Multifunctional low-carbon LC3–PPy cementitious composite for integrated structural sensing and electrochemical energy storage

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel approach to combining self-sensing and energy storage in low-carbon cementitious materials, with machine learning for damage prediction.

🏢実務担当者:Could be used for developing smart infrastructure with reduced carbon footprint and self-powered monitoring capabilities.

🏛政策担当者:Highlights potential for low-carbon construction materials to enhance building sustainability and resilience.

多機能な低炭素系石灰石–焼成粘土–セメント（LC 3 ）ベース複合材料にポリピロール（PPy）を組み込み、セメント系材料内で圧電抵抗型自己センシングと電気化学的エネルギー貯蔵を統合した。結合材はセメントの40%をLC 3 で置換して調製し、PPyはドーパント支援酸化重合により合成し、0〜2.0 vol%で添加した。力学特性、微細構造、および耐久性特性は、包括的な試験を通じて評価した。電気機械的挙動は、様々な相対湿度（約40〜95%）下での繰返し載荷（30〜80% f'c）において評価し、その後、電気応答から応力、ひずみ、および損傷指数を予測する機械学習フレームワークを開発した。電気化学的性能は、サイクリックボルタンメトリー、ガルバノスタティック充放電、および電気化学インピーダンス分光法を用いて特性評価した。最適組成（LC 3 –PPy1.0）は、約47 MPaの圧縮強度と過酷条件下での向上した耐久性を達成し、強化された多機能性能を示した。本複合材料は、30% fcで約±6%、80% fcで約±25%の電気抵抗の分数変化を示し、損傷進展と強い相関を有する、安定かつ高感度な自己センシング挙動を示した。電気感度は、イオン–電子複合伝導により相対湿度の増加とともに上昇した。機械学習モデルは、高い予測精度（応力/ひずみでR 2 ≈0.98、損傷で≈0.93）を達成した。電気化学的には、PPyにより面積容量が約2から約53 mF cm -2 へ増加し、電荷移動抵抗が約75%低減し、効果的な擬似容量挙動が確認された。これらの結果は、LC 3 –PPy複合材料を、構造部材におけるセンシングとエネルギー貯蔵の統合のための多機能低炭素材料として確立するものである。自己センシングと電気化学的エネルギー貯蔵能力の組み合わせは、将来の自己給電型構造ヘルスモニタリングシステムの基盤を提供し、スマートインフラにおける外部配線と電力要件を削減する可能性を有する。完全な実験データ、モデリングデータ、およびPythonデータセットは、再現性のために付録に提供されている。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

A multifunctional low-carbon Limestone–Calcined Clay–Cement (LC 3 )-based composite incorporating polypyrrole (PPy) was developed to integrate piezoresistive self-sensing and electrochemical energy storage within a cementitious system. The binder was formulated by replacing 40% of cement with LC 3 , while PPy was synthesized via dopant-assisted oxidative polymerization and incorporated at 0–2.0 vol%. Mechanical, microstructural, and durability characteristics were evaluated through comprehensive testing. Electromechanical behavior was assessed under cyclic loading (30–80% f'c) across varying relative humidity (∼40–95%), followed by the development of a machine-learning framework for predicting stress, strain, and damage index from electrical response. Electrochemical performance was characterized using cyclic voltammetry, galvanostatic charge–discharge, and electrochemical impedance spectroscopy. An optimal composition (LC 3 –PPy1.0) exhibited enhanced multifunctional performance, achieving compressive strength of ∼47 MPa and improved durability under aggressive conditions. The composite demonstrated stable and sensitive self-sensing behavior, with fractional change in electrical resistance of ∼±6% at 30% fc and ∼±25% at 80% fc, and strong correlation with damage evolution. Electrical sensitivity increased with relative humidity due to coupled ionic–electronic conduction. The machine-learning model achieved high predictive accuracy (R 2 ≈0.98 for stress/strain and ≈0.93 for damage). Electrochemically, PPy increased areal capacitance from ∼2 to∼53 mF cm -2 and reduced charge transfer resistance by∼75%, confirming effective pseudocapacitive behavior. These results establish LC 3 –PPy composites as multifunctional low-carbon materials for integrated sensing and energy storage in structural components. The combination of self-sensing and electrochemical energy-storage capabilities provides a foundation for future self-powered structural health monitoring systems, with the potential to reduce external wiring and power requirements in smart infrastructure. Complete experimental, modelling, and Python datasets are provided in the Appendices for reproducibility.

• openalex https://doi.org/10.1016/j.jpcs.2026.113990first seen 2026-07-18 05:37:26