基于神經網絡的水泥比表面積標準化檢測研究

Abstract： This paper proposes a neural network-based method for the detection of cement specific surface area to realize the standardization and intelligence of the detection of cement specific surface area.Using the Blaine permeability method as a foundation，it integrates deep learning technologies to construct a dual hiden-layer neural network model.Bycombining traditional detection parameters with SEM image features of cement particles，the method establishes a precise mapping between detection parameters and specific surface area.Through data collection， model training，and optimization，this paper achieves rapid and accurate detection of cement specific surface area. Results demonstrate that the methodhas theadvantages ofhigh efficiency，goodaccuracy，andeasyoperation，and has significant improvements inmeasurement time，batch processngcapacity，andrepeatabilitycompared with traditional methods， providing reliable support for quality control in cement production.

Keywords：neural network;cement specific surface area; standardized detection

0 引言

業的快速發展，傳統的Blaine透氣法檢測方式已難以滿足現代化生產對檢測效率和精度的要求。近年來，人工智能技術在工業檢測領域取得顯著進展，為解決水泥比表面積檢測中存在的問題提供了新

水泥比表面積是表征水泥細度的重要指標，直接影響水泥的水化性能和強度發展。隨著水泥工思路。本文提出將神經網絡技術與傳統檢測方法相結合，旨在建立一種快速、準確、可靠的水泥比表面積檢測新方法，為水泥生產過程質量控制提供技術支撐。

1 理論分析與應用方法

1.1水泥比表面積檢測原理

水泥比表面積檢測基于勃氏法原理進行標準化測量。勃氏法是一種通過測定空氣透過壓實水泥試樣層時間來測定比表面積的方法。根據勃氏法原理，水泥比表面積S計算如式（1）所示：

式中： K 為設備常數； s 為比表面積， cm²/g ；t為空氣通過試樣層所需時間，s。

通過標準樣品校準獲得設備常數后，即可建立透氣時間與比表面積的定量關系。該檢測原理為神經網絡模型提供基礎數據輸入，結合顆粒形貌圖像分析，實現水泥比表面積的精確測定。

1.2神經網絡技術應用方案

神經網絡技術在水泥比表面積檢測中采用（MLP，Multi-LayerPerceptron）的前饋網絡架構，整個模型分為輸入層、隱藏層和輸出層3個部分，旨在通過多維度數據的融合與深度學習方法的應用，精準預測水泥比表面積。輸入層接收Blaine透氣法的時間數據、壓力降參數、顆粒形貌特征等多維度信息[I。此外，為進一步增強模型的特征表達能力，利用掃描電子顯微鏡（SEM）采集的顆粒形貌圖像數據，通過卷積神經網絡（CNN）提取8維形態特征向量，形成一個多源異構數據輸入向量。網絡的核心計算過程的表述如下。

（1）隱藏層的輸出計算，如式（2）所示：

h^（l）=ReLU（W^（l）x+b^（l））

式中： 為權重矩陣； b^（1） 為偏置向量；

ReLU（z）=max（0，z） 為激活函數，能夠有效解決梯度消失問題，確保深層網絡的訓練效率。

（2）特征映射過程中，引入批量歸一化處理，過程如式（3）所示：

式中： μ_B?σ_B 分別為批次均值和方差; γ，β 為可訓練參數。

該技術有效消除了數據分布的內部協變量偏移現象，增強了模型對數據的適應性。

（3）網絡訓練采用改進的損失函數，如式（4）所示：

L=MSE+λ|W|₂

式中：MSE為均方誤差項； W 為L2正則化項；入為正則化系數。

（4）模型結構設計如下：輸入層8個神經元接收檢測參數，雙隱藏層分別包含16個和8個神經元進行特征提取，輸出層1個神經元給出比表面積預測值[2。該方案通過數據驅動的方式，建立檢測參數與比表面積之間的精確映射關系。

2 實驗研究

2.1數據采集與處理

數據采集工作在標準實驗室進行，采用勃氏比表面積儀獲取300組水泥樣品的檢測數據。實驗過程嚴格控制環境溫度為 （23±2）C ，相對濕度為50%±5% ，以消除環境因素干擾。每組樣品記錄透氣時間、床層高度數據、環境溫度、相對濕度等8個基礎參數，同時采集水泥顆粒SEM圖像作為形貌特征輸人[3]。

實驗數據經過預處理后整理如表1所示。為提升模型魯棒性，在原始數據中人為添加 ±2% 的隨機噪聲，模擬實際檢測過程中的儀器誤差和環境波動。采用Z-score標準化方法對數據進行歸一化處理，轉換后的特征值分布在[-1，1]區間內。

表1水泥樣品檢測數據示例（部分）

數據集按 7：2：1 的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集。針對SEM圖像數據，采用卷積神經網絡提取顆粒形貌特征，輸出8維特征向量作為神經網絡模型的補充輸人。數據預處理過程中排除異常值，確保數據質量滿足模型訓練要求。

2.2模型構建與訓練

基于前述神經網絡方案，構建了雙隱藏層的前饋神經網絡模型。網絡結構采用8-16-8-1的拓撲結構：輸入層包含透氣參數和圖像特征共8個神經元，第一隱藏層16個神經元，第二隱藏層8個神經元，輸出層1個神經元輸出標準化比表面積值[4]。

模型訓練采用批量大小為32的小批次訓練策略，學習率初始值設為0.001，并引入學習率衰減機制，如式（5）所示：

式中： Ir 為學習率； k 為衰減系數0.1。

訓練過程監控損失函數收斂情況如表2所示。

表2模型訓練過程監控數據

為防止過擬合，采用L2正則化技術，正則化系數入設為 0.001 模型訓練過程中引入早停機制，當驗證集損失連續10個epoch無改善時終止訓練。最終模型在200個epoch后達到收斂，訓練損失降至0.0198，驗證損失為0.0225。

2.3結果分析與驗證

對訓練完成的神經網絡模型進行測試集驗證，評估模型性能及泛化能力。預測值與實測值散點對比詳見圖1。

圖1預測值與實測值散點對比圖

散點圖顯示，模型預測值與實測值呈現良好的線性相關性， R² 值達到0.967，表明模型具有較高的預測準確度。數據點主要分布在 330～390m²/kg 范圍內，大部分樣本點都落在 ±5% 誤差帶范圍內，驗證了模型的可靠性。實際擬合線（實線）與理想預測線（虛線）走向基本一致，僅在高值區域略有偏離，說明模型在較高比表面積區域可能存在輕微低估趨勢。總體而言，30組測試樣本的分布特征表明，該神經網絡模型能夠準確預測水泥比表面積，預測誤差控制在可接受范圍內，滿足工業應用要求[5]

2.4方法比對

為驗證此次研究方法的有效性，對比勃氏法與本文提出的神經網絡檢測方法在多個關鍵性能指標上的結果，詳見表3。

表3性能對比分析

通過對測量效率、檢測精度、操作要求和經濟性等關鍵指標的系統評估，結果表明，該方法在保持測量精度的基礎上，有效提升了檢測效率，降低了操作難度和人員要求。同時，設備投人成本與運維成本也有所降低，提高了經濟效益。神經網絡法的各項性能指標均優于或等同于傳統方法，證實了其在水泥生產線實時品質監測中的應用潛力。

3結語

本研究將神經網絡技術應用于水泥比表面積檢測領域，通過構建雙隱藏層神經網絡模型，實現了檢測過程的標準化和智能化。研究結果表明，該方法在保持較高測量精度的同時，有效提高檢測精度。后續研究將進一步優化模型結構，擴充樣本數據，提高模型在全量程的預測精度，為水泥生產過程智能化質量控制提供更可靠的技術支持。

參考文獻

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[3] 胡朝峰，陳秀玲，尹麗娜，等.基于神經網絡的聚合物透水混凝土抗折性能研究[J].黑龍江科學，2023，14（20）：6-9+13.

[4]鄧潔松，王芳，付壯金，等.基于BP神經網絡預測混凝土強度[J].科技與創新，2023（20）：38-41.

[5]黎國雄，曾向東，何海霞，等.混凝土收縮徐變的神經網絡建模與敏感性分析[J].公路與汽運，2023（4）：115-124.

（責任編輯：袁文靜）