基于人工智能的智能材料技术，用于绿色工程应用中磷石膏的可持续增值利用

《Microchemical Journal》：AI-driven smart materials intelligence for the sustainable valorization of phosphogypsum in green engineering applications

磷石膏作为磷肥生产副产物，长期储存引发环境问题。本研究提出AI智能材料设计框架SMIF，结合机器学习预测模型与多目标进化优化算法，系统优化磷石膏-粉煤灰基地质聚合物泡沫的化学配比与工艺参数，实现抗压强度（42.7MPa）、低密度（688kg/m3）和CO?固封能力（18.5g/kg）的协同提升。微观分析表明性能优化源于非晶态N-A-S-H凝胶浓度增加和孔隙结构均匀化。该框架为工业固废资源化提供可扩展范式。

　　

Junsong Wang

武汉工业大学，武汉，430000，中国

摘要

磷石膏是磷酸肥料的副产品，由于其大量的产生，会对环境造成长期影响。通过可持续的增值利用，磷石膏可以用来制造高价值的绿色工程材料，从而实现资源的循环利用和低碳经济；然而，传统的试错方法在开发基于磷石膏的材料时往往效率低下，缺乏系统性能优化的精确性。为了解决这一问题，本研究引入了一种基于人工智能的智能材料框架（SMIF），该框架利用人工智能（AI）对磷石膏进行合理设计和可持续增值利用。该框架结合了机器学习预测建模与多目标进化优化技术，同时搜索和优化磷石膏-粉煤灰地质聚合物泡沫的化学成分和加工条件。实验验证表明，这种新开发的多孔材料具有显著的性能提升：28天内的抗压强度为42.7 MPa，干密度为688 kg/m3，二氧化碳封存能力比参考配方提高了18.5 g CO?/kg。通过定量微观结构和相分析发现，性能的提升源于非晶态N-A-S-H凝胶浓度的增加以及材料内部反应动力学的优化，使得孔隙更加均匀。这项工作展示了利用废弃磷石膏生产高价值产品的一种方法，并为未来利用智能设计从废弃物中创造其他高价值产品提供了可扩展的范例。

引言

磷石膏是湿法生产磷酸过程中的副产品。全球每年产生的磷石膏总量超过3.2亿吨[1]。如果长期储存，磷石膏会因含有可溶于水的磷、氟化物和微量重金属而对环境造成严重污染[2]。此外，磷石膏还会占用宝贵的土地，成为额外的环境负担。然而，市场对环保且高性能的建筑材料需求日益增长，这为利用磷石膏替代传统建筑材料提供了独特的机会[3]。因此，将这种废弃物转化为有价值的资源是实现更可持续发展的途径，符合循环经济的原则，也支持联合国的可持续发展目标[4]。 磷石膏主要有三种用途：作为波特兰水泥的缓凝剂或矿物添加剂；通过热转化生成高纯度硫酸钙或晶须硫酸钙；以及与其他固体废弃物结合开发新型胶凝材料[5]。尽管在各个领域都取得了一些进展，但仍面临诸多挑战。尤其是，目前对于原料变化的定量预测能力不足，而且大多数研究仅关注单一性能（如抗压强度）的优化；而可持续建筑材料需要更均衡的性能指标，包括轻量化、耐久性和环境安全性以及低碳足迹[6]。此外，由于缺乏能够有效连接微观结构机制与宏观性能指标并同时优化多种性能的智能设计方法，这成为推进胶凝材料技术发展的主要障碍[7]。 为了解决这一挑战，本文提出了一种基于人工智能（AI）的智能材料方法，以合理设计磷石膏并实现其增值可持续利用。特别是采用数据驱动的方法来制备用于高价值绿色工程应用的多功能磷石膏基地质聚合物泡沫[8]。本研究的主要贡献可归纳为三个方面：首先，作者开发了一种可解释的机器学习（ML）预测模型，消除了传统的漫长且低效的试错过程，能够快速筛选不断变化且未经测试的原料，并更好地决策建筑材料预期性能[9]；其次，通过结合机器学习和可解释人工智能（XAI），增强了机制的可解释性，从而深入理解原料的结构、组成及其对宏观性能的影响[10]；最后，基于预测建模结果，开发了一种多目标进化优化算法，利用逆向设计方法同时优化机械强度、轻量化和二氧化碳封存能力。所得到的帕累托最优解集为设计人员提供了评估多维权衡的依据，帮助他们从单一目标改进转向整体性能更优的系统设计[11]。 研究的最后部分通过实验合成和表征（使用XRD、MIP和元素映射等技术）定量证明，优化后的材料基于其微观结构和相组成表现出更优的性能。这完成了基于磷石膏材料的“设计/优化/验证/机理”循环[12]。预测建模方法、预测模型及其相关优化程序的产生可解释结果的能力、同时优化多个目标的能力，以及这些方面之间的相互关系，为磷石膏材料的智能设计提供了全新的框架[13]。 该框架将大幅缩短开发高性能磷石膏材料所需的时间，并为基于磷石膏的建筑材料提供有针对性的、可持续的开发途径[14]。它为利用各制造商产生的大量工业副产品提供了可扩展的工艺，有助于推动低碳建筑技术、生态修复和循环资源工程的发展[15]。

磷石膏基材料的应用与设计挑战

建筑材料（如波特兰水泥、石膏板、地质聚合物等）、土壤改良剂以及废水处理吸附剂是磷石膏最成熟的三大应用领域。其中，将磷石膏转化为超高性能绿色建筑材料已被认为是具有大规模应用潜力的重要绿色材料[16]。

问题定义：绿色建筑用磷石膏基材料的多目标智能设计

本研究旨在解决一个关键的材料设计问题：如何确定基于磷石膏-粉煤灰的地质聚合物泡沫的最佳配方（$x$），在确保可行性的同时，最大化抗压强度（$f_1$），最小化干密度（$f_2$），并最大化碳封存能力（$f_3$）。这是一个典型的多目标优化问题，在可持续建筑材料设计中十分常见[29]。

• (1)
  设计变量：配方由一组可调参数定义

原材料和试剂

作为实验工作的一部分，研究人员开发了一个程序，以寻找高质量的研究材料来源，并确保所有原料的长期稳定性和数据集输出的一致性。为此，必须对湿法生产磷酸（也称为PHD法）过程中产生的所有主要固体废弃物进行表征。

讨论

研究表明，通过数据驱动的智能设计，磷石膏可以成功转化为高价值的先进复合材料，这些复合材料具有优异的机械性能、更轻的重量以及碳封存潜力。通过机器学习辅助优化得到的配方（解决方案C和信息排序的帕累托解）始终产生了统计上有效的结果。

结论

分析结果表明，传统的试错方法在将磷石膏转化为高价值材料方面效果不佳。为了解决这一问题，我们开发了一种基于人工智能的智能材料框架，该框架结合了机器学习替代模型（GBDT）、多目标优化（NSGA-II）和可解释分析（SHAP），以实现合理的材料设计。

CRediT作者贡献声明

Junsong Wang：撰写 – 审稿与编辑，撰写原始草稿，数据可视化，验证，监督，概念化。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。