Published November 21, 2023 | Version v1
Publication Open

Influence of bagasse ash on the compressive strength of lime reconstituted expansive soil by Advanced Machine Learning (AML) for sustainable subgrade and liner construction applications

Creators

  • 1. Michael Okpara University of Agriculture
  • 2. Future University in Egypt
  • 3. Al-Balqa Applied University
  • 4. Kakatiya University

Description

Abstract The utilization of expansive soils for the construction of landfill liners and subgrade facilities without stabilization leads to volume changes due to seasonal change between wet and dry. This necessitated the industrial- and agro-industrial-based waste materials reconstitution of expansive soils to fulfil sustainability requirements for the builtenvironment. In this research paper, multiple datasets were collected from mixes of bagasse ash (BA) and lime (Lm) blend reconstituted expensive soil and deployed in the training and validation interface of advanced machine learning (AML) techniques to predict the unconfined compressive strength (UCS) of the treated soil for their usein landfill liner and subgrade application. The relative importance values for each input parameter were evaluated, such as compaction parameters (MDD and OMC), plastic limit (PL), LL, Lm, and BA. The results of all developed models were observed and collected. The relations between calculated and predicted values show that the GP produced a parametric line of fit expression of y = 0.999 × with performance indices as MAE 14.80 kPa, MSE 400.7 kPa, RMSE 20.00 kPa, and R 2 of 0.950, EPR produced a parametric line of fit expression of y = 0.992 × with performance indices as MAE 11.6 kPa, MSE 270.9 kPa, RMSE 16.50 kPa, and R 2 of 0.963, and ANN produced a parametric line of fit expression of y = 0.997 × with performance indices as MAE 4.26 kPa, MSE 30.8 kPa, RMSE 5.55 kPa, and R 2 of 0.996. The results show that the ANN outperforms the GP and the EPR having produced the least error values, the highest coefficient of determination (R 2 ) and zero outliers beyond the ± 25% performance fit envelop and can be concluded that BA has a remarkable influence in the stabilization of expansive soils and its utilization.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الخلاصة يؤدي استخدام التربة الموسعة لبناء بطانات مدافن النفايات ومرافق الطبقة السفلية دون تثبيت إلى تغيرات في الحجم بسبب التغير الموسمي بين الرطب والجاف. وقد استلزم ذلك إعادة بناء مواد النفايات الصناعية والصناعية الزراعية للتربة الموسعة لتلبية متطلبات الاستدامة للبيئة العمرانية. في هذه الورقة البحثية، تم جمع مجموعات بيانات متعددة من خليط من رماد ثفل قصب السكر (BA) ومزيج الجير (لم) التربة باهظة الثمن المعاد تشكيلها ونشرها في واجهة التدريب والتحقق من تقنيات التعلم الآلي المتقدمة (AML) للتنبؤ بقوة الانضغاط غير المحصورة (UCS) للتربة المعالجة لاستخدامها في بطانة مدافن النفايات وتطبيق الطبقة السفلية. تم تقييم قيم الأهمية النسبية لكل معلمة إدخال، مثل معلمات الضغط (MDD و OMC)، والحد البلاستيكي (PL)، و LL، و Lm، و BA. تمت ملاحظة وجمع نتائج جميع النماذج المطورة. تُظهر العلاقات بين القيم المحسوبة والمتوقعة أن الممارس العام أنتج خطًا بارامتريًا للتعبير المناسب لـ Y = 0.999 × مع مؤشرات الأداء مثل MAE 14.80 كيلو باسكال، MSE 400.7 كيلو باسكال، RMSE 20.00 كيلو باسكال، و R2 من 0.950، أنتج EPR خطًا بارامتريًا للتعبير المناسب لـ Y = 0.992 × مع مؤشرات الأداء مثل MAE 11.6 كيلو باسكال، MSE 270.9 كيلو باسكال، RMSE 16.50 كيلو باسكال، و R2 من 0.963، وأنتجت ANN خطًا بارامتريًا للتعبير المناسب لـ Y = 0.997 × مع مؤشرات الأداء مثل MAE 4.26 كيلو باسكال، MSE 30.8 كيلو باسكال، RMSE 5.55 كيلو باسكال، و R2 من 0.996. تظهر النتائج أن ANN تتفوق على GP و EPR بعد أن أنتجت أقل قيم خطأ، وأعلى معامل تحديد (R 2 ) وصفر قيم متطرفة تتجاوز ظرف ملاءمة الأداء ± 25 ٪ ويمكن استنتاج أن BA لها تأثير ملحوظ في استقرار التربة الموسعة واستخدامها.

Translated Description (French)

Résumé L'utilisation de sols expansifs pour la construction de revêtements de décharge et d'installations de sous-sol sans stabilisation entraîne des changements de volume dus aux changements saisonniers entre humide et sec. Cela a nécessité la reconstitution de déchets industriels et agro-industriels de sols expansifs pour répondre aux exigences de durabilité de l'environnement. Dans cet article de recherche, de multiples ensembles de données ont été collectés à partir de mélanges de cendres de bagasse (BA) et de mélange de chaux (Lm) reconstitués dans un sol coûteux et déployés dans l'interface de formation et de validation des techniques avancées d'apprentissage automatique (AML) pour prédire la résistance à la compression non confinée (UCS) du sol traité pour leur utilisation dans le revêtement de décharge et l'application du sous-sol. Les valeurs d'importance relative pour chaque paramètre d'entrée ont été évaluées, telles que les paramètres de compactage (MDD et OMC), la limite plastique (PL), LL, Lm et BA. Les résultats de tous les modèles développés ont été observés et collectés. Les relations entre les valeurs calculées et prédites montrent que le GP a produit une ligne paramétrique d'expression d'ajustement de y = 0,999 × avec des indices de performance comme MAE 14,80 kPa, MSE 400,7 kPa, RMSE 20,00 kPa et R 2 de 0,950, EPR a produit une ligne paramétrique d'expression d'ajustement de y = 0,992 × avec des indices de performance comme MAE 11,6 kPa, MSE 270,9 kPa, RMSE 16,50 kPa et R 2 de 0,963, et ANN a produit une ligne paramétrique d'expression d'ajustement de y = 0,997 × avec des indices de performance comme MAE 4,26 kPa, MSE 30,8 kPa, RMSE 5,55 kPa et R 2 de 0,996. Les résultats montrent que l'ANN surpasse le GP et l'EPR ayant produit les valeurs d'erreur les moins élevées, le coefficient de détermination le plus élevé (R2 ) et zéro valeur aberrante au-delà de l'enveloppe d'ajustement de performance de ± 25% et peut être conclu que BA a une influence remarquable dans la stabilisation des sols expansifs et son utilisation.

Translated Description (Spanish)

Resumen La utilización de suelos expansivos para la construcción de revestimientos de vertederos e instalaciones de subrasante sin estabilización conduce a cambios de volumen debido al cambio estacional entre húmedo y seco. Esto requirió la reconstitución de materiales de desecho basados en la industria y la agroindustria de suelos expansivos para cumplir con los requisitos de sostenibilidad para el medio ambiente. En este trabajo de investigación, se recopilaron múltiples conjuntos de datos a partir de mezclas de mezcla de ceniza de bagazo (BA) y cal (Lm), suelo costoso reconstituido y desplegado en la interfaz de capacitación y validación de técnicas avanzadas de aprendizaje automático (AML) para predecir la resistencia a la compresión no confinada (UCS) del suelo tratado para su uso en el revestimiento de vertederos y la aplicación de subrasante. Se evaluaron los valores de importancia relativa para cada parámetro de entrada, como los parámetros de compactación (MDD y OMC), límite plástico (PL), LL, Lm y BA. Se observaron y recogieron los resultados de todos los modelos desarrollados. Las relaciones entre los valores calculados y predichos muestran que el GP produjo una línea paramétrica de expresión de ajuste de y = 0.999 × con índices de rendimiento como MAE 14.80 kPa, MSE 400.7 kPa, RMSE 20.00 kPa y R 2 de 0.950, EPR produjo una línea paramétrica de expresión de ajuste de y = 0.992 × con índices de rendimiento como MAE 11.6 kPa, MSE 270.9 kPa, RMSE 16.50 kPa y R 2 de 0.963, y ANN produjo una línea paramétrica de expresión de ajuste de y = 0.997 × con índices de rendimiento como MAE 4.26 kPa, MSE 30.8 kPa, RMSE 5.55 kPa y R 2 de 0.996. Los resultados muestran que el ANN supera al GP y al EPR habiendo producido los menores valores de error, el mayor coeficiente de determinación (R 2 ) y cero valores atípicos más allá de la envolvente de ajuste de rendimiento de ± 25% y se puede concluir que BA tiene una influencia notable en la estabilización de suelos expansivos y su utilización.

Files

s44213-023-00021-0.pdf.pdf

Files (2.5 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:68c4f104997b3512fcb946635f139747
2.5 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
تأثير رماد ثفل قصب السكر على مقاومة الانضغاط للتربة الموسعة المعاد تشكيلها من قبل التعلم الآلي المتقدم (AML) لتطبيقات بناء الطبقة السفلية والبطانة المستدامة
Translated title (French)
Influence des cendres de bagasse sur la résistance à la compression des sols expansifs reconstitués à la chaux par Advanced Machine Learning (AML) pour des applications durables de construction de sous-sols et de revêtements
Translated title (Spanish)
Influencia de la ceniza de bagazo en la resistencia a la compresión del suelo expansivo reconstituido con cal mediante aprendizaje automático avanzado (AML) para aplicaciones sostenibles de subrasante y construcción de revestimientos

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4388841566
DOI
10.1007/s44213-023-00021-0

Is supplement to
https://openalex.org/W4280554273 (Other)
https://openalex.org/W3181022498 (Other)
https://openalex.org/W3168814518 (Other)
https://openalex.org/W2381538123 (Other)
https://openalex.org/W2379720191 (Other)
https://openalex.org/W2378723530 (Other)
https://openalex.org/W2353122276 (Other)
https://openalex.org/W2335698204 (Other)
https://openalex.org/W2188480136 (Other)
https://openalex.org/W1970929621 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Nigeria

References

  • https://openalex.org/W2000150562
  • https://openalex.org/W2086602142
  • https://openalex.org/W2101211916
  • https://openalex.org/W2345422172
  • https://openalex.org/W2474732878
  • https://openalex.org/W2573725780
  • https://openalex.org/W2731451948
  • https://openalex.org/W2740060698
  • https://openalex.org/W2800530677
  • https://openalex.org/W2914525173
  • https://openalex.org/W3043933356
  • https://openalex.org/W3156705995
  • https://openalex.org/W4383621491