La modélisation numérique réduit le CO2 dans la production de ciment
Une équipe de recherche de l'Institut Paul Scherrer (PSI) cherche des formules de ciment qui réduisent la quantité de clinker à forte teneur en CO2 dans les mélanges de ciment. Les chercheurs ont utilisé pour cela une méthode de modélisation basée sur l'intelligence artificielle (IA).
Une équipe de recherche du PSI cherche des formules qui réduisent la part de clinker, un matériau à forte émission de CO2, dans le mélange de ciment. Des alternatives au clinker sont déjà utilisées, mais ne peuvent couvrir qu’une fraction des besoins en ciment. Les chercheurs cherchent des combinaisons de matériaux disponibles en grandes quantités et permettant une production de ciment de haute qualité. Pour cela, ils utilisent une méthode de modélisation basée sur l’IA. Tout en conservant la qualité des matériaux, ils veulent améliorer l’empreinte carbone des formules, peut on lire dans un communiqué de presse. « Au lieu de tester des milliers de variantes en laboratoire, notre modèle génère en quelques secondes des propositions de recettes concrètes – comme un livre de cuisine numérique pour un ciment respectueux du climat », explique Romana Boiger, première auteure et mathématicienne, citée dans le communiqué.
Les chercheurs utilisent pour cela des réseaux neuronaux artificiels qui remplacent la modélisation physique, gourmande en temps de calcul. Les modèles d’IA sont entraînés avec des données connues et apprennent en ajustant la pondération de leurs liens afin de prédire des relations similaires.
Les chercheurs ont entraîné leur modèle d’IA avec le logiciel open source GEMS pour la modélisation thermodynamique. Ils l’ont utilisé pour calculer la formation de minéraux et les processus géochimiques dans différentes formules de ciment et ont combiné ces données avec des données expérimentales et des modèles mécaniques. Cela leur a permis d’estimer la qualité des matériaux de différentes formules de ciment. En outre, les chercheurs ont calculé les émissions de CO2 des formules. Le modèle d’IA a appris à partir de ces données. « En fait, nous recherchons un maximum et un minimum – nous pouvons en déduire directement la formule souhaitée », explique Boiger. Pour cela, ils utilisent des algorithmes génétiques, une autre méthode d’IA, pour identifier les recettes qui combinent les deux valeurs cibles.
Les chercheurs ont déjà découvert des formules de ciment prometteuses, qui doivent encore être testées en laboratoire pour achever le cycle de développement. L’étude a été réalisée dans le cadre du projet interdisciplinaire SCENE (Swiss Centre of Excellence on Net Zero Emissions).