В России предложили оптимизировать состав бетона с помощью нейросети

ТОМСК, 20 февраля. /ТАСС/. Ученые Томского политехнического университета (ТПУ) собрали базу данных глубокого сканирования различных составов бетона, чтобы научить нейросеть подбирать оптимальный состав этого материала с заданными свойствами. Структура бетона очень важна при строительстве различных объектов, однако до сих пор до конца не изучена, рассказали ТАСС в пресс-службе вуза.

Источник: РИА "Новости"

Отмечается, что бетон на 70% от своего объема состоит из так называемых инертных материалов или заполнителей (щебень и песок) и на 30% — из цементного камня — продукта реакции цемента, воды и различных добавок (химических или минеральных). При этом пористая структура цементного камня играет значительную роль в свойствах бетона и ее роль, как и количественное описание, до конца не изучены и представляют большой интерес.

«Идея метода улучшения анализа данных состоит в том, чтобы “помочь” нейронной сети классифицировать каждый пиксель изображения как принадлежащий или не принадлежащий поре с помощью дополнительного анализа пространственной трехмерной окрестности этого пикселя. Другими словами, вероятность того, что данный пиксель будет отнесен к классу поры, зависит не только от базы обучающей выборки, состоящей из двумерных снимков, но и от того, как эти изображения связаны между собой условием непрерывности свойств материала», — приводятся в сообщении слова одного из авторов исследования, доцента Исследовательской школы физики высокоэнергетических процессов ТПУ Романа Резаева.

Ученые просканировали на томографе ТПУ с высокой разрешающей способностью пять различных составов бетона с разной пористой структурой. Уникальность метода анализа данных томографического сканирования политехников заключается в гибридном подходе — комбинации методов, основанных на нейронных сетях, и методах, основанных на физических представлениях. Это позволяет кардинально сократить объем обучающей выборки и значительно повысить надежность. Собранные данные станут основой для нейросети, которую можно будет использовать для подбора оптимального состава бетона с заданными свойствами при наименьшей стоимости.

«Задача определения пористой структуры горных пород и цементного камня была актуальна и раньше и будет актуальна и далее, поскольку пористая структура материала в значительной степени определяет его физико-механические свойства. Например, так называемая долговечность бетона, которая по ГОСТ формулируется в терминах морозостойкости, то есть в количестве выдерживаемых циклов замораживания/ оттаивания без значимой потери прочности, во многом определяется именно пористой структурой цементного камня. Другой пример свойства, определяемого пористой структурой — водонепроницаемость бетона, важный параметр при строительстве мостовых сооружений», — приводятся слова Резаева.