確保在復雜服役環境下長期穩定工作，具備良好的工程實用性與可推廣性。