水泥強(qiáng)度影響因素及預(yù)測(cè)研究進(jìn)展論文
摘要：水泥強(qiáng)度影響因素很多，其中熟料的礦物組成是其顯著影響因子。將眾多水泥強(qiáng)度影響因子作為輸入變量，通過不同的預(yù)測(cè)模型，可預(yù)測(cè)水泥28d強(qiáng)度。其中組合模型預(yù)測(cè)方法結(jié)合了不同預(yù)測(cè)模型的優(yōu)點(diǎn)，可提高水泥強(qiáng)度的預(yù)測(cè)精度。
關(guān)鍵詞：水泥強(qiáng)度；影響因素；預(yù)測(cè)
按照水泥行業(yè)和國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)的要求，水泥強(qiáng)度的檢測(cè)齡期為28d，其28d強(qiáng)度也是判斷水泥標(biāo)號(hào)的主要依據(jù)，這個(gè)要求給現(xiàn)場(chǎng)施工進(jìn)度帶來了困擾，也給水泥生產(chǎn)企業(yè)庫(kù)存和資金帶來壓力，因而眾多水泥生產(chǎn)和使用單位都在積極探索水泥28d強(qiáng)度的預(yù)測(cè)方法。
1水泥強(qiáng)度的影響因素
預(yù)測(cè)水泥28d強(qiáng)度的方法是基于常規(guī)的化學(xué)和物理指標(biāo)，應(yīng)用數(shù)學(xué)的方法建立強(qiáng)度和其影響因子的經(jīng)驗(yàn)公式，對(duì)28d強(qiáng)度作出預(yù)測(cè)。因此，要準(zhǔn)確預(yù)測(cè)水泥強(qiáng)度，必須了解水泥強(qiáng)度的影響因素。
水泥強(qiáng)度是水泥物理性能中最重要的指標(biāo)之一，其影響因素很多：熟料的礦物組成和礦物形態(tài)，水泥細(xì)度（或比表面積）和顆粒級(jí)配、混合材、石膏、堿含量、游離氧化鈣含量等。
1.1礦物組成和礦物形態(tài)
不同水泥品種規(guī)定了熟料在水泥組成中的比例，熟料強(qiáng)度很大程度上取決于其礦物組成和礦物形態(tài)，熟料則是水泥產(chǎn)生強(qiáng)度的源頭。熟料四種主要礦物組成為：硅酸三鈣（C3S）、硅酸二鈣（C2S）、鋁酸三鈣（C3A）和鐵鋁酸四鈣（C4FA），當(dāng)其含量改變時(shí)，水泥的物理性能也隨之改變。一般說來，C3S的水化產(chǎn)物對(duì)水泥早期強(qiáng)度和后期強(qiáng)度起主要作用，C2S的水化產(chǎn)物對(duì)水泥早期強(qiáng)度貢獻(xiàn)較小，但對(duì)水泥后期強(qiáng)度起重要作用，C3A對(duì)水泥早期強(qiáng)度起一定作用，C4FA水化后強(qiáng)度不高，但對(duì)水泥的抗折和抗沖磨性能起到重要作用。水泥熟料中的礦物形態(tài)也會(huì)對(duì)水泥強(qiáng)度有一定影響，熟料礦物晶體發(fā)育良好，晶體尺寸適中，晶體自形好，則水泥強(qiáng)度相對(duì)較高。
1.2細(xì)度和顆粒級(jí)配
一般來說，水泥細(xì)度小，比表面積大，水泥早期強(qiáng)度越高，水化熱也較大。水泥顆粒分布對(duì)強(qiáng)度影響的研究顯示：3～30μm的水泥顆粒是擔(dān)負(fù)強(qiáng)度增長(zhǎng)的主要粒級(jí)，0～3μm的顆粒主要對(duì)早期強(qiáng)度有利，但3μm以下顆粒對(duì)后期強(qiáng)度仍有一定貢獻(xiàn)，而3μm以上顆粒對(duì)早期強(qiáng)度同樣具有一定貢獻(xiàn)。
1.3混合材
目前水泥中應(yīng)用最廣泛的混合材種類是粉煤灰、礦渣粉、火山灰和石灰石粉等。不同水泥品種規(guī)定了可摻入混合材的品種和摻量范圍，不同混合材對(duì)強(qiáng)度的.也有不同的影響。摻入一定量?jī)?yōu)質(zhì)的活性混合材，如粉煤灰、礦渣或火山灰，其早期強(qiáng)度降低，而后期強(qiáng)度下降速度緩慢，甚至有可能得到提高；摻入適量石灰石等惰性混合材，可以提高水泥的早期強(qiáng)度，但后期強(qiáng)度下降。
1.4石膏
石膏的存在可以有效調(diào)節(jié)水泥凝結(jié)時(shí)間，適量的石膏可提高早期強(qiáng)度，但如果SO3過多的話，多余的SO3能夠在水泥硬化后繼續(xù)與C3A和水生成鈣礬石，固相體積比反應(yīng)物增大約129%，導(dǎo)致安定性不良。
1.5其他因素
水泥中的堿含量的增加能加快水泥早期的水化程度，故能提高早期強(qiáng)度，但不利于后期強(qiáng)度的發(fā)展；而少量的游離CaO能提高水泥強(qiáng)度，但隨著游離CaO含量的增大，水泥強(qiáng)度亦降低，并會(huì)引起水泥安定性不合格。
2水泥強(qiáng)度預(yù)測(cè)研究進(jìn)展
2.1線性回歸模型預(yù)測(cè)
在較早的研究中，蘇聯(lián)學(xué)者葉戈羅夫研究了水泥熟料的組成與物質(zhì)之間的相互關(guān)系，提出用礦物組成推算水泥28d強(qiáng)度；Knofel基于德國(guó)水泥廠數(shù)據(jù)，總結(jié)出水泥28d強(qiáng)度特征值F28和其礦物成分關(guān)系，而F28和水泥28d抗壓強(qiáng)度有著良好的線性關(guān)系，F(xiàn)28預(yù)測(cè)模型如式（1）：
F28=3C3S+2C2S+C3A-C4AF（1）
式中，F(xiàn)28為水泥28d強(qiáng)度特征值，C3S、C2S、C3A、C4FA分別為水泥中硅酸三鈣、硅酸二鈣、鋁酸三鈣和鐵鋁酸四鈣質(zhì)量百分?jǐn)?shù)，其數(shù)值可用X射線定量分析、化學(xué)萃取等方法測(cè)定，但一般采用Bogue計(jì)算法計(jì)算獲得。
Y·M·Zhang等人以此為基礎(chǔ)，詳細(xì)研究了水泥比表面積、顆粒級(jí)配、礦物組成和強(qiáng)度的關(guān)系，將比表面積和顆粒級(jí)配引入新的預(yù)測(cè)模型，可預(yù)測(cè)水泥3d、7d和28d強(qiáng)度；中國(guó)建筑材料科學(xué)研究院的周雙喜等人利用四個(gè)水泥廠的120組數(shù)據(jù)建立起了水泥28d抗壓強(qiáng)度與4種礦物組成的數(shù)學(xué)關(guān)系式，見式（2）：
R28=0.7603（C3S+C2S+C3A-C4AF）-16.95（2）
式中，R28為水泥28d抗壓強(qiáng)度。
線性回歸模型預(yù)測(cè)方法簡(jiǎn)單可行，主要依靠熟料的礦物組成來對(duì)強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，更適于原材料和工藝穩(wěn)定的出廠水泥強(qiáng)度預(yù)測(cè)，但當(dāng)水泥其他影響因子發(fā)生大的變化時(shí)，該預(yù)測(cè)方法會(huì)引起較大誤差。
2.2多元非線性單一模型預(yù)測(cè)
實(shí)際上水泥強(qiáng)度是大時(shí)滯、非線性問題，影響因素較多，計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展為水泥強(qiáng)度的預(yù)測(cè)提供了更多新的方法。為了更準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)水泥強(qiáng)度，研究人員在計(jì)算模型中引入了更多的強(qiáng)度影響因素：細(xì)度、比表面積、游離CaO含量、SO3含量、堿含量，并將水泥1d抗壓強(qiáng)度和抗折強(qiáng)度作為輸入變量引入預(yù)測(cè)模型中。李曉波等人運(yùn)用遺傳算法，得到了滿意的預(yù)測(cè)結(jié)果；董吉文等人開展了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水泥強(qiáng)度預(yù)測(cè)；郁時(shí)煉等人建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水泥強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型；王歡、郭一軍比較研究了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)方法，認(rèn)為后者明顯優(yōu)于前者。
該類預(yù)測(cè)方法引入了更多的水泥強(qiáng)度影響因子，能更精確的對(duì)水泥強(qiáng)度進(jìn)行預(yù)測(cè)，適應(yīng)性強(qiáng)，使用范圍廣，其中研究較多的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)方法，但也有國(guó)外學(xué)者指出，RBF雖然具有良好的非線性信息處理能力，可以逼近任何非線性函數(shù)，卻由于只分析輸入和輸出，隨機(jī)性大。
2.3組合模型預(yù)測(cè)
不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型或算法都有著自身數(shù)值模擬的優(yōu)缺點(diǎn)，因此，有學(xué)者采用兩種模型結(jié)合的方法來提高預(yù)測(cè)精度。SedatAkkurt等人采用模糊邏輯與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，取得了水泥28d抗壓強(qiáng)度預(yù)測(cè)模型；崔秀云等人針對(duì)水泥強(qiáng)度預(yù)測(cè)的多變量、非線性、大時(shí)滯特點(diǎn)，提出一種以人工神經(jīng)網(wǎng)與特殊的十進(jìn)制數(shù)編碼的遺傳算法相結(jié)合的水泥28d強(qiáng)度預(yù)測(cè)方法；裘國(guó)華等人利用灰色預(yù)測(cè)模型和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各自的優(yōu)點(diǎn)，提出灰色GM-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測(cè)模型，可輸出28d抗壓強(qiáng)度，預(yù)測(cè)精度優(yōu)于單一的灰色GM模型或RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
組合模型預(yù)測(cè)方法可結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高了水泥預(yù)測(cè)的精度，但需要的原始數(shù)據(jù)信息量大，數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟復(fù)雜。
3結(jié)語(yǔ)
�。�1）水泥強(qiáng)度的影響因素有熟料的礦物組成和礦物形態(tài)，水泥細(xì)度（或比表面積）和顆粒級(jí)配、混合材、石膏、堿含量、游離氧化鈣含量等因素。其中熟料的礦物組成是影響水泥強(qiáng)度最顯著的因素。
（2）將水泥強(qiáng)度的影響因子作為預(yù)測(cè)模型的輸入變量，可開展水泥強(qiáng)度預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)方法可概括為三類：線性回歸模型預(yù)測(cè)、多元非線性單一模型預(yù)測(cè)、組合模型預(yù)測(cè)，每種預(yù)測(cè)方法都有著各自的優(yōu)缺點(diǎn)。但隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)發(fā)展對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等人工智能算法的完善，以及水泥工作者對(duì)水泥強(qiáng)度預(yù)測(cè)精度要求的提高，人工智能算法及其組合應(yīng)用在未來的水泥強(qiáng)度預(yù)測(cè)工作中將取得更多的研究進(jìn)展。
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