水泥行业环境压力与替代材料需求 - 水泥生产占全球人为温室气体排放的6%以上，主要源于高温煅烧石灰石的化学反应和高能耗工艺[1] - 预计到2050年全球水泥产量将再增加20%，进一步加剧环境压力[1] - 传统替代材料（粉煤灰、矿渣）供应占比从25%下降至17%，新兴替代材料存在反应性不稳定和供应波动问题[1] MIT创新研究方法 - 开发基于大语言模型(LLM)与多头神经网络的数据驱动方法，从8.8万篇论文中提取1.4万种材料化学组成[2] - 构建全球最大水泥替代材料数据库，涵盖14,434种材料、19类预定义类别，数据量较早期研究显著扩充[4] - 采用带插补功能的多任务神经网络，同时预测热释放、Ca(OH)₂消耗和结合水三大反应性指标，预测R²均超过0.85[6][9][15] 替代材料筛选成果 - 发现25种天然岩石类型具备高反应性，可替代全球约50%熟料用量，相当于减排12亿吨温室气体[2][4] - 建筑拆除废弃物、焚烧灰、火山岩等材料可替代全球68%水泥产量，其中建筑垃圾单独替代潜力达55%[21] - 通过模型评估全球50,569种天然前体，斜长岩和熔结凝灰岩反应性最高（25%），火山灰质样品占比达92%[22] 材料特性关键发现 - 主要氧化物（CaO、Al₂O₃、SiO₂）是反应性顶级描述符，三者总和超80%的材料占比最高[5][8] - 无定形含量和比重显著影响反应性，无定形结构比例高时反应性增强[16] - F类粉煤灰火山灰活性强于C类，铜/锌尾矿热释放可达400J/g，废陶瓷热释放最高达450J/g[20] AI技术在水泥行业的应用前景 - 该方法无需物理实验室测试即可预测材料反应性，大幅加速材料发现流程[10] - 香港理工大学团队采用XGBoost模型优化水泥CO₂封存，性能显著优于传统线性回归[26] - 密苏里科技大学团队证明随机森林模型可仅用基本设计信息准确预测UHPC性能，降低数据收集量[26]