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水泥行业碳排放量占全球总量8%，超过全球航空业总和瑞士谢乐研究所的科研团队开发了基于人工智能的模型，可加速发现新型水泥配方，在保证材料质量的同时改善碳足迹。

参考消息网6月25日报道据美国《科学日报》网站6月19日报道，人工智能开辟“绿色水泥”新路径  水泥行业碳排放量占全球总量8%，超过全球航空业总和。

瑞士谢乐研究所的科研团队开发了基于人工智能的模型，可加速发现新型水泥配方，在保证材料质量的同时改善碳足迹  水泥厂的回转窑需加热至1400摄氏度高温，将研磨后的石灰石煅烧成熟料，即成品水泥的原材料不足为奇的是，仅靠电力通常无法达到如此高温。

这些温度源自高能耗的燃烧过程，会排放大量二氧化碳但令人意外的是，燃烧过程产生的二氧化碳不到这些排放量的一半，甚至更少大部分排放的二氧化碳来自生产熟料和水泥的原材料，即石灰石中化学结合的二氧化碳，在高温窑炉转化过程中释放出来。

  一种极具潜力的减排方案是调整水泥配方本身，即用其他胶凝材料替代部分熟料  这正是瑞士谢乐研究所核工程与科学中心废物管理实验室的跨学科团队研究的课题研究人员摒弃了单纯依赖耗时实验或复杂模拟的传统方法，开发出基于机器学习的建模技术。

该研究第一作者、数学家罗曼娜·博伊格解释道：“通过该模型，我们能在保持水泥优异机械性能的同时，模拟并优化配方使其二氧化碳排放量大幅降低无需在实验室测试成千上万种配比，我们利用模型几秒内即可生成实用配方建议，这就像拥有一本气候友好型水泥的数字食谱。

”  通过这种创新方法，研究人员能够精准筛选出符合预期标准的水泥配方该研究的发起人兼合著者、谢乐研究所传输机制研究组负责人尼古劳斯·普拉西亚纳基斯指出：“最终决定成品性能的关键因素是材料成分，它的可能性范围极其广阔。

我们的方法通过筛选有潜力的候选配方进行后续实验验证，可大幅缩短研发周期”该研究成果已发表在《材料与结构》期刊上  谢乐研究所水泥系统研究组负责人、该研究的合著者普罗维斯解释道：“水泥本质上是一种矿物黏结剂。

在混凝土中，我们通过水泥、水和砾石人工合成矿物，将整个材料凝结成一体可以说，我们是在以快进方式模拟地质作用”这种地质作用，或者说其背后的物理过程，极其复杂，用计算机建模相应地就需要巨大的计算量，且成本高昂。

正因如此，研究团队选择借助人工智能技术  谢乐研究所的科研人员同样采用了神经网络技术他们自主生成了训练所需的数据集普拉西亚纳基斯解释道：“借助谢乐研究所开发的开源热力学建模软件GEMS，我们针对不同水泥配方，计算了硬化过程中形成的矿物类型及伴随的地球化学过程。

”通过将这些计算结果与实验数据、力学模型相结合，研究人员最终推导出可靠的力学性能指标，进而实现对水泥材料质量的评估针对每种原料组分，他们还引入了相应的二氧化碳因子（特定排放系数），从而能够精确测算总碳排放量。

普拉西亚纳基斯坦言：“这是一项极其复杂且计算密集的建模工程”  但这份付出获得了回报通过这种方式生成的数据，人工智能模型成功实现了学习项目负责人博伊格解释道：“经过训练的神经网络现在仅需毫秒级时间就能计算出任意水泥配方的力学性能，相比传统建模方法提速约千倍，而传统方法往往需要数秒甚至数分钟才能完成相同计算。

”  那么，如何利用这种人工智能系统来优化水泥配方，实现低碳排放与高品质平衡？一种可能性就是生成多种配方组合，调用人工智能模型计算各配方的力学性能，筛选综合表现最优的方案不过，更高效的解决方案是采用逆向工程思维。

突破传统“试错—筛选”模式，建立目标导向的逆向求解机制：哪一种水泥配比方案能满足二氧化碳平衡与材料质量要求？  这种“逆向求解机制”的优势在于，无需盲目测试海量配方并评估其性能，可直接针对目标参数进行精准搜索，在此情境下，就是实现力学性能最大化与二氧化碳排放最小化的要求。

  研究人员筛选出的水泥配方中，已有若干具备应用前景的候选方案普罗维斯指出：“部分配方具备真实潜力，不仅体现在碳减排效果与成品质量上，还表现在其工业化生产的可行性上”但要完成研发流程的周期，这些配方仍需通过实验室验证阶段。

普拉西亚纳基斯笑着说：“在完成实验室测试前，我们不会贸然用它来盖楼”

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水泥行业碳排放量占全球总量8%，超过全球航空业总和瑞士谢乐研究所的科研团队开发了基于人工智能的模型，可加速发现新型水泥配方，在保证材料质量的同时改善碳足迹。

参考消息网6月25日报道据美国《科学日报》网站6月19日报道，人工智能开辟“绿色水泥”新路径  水泥行业碳排放量占全球总量8%，超过全球航空业总和。

瑞士谢乐研究所的科研团队开发了基于人工智能的模型，可加速发现新型水泥配方，在保证材料质量的同时改善碳足迹  水泥厂的回转窑需加热至1400摄氏度高温，将研磨后的石灰石煅烧成熟料，即成品水泥的原材料不足为奇的是，仅靠电力通常无法达到如此高温。

这些温度源自高能耗的燃烧过程，会排放大量二氧化碳但令人意外的是，燃烧过程产生的二氧化碳不到这些排放量的一半，甚至更少大部分排放的二氧化碳来自生产熟料和水泥的原材料，即石灰石中化学结合的二氧化碳，在高温窑炉转化过程中释放出来。

  一种极具潜力的减排方案是调整水泥配方本身，即用其他胶凝材料替代部分熟料  这正是瑞士谢乐研究所核工程与科学中心废物管理实验室的跨学科团队研究的课题研究人员摒弃了单纯依赖耗时实验或复杂模拟的传统方法，开发出基于机器学习的建模技术。

该研究第一作者、数学家罗曼娜·博伊格解释道：“通过该模型，我们能在保持水泥优异机械性能的同时，模拟并优化配方使其二氧化碳排放量大幅降低无需在实验室测试成千上万种配比，我们利用模型几秒内即可生成实用配方建议，这就像拥有一本气候友好型水泥的数字食谱。

”  通过这种创新方法，研究人员能够精准筛选出符合预期标准的水泥配方该研究的发起人兼合著者、谢乐研究所传输机制研究组负责人尼古劳斯·普拉西亚纳基斯指出：“最终决定成品性能的关键因素是材料成分，它的可能性范围极其广阔。

我们的方法通过筛选有潜力的候选配方进行后续实验验证，可大幅缩短研发周期”该研究成果已发表在《材料与结构》期刊上  谢乐研究所水泥系统研究组负责人、该研究的合著者普罗维斯解释道：“水泥本质上是一种矿物黏结剂。

在混凝土中，我们通过水泥、水和砾石人工合成矿物，将整个材料凝结成一体可以说，我们是在以快进方式模拟地质作用”这种地质作用，或者说其背后的物理过程，极其复杂，用计算机建模相应地就需要巨大的计算量，且成本高昂。

正因如此，研究团队选择借助人工智能技术  谢乐研究所的科研人员同样采用了神经网络技术他们自主生成了训练所需的数据集普拉西亚纳基斯解释道：“借助谢乐研究所开发的开源热力学建模软件GEMS，我们针对不同水泥配方，计算了硬化过程中形成的矿物类型及伴随的地球化学过程。

”通过将这些计算结果与实验数据、力学模型相结合，研究人员最终推导出可靠的力学性能指标，进而实现对水泥材料质量的评估针对每种原料组分，他们还引入了相应的二氧化碳因子（特定排放系数），从而能够精确测算总碳排放量。

普拉西亚纳基斯坦言：“这是一项极其复杂且计算密集的建模工程”  但这份付出获得了回报通过这种方式生成的数据，人工智能模型成功实现了学习项目负责人博伊格解释道：“经过训练的神经网络现在仅需毫秒级时间就能计算出任意水泥配方的力学性能，相比传统建模方法提速约千倍，而传统方法往往需要数秒甚至数分钟才能完成相同计算。

”  那么，如何利用这种人工智能系统来优化水泥配方，实现低碳排放与高品质平衡？一种可能性就是生成多种配方组合，调用人工智能模型计算各配方的力学性能，筛选综合表现最优的方案不过，更高效的解决方案是采用逆向工程思维。

突破传统“试错—筛选”模式，建立目标导向的逆向求解机制：哪一种水泥配比方案能满足二氧化碳平衡与材料质量要求？  这种“逆向求解机制”的优势在于，无需盲目测试海量配方并评估其性能，可直接针对目标参数进行精准搜索，在此情境下，就是实现力学性能最大化与二氧化碳排放最小化的要求。

  研究人员筛选出的水泥配方中，已有若干具备应用前景的候选方案普罗维斯指出：“部分配方具备真实潜力，不仅体现在碳减排效果与成品质量上，还表现在其工业化生产的可行性上”但要完成研发流程的周期，这些配方仍需通过实验室验证阶段。

普拉西亚纳基斯笑着说：“在完成实验室测试前，我们不会贸然用它来盖楼”

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