Ученые ЮФУ создали нейросеть для подбора прочного бетона из отходов

Сотрудники Южного федерального университета разработали программу, которая составляет «рецепты» бетона для 3D-печати зданий. Алгоритм подбирает состав с максимальным содержанием строительных отходов, но при этом сохраняет высокую прочность материала. Результаты исследования опубликованы в Journal of Materials in Civil Engineering. Как пояснили в ЮФУ, смесь для строительной 3D-печати должна не только быть прочной, но и легко прокачиваться через сопло, а после укладки сразу сохранять форму и выдерживать вес последующих слоёв. Поэтому при подборе состава важно учитывать не только итоговую прочность, но и пригодность для непрерывной печати. Разработка позволит частично заменить природные компоненты (например, песок) на переработанные отходы, сократив расход сырья и уменьшив число лабораторных экспериментов. Из такого бетона можно печатать внутренние перегородки, фасадные элементы, малые архитектурные формы — клумбы, лавки — и отдельные неструктурные детали малоэтажных зданий. В будущем учёные планируют продолжить разработку экологичных материалов для городской инфраструктуры, включая проекты вертикального озеленения. Работа выполнена при поддержке программы «Приоритет-2030» ЮФУ. «С одной стороны, в составе должно присутствовать максимально возможное количество вторичного сырья, полученного из строительных отходов, чтобы сократить потребление природного песка и вернуть отходы в производственный цикл. С другой стороны, увеличение доли переработанных компонентов не должно приводить к существенной потере прочности бетона. В результате машинное обучение помогает подобрать такой компромиссный состав», — рассказала один из авторов работы, заведующая кафедрой почвоведения и оценки земельных ресурсов ЮФУ Татьяна Минкина.