【技術專欄2】Steve Yu推出 RC 老劣化診斷與構件修復 AI 預測模型

 

RC 老劣化調查診斷與構件修復 AI 預測模型

隨著城市發展，鋼筋混凝土（RC）建築的老化與劣化已成為工程界無法迴避的重大課題。傳統的結構健康診斷往往高度仰賴工程師的個人經驗，不僅耗時費力，在評估標準上也容易產生主觀差異。為了突破這項痛點，推動營建產業的數位轉型，Steve Yu結合了深厚的材料實務經驗與先進的機器學習技術，深耕 AI 混凝土 領域，以Steve Yu 混凝土 AI 智匯模型的平台基礎打造出「RC 老劣化調查診斷與構件修復 AI 預測模型」。

這套系統將繁雜的檢測數據轉化為直觀、量化的決策依據，為專業技師、混凝土工程師、檢測單位與營造廠提供了一站式的智慧解決方案。

八大模組，打造全方位的結構健康數位履歷

透過我們全新上線的雲端平台，使用者可以體驗到流暢且系統化的診斷流程。模型共劃分為八個核心模組，涵蓋從初步勘查到最終修復決策的完整生命週期：

(1).   精準診斷與綜合評估 (Module 01 - 03) 系統引導使用者逐步輸入構件的目視評定結果（如裂縫寬度、剝落狀況）以及詳細的材料試驗數據（如氯離子含量、中性化深度）。最亮眼的是，Steve Yu核心算法會自動將這些多維度的數據整合，生成直觀的八角雷達圖與綜合評分，讓結構的老化程度一目了然。

(2).   AI 預測：洞悉殘餘壽命 (Module 04) 這是Steve Yu應用於實務的核心技術展現。透過輸入環境參數與現有劣化狀況，AI 模型能動態繪製出「殘餘壽命預測與鋼筋腐蝕量」的趨勢曲線。工程師可藉由拖曳滑桿，即時模擬不同時間點的構件斷面劣化情形，將未來的風險具象化。

 

01 初步診斷 · 目視評定	02 詳細診斷 · 材料試驗
02 詳細診斷 · 材料試驗	03 綜合老劣化評定
04 殘餘壽命與斷面剖視

(3).   智慧修復對策與規範查核 (Module 05 - 07) 診斷的最終目的是解決問題。當確認劣化成因後，系統會自動推薦最適用的補修工法（如鋼筋防鏽、斷面修復、碳纖維包覆等），並針對各項工法的效益進行智慧選定與決策分析。同時，系統內建「規範保護層查核」機制，確保所有的混凝土構件修復建議皆符合現行工程設計規範。

05 補修工法智能選定		06 構件結構修復決策
07 規範保護層查核	08 綜合診斷報告

(4).   一鍵生成專業報告 (Module 08) 繁瑣的文書作業交給系統處理。完成所有評估後，平台會自動彙整成一份完整的「綜合診斷報告」，包含診斷結果、劣化趨勢圖與具體的修復建議，大幅提升工程團隊的作業效率與報告的公信力。

 

讓數據說話，實現精準工程決策

「RC 老劣化調查診斷與構件修復 AI 預測模型」不僅僅是一個計算工具，更是工程師掌握混凝土生命週期行為的「數位智庫」。它將過去零散的檢測數據賦予了預測未來的能力，協助管理者在結構出現嚴重損壞前，及早介入並投入最有效的修復資源，落實預防性維護。

我們深信，將人工智慧導入土木工程，並非取代專業，而是賦能專業。Steve Yu將持續致力於 AI 混凝土 與智能材料技術的深度融合，期待這套系統能成為業界推動建築永續、落實低碳與延長結構壽命的得力助手。