Experimentell och maskininlärningsbaserad utvärdering av tryckhållfasthet hos gummigranulatbetong vid förhöjda temperaturer

Förvandla gamla däck till säkrare byggnader

Massor av utslitna bil­däck samlas över hela världen, upptar plats på soptippar och utgör brandrisker. En lovande idé är att mala dessa däck till små smulor och blanda dem i betong, för att skapa byggnader och vägar som återanvänder avfall istället för natur­sand. Denna studie undersöker hur sådan gummigranulatbetong beter sig när den blir mycket varm, som vid brand, och visar hur moderna datorverktyg kan hjälpa ingenjörer att förutsäga dess hållfasthet utan att testa varje recept i labbet.

Från avfallsberg till betongblandning

Forskarna börjar med att granska varför däckgummi i betong är både attraktivt och problematiskt. Gummipartiklar kan göra betongen lättare, bättre på att absorbera slag och mer motståndskraftig mot tvära brott. Men de försvagar också materialet eftersom gummi inte binder väl med den hårdnade cementpasten. Denna svaga bindning, tillsammans med extra luftfickor runt gummit, tenderar att minska både hur mycket belastning betongen kan bära och hur väl den håller ihop i drag. Tidigare studier testade många gummiblandningar, men det fanns fortfarande inget klart och pålitligt sätt att förutsäga hur dessa blandningar skulle prestera vid olika temperaturer och härdningsförhållanden.

Upphettning av gummibetong i labbet

För att tackla detta problem tillverkade teamet flera betongblandningar där fint sand ersattes delvis med gummigranulat i nivåer på 10, 20 och 30 procent. De gjöt cylindriska provkroppar, lät dem härda och utsatte dem sedan för olika temperaturer upp till 200 grader Celsius innan de krossades och delades för att mäta tryck- och draghållfasthet. Som väntat minskade mer gummi hållfastheten vid rumstemperatur, eftersom betongen blev mindre tät och gummipartiklarna bildade svagare länkar i det inre skelettet. Uppvärmning förvärrade oftast situationen: när gummit började sönderdelas och expandera skapade det fler små håligheter och mikrosprickor, vilket ytterligare eroderade hållfastheten, särskilt i blandningar med högst gummiandel.

Lära datorer att förutsäga hållfasthet

I stället för att enbart förlita sig på nya tester sammanställde forskarna också en stor databas med mer än tusen gummibetongblandningar rapporterade i tidigare studier. För varje blandning registrerade de ingredienser såsom cement, tillsatta finkorniga pulver, gummiandel, vattenmängd, härdningstemperatur och ålder, tillsammans med uppmätta tryck- och draghållfastheter. De tränade sedan nio olika maskininlärningsmodeller för att lära sig sambandet mellan receptet och den resulterande hållfastheten. Sofistikerade metoder som XGBoost, Light Gradient Boosting och en typ av artificiellt neuralt nätverk kallat multilayer perceptron gav de mest precisa förutsägelserna, med resultat som stämde väl överens med verkliga provvärden för både tryck och drag.

Se vilka ingredienser som betyder mest

För att tolka dessa digitala förutsägelser använde teamet en tolkningsmetod som tilldelar varje indata en del av ansvaret för det slutliga svaret. Detta visade att hur mycket fint ballast som ersätts av gummi, mängden vatten i förhållande till cement, och betongens ålder är de starkaste drivkrafterna för tryck- och draghållfasthet. Ersättning av fint material med gummi stack särskilt ut, vilket bekräftar att förändring av de små partiklarna i blandningen har stor påverkan på hur materialet beter sig. Andra tillsatser som kiselrök var hjälpsamma men mindre dominerande, medan härdningstemperaturen inom det studerade intervallet spelade en mindre roll än väntat i den sammanslagna databasen.

Vad detta betyder för grönare byggande

För icke-specialister är huvudbudskapet att användning av riven däckgummi i betong kan bidra till att minska avfall men vanligtvis sänker hållfastheten, särskilt när materialet utsätts för hög värme. Studien visar att denna förlust kan hanteras om ingenjörer vet exakt hur mycket hållfasthet de kan förvänta sig för en given blandning och temperatur. Genom att kombinera noggranna labbtester med kraftfulla dator­modeller erbjuder författarna ett verktyg som snabbt kan uppskatta hur gummigranulatbetong kommer att prestera, vilket leder till säkrare utformningar och smartare användning av återvunnet material i byggnader som måste klara både vardagliga belastningar och potentiella bränder.

Citering: Alameri, M., Alsulami, B.T. Experimental and machine learning evaluation of crumb rubber concrete strength at elevated temperatures. Sci Rep 16, 15616 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-44147-7

Nyckelord: gummigranulatbetong, återvinning av avfall däck, förhöjd temperatur, maskininlärningsmodeller, betonghållfasthet