Estimativa das emissões de CO2 associadas à produção do concreto via técnicas de aprendizado de máquina
DOI:
https://doi.org/10.46421/enarc.v8i00.3721Palavras-chave:
Emissões de CO2, Adições minerais, Resíduos de construção e demolição, Aprendizado de Máquina, Florestas AleatóriasResumo
Ao incorporar adições minerais à produção do concreto em substituição a parte do cimento Portland, reduz-se consideravelmente as emissões de dióxido de carbono (CO2). Isso se deve ao fato de que a produção de cimento representa aproximadamente 8% das emissões globais de CO2. Além da substituição do cimento, os agregados naturais também vêm sendo substituídos por resíduos de construção e demolição (RCD), garantindo menor impacto ambiental ao concreto. Neste contexto, o presente trabalho surge com o propósito de compilar valores de emissões de CO2, de trabalhos da literatura, atrelados à concretos com diferentes adições e distintos teores de substituição de agregados naturais por RCD, e propor modelos numéricos desenvolvidos com regressão linear múltipla e Florestas Aleatórias. Os resultados alcançados demonstraram a eficiência das Florestas Aleatórias, gerando um modelo com 89,0% de acurácia. O proposto apresentou um erro médio de 24,22 kgCO2/m³ de concreto, representando um erro percentual médio de 5,68%.
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