Tính toán hệ số khuếch tán ion clorua qua bê tông từ hệ số thấm nước sử dụng thuật toán học máy

Chỉ số đề mục

67

Lĩnh vực nghiên cứu

Kỹ thuật xây dựng

Dạng tài liệu

BB

Tác giả

Trần Thu Minh, Mai Hoàng Anh, Trần Ngọc Hòa⁽¹⁾, Trần Thế Truyền, Hồ Xuân Ba

Nhan đề

Tính toán hệ số khuếch tán ion clorua qua bê tông từ hệ số thấm nước sử dụng thuật toán học máy

Nhan đề tiếng anh

Estimating chloride ion diffusion coefficient in concrete from water permeability using machine learning algorithms

Nguồn trích

Tạp chí Giao thông vận tải

Năm xuất bản

2024

Số

10

Trang

43-46

ISSN

2354-0818

Từ khóa

Ăn mòn, Học máy, Hồi quy, Xác suất Monte Carlo, Bê tông cốt thép, Hệ số khuếch tán.

Từ khóa tiếng anh

Corrosion, Machine learning, Regression, Monte Carlo probability, Reinforced concrete, Diffusion coefficient.

Tóm tắt

Đánh giá ảnh hưởng của mức độ ăn mòn đến kết cấu bê tông cốt thép bằng thuật toán học máy là một hướng nghiên cứu nhận được nhiều sự chú ý trong những năm gần đây. Trong thực tế, bê tông cốt thép bị ảnh hưởng bởi thời gian và môi trường, dễ bị ăn mòn do ion clorua. Các thí nghiệm đánh giá ion clorua truyền thống rất tốn kém và mất thời gian, nên nghiên cứu đề xuất sử dụng thí nghiệm độ thấm nước để đánh giá thông qua quan hệ với độ thấm nước kết hợp với lý thuyết xác suất. Thuật toán học máy, đặc biệt là các mô hình hồi quy được áp dụng để phân tích các yếu tố môi trường, hóa chất và dữ liệu khác, giúp dự đoán tuổi thọ kết cấu chính xác hơn. Điều này không chỉ hỗ trợ lập kế hoạch bảo dưỡng hiệu quả và giảm nguy cơ bị hư hỏng, mà còn tiết kiệm chi phí và thời gian so với phương pháp thí nghiệm truyền thống. Việc áp dụng các mô hình hồi quy giúp xác định giá trị hệ số khuếch tán thông qua hệ số thấm nước trong bê tông cốt thép, mang lại lợi ích quan trọng trong việc bảo trì và tối ưu hóa thiết kế công trình xây dựng, đặc biệt trong môi trường được xây dựng gần biển.

Tóm tắt tiếng anh

Assessing the corrosion level of reinforced concrete structures using machine learning algorithms is a research direction in recent years. In reality, reinforced concrete is affected by time and environment, easily corroded by chloride ions. Traditional chloride ion evaluation experiments are very expensive and time-consuming. Therefore, this study uses water permeability experiments to evaluate through relationships with water permeability combined with probability theory. The problem of structural life predictability can be solved by machine learning. By doing so, one would analyze different environmental factors and chemicals, among others, with data, making enhanced predictions. It could help in not only effective planning of the maintenance to avert possible damage and save costs and time compared to traditional testing methods. The application of regression models plays a vital role in establishing the value of the diffusion coefficient via the water permeability coefficient in reinforced concrete, leading to some critical benefits in the maintenance and design optimization of constructions, mainly structures located near the sea.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVb 12

File toàn văn

Xem toàn văn