実験調査と機械学習解析によるゼオライトと廃陶磁器粉を用いたコンクリートの力学特性と耐久性

廃タイルを強靱なコンクリートに変える

コンクリートは私たちの住宅、橋、街路に至るまで至る所にあります。しかし、コンクリートを結びつける接着剤であるセメントの製造はエネルギーを多く消費し、二酸化炭素の主要な発生源です。同時に、建設や解体から生じる割れた陶磁器タイルの山が埋め立て地に積み上げられています。本研究は、天然の火山性鉱物と微粉砕した廃陶磁器をセメントの一部と置き換え、さらに機械学習を用いてこの環境配慮型コンクリートがどの程度性能を発揮するかを予測することで、両方の問題に同時に対処する方法を探ります。

なぜコンクリートの材料を見直すのか？

セメントはコンクリートの中で最も高価で環境負荷の大きい成分です。生産には大量の燃料が必要で、CO₂を放出します。一方、陶磁器タイル産業は毎年数百万トンの廃棄物を生み出しており、従来の方法ではリサイクルが難しいものです。研究者たちは、セメントの代替として部分的に用いることができる有望な二つの材料を調べました：反応性のある天然ゼオライトと廃棄タイルから作られる陶磁器粉です。どちらもシリカとアルミナを豊富に含み、セメント水和の副生成物と反応して追加の結合ゲルを形成する可能性があり、コンクリートをより強く、水や塩分に対して浸透しにくくすることが期待されます。

新配合の設計と試験

チームは13種類の異なるコンクリート配合を準備しました。水量と砂利は一定に保ち、セメントの一部を系統的にゼオライト（5%、10%、15%）と陶磁器粉（0%、10%、20%、30%）で置換しました。各配合について、標準試験片を鋳造し、最長91日間水中養生しました。その後、実構造物で重要となる主要特性を測定しました：圧縮強度（破壊時に耐えられる荷重）、引張および曲げ強度（亀裂や曲げに対する抵抗）、吸水量、そして塩害の指標となる塩化物イオンの浸透しやすさです。塩化物抵抗性は、コンクリートスライスを通過する電荷を6時間で測定する標準の快速試験で評価しました。

より強く、漏れにくく、耐久性の高いコンクリート

実験の結果、ゼオライトと陶磁器粉の混合は、配合比を適切に選べば通常のコンクリートより優れた性能を示すことが分かりました。15%のゼオライトと10%の陶磁器粉を含む配合は、従来配合と比較してすべての試験時点で圧縮、引張、曲げ強度を向上させ、全体として最良の力学挙動を示しました。同時に、このハイブリッドコンクリートは吸水量が大幅に低下し、91日後には最大で約4分の1程度にまで減少することがあり、内部の細孔ネットワークが著しく締まったことを意味します。塩害保護に関しては、より積極的な置換（ゼオライト15%、陶磁器粉30%）が最も顕著な結果を示しました：塩化物浸透に関連する測定電荷は管理コンクリートの約3200クーロンから約425クーロンへと低下し、材料は技術者が用いる「非常に低い」浸透性カテゴリへと分類されました。

コンクリート内部で何が起きているか

これらの改善は微視的な化学反応で説明できます。ゼオライトと陶磁器粉の両方は、微細で非晶質のシリカとアルミナを含んでいます。湿ったコンクリート内では、これらがセメント水和の副生成物である水酸化カルシウムと反応します。この反応により追加のカルシウムシリケート水和物（C–S–H）や関連するゲルが生成され、コンクリートの強度を与える同じ接着相が増えます。これらのゲルは細孔系を充填・改善し、モルタルと骨材の接触帯を厚くし、水や塩化物イオンが通る経路を減らします。結果として、廃陶磁器粒子は微細充填材であると同時に反応性成分として機能し、ゼオライトは化学反応を促進する非常に活性な表面を提供します。

コンピュータにコンクリート性能を予測させる

試行錯誤を超えるため、研究者たちは試験データを用いていくつかの機械学習モデルを訓練しました。モデルへの入力は養生時間とゼオライトおよび陶磁器粉の割合で、出力は圧縮強度の予測でした。テストした手法の中で、XGBoostと呼ばれるブースティング決定木系のアルゴリズムが最も正確な予測を示し、予測値と測定値の高い一致を示しました。これは、比較的小規模な実験データセットで学習したモデルでも、技術者が自然素材と廃棄物由来の添加剤の多様な組合せを素早く探索し、実際に鋳造する前に有望な配合を絞り込むのに役立つことを示唆します。

日常的な構造物への意味

一般向けに言えば、本研究はより環境負荷の小さい、寿命の長いコンクリートの実用的なレシピを示唆しています。セメントのかなりの割合を天然ゼオライトと微粉砕した廃タイルで置き換えることで、セメント使用量を削減し工業副産物をリサイクルすると同時に、ひび割れが生じにくく吸水が大幅に減り、塩害に対してより強いコンクリートを得ることが可能です。将来の配合設計を導く機械学習ツールと組み合わせることで、このアプローチは道路、橋、沿岸構造物を、より持続可能でサービス寿命の長いものにする道を提供します。

引用: Nasr, D., Babagoli, R. & Bidabadi, P.S. Mechanical properties and durability of concrete with zeolite and waste ceramic powder through experimental investigation and machine learning analysis. Sci Rep 16, 7413 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-38184-5

キーワード: 持続可能なコンクリート, 廃陶磁器, ゼオライト, 耐久性, 機械学習