The contribution to global CO 2 emissions from concrete production is increasing. In this paper, the effect of concrete mix constituents on the properties of concrete and CO 2 emissions was investigated. The tested materials used 47 mixtures, consisting of ordinary Portland cement (OPC) type I, coarse aggregate, river sand and chemical admixtures. Response surface methodology (RSM) and particle swarm optimisation (PSO) algorithms were employed to evaluate the mix constituents at different levels simultaneously. Quadratic and line models were produced to fit the experimental results. Based on these models, the concrete mixture necessary to achieve optimum engineering properties was found using RSM and PSO. The resulting mixture required to obtain the desired mechanical properties for concrete was 1.10-2.00 fine aggregate/cement, 1.90-2.90 coarse aggregate/cement, 0.30-0.4 water/cement, and 0.01-0.013 chemical admixtures/cement. Both methods had over 94% accuracy, compared to the experimental results. Finally, by employing RSM and PSO methods, the number of experimental mixtures tested could be reduced, saving time and money, as well as decreasing CO 2 emissions. KEYWORDS: CO 2 emission; Mechanical properties of concrete; Optimum mix design; Particle swarm optimisation; Response surface method. Citation/Citar como: Ghayeb, H.H.; Razak, H.A.; Sulong, N.H.R.; Hanoon, A.M.; Abutaha, F.; Ibrahim, H.A.; Gordan, M.; Alnahal, M.F. (2019) Predicting the mechanical properties of concrete using intelligent techniques to reduce CO 2 emissions. Mater. Construcc. 69 [334], e190 https://doi.org/10.3989/mc.2019.07018
RESUMEN:Predicción de las propiedades mecánicas de un hormigón utilizando técnicas inteligentes para reducir las emisiones de CO 2 . La contribución a las emisiones globales de CO 2 debidas a la producción de hormigón está aumentando. En este trabajo, se investigó el efecto de los componentes de la mezcla de hormigón en las propiedades del mismo y las emisiones de CO 2 . Los materiales estudiados fueron 47 mezclas, que consistieron en cemento Portland ordinario (OPC) tipo I, árido grueso, arena de río y aditivos químicos. Se utilizaron algoritmos de metodología de respuesta de superficie (RSM) y optimización de nube de partículas (PSO) para evaluar los componentes de la mezcla a diferentes niveles simultáneamente. Se elaboraron modelos cuadráticos y lineales para ajustar los resultados experimentales. Basándose en estos modelos, utilizando RSM y PSO, la mezcla de hormigón logró propiedades óptimas de ingeniería. La mezcla resultante requerida para obtener las propiedades mecánicas deseadas para el hormigón fue de 1.10-2.00 árido fino / cemento, 1.90-2.90 árido grueso / cemento, 0.30-0.4 agua / cemento y 0.01-0.013 aditivos químicos / cemento. Ambos métodos tuvieron más del 94% de precisión, en comparación con los resultados experimentales. Finalmente, al emplear los métodos RSM y PSO, el número de mezclas experimentales probadas podría reducirse, ahorrando tiempo y dinero, así como disminuyendo las emisiones de CO 2 ...