瑞士研究人员开发出一种AI系统，能够在数秒内生成气候友好型水泥配方，有望彻底改变全球碳排放最为密集的产业之一。
保罗·谢勒研究所（PSI）的团队开发了一种机器学习方法，通过重新设计水泥配方，可大幅削减其碳足迹。该系统能够模拟数千种原料组合，在数秒内精准筛选出既能保持结构完整性又能显著降低二氧化碳排放的配方。
这一创新直击气候领域的重大挑战——水泥行业产生了全球约8%的二氧化碳排放，超过全球航空业总和。水泥厂的回转窑需加热至高达1400摄氏度，以将石灰石煅烧成熟料，这是制备水泥的关键原料。
令人意外的是，水泥排放中不到一半来自燃烧过程。大部分碳排放源自原材料：高温煅烧过程中，石灰石中化学结合的二氧化碳被释放出来。
降低排放的一个有前景的策略，是通过用其他胶凝材料部分替代熟料来调整水泥配方。这正是PSI废弃物管理实验室跨学科团队正在研究的方向。
“这使我们能够模拟并优化水泥配方，在保持高机械性能的同时显著减少二氧化碳排放，”该研究论文第一作者、数学家Romana Boiger解释道，“我们无需在实验室测试数千种变体，而是可以用我们的模型在数秒内生成实用的配方建议——就像拥有一本数字版的气候友好型水泥食谱。”
目前，工业副产品如炼铁产生的矿渣和燃煤电厂的粉煤灰，已被用于部分替代水泥配方中的熟料。然而，全球水泥需求极为庞大，仅靠这些材料远远无法满足。“我们需要的是能够大规模获取、并能生产出高品质、可靠水泥的材料组合，”PSI水泥系统研究组负责人、论文合著者John Provis表示。
该项目采用了跨学科方法，汇集了水泥化学家、热力学专家和AI专业人士。研究属于SCENE（瑞士净零排放卓越中心）项目的一部分，该项目致力于为工业和能源领域大幅减少温室气体排放开发科学可靠的解决方案。
该研究已发表在《材料与结构》期刊上，为实现水泥行业脱碳、应对气候变化带来了新的希望。