在飞灰地质聚合物混凝土中有效的碳足迹评估策略基于自适应增强学习技术
Yakubu Sani Wudil1, Amin Al-Fakih2, Mohammed A Al-Osta2
1Interdisciplinary Research Center for Construction and Building Materials, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Dhahran, 31261, Saudi Arabia; Department of Physics, King Fahd University of Petroleum & Minerals, Saudi Arabia.
本研究引入了一种机器学习方法,用于预测飞灰地质聚合物混凝土的二氧化碳足迹 (CO2-FP). 阿达布斯特-DTR模型实现了高精度,有助于可持续的建筑材料开发.
科学领域:
- 可持续的建筑材料 可持续的建筑材料
- 环境工程 环境工程
- 机器学习应用 机器学习应用
背景情况:
- 建筑行业对减缓气候变化日益增长的需求.
- 飞灰地质聚合物混凝土作为可持续的替代品.
- 准确预测二氧化碳足迹 (CO2-FP) 是至关重要的.
研究的目的:
- 开发一种创新的方法来预测飞灰地质聚合物混凝土的CO2-FP.
- 将整体机器学习与实验数据相结合,以准确估计CO2-FP.
- 为了确定最佳的材料特征和模型配置,以实现预测准确性.
主要方法:
- 整合机器学习技术,特别是自适应增强 (Adaboost),以增强决策树回归 (DTR) 和支持矢量回归 (SVR).
- 使用的主要材料特征:飞灰度,聚合物,超塑性剂,固化温度和活性剂水平.
- 评估了三种模型配置 (Combo-1, Combo-2, Combo-3) 以确定最佳预测组合.
主要成果:
- 配合组合-3配置的Adaboost-DTR模型显示出优异的预测性能.
- 关键绩效指标包括高相关系数 (CC = 0.9665) 和纳什·萨克利夫效率 (NSE = 0.9343).
- 开发的模型准确地估计了CO2-FP,表现优于独立模型和其他组合模型.
结论:
- 特征选择和提升技术对于在可持续建筑中准确估计二氧化碳排放是有价值的.
- 这些发现有利于政策制定者和行业利益相关者优化混凝土的环境可持续性.
- 这项研究为CO2-FP排放管理工具和与物联网系统进行实时监控的潜在集成提供了基础.
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