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摘 要：水泥强度影响因素很多,其中熟料的矿物组成是其显著影响因子.将众多水泥强度影响因子作为输入变量,通过不同的预测模型,可预测水泥28d强度.其中组合模型预测方法结合了不同预测模型的优点,可提高水泥强度的预测精度.
关键词：水泥强度；影响因素；预测
按照水泥行业和国家标准的要求,水泥强度的检测龄期为28d,其28d强度也是判断水泥标号的主要依据,这个要求给现场施工进度带来了困扰,也给水泥生产企业库存和资金带来压力,因而众多水泥生产和使用单位都在积极探索水泥28d强度的预测方法.
1 水泥强度的影响因素
预测水泥28d强度的方法是基于常规的化学和物理指标,应用数学的方法建立强度和其影响因子的经验公式,对28d强度作出预测.因此,要准确预测水泥强度,必须了解水泥强度的影响因素.
水泥强度是水泥物理性能中最重要的指标之一,其影响因素很多：熟料的矿物组成和矿物形态,水泥细度（或比表面积）和颗粒级配、混合材、石膏、碱含量、游离氧化钙含量等.
1.1 矿物组成和矿物形态
不同水泥品种规定了熟料在水泥组成中的比例,熟料强度很大程度上取决于其矿物组成和矿物形态,熟料则是水泥产生强度的源头.熟料四种主要矿物组成为：硅酸三钙（C3S）、硅酸二钙（C2S）、铝酸三钙（C3A）和铁铝酸四钙（C4FA）,当其含量改变时,水泥的物理性能也随之改变.一般说来,C3S的水化产物对水泥早期强度和后期强度起主要作用,C2S的水化产物对水泥早期强度贡献较小,但对水泥后期强度起重要作用,C3A对水泥早期强度起一定作用,C4FA水化后强度不高,但对水泥的抗折和抗冲磨性能起到重要作用.水泥熟料中的矿物形态也会对水泥强度有一定影响,熟料矿物晶体发育良好,晶体尺寸适中,晶体自形好,则水泥强度相对较高.
1.2 细度和颗粒级配
一般来说,水泥细度小,比表面积大,水泥早期强度越高,水化热也较大.水泥颗粒分布对强度影响的研究显示：3～30μm的水泥颗粒是担负强度增长的主要粒级,0～3μm的颗粒主要对早期强度有利,但3μm以下颗粒对后期强度仍有一定贡献,而3μm以上颗粒对早期强度同样具有一定贡献.
1.3 混合材
目前水泥中应用最广泛的混合材种类是粉煤灰、矿渣粉、火山灰和石灰石粉等.不同水泥品种规定了可掺入混合材的品种和掺量范围,不同混合材对强度的也有不同的影响.掺入一定量优质的活性混合材,如粉煤灰、矿渣或火山灰,其早期强度降低,而后期强度下降速度缓慢,甚至有可能得到提高；掺入适量石灰石等惰性混合材,可以提高水泥的早期强度,但后期强度下降.
1.4 石膏
石膏的存在可以有效调节水泥凝结时间,适量的石膏可提高早期强度,但如果SO3过多的话,多余的SO3能够在水泥硬化后继续和C3A和水生成钙矾石,固相体积比反应物增大约129%,导致安定性不良.
1.5 其他因素
水泥中的碱含量的增加能加快水泥早期的水化程度,故能提高早期强度,但不利于后期强度的发展；而少量的游离CaO能提高水泥强度,但随着游离CaO含量的增大,水泥强度亦降低,并会引起水泥安定性不合格.
2 水泥强度预测研究进展
2.1 线性回归模型预测
在较早的研究中,苏联学者叶戈罗夫研究了水泥熟料的组成和物质之间的相互关系,提出用矿物组成推算水泥28d强度；Knofel基于德国水泥厂数据,总结出水泥28d强度特征值F28和其矿物成分关系,而F28和水泥28d抗压强度有着良好的线性关系,F28预测模型如式（1）：
F28等于3C3S+2C2S+C3A-C4AF （1）
式中,F28为水泥28d强度特征值,C3S、C2S、C3A、C4FA分别为水泥中硅酸三钙、硅酸二钙、铝酸三钙和铁铝酸四钙质量百分数,其数值可用X射线定量分析、化学萃取等方法测定,但一般采用Bogue计算法计算获得.
Y·M·Zhang等人以此为基础,详细研究了水泥比表面积、颗粒级配、矿物组成和强度的关系,将比表面积和颗粒级配引入新的预测模型,可预测水泥3d、7d和28d强度；中国建筑材料科学研究院的周双喜等人利用四个水泥厂的120组数据建立起了水泥28d抗压强度和4种矿物组成的数学关系式,见式（2）：
R28等于0.7603（C3S+C2S+C3A-C4AF）-16.95 （2）
式中,R28为水泥28d抗压强度.
线性回归模型预测方法简单可行,主要依靠熟料的矿物组成来对强度进行预测,更适于原材料和工艺稳定的出厂水泥强度预测,但当水泥其他影响因子发生大的变化时,该预测方法会引起较大误差.
2.2 多元非线性单一模型预测
实际上水泥强度是大时滞、非线性问题,影响因素较多,计算机技术的迅速发展为水泥强度的预测提供了更多新的方法.为了更准确的预测水泥强度,研究人员在计算模型中引入了更多的强度影响因素：细度、比表面积、游离CaO含量、SO3含量、碱含量,并将水泥1d抗压强度和抗折强度作为输入变量引入预测模型中.李晓波等人运用遗传算法,得到了满意的预测结果；董吉文等人开展了基于模糊神经网络的水泥强度预测；郁时炼等人建立了BP神经网络的水泥强度预测模型；王欢、郭一军比较研究了BP神经网络和RBF神经网络模型预测方法,认为后者明显优于前者.
该类预测方法引入了更多的水泥强度影响因子,能更精确的对水泥强度进行预测,适应性强,使用范围广,其中研究较多的RBF神经网络模型预测方法,但也有国外学者指出,RBF虽然具有良好的非线性信息处理能力,可以逼近任何非线性函数,却由于只分析输入和输出,随机性大.
2.3 组合模型预测
结论：关于影响因素方面的论文题目、论文提纲、影响因素分析方法论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
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