{"id":164915,"date":"2025-07-01T07:37:00","date_gmt":"2025-07-01T05:37:00","guid":{"rendered":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/?p=164915"},"modified":"2025-06-27T13:38:17","modified_gmt":"2025-06-27T11:38:17","slug":"mit-ki-zu-grunem-zement","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/mit-ki-zu-grunem-zement\/","title":{"rendered":"Mit KI zu gr\u00fcnem Zement"},"content":{"rendered":"\n\n
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\"Zement<\/a>
Zement vermischt mit Wasser, Sand und Kies wird zu Beton \u2013 dem meistgenutzten Baustoff der Welt. Doch die Herstellung von Zement verursacht grosse Mengen an Kohlendioxid. Forschende am PSI nutzen k\u00fcnstliche Intelligenz und Computermodelle, um alternative, klimafreundlichere Rezepturen zu entwickeln. \u00a9 Paul Scherrer Institut PSI\/Markus Fischer<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

Die Zementindustrie verursacht rund acht Prozent der globalen CO\u2082-Emissionen \u2013 das ist mehr als der gesamte weltweite Flugverkehr. Forschende am Paul Scherrer Institut PSI haben ein KI-gest\u00fctztes Modell entwickelt, mit dem sich neue Rezepturen f\u00fcr Zement schneller entdecken lassen \u2013 bei gleicher Materialqualit\u00e4t und einer besseren CO\u2082-Bilanz.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Mit infernalischen 1.400 Grad Celsius werden die Dreh\u00f6fen in den Zementwerken eingeheizt, um aus gemahlenem Kalkstein Klinker zu brennen, der Grundstoff f\u00fcr baufertigen Zement. Wenig \u00fcberraschend: Solche Temperaturen lassen sich \u00fcblicherweise nicht einfach aus der Steckdose beziehen. Sie entstehen durch energieintensive Verbrennungsprozesse \u2013 und setzen dabei grosse Mengen Kohlendioxid (CO2<\/sub>) frei. \u00dcberraschend hingegen: Die Verbrennung ist f\u00fcr nicht einmal die H\u00e4lfte der gesamten CO\u2082-Emissionen verantwortlich. Der Grossteil davon ist in den Rohstoffen enthalten, die f\u00fcr die Herstellung von Klinker und Zement ben\u00f6tigt werden: CO2<\/sub> ist chemisch im Kalkstein gebunden und wird bei der Umwandlung in den heissen \u00d6fen freigesetzt. <\/p>\n\n\n\n

Hier an der Rezeptur zu feilen und durch das Beimischen von alternativen zementartigen Materialien den Anteil an Klinker zu verringern, ist eine vielversprechende Strategie. Genau das hat ein interdisziplin\u00e4res Forschungsteam am Zentrum f\u00fcr Nukleare Technologien und Wissenschaften am PSI im Labor f\u00fcr Endlagersicherheit nun untersucht. Statt auf aufwendige Experimente und langwierige Simulationen setzten die Forschenden auf eine eigens daf\u00fcr entwickelte KI-gest\u00fctzte Modellierungsmethode. <\/p>\n\n\n\n

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\u00abDamit k\u00f6nnen wir Zementrezepturen simulieren und so optimieren, dass sie bei gleich hoher mechanischer Qualit\u00e4t deutlich weniger CO\u2082 ausstossen\u00bb, erkl\u00e4rt Erstautorin der Studie und Mathematikerin Romana Boiger<\/strong>. \u00abAnstatt Tausende Varianten im Labor zu testen, generiert unser Modell innerhalb von Sekunden konkrete Rezeptvorschl\u00e4ge \u2013 wie ein digitales Kochbuch f\u00fcr klimafreundlichen Zement.\u00bb<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Mit ihrem neuartigen Ansatz konnten die Forschenden gezielt jene Zementrezepturen herausfiltern, die die gew\u00fcnschten Kriterien erf\u00fcllen. <\/p>\n\n\n\n

Die Ergebnisse der Studie sind in der Fachzeitschrift Materials and Structures<\/em> erschienen.<\/p>\n\n\n

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\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n
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Die richtige Rezeptur<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Bereits heute werden Sekund\u00e4rrohstoffe wie Schlacke aus der Roheisengewinnung oder Flugasche aus der Kohleverbrennung in die Zementrezeptur beigemischt, um Klinker zu sparen und damit die CO\u2082-Emissionen zu reduzieren. Der globale Bedarf an Zement ist jedoch so gigantisch, dass diese Nebenprodukte nur einen Bruchteil davon abdecken k\u00f6nnen. <\/p>\n\n\n\n

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\u00abWas wir brauchen, ist die richtige Kombination an Materialien, die in grossen Mengen verf\u00fcgbar sind und aus denen sich hochwertiger und zuverl\u00e4ssiger Zement produzieren l\u00e4sst\u00bb, sagt John Provis, Leiter der Forschungsgruppe f\u00fcr Zementsysteme am PSI und Mitautor der Studie<\/strong>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

<\/a>Zement ist das, was unsere moderne Welt im Innersten zusammenh\u00e4lt. Das unscheinbare Pulver vermischt mit Sand, Kies und Wasser wird zu Beton \u2013 einem Baustoff, der sich nahezu \u00fcberallhin transportieren und in fast jede erdenkliche Form giessen l\u00e4sst. Beton ist multifunktional und best\u00e4ndig und deshalb aus unserer Infrastruktur nicht wegzudenken.<\/p>\n\n\n\n

Die schiere Menge an Zement, die daf\u00fcr ben\u00f6tigt wird, l\u00e4sst sich dabei kaum erfassen. <\/p>\n\n\n\n

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\u00ab\u00dcberspitzt ausgedr\u00fcckt, verbraucht die Menschheit heute mehr Zement als Nahrung \u2013 rund eineinhalb Kilogramm pro Person und Tag\u00bb, sagt John Provis, Leiter der Forschungsgruppe f\u00fcr Zementsysteme am PSI und Mitautor der Studie<\/strong>. \u00abDas sind unvorstellbare Mengen. Wenn wir das Emissionsprofil nur um ein paar Prozent verbessern k\u00f6nnten, w\u00fcrde dies in Bezug auf das Kohlendioxid einer Reduzierung von Tausenden oder gar Zehntausenden von Autos entsprechen\u00bb, so der Zementchemiker<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Solche Kombinationen zu finden, ist jedoch anspruchsvoll: \u00abZement ist im Grunde ein mineralisches Bindemittel \u2013 im Beton erzeugen wir mit Zement, Wasser und Kies k\u00fcnstlich Minerale, die das gesamte Material zusammenhalten\u00bb, erkl\u00e4rt Provis<\/strong>. \u00abMan k\u00f6nnte sagen: Wir betreiben Geologie im Zeitraffer.\u00bb <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Diese Geologie oder besser gesagt die dahinterliegenden physikalischen Prozesse sind enorm komplex und ihre Modellierung am Computer dementsprechend rechenintensiv und teuer. Deshalb setzt das Forschungsteam auf k\u00fcnstliche Intelligenz.<\/p>\n\n\n

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\"Im<\/a>
Ein Zementchemiker, eine Mathematikerin und ein Ingenieur \u2013 und viele mehr: Das Team am PSI vereint Kompetenzen aus verschiedenen Fachbereichen. Nur dank dieser Interdisziplinarit\u00e4t konnten die Forschenden ihren KI-gest\u00fctzten Optimierungsansatz entwickeln. Im Bild (von links nach rechts): John Provis, Romana Boiger und Nikolaos Prasianakis. \u00a9 Paul Scherrer Institut PSI\/Markus Fischer<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n

KI als Rechenbeschleuniger<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

K\u00fcnstliche neuronale Netzwerke sind Computermodelle, die auf Basis bestehender Daten trainiert werden, um komplexe Berechnungen zu beschleunigen. Beim Training wird das Netzwerk mit einem bekannten Datensatz gef\u00fcttert und \u00ablernt\u00bb daraus, indem es die Gewichtung seiner internen Verkn\u00fcpfungen so anpasst, dass es \u00e4hnliche Zusammenh\u00e4nge rasch und zuverl\u00e4ssig vorhersagen kann. Diese Gewichtung dient als eine Art Abk\u00fcrzung \u2013 ein schneller Ersatz f\u00fcr die sonst rechenintensive physikalische Modellierung.<\/p>\n\n\n\n

Auch die Forschenden am PSI setzten ein solches neuronales Netzwerk ein. <\/p>\n\n\n\n

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Die f\u00fcr das Training ben\u00f6tigten Daten erstellten sie gleich selbst: \u00abMithilfe der am PSI entwickelten Open-Source-Software GEMS f\u00fcr thermodynamische Modellierung berechneten wir f\u00fcr verschiedene Zementrezepturen, welche Mineralien sich beim Aush\u00e4rten bilden und welche geochemischen Prozesse dabei stattfinden\u00bb, erkl\u00e4rt Nikolaos Prasianakis<\/strong>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Durch die Kombination dieser Ergebnisse mit experimentellen Daten und mechanischen Modellen konnten die Forschenden einen verl\u00e4sslichen Indikator f\u00fcr die mechanischen Eigenschaften ableiten \u2013 und damit f\u00fcr die Materialqualit\u00e4t des Zements. Zus\u00e4tzlich wurde f\u00fcr jede eingesetzte Komponente ein zugeh\u00f6riger CO\u2082-Faktor, ein spezifischer Emissionswert, herangezogen, um den Gesamt-CO\u2082-Ausstoss zu ermitteln. <\/p>\n\n\n\n

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\u00abDas war eine sehr komplexe und rechenintensive Modellierungsarbeit\u00bb, so der<\/strong> Wissenschaftler.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Doch der Aufwand hat sich gelohnt: Mit den so erzeugten Daten konnte das KI-Modell lernen. <\/p>\n\n\n\n

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\u00abStatt Sekunden bis Minuten schaffen wir mit dem trainierten Netzwerk die Berechnung der mechanischen Eigenschaften f\u00fcr ein beliebiges Zementrezept in Millisekunden \u2013 also rund tausendmal schneller als beim klassischen Modellieren\u00bb, erkl\u00e4rt Boiger<\/strong>. <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Vom Output zum Input<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Wie lassen sich nun mit dieser KI die optimalen Zementrezepturen finden \u2013 mit geringen CO\u2082-Emissionen und einer hohen Materialqualit\u00e4t? Eine M\u00f6glichkeit w\u00e4re, verschiedene Rezepturen durchzuspielen, mithilfe des KI-Modells ihre Eigenschaften zu berechnen und die besten Varianten auszuw\u00e4hlen. Effizienter ist jedoch der umgekehrte Ansatz: Statt alle Optionen durchzuprobieren, stellt man die Frage andersherum \u2013 n\u00e4mlich: Welche Zementzusammensetzung erf\u00fcllt die gew\u00fcnschten Vorgaben bez\u00fcglich CO\u2082-Bilanz und Materialqualit\u00e4t? <\/p>\n\n\n\n

Denn sowohl die mechanischen Eigenschaften als auch die CO2<\/sub>-Emissionen h\u00e4ngen direkt von der Rezeptur ab. <\/p>\n\n\n\n

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\u00abMathematisch betrachtet sind beide Gr\u00f6ssen Funktionen der Zusammensetzung \u2013 \u00e4ndert sich diese, so \u00e4ndern sich auch die jeweiligen Eigenschaften\u00bb, erkl\u00e4rt die Mathematikerin<\/strong>. <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Um daraus die optimale Rezeptur zu ermitteln, formulieren die Forschenden das Problem als mathematische Optimierungsaufgabe: Gesucht ist eine Zusammensetzung, bei der die mechanischen Eigenschaften maximiert und die CO\u2082-Emissionen gleichzeitig minimiert werden. <\/p>\n\n\n\n

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\u00abIm Grunde suchen wir ein Maximum und ein Minimum \u2013 daraus k\u00f6nnen wir direkt auf die gew\u00fcnschte Rezeptur schliessen\u00bb, so die Mathematikerin<\/strong>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Zur L\u00f6sung nutzte das Team eine zus\u00e4tzliche KI-Methode \u2013 sogenannte genetische Algorithmen \u2013 rechnergest\u00fctzte Verfahren, die von der nat\u00fcrlichen Selektion inspiriert sind. Damit konnten sie gezielt jene Rezepturen identifizieren, die beide Zielgr\u00f6ssen in idealer Weise vereinen.<\/p>\n\n\n\n

Der Vorteil dieses \u00abumgekehrten Wegs\u00bb: Man muss sich nicht mehr blind durch zahllose Rezepturen testen und deren Eigenschaften bewerten, sondern kann gezielt nach solchen suchen, die bestimmte gew\u00fcnschte Kriterien erf\u00fcllen \u2013 wie in diesem Fall nach maximaler mechanischer Eigenschaft bei minimalem CO\u2082-Ausstoss.<\/p>\n\n\n\n

Interdisziplin\u00e4rer Ansatz mit grossem Potenzial<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Unter den von den Forschenden identifizierten Zementrezepturen finden sich bereits vielversprechende Kandidaten. <\/p>\n\n\n\n

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\u00abEinige dieser Rezepturen haben echtes Potenzial\u00bb, sagt John Provis.<\/strong> \u00abNicht nur in Bezug auf CO\u2082-Einsparung und Qualit\u00e4t, sondern auch, was die praktische Umsetzbarkeit in der Produktion betrifft.\u00bb <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Um den Entwicklungszyklus abzuschliessen, m\u00fcssen die Rezepte jedoch erst noch im Labor getestet werden.<\/p>\n\n\n\n

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\u00abWir bauen jetzt nicht gleich einen Turm damit, ohne sie vorher zu pr\u00fcfen\u00bb, schmunzelt Nikolaos Prasianakis.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Die Studie dient in erster Linie als Proof of Concept \u2013 also als Machbarkeitsnachweis daf\u00fcr, dass sich vielversprechende Rezepturen auch rein rechnerisch identifizieren lassen. <\/p>\n\n\n\n

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\u00abWir k\u00f6nnen unser KI-Modellierungstool beliebig erweitern und zus\u00e4tzliche Aspekte integrieren, beispielsweise was die Produktion oder Verf\u00fcgbarkeit der Rohstoffe betrifft oder wo der Baustoff eingesetzt wird \u2013 in mariner Umgebung, wo Zement und Beton sich anders verhalten, oder gar in der W\u00fcste\u00bb, so Romana Boiger<\/strong>. Nikolaos Prasianakis<\/strong> blickt bereits weiter: \u00abDas ist erst der Anfang. Der Zeitgewinn, den ein so allgemeiner Workflow bietet, ist enorm \u2013 und macht ihn sehr vielversprechend f\u00fcr alle Arten von Material- und Systemdesigns.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Ohne den interdisziplin\u00e4ren Background der Forschenden w\u00e4re das Projekt jedoch gar nicht zustande gekommen: \u00abWir brauchten Zementchemiker, Fachleute f\u00fcr Thermodynamik, KI-Spezialistinnen \u2013 und ein Team, das all das zusammenbringt\u00bb, so Prasianakis<\/strong>. \u00abHinzu kam der wichtige Austausch mit anderen Forschungsinstitutionen wie der Empa im Rahmen des SCENE-Projekts\u00bb. <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

SCENE (Swiss Centre of Excellence on Net Zero Emissions) ist ein interdisziplin\u00e4res Forschungsprogramm mit dem Ziel, wissenschaftlich fundierte L\u00f6sungen zur drastischen Reduktion von Treibhausgasemissionen in der Industrie und der Energieversorgung zu entwickeln. Die Studie entstand im Rahmen dieses Projekts.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Die Zementindustrie verursacht rund acht Prozent der globalen CO\u2082-Emissionen \u2013 das ist mehr als der gesamte weltweite Flugverkehr. Forschende am Paul Scherrer Institut PSI haben ein KI-gest\u00fctztes Modell entwickelt, mit dem sich neue Rezepturen f\u00fcr Zement schneller entdecken lassen \u2013 bei gleicher Materialqualit\u00e4t und einer besseren CO\u2082-Bilanz. Mit infernalischen 1.400 Grad Celsius werden die Dreh\u00f6fen […]<\/p>\n","protected":false},"author":59,"featured_media":164936,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_seopress_robots_primary_cat":"none","nova_meta_subtitle":"Forschende am Paul Scherrer Institut PSI haben ein KI-gest\u00fctztes Modell entwickelt, mit dem sich neue Rezepturen f\u00fcr Zement schneller entdecken lassen","footnotes":""},"categories":[5572],"tags":[12423,12546,10608,24551,19017,16523],"supplier":[959],"class_list":["post-164915","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-bio-based","tag-baumaterial","tag-baustoffe","tag-biooekonomie","tag-kunstlicheintelligenz","tag-sekundarrohstoffe","tag-zement","supplier-paul-scherrer-institut-psi"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164915","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/users\/59"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=164915"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/164915\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/media\/164936"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=164915"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=164915"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=164915"},{"taxonomy":"supplier","embeddable":true,"href":"https:\/\/renewable-carbon.eu\/news\/wp-json\/wp\/v2\/supplier?post=164915"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}