一种基于原材料氧化物的胶凝体系性能预测方法

本发明涉及水泥材料技术领域，具体涉及一种基于原材料氧化物的胶凝体系性能预测方法。具体技术方案为：步骤如下：(1)将不同胶凝体系中的相组成、各相组分数据、矿物相含量、成型条件和性能参数，构建胶凝体系数据库；(2)根据不同原材料的氧化物数据与矿物相含量，获得氧化物含量与矿物相的关系；(3)采用机器学习的方法建立各相氧化物对性能的预测模型。本发明通过原材料氧化物与矿物相的相关性，建立了基于原材料氧化物的性能预测模型，扩展了性能预测的可操作性，为胶凝体系的设计与优化提供了数据驱动的科学方法。通过机器学习模型，能够准确预测不同氧化物组成对胶凝体系性能的影响，从而指导原材料的优选与配比设计，减少实验试错成本，提升胶凝材料研发效率，并为其他辅助胶凝材料的高效利用和绿色胶凝材料的开发提供理论支持与实践依据。