Progettazione di un modello di machine learning per la produzione precisa di compositi cementizi verdi modificati con polvere di granito di scarto

Rapporti scientifici volume 12, numero articolo: 13242 (2022) Citare questo articolo

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In questo studio è stato progettato un modello di apprendimento automatico per la produzione precisa di compositi cementizi verdi modificati con polvere di granito proveniente da scarti di cava. A questo scopo sono stati utilizzati e confrontati modelli di albero decisionale, foresta casuale e insieme AdaBoost. È stato creato un database contenente 216 serie di dati basati su uno studio sperimentale. Il database è composto da parametri quali la percentuale di cemento sostituito con polvere di granito, il tempo di prova e le condizioni di stagionatura. È stato dimostrato che questo metodo per la progettazione di miscele composite cementizie verdi, in termini di previsione della resistenza a compressione utilizzando modelli di insieme e solo tre parametri di input, può essere più accurato e molto più preciso rispetto all’approccio convenzionale. Inoltre, per quanto a conoscenza degli autori, l'intelligenza artificiale è stata uno dei metodi più efficaci e precisi utilizzati nell'industria della progettazione e della produzione negli ultimi decenni. La semplicità di questo metodo lo rende più adatto alla pratica costruttiva grazie alla facilità di valutazione delle variabili di input. Con l’aumento della spinta verso la riduzione delle emissioni di carbonio, è essenziale un metodo per progettare compositi cementizi ecologici senza produrre rifiuti che sia più preciso rispetto ai test tradizionali eseguiti in laboratorio.

L'applicazione di additivi nella produzione dei cosiddetti “compositi cementizi verdi” ha recentemente svolto un ruolo più importante nello sviluppo sostenibile. Ciò è dovuto principalmente alla recente tendenza mondiale verso la riduzione della quantità di anidride carbonica (CO2) generata durante la produzione di cemento Portland1,2. Questi compositi sono “verdi” perché incorporano additivi di scarto e in parziale sostituzione del cemento. Tali miscele includono principalmente ceneri volanti, scorie di altoforno granulate macinate (GGBFS) e polvere di granito3,4,5. Un ulteriore motivo del loro utilizzo è il fatto che questi materiali sono scarti di vari processi industriali6.

L'uso della polvere di granito come additivo nelle malte è interessante principalmente perché questo materiale è difficile da riciclare. Di solito, questo minerale di scarto viene immagazzinato ma ha un tempo di decomposizione superiore a 1.000.000 di anni. Il granito è estremamente pericoloso sotto forma di polvere perché le particelle di polvere sono spesso sospese nell'aria e penetrano nel suolo e nell'acqua. Pertanto, le polveri di rifiuti minerali hanno il potenziale di causare insufficienza respiratoria negli esseri umani e negli animali. Inoltre, il suo smaltimento provoca l’inquinamento dell’acqua e l’impollinazione delle piante (che sono dannose per l’ambiente). L'incorporazione di polveri minerali di scarto in materiali solidi (come malte o calcestruzzo) ne riduce gli effetti pericolosi, mitigandone la nocività7. Recentemente, un numero crescente di studi si è concentrato sul comportamento dei compositi cementizi contenenti polvere di granito. Questa ricerca è particolarmente legata alle proprietà meccaniche dei compositi cementizi induriti (ad esempio, resistenza alla compressione8, resistenza alla flessione9, resistenza alla rottura a trazione10).

La metodologia convenzionale per identificare la resistenza a compressione dei compositi cementizi richiede test di laboratorio distruttivi. Sfortunatamente, questi test sono molto costosi e richiedono molto tempo. Nell’Unione Europea, ad esempio, testare una serie di compositi costa non meno di 100 euro. Poiché questi test sono distruttivi, vengono eseguiti su un numero limitato di campioni, il che può portare a risultati imprecisi. Ciò rende inefficace la metodologia convenzionale e aumenta l’impronta di carbonio del processo di ottenimento delle proprietà meccaniche. Inoltre, poiché con i metodi tradizionali11 manca la capacità di valutare la resistenza a compressione di malte contenenti una grande quantità (oltre il 15% della massa di cemento) di polvere di granito come sostituto del cemento, è necessario un metodo più preciso. Per quanto a conoscenza degli autori, l'intelligenza artificiale è stata uno dei metodi più efficaci e precisi utilizzati nell'industria della progettazione e della produzione negli ultimi decenni.