Machine Learning applied to estimate the CO2 emissions in concrete production
DOI:
https://doi.org/10.46421/enarc.v8i00.3721Keywords:
CO2 emissions, Mineral admixtures, Construction and demolition waste, Machine learning, Random forestsAbstract
By incorporating mineral additions into the production of concrete, replacing part of the Portland cement, carbon dioxide (CO2) emissions are considerably reduced. This is because cement production represents approximately 8% of global CO2 emissions. In addition to replacing cement, natural aggregates have also been replaced by construction and demolition waste (RCD), ensuring a lower environmental impact on concrete. In this context, the present work arises with the purpose of compiling values of CO2 emissions, from works in the literature, linked to concrete with different additions and different replacement levels of natural aggregates by RCD, and proposing numerical models developed with multiple linear regression and Random Forests. The results demonstrated Random Forests’ efficiency, generating a model with 89.0% accuracy. The proposal presented an average error of 24.22 kgCO2/m³ of concrete, representing an average percentage error of 5.68%.
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