Совместная исследовательская группа Университета Битлис Эрен и Университета Инёню (Турция) опубликовала в журнале Journal of Cleaner Production исследование, в котором представила интегрированную интеллектуальную платформу проектирования, объединяющую ансамблевое машинное обучение, объяснимый искусственный интеллект, оценку устойчивости на протяжении всего жизненного цикла и инструмент с графическим интерфейсом пользователя без кодирования. Эта платформа предназначена для прогнозирования прочности на сжатие модифицированных биоуглем цементных композитов (BMCC).

Исследовательская группа отобрала данные из 26 публикаций и сформировала набор данных из 482 экспериментальных образцов, охватывающий 12 ключевых входных характеристик, включая параметры состава смеси, физико-химические свойства биоугля и условия твердения. В качестве базовых алгоритмов обучения были выбраны случайный лес (Random Forest), экстремально рандомизированные деревья (Extra Trees), градиентный бустинг (Gradient Boosting Machine) и XGBoost. Было создано 10 конфигураций ансамблевых моделей. Гиперпараметры оптимизировались с помощью поиска по сетке и пятикратной перекрестной проверки. В итоге оптимальной архитектурой была признана модель SM-8 (комбинация XGB+ETR+RF).

Результаты верификации производительности модели показали, что оптимальная модель SM-8 достигла коэффициента корреляции 0,972 и коэффициента детерминации 0,945 на тестовой выборке, а средняя абсолютная процентная ошибка составила всего 7,84%. Точность прогнозирования и обобщающая способность этой модели значительно превзошли показатели отдельных базовых алгоритмов, при этом она продемонстрировала самую низкую неопределенность прогнозов. Благодаря анализу объяснимости с использованием методов SHAP и ICE, исследование впервые систематически выявило, что основными факторами, контролирующими прочность на сжатие BMCC, являются возраст твердения, водоцементное отношение, содержание суперпластификатора и расход цемента. Были количественно оценены нелинейные эффекты каждого параметра, а оптимальный диапазон содержания биоугля был определен на уровне от 1% до 5%.

Оценка жизненного цикла показала, что цемент является основным источником выбросов углерода и затрат для BMCC, в то время как биоуголь, благодаря своим свойствам отрицательного выброса углерода, может снизить углеродный след системы. В исследовании предлагаются принципы устойчивого проектирования BMCC: расход цемента в пределах 480-540 кг на кубический метр, содержание биоугля 1-5 вес.%, в сочетании с рациональным водоцементным отношением и условиями твердения. Это позволяет достичь синергии высокой прочности, низких выбросов углерода и низкой стоимости. Исследовательская группа также разработала инструмент с графическим интерфейсом пользователя без кодирования, который предоставляет инженерам функции прогнозирования прочности одним нажатием, а также одновременной оценки низкоуглеродности и стоимости.