Прогнозирование прочности на сжатие растворов с переработанным стеклом ЭЛТ с помощью методов GMDH и GEP

Преобразование старых телевизоров в более безопасные и прочные строительные материалы

Миллионы списанных кинескопных (CRT) телевизоров и мониторов накапливаются на свалках по всему миру. Их тяжёлое стекло содержит много свинца, который может просачиваться в почву и воду. В этом исследовании рассматривается способ надёжно запереть опасное стекло внутри строительных растворов при сохранении достаточной прочности для реального применения. Сочетая переработку с современным подходом на основе данных, авторы показывают, как токсичный поток отходов можно превратить в полезный ингредиент для более экологичных зданий и даже стен для радиационной защиты.

Почему стекло старых экранов — проблема и возможность

Стекло ЭЛТ необычно плотное и содержит около 20–25% оксида свинца. При дроблении и выбросе этот свинец может медленно вымываться и загрязнять окружающую среду. Ранее было показано, что при добавлении стекла ЭЛТ в цементные растворы сильно щелочная поровая жидкость цемента способствует закреплению тяжёлых металлов и заметно снижает их выщелачивание. Одновременно высокая плотность стекла может улучшать защиту от рентгеновского и иного излучения. Минус в том, что замена природного песка переработанным стеклом ЭЛТ (RCRT) часто ослабляет раствор, поскольку гладкие стеклянные частицы плохо сцепляются с цементным тестом. Инженерам приходится выбирать между экологическими преимуществами, защитными свойствами и механической прочностью.

От дорогостоящих лабораторных испытаний к умному прогнозированию

Разработка составов растворов с требуемым балансом обычно требует многочисленных лабораторных испытаний методом проб и ошибок, что занимает время и дорого. Предыдущие работы в основном публиковали отдельные результаты испытаний и иногда использовали традиционные статистические формулы для прогноза прочности, но такие подходы испытывали трудности с учётом сложных нелинейных взаимосвязей между компонентами смеси. В частности, ранее не строили предсказательные модели, специально адаптированные к растворам с RCRT, а большинство современных исследований в области машинного обучения сосредотачивались на других переработанных материалах или применяли «чёрные ящики», которые мало объясняют вклад каждого ингредиента. Это исследование стремилось восполнить этот пробел, используя прозрачные, основанные на уравнениях модели.

Как исследователи обучали модели

Команда собрала базу данных из 139 образцов растворов, приготовленных с разными долями воды, цемента, золы-уноса, природного песка, стекла RCRT и с разным временем твердения. Сначала данные очистили — удалили выбросы и стандартизовали шкалы всех переменных. Затем обучили два так называемых «белых ящиков» мягко-вычислительных метода для предсказания прочности на сжатие: Group Method of Data Handling (GMDH), который строит многослойную сеть простых полиномиальных уравнений, и Gene Expression Programming (GEP), который эволюционирует математические формулы по принципам, вдохновлённым генетикой. Оба метода дают явные уравнения, которые инженеры могут использовать в калькуляторах или таблицах, а не в скрытом коде. Данные разделили на обучающую и тестовую выборки, а модели дополнительно проверили с помощью пятикратной кросс-валидации для оценки стабильности.

Какой метод победил и что имеет наибольшее значение

Модель GMDH однозначно превзошла модель GEP и классические регрессионные методы. На невидимых тестовых данных GMDH показала коэффициент детерминации (R²) 0,942 и низкие ошибки прогноза, что означает хорошее совпадение рассчитанных значений прочности с лабораторными измерениями. GEP показала приемлемые результаты, но с большей разбросанностью и более высокими ошибками, тогда как простые линейные и нелинейные регрессии не уловили значительную часть внутренней сложности. Чтобы понять, какие ингредиенты вносят наибольший вклад в прочность, исследователи использовали современный инструмент объяснения SHAP. Он показал, что доминирующим фактором является содержание воды: избыток воды создаёт дополнительные поры и снижает прочность. На втором месте — время твердения: более длительное твердение позволяет пройти большим объёмам гидратации и даёт более прочный раствор. Содержание цемента оказывает умеренное влияние, тогда как доли RCRT-стекла и песка в изученном диапазоне имеют более второстепенное значение.

Что это значит для более экологичного строительства

Для широкого читателя главный вывод таков: переработка умеренных количеств стекла ЭЛТ в цементные растворы выглядит и безопасной, и практичной, если состав тщательно спроектирован и контролируется. Уравнения GMDH дают инженерам надёжный и простой инструмент для прогнозирования прочности раствора с высоким содержанием RCRT до приготовления первой партии. Поскольку метод прозрачен, проектировщики также могут увидеть, как изменение воды, цемента или времени твердения повлияет на характеристики и компенсировать небольшую потерю прочности, вызванную стеклом. Вкратце, исследование показывает, что сочетание промышленной переработки отходов и интерпретируемых моделей машинного обучения может помочь превратить опасные электронные отходы в предсказуемый, конструктивно надёжный компонент для устойчивых и даже радиационно-экранирующих строительных материалов.

Цитирование: 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

Ключевые слова: переработанное стекло ЭЛТ, прочность цементного раствора, устойчивое строительство, модели машинного обучения, материалы для радиационной защиты