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.

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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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