Modeling the accelerated carbonation of concretes with rice-husk ash by machine learning
DOI:
https://doi.org/10.46421/enarc.v8i00.3722Keywords:
Concrete with rice-husk ash, Carbonation, Machine learning, Random ForestAbstract
The growing concern about climate change is driving the search for sustainable alternatives in the construction industry. The partial replacement of cement with rice husk ash (RHA) is a strategy that has been proven to be efficient. However, the carbonation of concrete, which affects its durability, must be understood. In this context, machine learning techniques, such as random forest, emerge as efficient tools to model carbonation, considering multiple variables. Thus, this study investigates the use of Random Forests to predict the carbonation front of RHA concrete, aiming for low environmental impact mixes. The results obtained indicate the viability of the proposed model, with an accuracy level of 97.5%. Furthermore, the model showed a maximum prediction error of 3.91 mm, root mean square error of 0.72 mm, and mean percentage error of 4.38%, demonstrating good generalization ability in predicting carbonation depth.
References
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.
