Jeopolimer sistemlerinde sentez koşulları ve basınç direnci arasındaki ilişkilerin istatistiksel öğrenme yöntemleri aracılığıyla tanımlanması

Üretiminde CO2 salınımının düşük olması jeopolimerleri inşaat endüstrisinde kullanılabilecek uygun bir inorganik ve amorf malzeme yapmaktadır. Çeşitli üretim koşullarının karmaşık etkileriyle belirlenen basınç direnci (CS), jeopolimerlerin önemli bir dayanıklılık ölçüsüdür. Bu çalışmanın amacı, üretim koşulları ile basınç direnci arasında güvenilir kurallar elde etmek için bir karar ağacı oluşturmaktır. Bu nedenle, mevcut yayımları kullanarak, 879 veri noktası ve 19 değişkenden oluşan bir veri tabanı oluşturuldu. Gereksiz değişkenleri elemek için İleri Seçim (FS), Geri Eliminasyon (BE) ve Kaba Küme teorisi algoritmaları kullanıldı. Karar ağacı parametreleri (Smax ve Pmin), indirgenmiş küme oluştururken bu çalışmada eklenen eşik parametresi (eps), ve FS/BE algoritmalarında uygun değişken sayısı 20 tekrar ile 5 kat çapraz doğrulama (CV) ile optimize edildi. Yapılan ağaçlardan elde edilen kuralların güvenilirliği kararlılık endeksi (SI) ile ölçüldü. BE tabanlı derin ağaçların (Smax = 150) test RMSE değeri 10.0 MPa'a kadar düşse de, FS/BE değişken seçmeli büyük ağaçlardan elde edilen kuralların kararlı olmadığı görüldü. Bu nedenle, kural oluşturmak için daha küçük boyutlu (Smax = 60) indirgenmiş küme bazlı bir ağaç kullanıldı. Oluşturulan bu ağacın CV RMSE ve SI, test RMSE ve R2 sırasıyla 13.2 MPa, 0.79, 13.2 MPa ve 0.64'e eşit. Bu ağaca dayanarak düşük ve yüksek CS değerlerine karşılık gelen iki alüminosilikat prekürsor malzeme grubu tanımlandı. Çıkan ağacın yorumu için 2-boyutlu değişken uzayından doğrusal regresyon ile yerel modeller geliştirildi. Su/Al ve Na/Al oranları ve çevre koşullarında kürleme süresi yüksek CS grubunu, saflık ve yüksek sıcaklıkta kürleme süresi de düşük CS grubunu etkilediği görüldü. Ayrıca, değişkenlerin CS üzerindeki etkisinin prekürsor malzeme tipine göre değiştiği ve bunun değişkenler arası önemli etkileşimlerin varlığına işaret ettiği görüldü.