一个可解释的机器学习系统,用于有效地利用废玻璃在耐用混凝土中,以最大限度地利用碳信用,实现净零排放
Xu Huang1, Junhui Huang1, Sakdirat Kaewunruen1
1Department of Civil Engineering, University of Birmingham, Birmingham B15 2TT, United Kingdom.
在混凝土中回收废玻璃减少了对环境的影响. 机器学习模型准确地预测混凝土的性能,优化废玻璃利用可持续建筑. 这项研究增强了环保建筑实践.
科学领域:
- 土木工程 土木工程是指土木工程.
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 回收废玻璃 (WG) 提出了挑战,但在混凝土中使用时提供了环境效益.
- 将WG纳入混凝土可以减少环境影响和碳排放.
- 优化WG在混凝土中的利用对于可持续建筑至关重要.
研究的目的:
- 应用机器学习 (ML) 来优化废玻璃在混凝土中的利用.
- 预测废玻璃混凝土 (WGC) 的关键性质,包括压力强度 (CS),-反应 (ASR) 和节省的碳信用 (SCC).
- 在土木工程应用中提高ML模型的透明度和可解释性.
主要方法:
- 使用了471个WGC实验样本的数据集.
- 应用了各种ML算法:梯度提升回归器 (GBR),随机森林 (RF),支持向量回归 (SVR),自适应提升 (AdaBoost),深度神经网络 (DNN) 和k-最近邻居 (kNN).
- 为了模型的可解释性,使用了夏普利添加式解释 (SHAP).
主要成果:
- 通过使用GBR和SVR实现了CS (R2=0.95),ASR (R2=0.97) 和SCC (R2=0.99) 的高预测精度.
- 证明的低根平均平方误差 (RMSE) 值:CS为3.31 MPa,ASR为0.03%,SCC为0.11.
- 确定了WG的合并水平作为一个比WGC属性的WG (MSWG) 平均规模更重要的因素.
结论:
- 机器学习模型为WGC属性提供了准确的预测,支持可持续建筑.
- 通过ML优化WG利用提高了环境效益,并减少了碳足迹.
- SHAP分析确保了ML模型在预测WGC性能方面的可靠性和可解释性.
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