Modelagem da carbonatação acelerada de concretos com cinza de casca de arroz via aprendizado de máquina

Autores

  • Emerson Felipe Félix Universidade Estadual Paulista
  • Paulo Guilherme Cornélio Universidade Estadual Paulista
  • Carlos Manoel Andrade Sousa Universidade Estadual Paulista
  • Lisiane Pereira Prado Universidade Estadual Paulista
  • Edna Possan Universidade Federal da Integração Latino-Americana

DOI:

https://doi.org/10.46421/enarc.v8i00.3722

Palavras-chave:

Concreto com cinza de casca de arroz, Carbonatação, Aprendizado de máquina, Floresta Aleatória

Resumo

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.

Referências

AMIN, M. N.; IFTIKHAR, B.; KHAN, K.; JAVED, M. F.; ABUARAB, A. M.; REHMAN, M. F. Prediction model for rice husk ash concrete using AI approach: Boosting and bagging algorithms. Structures. Elsevier, 2023. p. 745-757.

AMIN, M. N.; AHMAD, W.; KHAN, K.; DEIFALLA, A. F. Optimizing compressive strength prediction models for rice husk ash concrete with evolutionary machine intelligence techniques. Case Studies in Construction Materials, v. 18, p. e02102, 2023.

BATTAGIN, A. F. Cimento Portland. In: ISAIA, G. C. Concreto: Ciência e Tecnologia. São Paulo: Instituto Brasileiro do Concreto, 2011. cap. 6, p. 1-48.

BREIMAN, L.; FRIEDMAN, J.; STONE, C. J.; OLSHEN, R.A. Classification and regression trees. CRC Press, 1984.

FARID, S. A.; ZAHEER, M. M. Production of new generation and sustainable concrete using Rice Husk Ash (RHA): A review. Materials Today: Proceedings, 2023.

FELIX, E. F.; POSSAN, E.; CARRAZEDO, R. A new formulation to estimate the elastic modulus of recycled concrete based on regression and ANN. Sustainability, v. 13, n. 15, p. 8561, 2021.

FELIX, E. F.; POSSAN, E.; CARRAZEDO, R. Artificial Intelligence Applied in the Concrete Durability Study. Hygrothermal Behaviour and Building Pathologies, p. 99-121, 2021.

HASTIE, T.; TIBSHIRANI, R.; FRIEDMAN, J. H. The elements of statistical learning: data mining, inference, and prediction. New York: Springer, 2009.

HOPPE, A. E. Carbonatação em concreto com cinza de casca de arroz sem moagem. Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, 2008.

HUANG, Y.; LEI, Y.; LUO, X.; FU, C. Prediction of compressive strength of rice husk ash concrete: a comparison of different metaheuristic algorithms for optimizing support vector regression. Case Studies in Construction Materials, p. e02201, 2023.

ISAIA, G. C.; ZERBINO, R. L.; GASTALDINI, A. L. G.; SENSALE, G. R. Viabilidade do emprego de cinza de casca de arroz natural em concreto estrutural (parte II): durabilidade. Ambiente Construído, v. 17, p. 233-252, 2017.

LI, Q.; SONG, Z. Prediction of compressive strength of rice husk ash concrete based on stacking ensemble learning model. Journal of Cleaner Production, v. 382, p. 135279, 2023.

MARTINELLI JUNIOR, L. A. Carbonatação natural de protótipos de concreto com cinza de casca de arroz sem moagem. Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, 2010.

MEHTA, P. K.; MONTEIRO, P. J. M. Concreto: Estrutura, Propriedades e Materiais. São Paulo, 4a edição. Ed. Ibracon, 2014.

NUNES, D. G. Carbonatação acelerada em concretos compostos com cinza de casca de arroz de diferentes teores de carbono grafítico. Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, 2014.

PU, Y.; LANG, L.; XIAOSHUANG, S.; QINGYUAN, W.; ABDELFATAH, A. Recent advances in accelerated carbonation for improving cement-based materials and CO2 mitigation from a life cycle perspective. Construction and Building Materials, v. 388, p. 131695, 2023.

RIGON, M. R. Avaliação ambiental do uso da casca de arroz como biomassa para fins energéticos e do coproduto cinza aplicado ao concreto. Dissertação (Mestrado) – Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, 2015.

SANTOS, C. C. Concretos com misturas de agregado residual de construção e demolição (RCD) e pozolana, com ênfase na carbonatação. Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, 2017.

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Publicado

25/10/2023

Como Citar

Felix, E. F., Cornelio, P. G., Sousa, C. M. A., Prado, L. P., & Possan, E. (2023). Modelagem da carbonatação acelerada de concretos com cinza de casca de arroz via aprendizado de máquina. ENCONTRO NACIONAL DE APROVEITAMENTO DE RESÍDUOS NA CONSTRUÇÃO, 8(00), 1–7. https://doi.org/10.46421/enarc.v8i00.3722

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