Previsão da resistência à compressão de argamassas contendo vidro CRT reciclado usando os métodos GMDH e GEP

Transformando TVs antigas em blocos de construção mais seguros e resistentes

Milhões de televisores e monitores de tubo de raios catódicos (CRT) descartados estão se acumulando em aterros sanitários ao redor do mundo. Seu vidro denso contém grande quantidade de chumbo, que pode infiltrar-se no solo e na água. Este estudo investiga uma maneira de aprisionar com segurança esse vidro perigoso dentro de argamassas de construção, ao mesmo tempo em que mantém o material suficientemente resistente para uso prático. Ao combinar reciclagem com modelagem moderna orientada por dados, os pesquisadores mostram como podemos transformar um fluxo de resíduos tóxicos em um ingrediente útil para edifícios mais ecológicos e até paredes com capacidade de blindagem contra radiação.

Por que o vidro de telas antigas é um problema e uma oportunidade

O vidro CRT é excepcionalmente denso e contém cerca de 20–25% de óxido de chumbo. Quando triturado e descartado, esse chumbo pode se lixiviar lentamente e contaminar o ambiente. Experimentos anteriores mostraram que, quando o vidro CRT é incorporado em argamassas à base de cimento, o fluido de poros altamente alcalino do cimento ajuda a imobilizar metais pesados, reduzindo drasticamente sua lixiviação. Ao mesmo tempo, a alta densidade do vidro pode melhorar a proteção contra raios X e radiação. A desvantagem é que substituir areia natural por vidro CRT reciclado (RCRT) frequentemente enfraquece a argamassa porque as partículas lisas de vidro aderem mal à pasta circundante. Engenheiros, portanto, enfrentam um trade-off entre benefícios ambientais, desempenho de blindagem e resistência mecânica.

De testes laboratoriais caros à previsão inteligente

Projetar traços de argamassa que atinjam o equilíbrio certo tem, tipicamente, exigido muitos testes laboratoriais por tentativa e erro, que são lentos e caros. Pesquisas anteriores geralmente relataram resultados de testes individuais e às vezes usaram fórmulas estatísticas tradicionais para prever resistência, mas essas abordagens tiveram dificuldades com as interações complexas e não lineares entre os ingredientes da mistura. Em particular, nenhum trabalho anterior havia construído modelos preditivos especificamente adaptados a argamassas com vidro RCRT, e a maioria dos estudos modernos de aprendizado de máquina focou em outros materiais reciclados ou usou algoritmos “caixa-preta” que oferecem pouca visão sobre como cada ingrediente afeta a resistência. Este estudo buscou preencher essa lacuna usando modelos transparentes baseados em equações.

Como os pesquisadores treinaram os modelos

A equipe compilou um banco de dados com 139 amostras de argamassa feitas com diferentes proporções de água, cimento, cinzas volantes, areia natural, vidro RCRT e diferentes tempos de cura. Primeiro limparam os dados removendo outliers e padronizando as escalas de todas as variáveis. Dois métodos ditos de computação suave “caixa-branca” foram então treinados para prever a resistência à compressão: Group Method of Data Handling (GMDH), que constrói uma rede multicamada de equações polinomiais simples, e Gene Expression Programming (GEP), que evolui fórmulas matemáticas de modo inspirado na genética. Ambos os métodos produzem equações explícitas que engenheiros podem usar em calculadoras ou planilhas em vez de código opaco. Os dados foram divididos em conjuntos de treino e teste, e os modelos também foram avaliados usando validação cruzada cinco vezes para medir sua estabilidade.

Qual método venceu e o que mais importa

O modelo GMDH superou claramente tanto o modelo GEP quanto os métodos de regressão clássicos. Em dados de teste não vistos, o GMDH alcançou um coeficiente de determinação (R²) de 0,942, com baixos erros de previsão, o que significa que suas resistências calculadas coincidiram de perto com as medidas laboratoriais. O GEP teve desempenho razoável, mas mostrou maior dispersão e erros mais altos, enquanto regressões lineares e não lineares simples perderam boa parte da complexidade subjacente. Para entender quais ingredientes influenciavam mais a resistência, os pesquisadores usaram uma ferramenta moderna de explicação chamada SHAP. Ela revelou que o teor de água foi o fator dominante: água em excesso tende a criar poros adicionais e reduzir a resistência. O tempo de cura veio em seguida — cura mais longa permitiu mais reações de hidratação e argamassas mais fortes. O teor de cimento teve efeito moderado, enquanto as quantidades de vidro RCRT e areia desempenharam papéis menores e secundários na faixa de traços estudada.

O que isso significa para uma construção mais verde

Para o leitor em geral, a principal conclusão é que parece ser seguro e prático reciclar quantidades moderadas de vidro CRT em argamassas de cimento sem sacrificar severamente a resistência, desde que o traço seja cuidadosamente projetado. As equações GMDH dão aos engenheiros uma ferramenta confiável e fácil de usar para prever quão resistente será uma argamassa rica em RCRT antes de preparar um único lote. Como o método é transparente, projetistas também podem ver como a alteração de água, cimento ou tempo de cura mudará o desempenho e compensar a pequena perda de resistência causada pelo vidro. Em suma, o estudo mostra que combinar reciclagem de resíduos industriais com modelos interpretáveis de aprendizado de máquina pode ajudar a transformar lixo eletrônico perigoso em um ingrediente previsível e estruturalmente viável para materiais de construção sustentáveis e até com blindagem contra radiação.

Citação: 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

Palavras-chave: vidro CRT reciclado, resistência de argamassa cimentícia, construção sustentável, modelos de aprendizado de máquina, materiais de blindagem contra radiação