Киберфизическое моделирование и прогнозирование динамики процессов самовосстановления в биобетоне
Автор: Кирсанова Татьяна Александровна, Чистяков Владимир Анатольевич, Бескопыльский Алексей Николаевич, Арамова Ольга Юрьевна, Аллилуева Екатерина Владиславовна, Бахари Аббас
Журнал: Строительство уникальных зданий и сооружений @unistroy
Статья в выпуске: 5 (119), 2025 года.
Бесплатный доступ
Феномен самовосстановления бетона основан на процессах функционирования и регенерации бактерий, а также на производстве кальцита в результате их жизнедеятельности. При этом особенности производства кальцита бактериями, скорость их регенерации и количественные характеристики до настоящего времени не изучены. Проблемным научным вопросом является также тип бактерий с высокой скоростью производства кальцита и, соответственно, способностью к заживлению микротрещин. В данной статье представлены кибернетические основы моделирования процессов самовосстановления в биобетоне. Предложена концепция создания интеллектуальных самовосстанавливающихся материалов на основе уравнений реакции-диффузии. В статье обосновывается рассмотрение бактериальных колоний в бетоне как распределенной вычислительной сети, обрабатывающей информацию о повреждениях, и представлены базовые математические модели, описывающие динамику бактериальной популяции (уравнение реакции-диффузии), потребление ресурсов и кинетику заживления трещин. Центральным элементом предлагаемого подхода является концепция киберфизической системы (КФС), которая интегрирует данные мониторинга датчиков параметров окружающей среды (влажность, температура, pH) с гибридной прогностической моделью, сочетающей физико-химические уравнения и нейронную сеть для оценки и оптимизации скорости восстановления. Моделирование обратной связи и применение принципов пропорционально-интегрально-дифференциального управления к биологическим процессам предполагают потенциал для адаптивного управления свойствами материала, хотя практическая реализация такой системы остается сложной задачей.
Самовосстанавливающийся бетон, Строительные материалы, Самовосстанавливающиеся строительные материалы, Строительные материалы будущего, Математическое моделирование самовосстановления, Регенеративные процессы в биобетоне, Органический биобетон, Биоинженерия в строительстве, Киберфизическая система
Короткий адрес: https://sciup.org/143185208
IDR: 143185208 | DOI: 10.4123/CUBS.119.2
Cyber-physical modeling and prediction of self-healing processes dynamics in bioconcrete
The phenomenon of self-healing concrete is based on the processes of functioning and regeneration of bacteria, and the production of calcite as a result of their vital activity. At the same time, the peculiarities of calcite production by bacteria, their regeneration rate and quantitative characteristics have not been studied at the present stage. A problematic scientific issue is also a type of bacteria with a high rate of calcite production and, accordingly, the ability to heal microcracks. This article presents the cybernetic foundations of modeling self-healing processes in bio-concrete. The concept of creating smart self-healing materials based on the reaction-diffusion equations is proposed. The article substantiates the consideration of bacterial colonies in concrete as a distributed computing network that processes damage information, and presents basic mathematical models describing the dynamics of the bacterial population (reaction-diffusion equation), resource consumption, and kinetics of crack healing. The central element of the proposed approach is the concept of a cyberphysical system (CFS) that integrates sensor monitoring data on environmental parameters (humidity, temperature, pH) with a hybrid predictive model combining physico-chemical equations and a neural network add-on to assess and optimize recovery rates. Feedback modeling and the application of the principles of Proportional-Integral-Derivative control to biological processes suggest the potential for adaptive control of material properties, although the practical implementation of such a system remains a difficult task.
