利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法、用于执行其的记录介质及装置制造方法及图纸

利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法包括如下的步骤：基于电化学阻抗谱(Electrochemical Impedance Spectroscopy，EIS)，利用测量电的节点，通过混凝土内部中存在的水分和导电离子掌握电流动；生成由反映上述电流动的导电路径构成的理论等效电路模型；基于利用上述理论等效电路模型的阻抗实验，将反映混凝土微结构的等效电路正规化；以及通过机器学习，生成利用上述等效电路的参数值推定水和水泥的比率的预测模型。由此，可提高水泥类材料的微结构及配比推定的准确度和可靠性。类材料的微结构及配比推定的准确度和可靠性。类材料的微结构及配比推定的准确度和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法、用于执行其的记录介质及装置


[0001]本专利技术涉及一种利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法、用于执行其的记录介质及装置，更详细地，涉及如下的技术：为了改善适用于水泥类材料的阻抗谱的解释性问题，在理论上将等效电路正规化，并在其结果适用机器学习(machine learning)。
[0002]本专利技术产品作为“用于建筑工地未凝固混凝土质量管理的机器学习及基于EIS的准确度为80％的配比预测基础源技术开发(NTIS课题编号：1615011765)”的一部分进行。

技术介绍

[0003]建筑工地的质量管理是保障结构物的性能、确保耐久性、使用人员的安全的非常重要的因素。由此，建筑技术振兴法中，在“建筑工地质量管理工作指南”中规定了韩国建筑工地中的质量管理及流程的详细标准。并且，根据智能建筑政策，有必要引进可应用于建筑工地的第四次工业革命相关技术。
[0004]但是，在快速运转的建筑工地上，能够实际应用的质量管理技术非常有限。尤其，被使用最多的材料——未凝固混凝土(包括预拌混凝土)的质量测试还停留在如坍落度、空气量、氯化物含量的基础项目。其中，坍落度测试为判断材料的作业性的标准，并不适合用于针对结构物的性能及耐久性的质量管理。
[0005]此外，对于长期使用的空气量测试法，其为测试方法根据现场技术人员的熟练程度而有所不同的被动技术。需要开发在测量及预测作为质量管理的目的的结构物的长短期性能的同时，简单、自动化的现场测试法。
[0006]阻抗谱(Electrochemical Impedance Spectroscopy，EIS)为利用测量电的节点，通过目标物质的内部中存在的水分和导电离子掌握电流动的非破坏技术。具体地，向目标物质施加微小的交流电流后，以反映微结构的电等效电路为前提导出阻抗，从而可推定内部组成物质。
[0007]基于电化学的阻抗谱具有使用方法非常简单的优点，因此适用于多种领域。尤其，在韩国，以“InBody”的名称用作分析人体的体成分的方法。
[0008]对以混凝土为代表的水泥类材料，也进行了利用阻抗谱的各种研究。主要进行了早期预测混凝土内部的钢筋腐蚀的研究。对于以单纯水泥类材料为对象的研究中，基于根据配比的阻抗变化，进行了关于压缩强度推定及凝结时间测定的研究。
[0009]尽管进行了各种研究，但针对利用阻抗谱推定水泥类材料的内部组成物质的测试法的开发非常有限。其原因是1)用于阻抗导出的等效电路研究不足；2)构成阻抗的电阻(resistance)及电容(capacitance)与水泥类材料的内部组成物质的相关关系的研究不足。
[0010]实际上，对于适用于混凝土的阻抗谱的等效电路，立足于各研究的结果论解释，存在共10个不同的电路理论。由此，所导出的电阻和电容根据各电路的适用情况显著不同，导致结果的一般解释有限。并且，根据所适用的电路，电阻和电容的数量也不同，因此，存在还
难以导出如配比的与组成物质的相关关系的问题。
[0011]现有技术文献
[0012]专利文献
[0013]专利文献1：JP 2020
‑
115146 A
[0014]专利文献2：JP 2003
‑
520974 A
[0015]专利文献3：KR 10
‑
1221684B1
[0016]非专利文献
[0017]非专利文献1：Shin,S.W.,Hwang,G.,&Lee,C.J.(2014),Electrical impedance response model of concrete in setting process,Journal of the Korean Society of Safety,29(5),116
‑
122.

技术实现思路

[0018]专利技术所要解决的问题
[0019]因此，本专利技术的技术问题着眼于这一点，本专利技术的目的在于，提供一种利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法。
[0020]本专利技术的再一目的在于，提供一种记录介质，其记录有用于执行上述利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法的计算机程序。
[0021]本专利技术的另一目的在于，提供一种用于执行上述利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法的装置。
[0022]用于解决问题的方案
[0023]用于实现如上所述的本专利技术的目的的一实施例的利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法包括如下的步骤：基于电化学阻抗谱(Electrochemical Impedance Spectroscopy，EIS)，利用测量电的节点，通过混凝土内部中存在的水分和导电离子掌握电流动；生成由反映上述电流动的导电路径构成的理论等效电路模型；基于利用上述理论等效电路模型的阻抗实验，将反映混凝土微结构的等效电路正规化；以及通过机器学习，生成利用上述等效电路的参数值推定水和水泥的比率的预测模型。
[0024]在本专利技术的实施例中，上述混凝土的微结构可包括水泥基体以及内部孔隙。
[0025]在本专利技术的实施例中，上述机器学习可利用平方指数函数高斯过程回归(Gaussian Process Regression，GPR)、支持向量回归(Support Vector Regression，SVR)及决策树(Decision Tree)中的至少一种模型。
[0026]在本专利技术的实施例中，上述参数可包括上述等效电路的电阻及电容。
[0027]在本专利技术的实施例中，在掌握上述电流动的步骤中，可适用三电极法，上述三电极法利用工作电极(Working Electrode，WE)、对电极(Counter Electrode，CE)及参比电极。
[0028]用于实现如上所述的本专利技术的再一目的的一实施例的计算机可读存储介质中，记录有用于执行上述利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法的计算机程序。
[0029]用于实现如上所述的本专利技术的另一目的的一实施例的利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析装置包括：EIS部，其基于电化学阻抗谱，利用测量电的节点，通过混凝土内部中存在的水分和导电离子掌握电流动；等效电路部，其生成由反映上述电流动的导电路径构成的理论等效电路模型；电路正规化部，其基于利用上述理论等效电路模型的阻抗
实验，将反映混凝土微结构的等效电路正规化；以及预测模型部，其通过机器学习，生成利用上述等效电路的参数值推定水和水泥的比率的预测模型。
[0030]在本专利技术的实施例中，上述混凝土的微结构可包括水泥基体以及内部孔隙。
[0031]在本专利技术的实施例中，上述机器学习可利用平方指数函数高斯过程回归、支持向量回归及决策树中的至少一种模型。
[0032]在本专利技术的实施例中，上述参数可包括上述等效电路的电阻及电容。
[0033]在本专利技术的实施例中，上述EIS部可适用三本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法，其特征在于，包括如下的步骤：基于电化学阻抗谱，利用测量电的节点，通过混凝土内部中存在的水分和导电离子掌握电流动；生成由反映所述电流动的导电路径构成的理论等效电路模型；基于利用所述理论等效电路模型的阻抗实验，将反映混凝土微结构的等效电路正规化；以及通过机器学习，生成利用所述等效电路的参数值推定水和水泥的比率的预测模型。2.根据权利要求1中所述的利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法，其特征在于，所述混凝土的微结构包括水泥基体以及内部孔隙。3.根据权利要求1中所述的利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法，其特征在于，所述机器学习利用平方指数函数高斯过程回归、支持向量回归及决策树中的至少一种模型。4.根据权利要求1中所述的利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法，其特征在于，所述参数包括所述等效电路的电阻及电容。5.根据权利要求1中所述的利用机器学习的针对混凝土的阻抗谱的分析方法，其特征在于，在掌握所述电流动的步骤中，适用三电极法，所述三电极法利用工作电极、对电极及参比电极。6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，记录有用于执行根据权利要求1中所述的所述利用机器学习的针对混凝土的...

【专利技术属性】
技术研发人员：崔夏镇，朴主慧，金镀润，沈昭贤，洪振荣，
申请(专利权)人：崇实大学校产学协力团，
类型：发明
国别省市：