Compressive strength prediction and low-carbon optimization of fly ash geopolymer concrete based on big data and ensemble learning

抗压强度 粉煤灰 硅酸盐水泥 地聚合物水泥 遗传程序设计 温室气体 聚合物 固化(化学) 均方误差 计算机科学 环境科学 水泥 材料科学 数学 机器学习 统计 复合材料 生物 生态学
作者
Peiling Jiang,Diansheng Zhao,Cheng Jin,Shan Ye,Chenchen Luan,Rana Faisal Tufail
出处
期刊:PLOS ONE [Public Library of Science]
卷期号:19 (9): e0310422-e0310422 被引量:1
标识
DOI:10.1371/journal.pone.0310422
摘要

Portland cement concrete (PCC) is a major contributor to human-made CO 2 emissions. To address this environmental impact, fly ash geopolymer concrete (FAGC) has emerged as a promising low-carbon alternative. This study establishes a robust compressive strength prediction model for FAGC and develops an optimal mixture design method to achieve target compressive strength with minimal CO 2 emissions. To develop robust prediction models, comprehensive factors, including fly ash characteristics, mixture proportions, curing parameters, and specimen types, are considered, a large dataset comprising 1136 observations is created, and polynomial regression, genetic programming, and ensemble learning are employed. The ensemble learning model shows superior accuracy and generalization ability with an RMSE value of 1.81 MPa and an R 2 value of 0.93 in the experimental validation set. Then, the study integrates the developed strength model with a life cycle assessment-based CO 2 emissions model, formulating an optimal FAGC mixture design program. A case study validates the effectiveness of this program, demonstrating a 16.7% reduction in CO 2 emissions for FAGC with a compressive strength of 50 MPa compared to traditional trial-and-error design. Moreover, compared to PCC, the developed FAGC achieves a substantial 60.3% reduction in CO 2 emissions. This work provides engineers with tools for compressive strength prediction and low carbon optimization of FAGC, enabling rapid and highly accurate design of concrete with lower CO 2 emissions and greater sustainability.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
华仔应助鲜于枫采纳,获得10
刚刚
刚刚
SYLH应助爱笑夜蕾采纳,获得10
1秒前
所所应助LJC采纳,获得10
1秒前
lucy完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
周杰伦本伦完成签到,获得积分10
1秒前
2秒前
一苇完成签到,获得积分10
3秒前
一一发布了新的文献求助10
3秒前
烟花应助cdd采纳,获得10
3秒前
4秒前
4秒前
juno发布了新的文献求助10
4秒前
岳微发布了新的文献求助10
5秒前
一苇发布了新的文献求助10
5秒前
ChenYI完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
galaxy发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
周一凡完成签到,获得积分10
7秒前
骄傲慕尼黑完成签到,获得积分10
7秒前
cyy完成签到 ,获得积分10
7秒前
123应助羊羊羊采纳,获得20
8秒前
香蕉觅云应助周杰伦本伦采纳,获得10
8秒前
无昵称发布了新的文献求助10
8秒前
manman完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
zyz发布了新的文献求助20
10秒前
过时的芝麻完成签到,获得积分10
11秒前
科目三应助非常采纳,获得10
11秒前
Qiancheni完成签到,获得积分10
12秒前
mao305发布了新的文献求助10
12秒前
mumu完成签到,获得积分10
12秒前
无花果应助粽粽采纳,获得20
12秒前
domingo发布了新的文献求助10
13秒前
爱笑夜蕾完成签到,获得积分10
13秒前
小蜗关注了科研通微信公众号
13秒前
浩铭完成签到,获得积分10
13秒前
mumufan完成签到,获得积分10
14秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3970172
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514982
关于积分的说明 11176568
捐赠科研通 3250212
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795198
邀请新用户注册赠送积分活动 875702
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 805004