Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Các phương pháp học máy dựa trên dữ liệu để dự đoán khả năng thấm và nguy cơ ăn mòn trong bê tông lai kết hợp xỉ lò cao và tro bay
Asian Journal of Civil Engineering - Trang 1-13 - 2024
Tóm tắt
Nghiên cứu này nhằm xác định mô hình học máy phù hợp nhất để dự đoán khả năng thấm và chỉ số điện thế nửa cell của bê tông lai chứa các tỷ lệ khác nhau của xỉ lò cao và tro bay khi tiếp xúc với môi trường giàu chloride. Thiết kế phối trộn tuân thủ các tiêu chuẩn IS 10262:2019, và các mẫu beam bê tông lai, có thanh gia cố lồi, được chế tạo với kích thước 150 × 150 × 700 mm. Tiếp theo, các mẫu này đã trải qua quá trình bảo dưỡng 28 ngày trong nước có nồng độ NaCl 3,5%, mô phỏng sự tiếp xúc với chloride có thể gây ăn mòn bằng cách xâm nhập vào bê tông hướng đến các thanh thép được chôn vào. Khả năng thấm và cường độ nén của bê tông lai được đánh giá bằng cách đúc 36 khối hình lập phương kích thước 150 mm sau 28 ngày bảo dưỡng. Các thử nghiệm điện thế nửa cell được thực hiện trên các mẫu beam bê tông lai đã được tiếp xúc với môi trường chloride để tạo ra tập dữ liệu sử dụng cho mô hình học máy nhằm dự đoán khả năng thấm trong bê tông. Các giá trị khả năng thấm đã được dự đoán và so sánh bằng 3 mô hình học máy, tức là Adaboost, random forest, và XGBoost. Đặc biệt, AdaBoost đã thể hiện độ chính xác đáng kể, cho thấy các mối tương quan mạnh mẽ giữa các giá trị thực tế và giá trị dự đoán. Các phát hiện của nghiên cứu này tương quan và đơn giản hóa quá trình phát hiện ăn mòn trong bê tông, cuối cùng hỗ trợ trong việc phát triển các hệ thống giám sát ăn mòn chính xác và mạnh mẽ hơn.
Từ khóa
#học máy #khả năng thấm #bê tông lai #xỉ lò cao #tro bay #ăn mòn #giám sátTài liệu tham khảo
Ahmad, S. (2003). Reinforcement corrosion in concrete structures, its monitoring and service life prediction––a review. Cement and Concrete Composites, 25(4–5), 459–471.
Alibakhshi, E., Ramezanzadeh, M., Bahlakeh, G., Ramezanzadeh, B., Mahdavian, M., & Motamedi, M. (2018). Glycyrrhiza glabra leaves extract as a green corrosion inhibitor for mild steel in 1 M hydrochloric acid solution: Experimental, molecular dynamics, Monte Carlo and quantum mechanics study. Journal of Molecular Liquids, 255, 185–198. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2018.01.144
Amiri, A. S., Erdogmus, E., & Richter-Egger, D. (2021). A comparison between ultrasonic guided wave leakage and half-cell potential methods in detection of corrosion in reinforced concrete decks. Signals, 2(3), 413–433.
Bardhan, A., Singh, R. K., Ghani, S., Konstantakatos, G., & Asteris, P. G. (2023). Modelling soil compaction parameters using an enhanced hybrid intelligence paradigm of ANFIS and improved grey wolf optimiser. Mathematics, 11(14), 3064.
Chun, P. J., Ujike, I., Mishima, K., Kusumoto, M., & Okazaki, S. (2020). Random forest-based evaluation technique for internal damage in reinforced concrete featuring multiple nondestructive testing results. Construction and Building Materials, 253, 119238.
Coelho, L. B., Zhang, D., Van Ingelgem, Y., Steckelmacher, D., Nowé, A., & Terryn, H. (2022). Reviewing machine learning of corrosion prediction in a data-oriented perspective. npj Materials Degradation, 6(1), 8.
Diao, Y., Yan, L., & Gao, K. (2021). Improvement of the machine learning-based corrosion rate prediction model through the optimization of input features. Materials & Design, 198, 109326.
Elhishi, S., Elashry, A. M., & El-Metwally, S. (2023). Unboxing machine learning models for concrete strength prediction using XAI. Scientific Reports, 13(1), 19892.
Fei, H., & Hu, Z. (2022). Corrosion Detection of Structural Reinforcement Based on Artificial Intelligence Technology. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 2152, No. 1, p. 012041). IOP Publishing.
Ghani, S., & Kumari, S. (2021). Probabilistic study of liquefaction response of fine-grained soil using multi-linear regression model. Journal of The Institution of Engineers (India): Series A, 102, 783–803.
Ghani, S., Kumar, N., Gupta, M., & Saharan, S. (2023). Machine learning approaches for real-time prediction of compressive strength in self-compacting concrete. Asian Journal of Civil Engineering, 1–18.
Ghani, S., Kumari, S., & Bardhan, A. (2021). A novel liquefaction study for fine-grained soil using PCA-based hybrid soft computing models. Sādhanā, 46(3), 113.
Imran, M. M. H., Jamaludin, S., Ayob, A. F. M., Ali, A. A. I. M., Ahmad, S. Z. A. S., Akhbar, M. F. A., ... & Mohamed, S. B. (2023). Application of artificial intelligence in marine corrosion prediction and detection. Journal of Marine Science and Engineering, 11(2), 256.
Iranmanesh, A., & Kaveh, A. (1999). Structural optimization by gradient-based neural networks. International Journal for Numerical Methods in Engineering, 46(2), 297–311.
Kaveh, A., Eskandari, A., & Movasat, M. (2023, October). Buckling resistance prediction of high-strength steel columns using metaheuristic-trained artificial neural networks. In Structures (Vol. 56, p. 104853). Elsevier.
Kaveh, A., Dadras Eslamlou, A., Javadi, S. M., & Geran Malek, N. (2021). Machine learning regression approaches for predicting the ultimate buckling load of variable-stiffness composite cylinders. Acta Mechanica, 232, 921–931.
Kaveh, A., & Khavaninzadeh, N. (2023). Hybrid ECBO–ANN algorithm for shear strength of partially grouted masonry walls. Periodica Polytechnica Civil Engineering, 67(4), 1176–1186.
Kellouche, Y., Boukhatem, B., Ghrici, M., Rebouh, R., & Zidol, A. (2021). Neural network model for predicting the carbonation depth of slag concrete. Asian Journal of Civil Engineering, 22(7), 1401–1414.
Khalaf, A. H., Xiao, Y., Xu, N., Wu, B., Li, H., Lin, B., ... & Tang, J. (2023). Emerging AI Technologies for Corrosion Monitoring in Oil and Gas industry: A Comprehensive Review. Engineering Failure Analysis, 107735.
Kumar, N., Chalisey, B., Saharan, S., & Gupta, M. (2019). Effect of Surface Applied Organic and Inorganic Corrosion Inhibitors on Reinforced Steel in Concrete. International Journal of Engineering and Advanced Technology, 9(2), 3023–3031.
Kumar, N., & Saharan, S. (2022). Use of Lawsonia Inermis and Sodium Nitrite as Surface Applied Corrosion Inhibitors. International Journal of Sustainable Construction Engineering and Technology, 13(1), 1–8.
Nabizadeh, E., & Parghi, A. (2023). Automated corrosion detection using deep learning and computer vision. Asian Journal of Civil Engineering, 1–13.
Nagao, Y., & Suzuki, K. (2015). Basic properties and utilization of steam-cured concrete using ground granulated blast-furnace slag. Nippon Steel & Sumitomo Metal Technical Report, 109.
Nash, W., Zheng, L., & Birbilis, N. (2022). Deep learning corrosion detection with confidence. npj Materials degradation, 6(1), 26.
Nogueira Diniz, J. D. C., Paiva, A. C. D., Junior, G. B., de Almeida, J. D. S., Silva, A. C., Cunha, A. M. T. D. S., & Cunha, S. C. A. P. D. S. (2023). A method for detecting pathologies in concrete structures using deep neural networks. Applied Sciences, 13(9), 5763.
Parashar, A. K., Kumar, A., Singh, P., & Gupta, N. (2023). Study on the mechanical properties of GGBS-based geopolymer concrete with steel fiber by cluster and regression analysis. Asian Journal of Civil Engineering, 1–8.
Rofooei, F. R., Kaveh, A., & Farahani, F. M. (2011). Estimating the vulnerability of the concrete moment resisting frame structures using artificial neural networks. Int J Optim Civil Eng, 1(3), 433–448.
Ser, C. T., Žuvela, P., & Wong, M. W. (2020). Prediction of corrosion inhibition efficiency of pyridines and quinolines on an iron surface using machine learning-powered quantitative structure-property relationships. Applied Surface Science, 512, 145612.
Sheikh, M. F., Kamal, K., Rafique, F., Sabir, S., Zaheer, H., & Khan, K. (2021). Corrosion detection and severity level prediction using acoustic emission and machine learning based approach. Ain Shams Engineering Journal, 12(4), 3891–3903.
Singh, M., Markeset, T., & Kumar, U. (2014). Some philosophical issues in modeling corrosion of oil and gas pipelines. International Journal of System Assurance Engineering and Management, 5, 55–74.
Song, Y., Wang, Q., Zhang, X., Dong, L., Bai, S., Zeng, D., ... & Xi, Y. (2023). Interpretable machine learning for maximum corrosion depth and influence factor analysis. npj Materials Degradation, 7(1), 9.
Thapa, I., & Ghani, S. (2023). Estimation of California bearing ratio for hill highways using advanced hybrid artificial neural network algorithms. Multiscale and Multidisciplinary Modeling, Experiments and Design, 1–26.
Thiagu, H., & Madhavi, T. C. (2023). Optimization of fibre reinforced foam concrete for the mechanical behaviour by artificial neural network. Asian Journal of Civil Engineering, 1–16.
Tipu, R. K., Panchal, V. R., & Pandya, K. S. (2023). Enhancing chloride concentration prediction in marine concrete using conjugate gradient-optimized backpropagation neural network. Asian Journal of Civil Engineering, 1–20.
Tipu, R. K., Batra, V., Suman, Panchal, V. R., & Pandya, K. S. (2023). Predictive modelling of surface chloride concentration in marine concrete structures: a comparative analysis of machine learning approaches. Asian Journal of Civil Engineering, 1–23.
Wang, Y., Su, F., Guo, Y., Yang, H., Ye, Z., & Wang, L. (2022). Predicting the microbiologically induced concrete corrosion in sewer based on XGBoost algorithm. Case Studies in Construction Materials, 17, e01649.
Wong, P. T. W., Lai, W. W. L., & Poon, C. S. (2023). Classification of concrete corrosion states by GPR with machine learning. Construction and Building Materials, 402, 132855.
Yao, Y., Yang, Y., Wang, Y., & Zhao, X. (2019). Artificial intelligence-based hull structural plate corrosion damage detection and recognition using convolutional neural network. Applied Ocean Research, 90, 101823.
Zhi, Y., Fu, D., Zhang, D., Yang, T., & Li, X. (2019). Prediction and knowledge mining of outdoor atmospheric corrosion rates of low alloy steels based on the random forests approach. Metals, 9(3), 383.
Zulu, B. A., Miyazawa, S., & Nito, N. (2019). Properties of blast-furnace slag cement concrete subjected to accelerated curing. Infrastructures, 4(4), 69.