【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及矿质检测的领域，尤其涉及基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法。
技术介绍
1、建筑业等工业的发展会产生大量固体废弃物，这些固体废弃物主要包括渣土、弃土、弃料和淤泥等建筑废弃物，以及冶金固体废弃物、采矿固体废弃物、燃料固体废弃物和化工固体废弃物等工业废弃物，这样固体废气物具有增量大、存量大、来源广和成分复杂等特点，常规处理方法难以凑效。目前可通过将固体废弃物作为矿质掺合料应用到水泥混凝土，实现对固体废弃物的大批量消纳。但是不同固体废弃物的组成因其所处地域和来源不同存在较大的差别，导致矿质掺合料的性能波动较大，限制其广泛应用到不同水泥混凝土场合。现有技术可针对单一地域产出的固体废弃物进行矿质掺合料的性能研究，但是研究结果具有较大的局限性，无法推广应用到其他地域产出的固体废弃物进行资源化指导，不能实现对不同固体废弃物的大范围资源化利用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其以不同种类矿质掺合料的物质化学组成数据、物质粒径分布数据...
【技术保护点】
1.基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于：
6.如权利要求5所述的基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于：
7.如权利要求6所述的基于人工智能的矿质掺合料...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于：
3.如权利要求2所述的基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于：
4.如权利要求2所述的基于人工智能的矿质掺合料活性快速预测方法，其特征在于：
5.如权利要求4所述的基于人工智能的矿质掺合...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕晨，高品海，花开慧，郑愚，孙粲，
申请(专利权)人：东莞理工学院，
类型：发明
国别省市：
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