(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111633300.X (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 郑州大学 地址 450001 河南省郑州市高新 技术开发 区科学大道100号 (72)发明人 张鹏　张雪梅　王亭雅　郑莹　 邱琳泓　孙司文　 (74)专利代理 机构 北京盛询知识产权代理有限 公司 11901 代理人 张先蓉 (51)Int.Cl. G01N 27/00(2006.01) G01N 3/08(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性 预测方法 (57)摘要 本发明属于建筑材料领域， 具体的说是一种 地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性预测方法， 包括该方法包括以下步骤； S1:设计地聚合物砂 浆的配比采用控制变量法， 即固定水胶比、 胶砂 比、 水玻璃模数和激胶比， 单一改变纳米SiO2或 PVA纤维掺量； 通过模型的设计和训练,实现了精 确的预测地聚合物砂浆抗压强度和抗氯离子渗 透性指标电通量值的功能， 解决了现有的地聚合 物砂浆抗压性能和抗氯离子渗透性指标电通量 值核验效率低成本高的问题， 提高了预测地聚合 物砂浆的抗压强度和抗氯离子渗透性指标电通 量值的便利性和准确性。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 114199945 A 2022.03.18 CN 114199945 A 1.一种地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性预测方法， 其特征在于： 该方法包括以下 步骤； S1:设计地聚合物砂浆的配比采用控制变量法， 即固定水胶比、 胶砂比、 水玻璃模数和 激胶比， 单一改变纳米SiO2或PVA纤维掺量； S2： 根据S1具体将配比参数确定为； 水胶比0.65， 胶砂比1:1， 硅铝酸盐原材料为30％粉 煤灰和70％偏高岭土， 碱激发剂溶液由固体氢氧化钠、 水玻璃和水 组成， 向水玻璃中加固体 氢氧化钠将模数调整为1.3， 之后加入水将溶 液中的氧化钠质量分数调整为15％； S3： 纳米SiO2和PVA纤维掺入方式分为单掺和复掺两种形式， 单掺的地聚合物砂浆中仅 包含纳米SiO2或PVA纤维一种， 其中： 纳米SiO2等质量取代粉煤灰， 掺量为0.5％、 1.0％、 1.5％、 2.0％、 2.5％； PVA纤维以体积占比掺加， 掺量为0.2％、 0.4％、 0.6％、 0.8％、 1.0％、 1.2％， 复掺的地聚合物砂浆中同时掺入纳 米SiO2和PVA纤维， 其中， 改变PVA纤维掺量时， 纳 米SiO2掺量固定为1.0％， PVA纤维掺量分别为0.2％、 0.4％、 0.6％、 0.8％、 1.0％、 1.2％； 改 变纳米SiO2掺量时， PVA纤维掺量固定为0.6％， 纳米SiO2掺量分别为0.5％、 1.0％、 1.5％、 2.0％、 2.5％， 形成多组控制变量的试验数据； S4： 将纳米SiO2掺量、 PVA 纤维掺量、 偏高岭土掺量和粉煤灰掺量4个成分含量作为输入 参数输入RBF ‑BP复合神经网络模 型内进行运算； 为避免训练结果样本数据绝对值大小和单 位的影响， 在应用样 本数据之前对样 本数据进 行归一化处理， 将数据映射到[ ‑1,1]之间， 同 时， 在模型训练完毕， 输出训练结果前， 还需对输出数据进行反归一化处理， 映射到原取值 区间内； S5： 在对掺纳米SiO2和PVA纤维的地聚合物砂浆抗氯离子渗透性能进行评估时， 采用电 通量法进 行氯离子渗透试验， 该试验通过测试电通量值来直观准确的评估地聚合物砂浆的 抗氯离子性能； 通过混凝 土强度测试仪进行多次测试 得出平均抗压强度； S6： 将模型预测的数据与检测电通量值的真实数据和抗压强度数据对比， 核验模型的 预测准确性， 准确后即可对其 他配比进行准确预测。 2.根据权利要求1所述的一种地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性预测方法， 其特征 在于： 所述S1中的纳米SiO2采用平均粒径为30nm， 含量为99.7％； PVA纤维为高强高模聚乙 烯醇纤维， 标准长为12m m， 抗压强度为5 60Mpa， 延伸率 为6.5％。 3.根据权利要求1所述的一种地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性预测方法， 其特征 在于： 所述S4中在抗压强度实验中， 选取抗压强度值作为输出参数， 输出层为 1， 由于在抗氯 离子渗透实验中， 采用电通量法作为 实验方法， 选取处理后电通量值为输出参数， 输出层也 为1， 在训练过程中， 设置样本数据的70％为训练集数据， 3 0％为预测集数据。 4.根据权利要求1所述的一种地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性预测方法， 其特征 在于： 所述S4中的RBF ‑BP复合神经网络模型将RBF神经网络模型与BP神经网络模型有机结 合， 形成由BP子网和RBF子网的双隐含层的RBF ‑BP复合神经网络模型。 5.根据权利要求1所述的一种地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性预测方法， 其特征 在于： 所述S4中RBF ‑BP复合神经网络模型由一个输入层、 两个隐含层和一个输出层组成； 其 中第一个隐含层的激励函数与RBF神经网络隐含层的激励函数保持一致， 即高斯函数； 第二 个隐含层的激励函数则与BP神经网络隐含层的激励函数保持一 致， 采用Sigmo id型函数。 6.根据权利要求1所述的一种地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性预测方法， 其特征权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114199945 A 2在于： 所述S5中所测得的电通量值越大， 砂浆的抗氯离子渗透性能越差， 电通量值越小， 砂 浆的抗氯离 子渗透性能越好。 7.根据权利要求1所述的一种地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性预测方法， 其特征 在于： 所述S 6中的RBF ‑BP复合神经网络模 型的抗压强度和抗氯离子渗透性预测结果通过均 方误差、 均方根 误差和平均绝对误差作为评价指标； 均方误差： 均方根误差： 平均绝对误差： 以上三式 中， n为样本数量， oi为真实值， ti为模型预测值。 8.根据权利要求1所述的一种地聚合物砂浆强度及抗氯离子渗透性预测方法， 其特征 在于： 所述S3中的试验数据中70％用于训练RBF ‑BP复合神经网络模型， 30％用于预测地聚 合物砂浆的抗压强度和抗氯离 子渗透性。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114199945 A 3