Modelagem da carbonatação acelerada de concretos com cinza de casca de arroz via aprendizado de máquina
DOI:
https://doi.org/10.46421/enarc.v8i00.3722Palavras-chave:
Concreto com cinza de casca de arroz, Carbonatação, Aprendizado de máquina, Floresta AleatóriaResumo
A crescente preocupação com as mudanças climáticas impulsiona a busca por alternativas sustentáveis na construção civil. A substituição parcial do cimento por cinza da casca de arroz (CCA) é uma estratégia que vem se mostrando eficiente. No entanto, a carbonatação do concreto, que afeta sua durabilidade, deve ser compreendida. Nesse contexto, as técnicas de aprendizado de máquina, como as Florestas aleatórias, surgem como ferramentas eficientes para modelar a carbonatação, considerando múltiplas variáveis. Deste modo, este estudo investiga o uso de Florestas aleatórias para prever a frente de carbonatação de concretos com CCA, visando proporcionamentos de baixo impacto ambiental. Os resultados obtidos apontam a viabilidade do modelo proposto, com nível de acurácia de 97,5%. Ademais, o modelo apresentou erro máximo de 3,91 mm, raiz do erro médio quadrático de 0,72 mm e erro percentual médio de 4,38%, aferindo boa capacidade de generalização na predição da profundidade de carbonatação.
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