【混凝土碳化】是混凝土结构耐久性研究中的重要议题，因为碳化会降低混凝土的碱性环境，导致钢筋锈蚀，进而影响混凝土结构的安全性和使用寿命。混凝土的碳化过程是一个复杂的多相物理化学反应，主要由大气中的二氧化碳（CO2）与混凝土中的氢氧化钙（Ca(OH)2）发生中和反应引发。这一过程受到多种因素影响，包括混凝土的孔隙结构、含水量、环境温度、湿度和CO2浓度等。
【碳化深度】是评估混凝土耐久性的关键参数，通常通过理论计算和实测数据来确定。理论计算公式如莫斯克文提出的基于Fick扩散定律的模型，以及Papadakis等人采用的化学反应动力学方法建立的数学模型，这些模型考虑了扩散系数、CO2浓度、混凝土吸收能力以及碳化时间等因素。
在实际工程应用中，【随机模型】的建立对于更准确地预测混凝土碳化深度具有重要意义。根据描述，研究者屈文俊和陈道普依据现场实测和实验室试验数据，建立了碳化速度系数的概率模型，发现这些模型都服从正态分布。基于此，他们提出了一个随机过程模型，为碳化深度的预测提供了新的方法。这种模型可以更好地反映碳化过程的不确定性，对预测长期耐久性有显著价值。
在【预测】碳化深度时，除了考虑上述理论模型，还需要结合混凝土的初始条件（如水泥类型、配合比、养护条件等）、环境因素（如气候条件、污染程度等）以及结构暴露条件。预测模型的建立和验证对于预防和减缓混凝土结构的耐久性损失至关重要。
文献标识码"A"表明这是一篇学术论文，属于【自然科学】领域，可能包含了深入的理论分析、实验数据处理和统计建模等内容。通过这类研究，可以深化对混凝土碳化机理的理解，为工程实践提供更科学的决策依据。
综上所述，混凝土碳化的随机模型研究是对混凝土结构耐久性进行精细化评估和预测的重要工具，它结合了现场观测和实验室测试，能够更全面地反映碳化过程的复杂性和不确定性，有助于改善混凝土结构的设计和维护策略。
