粉煤灰地聚物合成优化：神经网络助力力学性能提升

"粉煤灰合成地聚物及工艺参数的神经网络优化-论文" 这篇论文研究了粉煤灰转化为地聚物的过程及其力学性能的优化。地聚物是由粉煤灰，一种循环流化床锅炉的副产品，通过特定的化学反应形成的。这种转化是一种高值化利用粉煤灰的方法，尤其是当它被用作建筑材料时，其力学性能至关重要。论文以山西朔州王坪电厂的粉煤灰为例，采用高分辨率扫描电子显微镜（SEM）、傅里叶变换红外光谱（FT-IR）和固体核磁共振仪（NMR）等技术，深入研究了粉煤灰转变为地聚物的化学反应机制。 研究表明，粉煤灰中的无定形硅铝化合物在激发剂的作用下首先形成硅和铝的单体，这些单体接着经历水解、缩聚和凝胶化反应，最终形成地聚物凝胶。在这个过程中，凝胶体相互结合，进一步发展为更大规模的凝胶结构，然后经过失水和硬化阶段，最终形成以Si—O—Al为主要化学键的地聚物。 论文还探讨了工艺参数对地聚物力学性能的影响。发现增加激发剂模数、减小液固比、提高激发剂中Na2O的质量分数以及降低养护温度可以增加地聚物凝胶的质量分数，从而提高其力学性能。然而，过长的养护时间和搅拌时间可能会对产物的力学性能产生负面影响。 此外，论文利用多层前馈神经网络对地聚物的制备条件进行了优化。基于脱模后常温养护7天的地聚物实验数据，建立了由6个输入、8个隐藏层节点和1个输出的力学性能预测模型。经过神经网络的训练和优化，模型显示出良好的训练精度和泛化能力，训练误差和测试误差分别仅为0.98%和3.85%。 最终，论文提出了一套优化的工艺参数：激发剂模数1.6、液固比0.8、Na2O质量分数9%、养护温度20℃、养护时间24小时、搅拌时间20分钟，以此目标获得高性能的地聚物。 该研究通过深入理解粉煤灰形成地聚物的化学反应过程，结合神经网络的优化方法，为提高地聚物的力学性能提供了科学依据和技术支持，对于循环流化床锅炉粉煤灰的高效利用具有重要意义。