本文系统阐述了人工智能（AI）技术在水泥与混凝土行业中的革命性应用，揭示了AI如何推动行业向低碳化、智能化转型。以下是核心要点总结： --- ### **1. AI驱动的水泥材料低碳化** - **CO₂封存优化**： 香港理工大学魏骁勇教授团队提出基于XGBoost机器学习模型，通过决策树、随机森林等算法，显著提升水泥材料中CO₂封存效率。研究发现，CEM II/B-LL和CEM II/B-M型水泥碳化潜力最高，SHAP分析揭示水泥类型对碳化深度的关键影响，为实验设计优化提供数据支持（Nature Partner Journals）。 - **二次材料替代潜力**： 粉煤灰、矿渣、生物质灰等二次材料可替代全球53%的水泥产量，而建筑拆除垃圾和城市固体废弃物潜力更大（可取代68%）。通过电弧炉再熟化、热解等工艺，建筑垃圾等低反应性材料可转化为高活性火山灰质材料。 --- ### **2. 机器学习模型的反应性预测** - **多指标预测框架**： 研究构建了基于R³测试（热释放、Ca(OH)₂消耗、结合水）的机器学习模型，预测精度达R²>0.85，显著优于传统方法（如随机森林、XGBoost）。 - **关键因子**：Al₂O₃、CaCO₃对热释放和结合水最关键，促进早期强度；CaO增加减少Ca(OH)₂消耗；低比重材料提供更多水化反应位点。 - **SHAP分析**：无定形结构比例随水化龄期增加，反应性显著增强，与矿物活性规律一致。 - **天然前体全球分布**： 预测模型识别出50,569种天然火山灰质岩石，其中25种岩石类型反应性超5%。斜长岩、熔结凝灰岩反应性最高（约25%），流纹岩等喷出火山岩因分布广泛，总反应性样品量大。 --- ### **3. 高性能混凝土（UHPC）的AI优化** - **成本与效率提升**： 美国密苏里科技大学团队利用随机森林（RF）模型优化UHPC混合料设计，预测抗压强度优于人工神经网络（ANN）。SHAP分析表明，年龄、纤维含量和掺合料（SCM）占比是关键变量，化学成分影响较小，仅需基础混合料信息即可高效预测性能，降低数据采集与计算成本。 --- ### **4. AI引领的水泥工业智能化转型** - **数据驱动决策**： AI技术渗透水泥产业链全流程，从性能预测到生产优化，实现多维度突破。例如，通过机器学习模型快速筛选高活性材料，减少实验次数，加速绿色材料开发。 - **碳中和目标**： AI结合高通量模型与神经网络，将成为2050年碳中和目标的核心驱动力。通过精准识别替代材料、优化工艺流程，推动基础设施建设向智能化、绿色化发展。 --- ### **5. 实际应用与未来展望** - **案例验证**： - 建筑垃圾热释放值可达450 J/g，铜、锌尾矿热释放达400 J/g，显示驳杂矿物的高潜力。 - 天然火山灰质岩石分布广泛（如北欧、亚洲、北美阿巴拉契亚山脉），为全球熟料替代提供资源基础。 - **技术趋势**： AI与材料科学的深度融合，将推动新型低碳水泥材料开发，实现从“传统水泥”到“智能材料”的跨越，为“双碳”目标下的基础设施提供可持续解决方案。 --- ### **参考链接** - [Valimart AI研究平台](https://www.valimart.net/) - [Nature Partner Journals论文](https://www.valimart.net/) - [UHPC优化研究](https://www.valimart.net/) 通过AI技术，水泥行业正从经验驱动转向数据驱动，为实现绿色低碳转型注入新动能。