चीनी गन्ने की बागास राख के प्रभाव का मूल्यांकन पर्यावरण के अनुकूल कंक्रीट के उत्पादन के लिए: प्रयोगात्मक और मशीन लर्निंग दृष्टिकोण

चीनी गन्ने की बागास राख (SCBA) का हल्के कंक्रीट (LWC) के उत्पादन में अभिनव उपयोग प्रयोगात्मक रूप से और मशीन लर्निंग दृष्टिकोणों के साथ मात्रा में खोजने की आवश्यकता है। इसलिए, इस अध्ययन का लक्ष्य ताजा, यांत्रिक और सूक्ष्म संरचनात्मक विशेषताओं और SCBA को सीमेंट के आंशिक प्रतिस्थापन के रूप में शामिल करने की मशीन लर्निंग मॉडलिंग की जांच करना है। इस जांच में, OPC को SCBA के वजन द्वारा आंशिक रूप से 0%, 5%, 10%, 15% और 20% के अनुपात में प्रतिस्थापित किया गया। कंक्रीट की ताजा विशेषताओं पर SCBA के प्रभावों का अध्ययन स्लंप, संकुचन कारक, केली गेंद, k-स्लंप, घनत्व, और वायु सामग्री के परीक्षणों के माध्यम से किया गया। इसके अलावा, कठोर गुणों के लिए दबाव, विभाजन तनाव, लचीलापन ताकत, और स्थैतिक खिंचाव गुणांक को 7 और 28 दिनों पर परीक्षण किया गया। इसके अलावा, SCBA की भिन्न सामग्री के लिए एक सूक्ष्म संरचनात्मक विशेषता का परीक्षण किया गया। विभिन्न मशीन लर्निंग (ML) भविष्यवाणी मॉडल को कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क (ANN) और रैंडम फॉरेस्ट (RF) का उपयोग करके प्रदर्शन किया गया, ताकि LWC के ताजा और यांत्रिक गुणों की भविष्यवाणी की जा सके। यह देखा गया कि SCBA सामग्री के समावेश के साथ ताजा कंक्रीट की कार्यशीलता मूल्य लगभग 40% से 50% बढ़ गई। कठोर परीक्षण परिणामों ने प्रकट किया कि SCBA सामग्री के 10% तक की मिश्रण ने LWC की आवश्यकता को संतुष्ट करने के लिए लगभग 10% से 30% बेहतर प्रदर्शन किया। स्थिरता मूल्यांकन के संदर्भ में, SCBA मिश्रण में कम एम्बोडीड CO2 (eCO2) का उत्पादन होता है, जबकि SCBA मिश्रणों का उत्पादन आर्थिक रूप से लाभदायक भी है। मॉडल की प्रभावशीलता को औसत निरपेक्ष त्रुटि (MAE), मूल वर्गमिश्रण त्रुटि (RMSE), और निर्धारण गुणांक (R2) शामिल करके आंका गया। RF (क्रमशः 0.989 और 1.393) के लिए अधिकतम R2 और न्यूनतम RMSE मिला, जो मॉडल का अच्छा अनुमापन प्रदान करता है।