基于机器学习的冻融混凝土氯离子浓度预测研究*

李文强 1 尚 岗 1 南军强 1 许彩英杰 1 李依婷 2 刘保印 3 张庆宇 3 孟奕泽 3 王文盛 3

摘要：季冻区环境中，冻融循环与氯盐侵蚀的耦合作用严重威胁钢筋混凝土结构的耐久性，氯离子侵入是导致混凝土劣化和钢筋锈蚀的关键因素。基于 800 组试验数据，系统研究混凝土在冻融-氯盐耦合条件下的氯离子传输规律，并采用六种机器学习算法构建浓度预测模型。结果表明，在耦合条件下，决策树（DT）算法预测性能最优（R²=0.995，RMSE=0.121，MAE=0.05），显著优于传统 Fick 第二定律解析模型。SHAP 分析表明，水泥含量与表面氯离子浓度为耦合环境中主要影响变量。

关键词：混凝土；冻融；氯离子浓度；机器学习；预测模型