廃花崗岩粉末を使用して改質されたグリーンセメント質複合材料を正確に製造するための機械学習モデルの設計

Scientific Reports volume 12、記事番号: 13242 (2022) この記事を引用

1302 アクセス

6 引用

2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

この研究では、採石場廃棄物から得られる花崗岩粉末で改質されたグリーンセメント質複合材料を正確に製造するための機械学習モデルが設計されました。 この目的のために、デシジョン ツリー、ランダム フォレスト、および AdaBoost アンサンブル モデルが使用され、比較されました。 実験研究に基づいて、216 セットのデータを含むデータベースが作成されました。 データベースは、花崗岩粉末に置き換えたセメントの割合、試験時間、養生条件などのパラメータで構成されます。 アンサンブル モデルと 3 つの入力パラメーターのみを使用して圧縮強度を予測するという点で、グリーン セメント質複合混合物を設計するためのこの方法は、従来のアプローチよりも正確ではるかに正確であることが示されました。 さらに、著者の知る限り、人工知能はここ数十年間、設計および製造業界で使用されている最も効果的かつ正確な手法の 1 つです。 この方法は単純であるため、入力変数の評価が容易なため、構築の実践により適しています。 炭素排出量削減への動きが高まる中、廃棄物を出さずに実験室で行われる従来の試験よりも正確なグリーンセメント複合材料を設計する方法が不可欠です。

いわゆる「グリーンセメント複合材」の製造における混和剤の適用は、最近、持続可能な開発においてより重要な役割を果たしています。 これは主に、ポルトランドセメントの製造中に発生する二酸化炭素（CO2）の量を削減しようとする最近の世界的な傾向によるものです1,2。 これらの複合材料は、廃棄物混和剤が組み込まれており、セメントの部分的な代替品として使用できるため、「環境に優しい」ものです。 このような混和剤には、主にフライアッシュ、高炉スラグ微粉末（GGBFS）、および花崗岩粉末が含まれます3、4、5。 これらが使用されるもう 1 つの理由は、これらの材料がさまざまな工業プロセスからの廃棄物であるという事実です6。

花崗岩粉末はリサイクルが難しいため、モルタルの混合物として使用することが主に関心を集めています。 通常、この廃棄鉱物は保管されますが、分解時間は 1,000,000 年を超えます。 花崗岩は、粉末粒子が空気中に浮遊し、土壌や水に侵入することが多いため、粉末状では非常に危険です。 したがって、ミネラル廃棄物の粉末は人間や動物に呼吸不全を引き起こす可能性があります。 さらに、その廃棄は水質汚染や植物の受粉（環境に有害）を引き起こします。 廃棄鉱物粉末を固体材料 (モルタルやコンクリートなど) に組み込むと、その有害な影響が減少し、有害性が軽減されます7。 最近、花崗岩粉末を含むセメント質複合材料の挙動に焦点を当てた研究が増えています。 この研究は、特に硬化セメント質複合材料の機械的特性 (圧縮強度 8、曲げ強度 9、引張分割強度 10 など) に関連しています。

セメント質複合材料の圧縮強度を確認するための従来の方法では、実験室での破壊試験が必要です。 残念ながら、これらのテストは非常に費用と時間がかかります。 たとえば、欧州連合では、1 シリーズの複合材料をテストするのに 100 ユーロ以上の費用がかかります。 これらのテストは破壊的であるため、限られた数のサンプルに対して実行され、不正確な結果が生じる可能性があります。 これにより、従来の方法論は効果がなくなり、機械的特性を得るプロセスの二酸化炭素排出量が増加します。 さらに、従来の方法11では、セメントの代替として花崗岩粉末を多量（セメント質量の15％以上）に含むモルタルの圧縮強度を評価する能力が不足しているため、より正確な方法が必要とされています。 著者の知る限り、人工知能はここ数十年間、設計および製造業界で使用されてきた最も効果的かつ正確な手法の 1 つです。