폐화강암분말로 개질된 친환경 시멘트 복합재의 정밀 제조를 위한 기계학습 모델 설계

Scientific Reports 12권, 기사 번호: 13242(2022) 이 기사 인용

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본 연구에서는 채석장 폐기물에서 추출한 화강암 분말로 개질된 녹색 시멘트 복합재의 정밀 제조를 위한 기계 학습 모델을 설계했습니다. 이를 위해 의사결정나무, Random Forest, AdaBoost 앙상블 모델을 사용하여 비교하였다. 실험적 연구를 기반으로 216개의 데이터 세트를 포함하는 데이터베이스가 생성되었습니다. 데이터베이스는 화강암 분말로 대체된 시멘트 비율, 테스트 시간 및 경화 조건과 같은 매개변수로 구성됩니다. 앙상블 모델과 단 3개의 입력 매개변수를 사용하여 압축강도를 예측한다는 측면에서 친환경 시멘트질 복합재료 배합을 설계하는 이 방법은 기존 접근 방식보다 더 정확하고 훨씬 더 정밀할 수 있는 것으로 나타났습니다. 또한, 저자가 아는 한, 인공 지능은 최근 수십 년 동안 디자인 및 제조 산업에서 사용되는 가장 효과적이고 정확한 방법 중 하나였습니다. 이 방법의 단순성은 입력 변수를 평가하기 쉽기 때문에 건설 실습에 더 적합합니다. 탄소 배출을 줄이려는 노력이 증가함에 따라, 실험실에서 수행되는 기존 테스트보다 더 정밀하고 폐기물을 생성하지 않고 친환경 시멘트질 복합재를 설계하는 방법이 필수적입니다.

소위 '친환경 시멘트질 복합재' 제조에 혼화제를 적용하는 것은 최근 지속 가능한 개발에서 더욱 중요한 역할을 하고 있습니다. 이는 주로 포틀랜드 시멘트 생산 중에 발생하는 이산화탄소(CO2)의 양을 줄이려는 최근 전 세계적인 추세에 기인합니다1,2. 이러한 복합재는 폐기물 혼합물이 포함되어 있고 시멘트를 부분적으로 대체할 수 있기 때문에 "친환경"입니다. 이러한 혼화재에는 주로 비산회, 분쇄된 고로 슬래그(GGBFS) 및 화강암 분말이 포함됩니다3,4,5. 이를 사용하는 또 다른 이유는 이러한 물질이 다양한 산업 공정에서 발생하는 폐기물이라는 사실입니다6.

화강암 분말을 모르타르의 혼합물로 사용하는 것은 이 재료가 재활용하기 어렵기 때문에 주로 관심을 끌고 있습니다. 일반적으로 이 폐광물은 저장되지만 분해 시간은 1,000,000년 이상입니다. 화강암은 분말 입자가 종종 공기 중에 부유하여 토양과 물에 들어가기 때문에 분말 형태로 매우 위험합니다. 따라서 광물 폐기물 분말은 인간과 동물에게 호흡 부전을 일으킬 가능성이 있습니다. 또한, 이를 폐기하면 수질 오염과 식물 수분(환경에 유해함)이 발생합니다. 폐광물 분말을 고체 물질(예: 모르타르 또는 콘크리트)에 혼합하면 유해한 영향이 줄어들고 유해성이 완화됩니다7. 최근 화강암 분말을 함유한 시멘트질 복합재의 거동에 초점을 맞춘 연구가 점점 늘어나고 있습니다. 이 연구는 특히 경화된 시멘트 복합재의 기계적 특성(예: 압축 강도8, 굽힘 강도9, 인장 분할 강도10)과 관련이 있습니다.

시멘트 복합재의 압축 강도를 확인하기 위한 기존 방법론에는 파괴적인 실험실 테스트가 필요합니다. 불행하게도 이러한 테스트에는 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 예를 들어, 유럽 연합에서는 하나의 복합재 시리즈를 테스트하는 데 최소 100유로가 소요됩니다. 이러한 테스트는 파괴적이기 때문에 제한된 수의 샘플에 대해 수행되므로 결과가 부정확할 수 있습니다. 이는 기존 방법론을 비효율적으로 만들고 기계적 특성을 얻는 과정의 탄소 배출량을 증가시킵니다. 또한, 전통적인 방법11으로는 시멘트를 대체할 수 있는 화강암 분말을 다량(시멘트 질량의 15% 이상) 함유한 모르타르의 압축강도를 평가하는 능력이 부족하므로 보다 정밀한 방법이 필요하다. 저자가 아는 한, 인공 지능은 최근 수십 년 동안 디자인 및 제조 산업에서 사용되는 가장 효과적이고 정확한 방법 중 하나였습니다.