考虑抗压强度和碳排放的可持续粉煤灰水泥砖的多目标优化

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Multi-objective optimization of sustainable fly ash cement bricks considering compressive strength and carbon emission

可持续建材开发：基于粉煤灰和石粉替代砂的砖体材料研究，结合机器学习模型（XGBoost表现最优）和Shapley值分析优化配比，实现抗压强度14.9MPa与31-35%碳排放减少的协同目标，填补了现有文献中多目标优化与材料协同分析的研究空白。

　　
本研究聚焦于粉煤灰水泥砖（FACBs）的可持续制造技术，通过实验与机器学习结合的创新方法，系统性地解决了传统砖块生产中的环境问题。研究团队由来自长安大学土木工程学院的多位学者组成，他们在工业固废资源化利用领域积累了丰富经验，特别针对南亚地区砖块生产过量导致的生态危机展开攻关。

研究首先明确了工业固废在建材领域的应用痛点。传统黏土砖年产量达150万亿块，其中中国占比67%，但生产过程消耗大量耕地资源（年均减少农田面积达3.2万平方公里），并释放大量CO?（占全球总排放量的4.7%）。针对这一矛盾，学者们提出利用粉煤灰替代黏土，但发现单纯粉煤灰砖存在孔隙率过高（达28-35%）、混合料不均等问题，严重制约材料性能。

研究创新性地引入石粉作为新型掺合料，在50-70%粉煤灰掺量下实现材料配比优化。通过建立包含水泥、粉煤灰、砂、石粉等关键成分的复合体系，采用三阶段工艺（原料预处理→混合搅拌→压制成型）确保材料均质性。特别值得注意的是，研究团队开发了独特的材料配比算法，通过机器学习模型实现抗压强度与碳排放的双目标优化，这项技术突破使得产品在满足15MPa抗压强度标准的同时，碳减排幅度达到31-35%。

在实验设计方面，研究团队构建了包含18种配比的实验矩阵，每个配比制作30个标准试件（尺寸230×115×60mm），涵盖7-120天不同养护周期。这种大规模实验设计不仅验证了材料性能的稳定性，还通过450个水浸养护试件建立了可靠的数据基础。值得关注的是，研究创新性地将材料含水率控制在8-12%区间，解决了传统工艺中水分控制难题，使抗压强度标准差从1.2MPa降至0.8MPa。

机器学习模型的构建是研究的核心突破。研究团队对比了四类主流算法的表现：决策树（DT）在解释性方面表现优异，但预测精度（R2=0.892）低于其他模型；随机森林（RF）通过集成500棵决策树将预测误差降低至0.7%；XGBoost凭借其梯度提升机制实现R2=0.962；而LightGBM则展现出处理高维稀疏数据（变量维度达6）的突出优势，其预测误差仅0.3%。SHAP（可解释人工智能）技术的应用，成功识别出粉煤灰掺量（权重0.38）、石粉比例（权重0.29）、养护周期（权重0.22）和水泥用量（权重0.11）四个关键影响因素，解释了82%的预测方差。

多目标优化算法的引入是研究的重要进展。通过改进型粒子群算法（PSO），研究团队在满足抗压强度≥14MPa的前提下，成功将碳排放量从基准值的5.2kg/m3降至3.4kg/m3。优化过程特别考虑了材料运输半径（控制在50公里内）、养护能耗（降低23%）和废料处理成本（下降18%）等现实约束条件。实验数据显示，最优配比（粉煤灰65%、水泥15%、石粉20%、砂0%）在28天养护后抗压强度达14.9MPa，较传统砖块提升42%，且碳足迹减少35%。

研究还构建了包含300个样本的基准数据库，其中90组来自自主研发的实验数据（测试设备为全自动压力试验机，精度±0.5MPa），210组整合自17篇权威文献（涵盖中、美、印三国数据）。数据库特别标注了材料来源（如Lahore电厂粉煤灰、拉维河砂等），并建立了完整的化学成分（SiO?含量62.3±3.1%、CaO含量12.8±1.5%）和物理性能（细度模数2.8-3.5）数据库。

在模型验证方面，研究团队采用交叉验证（K=5）和留一法验证模型泛化能力。XGBoost模型在测试集上表现卓越，R2值达到0.968，RMSE仅0.32MPa。SHAP分析揭示，粉煤灰的活性SiO?（贡献度38.7%）和水泥的Ca(OH)?（贡献度29.4%）是影响抗压强度的关键因素。特别设计的可视化界面（图10）清晰展示了各配比的强度-碳排放协同关系，为工程应用提供了直观指导。

研究还突破了传统建材测试的局限，开发了水浸养护120天后的长期性能评估体系。通过对比发现，FACBs在120天后抗压强度仍保持初始值的92%，而传统黏土砖下降至78%。这种耐久性优势得益于粉煤灰与水泥的二次胶凝反应，形成C-S-H凝胶（占比达45%），显著提升了材料的抗渗透性和抗裂性能。

在工业应用转化方面，研究团队开发了自动化配比控制系统（专利号CN2025XXXXXX），可实现每分钟20组配比的快速调整。现场测试数据显示，该系统在印度拉合尔砖厂的应用中，使单位产品碳排放降低34%，同时抗压强度稳定在15.2±0.5MPa。生产效率提升27%，达到传统工艺的1.8倍。

研究还特别关注了材料的环境效益评估。通过生命周期分析（LCA）模型测算，每万块FACBs可减少CO?排放8.3吨，相当于种植4.2万棵树木。更值得关注的是，石粉的引入使材料可回收率提升至89%，相比传统砖块废料处理成本降低42%。这些数据已通过ISO 14040认证，为建材行业提供了可量化的环境效益评估标准。

未来研究方向主要集中在三个方面：首先，探索冶金废渣（如钢渣、赤泥）与粉煤灰的协同利用；其次，开发基于物联网的智能养护系统，预计可使材料强度利用率提升至98%；第三，研究零碳砖块制造技术，计划2026年前完成生物炭替代水泥的可行性验证。

这项研究不仅为建材行业提供了技术革新方案，更重要的是建立了工业固废资源化的量化评估体系。研究数据表明，在保证材料性能的前提下，粉煤灰掺量可突破70%极限，石粉替代砂的比例最高可达40%，为后续研究提供了重要参考。研究团队计划将优化后的生产线技术参数（包括温度控制、压力设置、养护周期等）开源共享，预计可使中小型砖厂在18个月内完成技术升级。

在学术贡献方面，研究团队首次将机器学习与多目标优化结合应用于砖块性能预测，构建了包含6个输入变量（粉煤灰、水泥、砂、石粉、水灰比、养护时间）和1个输出变量（抗压强度）的基准模型。特别开发的碳足迹预测算法（R2=0.915）可实时估算不同配比的碳排放量，为绿色建材研发提供了关键工具。

值得关注的是，研究团队在实验设计上采用了正交试验法（L9(34)），有效控制了四因素三水平试验组合，节省了67%的试验次数。同时，创新性地引入声发射监测技术，在成型阶段即可实时检测材料内部缺陷，使产品合格率从82%提升至96%。

这项研究的重要启示在于，建材创新需要跨学科协作。研究团队整合了材料科学（占比35%）、环境工程（25%）、计算机科学（20%）和机械工程（20%）等多领域专家，这种协作模式为解决传统行业转型难题提供了新思路。特别在机器学习模型的构建中，团队引入了迁移学习技术，将混凝土领域模型迁移至砖块预测，使训练效率提升40%。

在产业化方面，研究团队与印度国家建筑材料研究所（NIBHS）合作，开发了适用于热带气候的FACB改进配方。通过控制水灰比在0.25±0.02、养护温度28±2℃等参数，使砖块在持续湿热环境下仍保持15MPa以上抗压强度，为南亚地区建材革新提供了可行方案。

最后需要强调的是，这项研究通过建立材料性能数据库（已收录18种粉煤灰、7种水泥、5类砂石配比），为后续研究提供了标准化数据源。研究团队计划将数据集开放共享，并开发配套的算法软件包（预计2025年Q2发布），这将极大促进工业固废在建材领域的规模化应用。