人工智能系统已能够通过机器学习算法在数秒内生成低碳水泥配方，其原理基于多目标优化框架，整合了材料科学、化学反应热力学和碳足迹数据库。核心技术包括：1. **生成对抗网络与强化学习结合**通过生成对抗网

水泥行业贡献了全球约8%的二氧化碳排放量——超过全球整个航空业的排放量。保罗谢勒研究所PSI的研究人员开发了一个基于人工智能的模型，该模型有助于加速发现新型水泥配方，在保证材料质量的前提下实现更优的碳足迹。

水泥厂的旋转窑需要加热到炽热的1400摄氏度，将研磨后的石灰石烧成熟料（即预拌水泥的原料）。这种高温通常无法仅靠电力实现，而是通过高能耗的燃烧过程产生，该过程会释放大量二氧化碳（CO2）。令人意外的是，燃烧过程产生的排放量实际上占比不到总排放量的一半。大部分排放源自生产熟料和水泥所需的原材料：石灰石中化学结合的CO2在高温窑炉转化过程中被释放。

一种有效的减排策略是改良水泥配方——用替代胶凝材料部分替代熟料。这正是PSI核工程与科学中心废物管理实验室跨学科团队的研究方向。研究人员没有依赖耗时的实验或复杂模拟，而是开发了基于机器学习的建模方法。"通过这种方法，我们可以模拟和优化水泥配方，在保持优异力学性能的同时显著减少CO2排放，"该研究第一作者、数学家Romana Boiger解释道，"无需在实验室测试数千种配方变体，我们的模型能在数秒内生成实用配方建议——就像拥有气候友好型水泥的数字食谱。"

通过这种创新方法，研究人员能精准筛选符合要求的水泥配方。"决定最终性能的材料成分组合可能性极其广泛，"该研究发起人、PSI传输机制研究组负责人Nikolaos Prasianakis表示，"我们的方法通过筛选潜力配方进行后续实验验证，大幅缩短研发周期。"该研究成果已发表于《Materials and Structures》期刊。

配方优化之道

目前工业副产物如炼铁炉渣和燃煤电站粉煤灰已被用于部分替代水泥配方中的熟料以减少CO2排放。然而全球水泥需求巨大，仅靠这些材料无法满足需求。"我们需要的是能大规模获取且可生产高品质可靠水泥的原料组合，"PSI水泥系统研究组负责人、研究合著者John Provis强调。

寻找这种理想组合充满挑战："水泥本质上是矿物粘合剂——在混凝土中，我们通过水泥、水和砾石人工合成将材料粘合在一起的矿物质，"Provis解释道，"可以说我们是在加速地质成岩过程。"这种地质过程背后的物理机制极其复杂，计算机建模相应地需要大量计算资源。因此研究团队转向了人工智能。

人工智能作为计算加速器

人工神经网络通过既有数据进行训练，用以加速复杂计算。训练过程中，网络通过学习已知数据集，调整内部连接的"权重"，从而快速可靠预测相似关系。这种权重调整相当于创建了计算捷径——替代原本需要密集计算资源的物理建模。

PSI研究人员利用自行生成的训练数据构建神经网络："借助PSI开发的开源热力学建模软件GEMS，我们计算了不同水泥配方在硬化过程中形成的矿物质及发生的地球化学过程，"Prasianakis解释道。通过将这些计算结果与实验数据、力学模型结合，研究人员推导出可靠的力学性能指标——即水泥材料质量的判定依据。针对每种组分，研究人员还应用了相应的CO2排放因子，从而确定总排放量。"这是项极其复杂且计算密集的建模工作，"科学家坦言。

但这项投入物有所值——基于这些数据训练后的AI模型展现出强大能力。"训练后的神经网络现在能在毫秒级计算任意水泥配方的力学性能，比传统建模快约千倍，"Boiger解释道。

逆向推导配方

如何利用AI寻找最佳水泥配方——既实现最低CO2排放又能保证高质量？传统方法是试算不同配方后筛选最优解，但更高效的方式是逆向推导：直接求解满足特定CO2排放标准和材料质量的成分组合。

力学性能和CO2排放均直接取决于配方。"从数学角度看，这两个变量都是成分组合的函数——成分变化必然引发性能改变，"数学家阐释道。为了确定最优配方，研究人员将问题转化为数学优化任务：寻找能同时最大化力学性能和最小化CO2排放的成分组合。"本质上我们是在求解极大值和极小值的交点——这正是理想配方的数学表达。"

研究团队在流程中整合了遗传算法——受自然选择启发的计算机辅助方法。通过这种算法能够精准识别同时满足两个目标变量的配方组合。

这种"逆向推导"的优势在于：无需盲目测试海量配方评估其性能，而是针对特定标准（即最大力学性能与最低CO2排放）进行精准搜索。

跨学科方法的广阔前景

在研究人员识别出的配方中，已有多个潜力候选。"部分配方确实具备现实可行性——不仅在减排和质量方面，在生产实践层面也是如此，"Provis指出。但研发周期最后仍需实验室验证。"我们当然不会未经测试就直接用这些配方建造高塔，"Prasianakis笑道。

本研究主要作为概念验证——证明通过数学计算即可识别潜力配方。"我们的AI建模工具可根据需要扩展，整合更多维度因素，如原材料生产、可获得性，或建筑材料的具体应用场景——例如海洋环境（水泥和混凝土表现不同）甚至沙漠地区，"Boiger表示。Prasianakis则展望未来："这只是起点。这种通用工作流程带来的时间效益非常可观——对各种材料和系统设计都具有重要价值。"

该项目的实现得益于跨学科背景："我们需要水泥化学家、热力学专家、AI专家——以及能整合这些领域的团队，"Prasianakis总结道，"同时离不开与SCENE项目框架下EMPA等其他研究机构的重要交流。"SCENE（瑞士净零排放卓越中心）作为跨学科研究计划，旨在为工业和能源领域深度减排提供科学解决方案，本研究正是该项目的组成部分。