基于矿物组成的普通硅酸盐水泥抗压强度预测方法

本发明公开了一种基于矿物组成的普通硅酸盐水泥抗压强度预测方法，采集若干组水泥样本，每组水泥样本包括矿物组分、比表面积及28d抗压强度数据，将矿物组分和比表面积作为自变量，28d抗压强度数据作为因变量；构建基于卷积神经网络的抗压强度预测模型，包括输入层、卷积层、批量归一化层、Dropout层、全连接层和回归层，利用水泥样本对抗压强度预测模型进行训练，将待测水泥的矿物组分及比表面积数据输入抗压强度预测模型，得到28d抗压强度预测值。本发明能够在不依赖传统28天试验周期的前提下，快速、准确地对水泥的力学性能进行预测，从而实现对水泥质量的提前预判，最大程度减少因使用强度不达标水泥而导致的混凝土强度不足的风险。