Data-driven prediction and low-carbon optimization of limestone calcined clay cement compressive strength using CPO-XGBoost

कंक्रीट पृथ्वी पर सबसे व्यापक रूप से उपयोग की जाने वाली निर्माण सामग्री है, जो हमारे शहरों, पुलों और सड़कों का कंकाल बनाती है। फिर भी, इस कंक्रीट को आपस में जोड़ने वाले सीमेंट को बनाने की प्रक्रिया वैश्विक जलवायु परिवर्तन में एक बड़ा योगदान देती है, जो कार्बन डाइऑक्साइड उत्सर्जन के कुल आठ प्रतिशत के लिए जिम्मेदार है। उद्योग पर इस बात का भारी दबाव है कि वे ग्रह को गर्म किए बिना निर्माण करने का तरीका खोजें, जिससे वैज्ञानिकों ने 'लाइमस्टोन कैलसिनेड क्ले सीमेंट' (चूना पत्थर कैलसिनेड मिट्टी सीमेंट) नामक एक विशिष्ट प्रकार के कम-कार्बन वाले बाइंडर की खोज की। यह सामग्री इसलिए आशाजनक है क्योंकि यह पारंपरिक, ऊर्जा-गहन सीमेंट घटक के एक बड़े हिस्से को दो प्रचुर, प्राकृतिक रूप से उपलब्ध सामग्रियों से बदल देती है: मिट्टी जिसे अपेक्षाकृत कम तापमान पर पकाया गया है और कुचला हुआ चूना पत्थर। हालांकि, एक ऐसा मिश्रण बनाना जो किसी इमारत को थामे रखने के लिए पर्याप्त मजबूत भी हो और पर्यावरण की मदद करने के लिए कार्बन में कम भी हो, एक जटिल पहेली है। इस नए सीमेंट की ताकत केवल एक सामग्री पर निर्भर नहीं करती, बल्कि मिट्टी, चूना पत्थर, शेष पारंपरिक सीमेंट और जिप्सम की एक छोटी मात्रा के बीच होने वाली अंतःक्रियाओं के एक नाजुक, गैर-रेखीय नृत्य पर निर्भर करती है, जो सामग्री के सख्त होने के दौरान समय के साथ प्रतिक्रिया करती हैं।

दशकों से, इंजीनियर इन मिश्रणों को डिजाइन करने के लिए सरल नियमों (rules of thumb) पर भरोसा करते आए हैं, लेकिन ये पारंपरिक तरीके इस बहु-घटक प्रणाली की जटिल रसायन विज्ञान को पकड़ने में संघर्ष करते हैं। वे अक्सर यह अनुमान लगाने में विफल रहते हैं कि एक सामग्री की मात्रा बदलने से अंतिम ताकत पर क्या प्रभाव पड़ेगा, जिससे ऐसे मिश्रण तैयार होते हैं जो या तो बहुत कमजोर होते हैं या कार्बन उत्सर्जन में अनावश्यक रूप से भारी होते हैं। इसे हल करने के लिए, लांझोउ जियाओतोंग विश्वविद्यालय और कार्डिफ विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक अलग दृष्टिकोण अपनाया: उन्होंने कंप्यूटर को प्रायोगिक परिणामों के एक व्यापक डेटासेट का अध्ययन करके खेल के नियमों को सीखने दिया। डेटा को एक सरल सूत्र में थोपने के बजाय, उन्होंने एक परिष्कृत मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित किया ताकि वह इन सामग्रियों के बीच के छिपे हुए पैटर्न को पहचान सके। शोधकर्ताओं ने XGBoost नामक एक विशिष्ट प्रकार के एल्गोरिदम का उपयोग किया, जो जटिल संबंधों को खोजने में उत्कृष्ट है, और उन्होंने इसे 'क्रेस्टेड पोर्कुपाइन' (क्रेस्टेड साही) की रक्षा रणनीतियों से प्रेरित एक नई अनुकूलन विधि का उपयोग करके फाइन-ट्यून किया। इस जैविक प्रेरणा ने कंप्यूटर को स्थानीय समाधानों (local solutions) में फंसने से बचने में मदद की, जिससे इसने सर्वोत्तम सेटिंग्स खोजने के लिए संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला का पता लगाया।

परिणाम एक अत्यधिक सटीक डिजिटल उपकरण था जो उल्लेखनीय सटीकता के साथ लाइमस्टोन कैलसिनेड क्ले सीमेंट की ताकत का अनुमान लगाने में सक्षम है। जब वास्तविक दुनिया के डेटा के विरुद्ध परीक्षण किया गया, तो मॉडल ने लगभग 94 प्रतिशत मामलों में सही परिणाम का अनुमान लगाया, जो अन्य मानक भविष्यवाणी विधियों से कहीं बेहतर प्रदर्शन करता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि मॉडल केवल एक 'ब्लैक बॉक्स' की तरह काम नहीं करता जो केवल एक संख्या देता है; शोधकर्ताओं ने यह समझने के लिए उन्नत विश्लेषण तकनीकों का उपयोग किया कि मॉडल अपने भविष्यवाणियों के पीछे क्यों खड़ा है। उन्होंने पाया कि सीमेंट की ताकत केवल पारंपरिक सीमेंट के उपयोग से संचालित नहीं होती है, बल्कि सीमेंट कणों के विशिष्ट सतह क्षेत्र (specific surface area) और जोड़े गए जिप्सम की सटीक मात्रा से भी गहराई से प्रभावित होती है। विश्लेषण से पता चला कि जिप्सम एक महत्वपूर्ण रासायनिक नियामक के रूप में कार्य करता है; बहुत कम होने पर यह अस्थिर प्रतिक्रियाओं की ओर ले जाता है, जबकि बहुत अधिक होने पर यह बाद में सामग्री को फैला सकता है और उसमें दरारें पैदा कर सकता है। कंप्यूटर ने मिश्रण के लिए एक "स्वीट स्पॉट" (इष्टतम बिंदु) की पहचान की: एक मिश्रण जिसमें 40 से 55 प्रतिशत पारंपरिक सीमेंट, 25 से 35 प्रतिशत कैलसिनेड क्ले, 15 से 25 प्रतिशत लाइमस्टोन और 3 से 5 प्रतिशत जिप्सम शामिल है।

इन विशिष्ट श्रेणियों के भीतर, शोधकर्ताओं ने पाया कि यह सामग्री अपनी अधिकतम ताकत प्राप्त करती है और साथ ही अपने पर्यावरणीय पदचिह्न (environmental footprint) को न्यूनतम करती है। रेसिपी को इन अनुकूलित अनुपातों में बदलकर, नया सीमेंट पारंपरिक साधारण पोर्टलैंड सीमेंट की तुलना में 41.9 और 53.2 प्रतिशत कम कार्बन डाइऑक्साइड का उत्पादन करता है। यह कमी महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उत्पादन प्रक्रिया से आती है, जो मानक सीमेंट के लिए आवश्यक उच्च-तापमान बेकिंग से बचती है। इस खोज को क्षेत्र में इंजीनियरों के लिए उपयोगी बनाने के लिए, टीम ने एक सरल, इंटरैक्टिव सॉफ्टवेयर सिस्टम बनाया है जो उपयोगकर्ताओं को उनके लक्षित स्ट्रेंथ और क्यूरिंग समय को इनपुट करने की अनुमति देता है, जिसके बदले में उन्हें तुरंत एक अनुकूलित मिश्रण डिजाइन प्राप्त होता है। हालांकि यह अध्ययन प्रयोगशाला नमूनों पर किया गया था और वास्तविक दुनिया के एग्रीगेट्स और निर्माण स्थितियों के साथ और अधिक परीक्षण की आवश्यकता है, यह कार्य निर्माण उद्योग के लिए एक मजबूत, डेटा-संचालित मार्ग प्रदान करता है। यह प्रदर्शित करता है कि प्रयोगात्मक विज्ञान को बुद्धिमान डेटा विश्लेषण के साथ जोड़कर, ऐसी निर्माण सामग्री डिजाइन करना संभव है जो अधिक मजबूत और स्वच्छ दोनों हो, जो वैश्विक बुनियादी ढांचे के लिए एक अधिक टिकाऊ भविष्य की ओर एक ठोस कदम है।