AI數位食譜 打造低碳水泥新配方

全球水泥產業每年排放的二氧化碳佔總量8%，甚至超過整個航空業的碳排總和。保羅謝爾研究所(PSI)的科學家們近期開發出一套AI模型，能快速找出既維持材料品質又更環保的水泥配方。

傳統水泥製程需將石灰石在1,400°C高溫的旋轉窯中燒成熟料，這種極端溫度往往需要倚賴高碳排的燃燒製程。有趣的是，燃燒過程產生的碳排其實不到總量一半，主要排放其實來自石灰石原料本身在高溫下釋放的化學結合二氧化碳。

PSI核能科學中心廢棄物管理實驗室的跨領域團隊提出創新解方：透過調整水泥配方，用替代性膠結材料部分取代熟料。研究團隊運用機器學習建立預測模型，大幅縮短傳統耗時的實驗流程。

「這就像擁有數位食譜，幾秒內就能產生低碳配方建議，」研究第一作者、數學家Romana Boiger解釋，「我們能模擬出機械效能不變，但碳排顯著降低的配方組合。」

該研究已發表於《Materials and Structures》期刊。水泥化學家John Provis指出：「全球每人每日水泥消耗量達1.5公斤，只要改善幾個百分點的碳排表現，減碳效益就相當於減少上萬輛汽車排放。」

目前雖已使用煉鐵爐渣、燃煤飛灰等工業副產品部分取代熟料，但面對龐大需求仍顯不足。PSI團隊開發的神經網路模型，結合熱力學模擬軟體GEMS的計算資料，能將配方評估速度提升千倍。

研究更創新採用「逆向工程」思維：整合基因演演算法，直接篩選出同時滿足機械效能與低碳目標的最佳配方。部分候選配方不僅在減碳與品質表現突出，生產可行性也相當高。

這項隸屬瑞士淨零排放卓越中心(SCENE)計畫的研究，展現了跨領域合作的價值。團隊成員涵蓋水泥化學、熱力學與AI專家，未來更計劃將模型擴充套件至考量原料取得、海洋環境等特殊應用場景。

「這只是開始，」研究發起人Nikolaos Prasianakis表示，「這種工作流程為各類材料設計開創嶄新可能。」在實驗室驗證階段後，這些AI生成的低碳配方或將改寫建築產業的永續未來。

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