基于机器学习的水性渗透结晶材料抗渗性能预测模型研究

袁乐乐; 孙立国; 陈小翠; 江守燕

doi:10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.04.008

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基于机器学习的水性渗透结晶材料抗渗性能预测模型研究

更新时间：2026-06-24

- 基于机器学习的水性渗透结晶材料抗渗性能预测模型研究
- Vol. 48, Issue 4, Pages: 57-65(2026)
- 作者机构：
  
  1. 河海大学力学与工程科学学院
  2. 皖江工学院机械工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.04.008
  CLC： TU528
- Published：2026
- 稿件说明：
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袁乐乐, 孙立国, 陈小翠, et al. 基于机器学习的水性渗透结晶材料抗渗性能预测模型研究[J]. 2026, 48(4): 57-65.
DOI：

袁乐乐, 孙立国, 陈小翠, et al. 基于机器学习的水性渗透结晶材料抗渗性能预测模型研究[J]. 2026, 48(4): 57-65. DOI： 10.13393/j.cnki.issn.1672-948X.2026.04.008.

摘要

水性渗透结晶材料通过生成结晶产物封堵孔隙，可显著提升混凝土抗渗性能.为优化配合比并揭示各组分作用规律，基于Box-Behnken设计开展抗渗性能试验，系统研究了十二水硫酸铝钾、氢氧化钠、硅烷偶联剂、硅酸钠水溶液和纳米二氧化硅对材料抗渗性能的影响.试验结果表明，各组分对抗渗性能均有显著影响，且存在协同与拮抗效应：在低偶联剂或低硅酸钠水平下，适量增加铝盐或氢氧化钠可强化孔隙凝胶致密化；高含量条件下离子迁移受阻，性能增益趋于饱和.基于试验数据，构建了粒子群优化高斯过程回归（PSO-GPR）、高斯过程回归（GPR）、支持向量回归（SVR）和极端梯度提升（XGBoost）4种预测模型，预测结果显示，PSO-GPR在训练集R

、E

RMS

分别为0.997 4、0.108 4、0.135 0

测试集分别为0.951 6、0.402 4、0.582 7

交叉验证表明其具有更好的预测稳定性与综合性能.RSM与SHAP分析进一步显示，硅酸钠水溶液为主导因素，次要因素排序略有差异但趋势一致，SHAP方法可提供对非线性效应及特征协同作用的细致解释.研究结果可为水性渗透结晶材料抗渗性能评估及配比优化提供参考.

Abstract

关键词

Keywords

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