Nhóm nghiên cứu mạnh SCCE công bố công trình trên tạp chí quốc tế uy tín Construction and Building Materials (Q1, IF = 7.4)

Nhóm nghiên cứu mạnh “Tính toán Thông minh trong Kỹ thuật Xây dựng” (SCCE), trực thuộc Khoa Kỹ thuật Công trình, Trường Đại học Tôn Đức Thắng (TDTU), vừa có công bố khoa học quan trọng trên tạp chí Construction and Building Materials (Q1 – Nhà xuất bản Elsevier, Impact Factor = 7.4). Bài báo có tiêu đề:
“Hybrid machine learning for predicting hydration heat in pipe-cooled mass concrete structures”

Công trình được thực hiện bởi nhóm tác giả gồm Kỹ sư La Hưng (học viên cao học, Khoa Kỹ thuật Công trình, TDTU) và TS. Nguyễn Tấn (Trưởng nhóm SCCE, TDTU và PGS.TS. Trần Văn Miền (Trường Đại học Bách Khoa TP.HCM), ). Nghiên cứu này tập trung phát triển mô hình học máy lai (hybrid machine learning) để dự báo quá trình phát sinh nhiệt thủy hóa trong bê tông khối lớn được làm mát bằng hệ thống ống dẫn nước, dựa trên dữ liệu thực tế thu thập từ các công trình móng tua-bin gió tại Việt Nam.

Những điểm nổi bật của công trình:

• Phát triển mô hình học máy lai theo cấu trúc stacking ensemble, kết hợp XGBoost, CatBoost và Lasso Regression, được tối ưu bằng thuật toán tiến hóa Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy (CMA-ES), giúp cải thiện độ chính xác và khả năng tổng quát hóa.
• Hiệu suất dự báo vượt trội, với hệ số xác định R² đạt 0.9564 trên tập dữ liệu kiểm thử – cao hơn đáng kể so với các mô hình truyền thống.
• Phân tích độ nhạy (PDP, SHAP) cho thấy các yếu tố ảnh hưởng chính đến nhiệt độ là thời gian làm mát, vị trí cảm biến nhiệt và nhiệt độ ban đầu của bê tông – chiếm hơn 70% tầm ảnh hưởng trong mô hình dự báo.
• Mô phỏng Monte Carlo được áp dụng để đánh giá độ tin cậy của mô hình khi có nhiễu ±5% trong dữ liệu đầu vào, chứng minh tính ổn định và độ bền vững của hệ thống dự báo.
• Tính ứng dụng thực tiễn cao, hỗ trợ thiết kế hệ thống làm mát thích ứng và kiểm soát nhiệt độ bê tông theo thời gian thực, giúp giảm nguy cơ nứt nhiệt và nâng cao độ bền lâu dài cho các công trình quy mô lớn.

Công trình là minh chứng tiêu biểu cho định hướng nghiên cứu liên ngành của nhóm SCCE, ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) và Dữ liệu lớn (Big Data) trong giải quyết các bài toán thực tiễn trong kỹ thuật xây dựng theo hướng hiện đại và bền vững.

Link bài báo: https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2025.141558