Predykcja wytrzymałości na ściskanie zapraw zawierających recyklingowe szkło CRT przy użyciu metod GMDH i GEP

Przekształcanie starych telewizorów w bezpieczniejsze, mocniejsze elementy budowlane

Miliony wyrzuconych telewizorów i monitorów kineskopowych (CRT) gromadzą się na wysypiskach na całym świecie. Ich ciężkie szkło zawiera dużo ołowiu, który może przenikać do gleby i wód. W tym badaniu zbadano sposób trwałego zamknięcia tego niebezpiecznego szkła w zaprawach budowlanych, przy jednoczesnym zachowaniu wystarczającej wytrzymałości materiału do zastosowań praktycznych. Łącząc recykling z nowoczesnym modelowaniem opartym na danych, autorzy pokazują, jak można przekształcić toksyczny strumień odpadów w użyteczny składnik na rzecz zielniejszego budownictwa, a nawet ścian ekranowanych przed promieniowaniem.

Dlaczego szkło ze starych ekranów stanowi problem i szansę

Szkło CRT jest wyjątkowo gęste i zawiera około 20–25% tlenku ołowiu. Jeśli zostanie rozdrobnione i wyrzucone, ołów może stopniowo się wymywać i skażać środowisko. Wcześniejsze eksperymenty wykazały, że gdy szkło CRT jest dodawane do zapraw na bazie cementu, wysoce zasadowy płyn porowy cementu pomaga unieruchomić metale ciężkie, znacząco zmniejszając ich wymywanie. Jednocześnie duża gęstość szkła może poprawiać ochronę przed promieniowaniem rentgenowskim i innym. Wadą jest to, że zastępowanie naturalnego piasku recyklingowanym szkłem CRT (RCRT) często osłabia zaprawę, ponieważ gładkie cząstki szkła słabo wiążą się z otaczającą pastą. Inżynierowie stoją więc przed kompromisem między korzyściami środowiskowymi, właściwościami ekranowania a wytrzymałością mechaniczną.

Od kosztownych badań laboratoryjnych do inteligentnej predykcji

Projektowanie mieszanek zapraw o odpowiedniej równowadze zwykle wymagało wielu prób i błędów w laboratorium, co jest czasochłonne i kosztowne. Poprzednie badania głównie raportowały pojedyncze wyniki testów i czasem wykorzystywały tradycyjne formuły statystyczne do przewidywania wytrzymałości, ale te podejścia miały trudności z modelowaniem złożonych, nieliniowych interakcji między składnikami mieszanki. W szczególności wcześniej nie opracowano modeli predykcyjnych specjalnie dostosowanych do zapraw z RCRT, a większość współczesnych badań z uczeniem maszynowym koncentrowała się na innych materiałach z recyklingu lub stosowała „czarne skrzynki” algorytmów, które dają niewiele wglądu, jak każdy składnik wpływa na wytrzymałość. Niniejsze badanie miało wypełnić tę lukę, wykorzystując przejrzyste modele oparte na równaniach.

Jak badacze nauczyli modele

Zespół skompilował bazę danych 139 próbek zapraw wykonanych z różnych proporcji wody, cementu, popiołu lotnego, piasku naturalnego, szkła RCRT oraz o różnych czasach dojrzewania. Najpierw oczyszczono dane poprzez usunięcie odchyleń i standaryzację skali wszystkich zmiennych. Następnie wytrenowano dwie tzw. „białe skrzynkowe” metody obliczeń miękkich do przewidywania wytrzymałości na ściskanie: Group Method of Data Handling (GMDH), która buduje wielowarstwową sieć prostych wielomianowych równań, oraz Gene Expression Programming (GEP), która ewoluuje formuły matematyczne w sposób inspirowany genetyką. Obie metody generują jawne równania, które inżynierowie mogą wpisywać do kalkulatorów lub arkuszy kalkulacyjnych zamiast korzystać z nieprzejrzystego kodu. Dane podzielono na zestawy treningowe i testowe, a modele sprawdzono również za pomocą pięciokrotnej walidacji krzyżowej, aby ocenić ich stabilność.

Która metoda zwyciężyła i co ma największe znaczenie

Model GMDH wyraźnie przewyższał zarówno model GEP, jak i klasyczne metody regresji. Na nieznanych wcześniej danych testowych GMDH osiągnął współczynnik determinacji (R²) równy 0,942 przy niskich błędach predykcji, co oznacza, że obliczone wytrzymałości bardzo dobrze zgadzały się z pomiarami laboratoryjnymi. GEP poradził sobie całkiem dobrze, ale wykazywał większe rozrzuty i wyższe błędy, natomiast proste regresje liniowe i nieliniowe nie uchwyciły znacznej części ukrytej złożoności. Aby zrozumieć, które składniki miały największy wpływ na wytrzymałość, badacze użyli nowoczesnego narzędzia wyjaśniającego o nazwie SHAP. Wykazało ono, że dominującym czynnikiem była zawartość wody: zbyt dużo wody sprzyja tworzeniu dodatkowych porów i obniża wytrzymałość. Na drugim miejscu znalazł się czas dojrzewania — dłuższe dojrzewanie pozwala na więcej reakcji hydratacyjnych i daje mocniejsze zaprawy. Zawartość cementu miała umiarkowany wpływ, natomiast ilości szkła RCRT i piasku odgrywały mniejsze, drugorzędne role w badanym zakresie mieszanek.

Co to oznacza dla bardziej ekologicznego budownictwa

Dla czytelnika niebędącego specjalistą kluczowy wniosek jest taki, że wydaje się możliwe i praktyczne recyklingować umiarkowane ilości szkła CRT do zapraw cementowych bez drastycznego pogorszenia wytrzymałości, pod warunkiem starannego zaprojektowania mieszanki. Równania GMDH dostarczają inżynierom niezawodnego, łatwego w użyciu narzędzia do przewidywania, jak wytrzymała będzie dana zaprawa bogata w RCRT, zanim wykonają choćby jedną partię. Ponieważ metoda jest przejrzysta, projektanci mogą też zobaczyć, jak zmiana ilości wody, cementu czy czasu dojrzewania wpłynie na właściwości i skompensować niewielką utratę wytrzymałości spowodowaną szkłem. Krótko mówiąc, badanie pokazuje, że łączenie recyklingu odpadów przemysłowych z interpretowalnymi modelami uczenia maszynowego może pomóc przekształcić niebezpieczne e-odpady w przewidywalny, konstrukcyjnie bezpieczny składnik do zrównoważonych i nawet ekranowanych przed promieniowaniem materiałów budowlanych.

Cytowanie: Ghorbani, V., Seyedkazemi, A. & Kutanaei, S.S. Predicting compressive strength of mortars containing recycled CRT glass using GMDH and GEP methods. Sci Rep 16, 6655 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-36553-8

Słowa kluczowe: recyklingowe szkło CRT, wytrzymałość zaprawy cementowej, zrównoważone budownictwo, modele uczenia maszynowego, materiały do ochrony przed promieniowaniem