В России поняли, как быстро создавать сверхпрочный бетон

МОСКВА, 13 июл – РИА Новости. Создавать стойкие к агрессивным воздействиям бетоны для строительства в любых погодно-климатических условиях позволит модель машинного обучения, подбирающая компоненты бетонной смеси, считают ученые СФУ. По их словам, с помощью разработки университета можно производить более долговечные стройматериалы для использования в зонах экстремальных температур. Результаты исследования опубликованы в Journal of Building Engineering.

Для постройки жилых домов и промышленных объектов в регионах с чрезвычайно низкими температурами или в агрессивных условиях эксплуатации, например на засоленных грунтах и при значительных температурных перепадах, необходим особый бетон. Он должен обладать высокой прочностью и устойчивостью к возможным климатическим аномалиям, рассказали в Сибирском федеральном университете (СФУ).

Для улучшения свойств бетона используются различные дополнительные компоненты. Для построения модели машинного обучения, которая определяет наиболее важные правила и рецепты лучших образцов, было использовано более 40 составов бетонной смеси с разными заполнителями из 5 различных месторождений с разным качеством, видами и составами.

Вместе с тем добавки включают более 10 различных видов минеральных и химических компонентов. Эта модель смогла учесть все это и выделить основные компоненты, которые влияют на стойкость и долговечность бетона. Это особенно актуально для труднодоступных и отдаленных регионов, включая северные территории, где высококачественные материалы обычно отсутствуют, но все же применяются в современной промышленности, отметили в вузе.

Специалисты подчеркнули, что важно строить одинаково качественные строения на всей территории России. Однако метод проб и ошибок не может гарантировать достижение нужного качества везде. Ученые СФУ предложили решение этой проблемы – использование созданной ими модели подбора оптимального состава бетонных смесей для строительных работ в условиях Крайнего Севера и других регионов с экстремальными погодными условиями.

«

"В процессе моделирования подбирается наилучшее сочетание, проводится анализ данных в выбранных областях и выводятся полезные рекомендации, включая "рецепты" бетонов с требуемыми свойствами. Такая модель – ценный помощник для материаловедов, так как она учитывает все факторы, чего нельзя требовать от человека в силу ограничений по опыту и имеющемуся времени", – пояснил доцент Института инженерной физики и радиоэлектроники СФУ Максим Молокеев.

Ученый дополнил, что модель работает на базе машинного обучения, разновидности искусственного интеллекта, которая совершенствуется за счет решения поставленных задач с помощью сравнения и анализа множества возможных вариантов. То есть она подбирает наилучшее сочетание компонентов, учитывая их наличие и доступность в регионах.

Также одним из основных преимуществ разработки является точное прогнозирование свойств предложенных ею составов и их приспособленности к конкретным погодно-климатическим условиям. Конечно, основными критериями будут морозостойкость и высокая прочность, подчеркнул Молокеев.

"Программа позволила найти подход, позволяющий устранить проблемы с низким качеством заполнителей, оптимизировать состав смеси, и показала факторы, связанные с химическими и физическими процессами в бетоне, которые с высокой долей вероятности определяют, насколько этот состав будет морозоустойчивым и применимым, скажем, в Норильске, для строительства на засоленных грунтах, взлетно-посадочной полосы аэродромов или любых других объектов в конкретных условиях", – дополнила заведующая испытательной лабораторией строительных материалов и химического анализа воды СФУ Ирина Енджиевская.

Искусственный интеллект оценил вклад всех параметров в оптимизацию состава. В частности, считалось, что "лишний" воздух однозначно уменьшает прочность бетона, но, согласно расчетам модели, в определенных пределах он повышает стойкость материала без снижения прочности. И этот вывод уже подтвердился проверкой на практике, обратила внимание ученый.

Также с помощью методов машинного обучения исследователи планируют разработать конкурентоспособный бесцементный бетон. Его основное преимущество в уменьшении выбросов углекислого газа при производстве. Кроме того, согласно планам ученых, в нем будут использоваться активированные промышленные отходы – зола и нефелиновый шлам, что сделает производство выгоднее, отметила Енджиевская.

Работы по созданию подобного материала уже ведутся специалистами СФУ совместно с партнерами, подчеркнули в вузе.

Исследование проведено в рамках стратегического проекта СФУ "М4: material science, mining, metallurgy, machinery" по программе "Приоритет 2030".