تقليل البصمة الكربونية وتحسين أداء الخرسانة الأسمنتية الحرة المستدامة باستخدام مسحوق قشر البيض ورماد قشر الأرز باستخدام التعلم الآلي

نوع المستند : Original Article

المؤلفون

1 معهد الدراسات والبحوث البيئية، جامعة مدينة السادات، مصر

2 قسم الهندسة المدنية، معهد المستقبل العالي للهندسة والتكنولوجيا بالمنصورة، مصر

3 كلية التكنولوجيا والتربية، جامعة السويس، مصر

المستخلص

يدرس هذا المقال الأداء والحد من البصمة الكربونية لملاط الجيوبوليمر (GM) الذي يشتمل على مسحوق قشر البيض (ESP) ورماد قشر الأرز (RHA) كبدائل مستدامة للمواد الرابطة التقليدية. باستخدام منهجية سطح الاستجابة (RSM)، تمت إضافة ESP وRHA بنسب حجمية من 0٪ إلى 30٪ كبدائل جزئية لـ GGBS. كشفت النتائج التجريبية أن إدراج RHA وESP يعزز بشكل كبير من قوة الضغط، وخاصة عند الجرعات المثلى، مع أعلى قوة مسجلة تصل إلى 48 ميجا باسكال. تنبأت RSM بفعالية بقيم قوة الضغط، بما يتماشى جيدًا مع البيانات التجريبية. علاوة على ذلك، تم استخدام نماذج التعلم الآلي، بما في ذلك الانحدار الغاوسي للعملية (GPR) والشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) وتعزيز التدرج (GB)، لتحليل تنبؤات قوة الضغط، مع إظهار GPR دقة فائقة. أشار التقييم البيئي إلى أن استخدام RHA وESP يمكن أن يخفض انبعاثات ثاني أكسيد الكربون مقارنة بالمواد التقليدية، وبالتالي تعزيز ممارسات البناء الأكثر استدامة. أثبتت مجموعة البيانات المكونة من 606 نتائج لقوة الضغط فعالية نماذج GPR وANN وGB، حيث أظهرت جميعها دقة تنبؤية عالية (R² > 0.85)، مع تفوق نموذج GPR على النماذج الأخرى

الكلمات الرئيسية

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات