Projeto de um modelo de aprendizado de máquina para a fabricação precisa de compósitos cimentícios verdes modificados com pó de resíduo de granito

Scientific Reports volume 12, Artigo número: 13242 (2022) Citar este artigo

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Neste estudo, foi projetado um modelo de aprendizado de máquina para a fabricação precisa de compósitos cimentícios verdes modificados com pó de granito proveniente de resíduos de pedreira. Para tanto, foram utilizados e comparados modelos de árvore de decisão, floresta aleatória e conjunto AdaBoost. Foi criado um banco de dados contendo 216 conjuntos de dados baseados em um estudo experimental. O banco de dados é composto por parâmetros como percentual de cimento substituído por pó de granito, tempo de ensaio e condições de cura. Foi demonstrado que este método para projetar misturas compostas de cimento verde, em termos de previsão da resistência à compressão usando modelos de conjunto e apenas três parâmetros de entrada, pode ser mais preciso e muito mais preciso do que a abordagem convencional. Além disso, tanto quanto é do conhecimento dos autores, a inteligência artificial tem sido um dos métodos mais eficazes e precisos utilizados na indústria de design e produção nas últimas décadas. A simplicidade deste método o torna mais adequado para a prática construtiva devido à facilidade de avaliação das variáveis ​​de entrada. À medida que aumenta o esforço para diminuir as emissões de carbono, é essencial um método para projetar compósitos cimentícios verdes sem produzir resíduos que seja mais preciso do que os testes tradicionais realizados em laboratório.

A aplicação de aditivos na fabricação dos chamados “compósitos cimentícios verdes” desempenhou recentemente um papel mais importante no desenvolvimento sustentável. Isto se deve principalmente à recente tendência mundial de redução da quantidade de dióxido de carbono (CO2) gerado durante a produção de cimento Portland1,2. Esses compósitos são “verdes” pela incorporação de aditivos residuais e como substituto parcial do cimento. Tais aditivos incluem principalmente cinzas volantes, escória granulada moída de alto forno (GGBFS) e pó de granito3,4,5. Uma razão adicional para a sua utilização é o facto destes materiais serem resíduos de diversos processos industriais6.

A utilização do pó de granito como aditivo em argamassas é de interesse principalmente porque este material é de difícil reciclagem. Normalmente, esse resíduo mineral é armazenado, mas tem um tempo de decomposição superior a 1.000.000 de anos. O granito é extremamente perigoso na forma de pó porque as partículas do pó ficam frequentemente suspensas no ar e entram no solo e na água. Assim, os pós de resíduos minerais têm o potencial de causar insuficiência respiratória em humanos e animais. Além disso, a sua eliminação leva à poluição da água e à polinização das plantas (o que é prejudicial para o ambiente). A incorporação de pós minerais residuais em materiais sólidos (como argamassa ou concreto) reduz seus efeitos nocivos, mitigando sua nocividade7. Recentemente, um número crescente de estudos tem se concentrado no comportamento de compósitos cimentícios contendo pó de granito. Esta pesquisa está particularmente relacionada às propriedades mecânicas de compósitos cimentícios endurecidos (por exemplo, resistência à compressão8, resistência à flexão9, resistência à ruptura por tração10).

A metodologia convencional para identificação da resistência à compressão de compósitos cimentícios requer ensaios laboratoriais destrutivos. Infelizmente, esses testes são muito caros e demorados. Por exemplo, na União Europeia, não custa menos de 100 euros testar uma série de compósitos. Por serem destrutivos, esses testes são realizados em um número limitado de amostras, o que pode levar a resultados imprecisos. Isto torna a metodologia convencional ineficaz e aumenta a pegada de carbono do processo de obtenção de propriedades mecânicas. Além disso, como nos métodos tradicionais11 falta capacidade de avaliar a resistência à compressão de argamassas contendo grande quantidade (acima de 15% da massa de cimento) de pó de granito como substituto do cimento, é necessário um método mais preciso. Até onde sabemos, a inteligência artificial tem sido um dos métodos mais eficazes e precisos utilizados na indústria de design e manufatura nas últimas décadas.