通过反应性指数优化农业废弃物（MSA和SCBA）作为部分水泥替代品的利用，以预测混凝土强度

《Advances in Materials Science and Engineering》：Modification to Optimise the Use of Agricultural Waste (MSA and SCBA) as Partial Cement Replacements Using Reactivity Indices for Concrete Strength Prediction

农业废弃物作为水泥替代物的潜力及机器学习预测模型研究。通过混合玉米秸秆灰和甘蔗渣灰替代部分水泥，研究其在混凝土中应用的环境效益及抗压强度预测。实验采用不同水灰比（0.45-0.65）和掺量（0%-15%），结合文献数据和现场测试共663组样本。对比氧化组成（RM、HM、LM、SM、AM）与常规成分模型，发现氧化组成法（ANN模型RMSE=1.05MPa，R2=0.99）显著优于成分法（RMSE=2.54MPa）。研究证实5%-10%掺量下混凝土性能接近标准水泥，且氧化指数能协同不同废弃物特性，为可持续建材开发提供理论工具。

　　随着全球水泥行业对碳排放的贡献日益增加，实现行业净零碳排放已成为迫切需要。本研究探讨了将两种农业废弃物——玉米秸秆灰（MSA）和甘蔗渣灰（SCBA）——作为可持续的水泥替代材料，用于混凝土生产。该研究旨在通过减少水泥相关的二氧化碳排放（占全球二氧化碳排放的8%）和防止农业废弃物的无控制燃烧，从而实现双重环境效益。农业废弃物在化学成分上的差异性，一直是其在预测模型中联合使用的主要挑战，尽管它们具有火山灰特性。本研究分析了含有补充水泥材料的混凝土，在不同替代水平（0%、5%、10%和15%）下的性能，利用了来自文献的663个样本（267个）和实验现场工作（396个）。评估了两种预测建模方法：基于氧化物组成的参数（包括反应模数、二氧化硅模数、氧化钙模数、氧化铝模数和水化模数）和基于混凝土组成成分的参数。评估了四种机器学习算法：人工神经网络（ANN）、高斯过程回归（GPR）、集成方法和支持向量机（SVM），其中ANN模型的训练、验证和测试比例分别为70%、15%和15%。其他模型的训练和测试比例为90%和10%。模型的性能通过决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）进行评估。结果表明，基于氧化物组成的建模方法在预测性能上表现出色，其中ANN和GPR模型的准确度达到最优（RMSE分别为1.05 MPa和1.21 MPa），而基于混凝土组成建模方法（最佳RMSE为2.54 MPa）的性能较低。基于氧化物的建模方法能够在一个预测模型内整合多种不同的补充材料，克服了基于组成方法的局限性，后者只能用于单一材料。这些发现为建筑专业人士提供了可靠的工具，可以预测使用火山灰农业废弃物替代材料时的混凝土性能，可能加速可持续替代材料在建筑行业中的采用，同时保持结构强度和性能标准。

农业废弃物材料作为水泥的替代材料，展现了显著的火山灰特性。它们在燃烧后产生大量的二氧化硅和氧化铝，这些物质对火山灰反应至关重要。然而，这些材料的广泛应用需要对其火山灰特性进行综合评估，并开发可靠的混凝土性能预测方法。尽管水泥的化学成分在预测性能方面具有重要作用，但不同农业废弃物之间的化学成分变化，使得其性能特征难以统一。因此，传统的基于成分的预测方法在建模过程中存在局限性，而基于氧化物组成的建模方法则提供了更全面的材料反应性评估。

本研究通过结合机器学习技术，评估了使用氧化物组成参数对混凝土强度预测的可靠性，同时比较了仅使用混凝土组成成分的预测方法。研究采用的样本数据包括实验数据和文献数据，共计663个样本。其中，实验数据来自现场工作，文献数据来自相关研究。为了评估这些材料的火山灰特性，研究团队采用了多种建模方法，如人工神经网络（ANN）、高斯过程回归（GPR）、集成方法和支持向量机（SVM）。在这些模型中，ANN模型在训练、验证和测试阶段的样本划分比例分别为70%、15%和15%。其他模型则采用了90%和10%的比例进行训练和测试。模型的性能评估采用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等指标，以确定四种模型中最佳的预测性能。

研究发现，基于氧化物组成的建模方法在预测混凝土强度方面表现出更高的准确性。在使用ANN模型时，基于氧化物的预测方法的RMSE为1.05 MPa，而基于混凝土组成成分的预测方法的RMSE为2.54 MPa。此外，基于氧化物的建模方法成功整合了多种不同的补充材料，克服了基于组成方法的局限性，后者只能处理单一材料。这些结果表明，使用基于氧化物组成的参数，能够更精确地预测混凝土的强度，从而为建筑行业提供更可靠的替代方案。

研究还分析了不同氧化物组成的参数对混凝土强度的影响。例如，反应模数（RM）与二氧化硅（SiO?）和氧化钙（CaO）、氧化镁（MgO）及氧化铝（Al?O?）的相对比例有关，为火山灰反应提供了定量评估。通过将这些参数整合到预测模型中，研究团队能够更全面地评估材料的反应性，同时减少实验测试的次数。高反应模数通常意味着更高的强度，这表明在混凝土配方中，需要在特定的氧化物比例下进行优化。

在实际应用中，混凝土的强度受多种因素影响，包括材料组成、反应性指数以及养护条件。本研究通过实验测试和机器学习方法，评估了这些因素对混凝土强度的影响。实验结果表明，随着MSA或SCBA替代比例的增加，混凝土的强度会降低，尤其是在较低的水灰比下。然而，在较高的水灰比下，MSA或SCBA的加入反而能够提高混凝土的强度。这表明，不同的水灰比对混凝土的强度发展有不同的影响，需要根据具体的养护周期进行优化。

此外，研究还发现，使用基于氧化物组成的参数进行建模，能够更准确地预测混凝土的强度。这主要归因于氧化物组成的参数能够更好地反映材料的化学反应性，而基于混凝土组成成分的参数则更关注物理特性，如水泥含量、水灰比和骨料比例。因此，基于氧化物的建模方法在预测性能上更优，能够减少实验测试的次数，提高预测的准确性。

本研究还分析了不同机器学习模型的性能。其中，ANN模型在基于氧化物组成的参数下表现最佳，具有较高的预测准确度。相比之下，基于混凝土组成成分的模型在预测性能上略逊一筹。这表明，ANN模型在处理复杂数据时具有较高的适应能力，而其他模型如集成方法和SVM则在某些情况下表现出一定的优势。高斯过程回归（GPR）模型在处理非参数问题和量化预测不确定性方面也具有优势，但其在基于氧化物组成的建模方法中表现不如ANN模型。

通过实验和预测模型的结合，研究团队能够更全面地评估不同替代比例下的混凝土性能。实验结果表明，随着替代比例的增加，混凝土的强度会有所波动，但整体趋势是，经过一段时间的养护后，强度会逐渐恢复。这表明，材料的火山灰反应需要一定的时间，尤其是在较低的水灰比下，强度的提升更为显著。因此，在混凝土配方设计中，需要结合养护周期和水灰比，以达到最佳的强度发展。

此外，研究还发现，不同类型的农业废弃物在化学成分上的差异性对混凝土性能的影响。例如，MSA和SCBA的化学成分不同，导致它们在不同替代比例下的性能表现各异。因此，在预测模型中，需要考虑这些差异性，以提高预测的准确性。通过整合多种农业废弃物的化学成分，研究团队能够开发出更全面的预测模型，从而更好地评估不同材料的性能。

本研究还探讨了不同机器学习模型在预测混凝土强度方面的表现。其中，ANN模型在基于氧化物组成的参数下表现最佳，具有较高的预测准确度。相比之下，其他模型如集成方法和SVM则在某些情况下表现不佳。GPR模型在处理非参数问题和量化预测不确定性方面具有优势，但其在基于氧化物组成的建模方法中表现不如ANN模型。因此，ANN模型在处理复杂的混凝土强度预测问题时具有更高的适应性。

本研究的结果表明，使用基于氧化物组成的参数进行建模，能够更准确地预测混凝土的强度。这为建筑行业提供了可靠的工具，可以预测使用火山灰农业废弃物替代材料时的混凝土性能。此外，研究还发现，不同水灰比对混凝土强度的影响各异，需要根据具体的养护周期进行优化。通过结合实验数据和预测模型，研究团队能够更全面地评估不同材料的性能，并为混凝土配方设计提供科学依据。

本研究的结论表明，基于氧化物组成的建模方法在预测混凝土强度方面具有更高的准确性，能够减少实验测试的次数，提高预测的可靠性。这为建筑行业提供了可持续的解决方案，使农业废弃物能够在混凝土生产中得到更有效的利用。此外，研究还发现，不同的水灰比对混凝土强度的影响各异，需要根据具体的养护周期进行优化。通过结合实验数据和预测模型，研究团队能够更全面地评估不同材料的性能，并为混凝土配方设计提供科学依据。

在实际应用中，基于氧化物组成的建模方法能够整合多种不同的农业废弃物材料，从而提高预测的准确性。这为建筑行业提供了更可靠的工具，可以预测使用火山灰农业废弃物替代材料时的混凝土性能。此外，研究还发现，不同水灰比对混凝土强度的影响各异，需要根据具体的养护周期进行优化。通过结合实验数据和预测模型，研究团队能够更全面地评估不同材料的性能，并为混凝土配方设计提供科学依据。

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研究团队还发现，不同材料的化学成分对混凝土强度的影响不同。例如，MSA和SCBA的化学成分不同，导致它们在不同替代比例下的性能表现各异。因此，在预测模型中，需要考虑这些差异性，以提高预测的准确性。通过整合多种农业废弃物的化学成分，研究团队能够开发出更全面的预测模型，从而更好地评估不同材料的性能。

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本研究的结论表明，基于氧化物组成的建模方法在预测混凝土强度方面具有更高的准确性，能够减少实验测试的次数，提高预测的可靠性。这为建筑行业提供了可持续的解决方案，使农业废弃物能够在混凝土生产中得到更有效的利用。此外，研究还发现，不同的水灰比对混凝土强度的影响各异，需要根据具体的养护周期进行优化。通过结合实验数据和预测模型，研究团队能够更全面地评估不同材料的性能，并为混凝土配方设计提供科学依据。

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