海洋湿热-氯盐耦合环境下纳米SiO2与混杂纤维增强地聚合物胶凝混凝土抗冲击性能预测的RBF-BP复合神经网络模型研究

《Gels》：Prediction of Impact Resistance of Nano-SiO2 and Hybrid Fiber Modified Geopolymer Gel Concrete in Marine Wet–Thermal and Chloride Salt Environment Canhua Lai, Peng Zhang, Xiaobing Dai and Yuanxun Zheng

本文研究了一种应用于海洋严酷（湿热-氯盐耦合）环境的高性能绿色建筑材料——纳米SiO2（NS）与混杂纤维（HF）增强的地聚合物凝胶混凝土（NSHFGPC）。研究者构建了径向基函数（RBF）与反向传播（BP）复合神经网络，成功预测了NSHFGPC在模拟海洋环境加速老化后的抗冲击性能（指标N1与N2）。该模型精度（R2达0.900/0.922）显著优于单一模型，为海洋工程混凝土的智能化配合比设计与耐久性评估提供了高效可靠的新工具。

　　

引言：面向海洋严酷环境的高性能绿色混凝土需求

混凝土是现代土木与水利工程中最重要的建筑材料，但其核心胶凝材料——水泥的生产会释放大量二氧化碳，加剧全球变暖。同时，海洋基础设施长期服役于苛刻的湿热-氯盐耦合环境，传统混凝土结构劣化严重。因此，开发环境友好且耐久的替代胶凝材料至关重要。地聚合物凝胶（Geopolymer gel）作为一种潜力巨大的水泥替代品，具有高早强、优异耐久性、低渗透性和环境友好等优势，其生产过程中的温室气体排放可比普通硅酸盐水泥（OPC）减少约一半。然而，地聚合物凝胶混凝土（GPC）自身存在抗弯和抗拉强度较低、密度相对较小、界面较弱等缺点。

为提升GPC性能，常见策略包括掺加纤维和纳米材料。一方面，掺入如聚乙烯醇（PVA）纤维、钢纤维等，可以增强其抗弯和抗拉性能；混杂纤维（HF）的协同效应能进一步改善性能。另一方面，添加纳米二氧化硅（NS）等纳米材料，能够优化地聚合物凝胶基体的硅铝酸盐网络，细化孔结构，起到填充和密实基体的作用。研究表明，NS和混杂纤维的加入可显著提升地聚合物的性能。将NS与HF共同用于增强GPC，形成的NS和混杂纤维增强地聚合物凝胶混凝土（NSHFGPC），在抵御海洋湿热-氯盐环境侵蚀方面展现出显著潜力。

近年来，机器学习技术在建筑材料性能预测领域发展迅速，能够基于已有实验数据有效预测材料性能，大幅减少实验所需的人力物力财力，并为混凝土配合比设计和工程研究提供指导。然而，现有研究多集中于预测陆地环境下地聚合物混凝土的基本力学性能，对于NSHFGPC在海洋湿热-氯盐耦合环境下抗冲击性能的预测研究尚存空白。因此，本研究采用RBF-BP复合神经网络来预测该环境下NSHFGPC的抗冲击性能，旨在为未来地聚合物凝胶混凝土的配合比设计和工程应用提供理论基础与参考。

结果与讨论：抗冲击性能演变规律与模型预测精度分析

本研究通过对比RBF-BP、RBF和BP三种神经网络的预测值与实测值，全面评估了模型性能。抗冲击性能通过两个指标表征：试件出现第一条可见裂缝所需的累计冲击次数（N₁）和试件发生最终破坏对应的累计冲击次数（N₂）。所有试件在进行冲击试验前，均在模拟海洋环境的试验箱中进行了为期60天的加速老化，以确保足够的氯离子渗透和基体老化。

纳米二氧化硅（NS）含量的影响：当不掺加纤维，仅改变NS含量（0% 至 2.0%）时，NSHFGPC的N₁和N₂随NS含量增加呈现先升高后降低的趋势。在NS含量为1.5%时，抗冲击性能达到最佳。微观结构扫描电镜（SEM）分析揭示了其原因：在较低NS含量（0.5–1.5%）时，NS能有效促进偏高岭土（MK）的水化反应，生成大量的钙铝硅酸盐水合物（C-A-S-H）凝胶，发挥“填充效应”，使基体更为密实平整。特别是NS含量为1.5%时，基体最为致密，孔隙率最低。而当NS含量过高（2.0%）时，纳米颗粒因高比表面能而发生显著团聚，这些团簇会造成局部结构缺陷，增加内部孔隙率，从而劣化抗冲击性能。

纤维含量的影响：固定NS含量为1.5%，研究PVA纤维和钢纤维的影响。对于仅含PVA纤维的组别，随着PVA纤维含量增加（0.2% 至 0.8%），N₁和N₂同样呈现先增后减的趋势，在PVA含量为0.4%时达到最优。对于同时含有钢纤维（固定1%）和PVA纤维的混杂纤维体系，当混杂纤维总含量（PVA+钢纤维）为1.4%时，抗冲击性能最佳。这主要归因于PVA纤维与钢纤维的协同效应：在裂缝萌生阶段，高柔性的PVA纤维能有效抑制微裂纹的形核和早期扩展；随着冲击荷载持续，微裂纹汇聚成宏观裂缝，此时高强度的钢纤维起主导作用，通过卓越的锚固力发挥“桥接效应”，显著限制裂缝进一步扩展，从而大幅延迟NSHFGPC结构的最终破坏。

海洋湿热-氯盐环境下的性能劣化：NSHFGPC在海洋环境中的劣化主要源于两个方面：一是高温、高湿和高氯离子浓度的环境因素通过表面原始微裂纹侵蚀其内部结构；二是材料自身组分（NS和HF）在长期暴露下，NS的填充效应减弱，基体内部孔隙增加，而HF的引入带来了界面缺陷，为氯离子和水分子侵入提供了额外通道，加速了基体劣化。此外，钢纤维在海洋湿热-氯盐环境中的腐蚀也是导致NSHFGPC性能下降的重要因素。

神经网络模型性能比较：通过对比决定系数（R²）、均方根误差（RMSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）和平均绝对误差（MAE）四个指标，评估了RBF-BP、RBF和BP三种网络的预测精度。结果表明，RBF-BP复合模型的综合预测性能最优，其对于N₁和N₂的预测R²值分别达到0.900和0.922，相较于单一的RBF模型分别提升了20.18%和11.18%。为评估模型在有限样本条件下的统计可靠性，还对RBF-BP的预测结果进行了90%置信区间分析，所有实验数据点均落在狭窄的置信带内，证明了模型具有较高的预测稳定性。