混凝土制品制造的 AI 应用：配合比设计优化与强度预测

混凝土制品制造,包括预制构件、混凝土砌块、管道和铺装产品,依赖于配合比设计的正确。水泥、骨料、水和外加剂的比例决定了成品的强度、工作性、耐久性和外观。挑战在于这些性能受骨料差异、水泥批次差异、环境条件和生产方法的影响。

AI 通过同时为多个目标优化配合比设计并基于早龄期数据与生产条件预测实际产品强度来提供帮助。

配合比设计优化

传统配合比设计使用既定方法基于目标强度与工作性要求计算比例。配合比随后被测试、调整并最终认证。该流程行之有效,但倾向于产生过于保守的设计,使用了多于必要的水泥,因为设计必须考虑最坏情况下的材料差异。

基于 AI 的配合比设计优化考虑可用材料的实际属性,而不仅是规格范围。如果当前骨料货物的级配或吸水率与上一批略有不同,AI 调整配合比比例,以在实际材料下保持性能。如果当前批次水泥的早期强度高于典型值,AI 可降低水泥用量,同时仍满足强度要求。

这种优化降低水泥用量,既是成本节约也是环境效益,因为水泥生产是 CO2 排放的重要来源。

强度预测

混凝土强度通常在浇筑后 28 天通过试件或立方体测试验证。这意味着您要等到生产将近一个月后才知道混凝土是否满足强度规格。如果出问题,可能影响一个月的生产。

AI 强度预测模型从更早的数据估算 28 天强度:1 天、3 天或 7 天测试结果,结合配合比比例、生产条件和养护环境。AI 学习每个特定配合比早龄期强度与晚龄期强度之间的关系,并对影响强度增长曲线的因素进行调整。

这种早期预测使更快识别潜在强度问题成为可能。如果 3 天结果预测 28 天强度将处于边缘,制造商可在以同一问题继续生产更多产品之前调查并纠正问题。

过程关联

AI 还把生产条件与产品质量关联起来。搅拌时间更长、养护温度不同或振捣能量不同的混凝土,即使来自同一配合比设计,也将发展出不同的强度。AI 跟踪这些生产变量并将其纳入其强度预测与质量监控。

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