(19)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 202211224856.8 (22)申请日 2022.10.09 (71)申请人 鼎邦智联 （北京） 科技有限公司 地址 100086 北京市海淀区农大南路1号院 2号楼2层办公B-210 (72)发明人 袁奥　常瑞君　 (74)专利代理 机构 北京文苑专利代理有限公司 11516 专利代理师 于利晓 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/06(2012.01) G16Y 40/30(2020.01) G16Y 10/30(2020.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种水泥混凝土性能预测和控制的方法及 系统 (57)摘要 本发明提供了一种水泥混凝土性能预测和 控制的方法及系统， 该方法包括： 初始化预测目 标值的初始静态数据； 从数据中台获取初始预测 性能指标； 拌和站通过电子标签采集各投入原料 的技术标准， 在拌和过程中， 批量抽检各投入原 料； 采集入炉料量和消耗量， 修正配合比； 采集拌 和数据， 记录拌和站型号和即时拌和电流； 检测 拌和站出料水泥混凝土的和易性和标准试块的 性能指标； 根据检测水泥混凝土和易性和标准试 块的性能指标与目标值的对比， 分析误差生产 原 因， 用大数据训练预测模 型， 进一步优化配合比， 确定下一次的目标值。 本申请实现了水泥混凝土 性能的精确、 高效预测和控制， 提高了水泥混凝 土预测和控制的效率、 精度。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115510754 A 2022.12.23 CN 115510754 A 1.一种水泥混凝 土性能预测 和控制的方法， 其特 征在于， 包括： 初始化预测目标值的初始静态数据； 从数据中 台获取初始预测性能指标； 拌和站通过电子标签采集各投入原料的技术标准， 在拌和过程中， 批量抽检各投入原 料； 采集入炉料量和 消耗量， 修正配合比； 采集拌和数据， 包括拌合时间、 拌合温度、 拌合能量消耗、 塌落度,同时记录拌和站型 号、 拌和电流； 检测出料的和易性， 按抽检频率抽检和易性， 并做标准试件试验， 实时采集和易性和标 准试件性能参数， 以抽检的和易 性和标准试件性能参数定义该 水泥混凝 土的性能标准； 比较目标值和实测值， 分析误差生产原因， 用大数据训练预测模型， 为进一步优化配合 比， 提高预测准确性， 确定下一次的目标值。 2.根据权利要求1所述水泥混凝土性 能预测和控制的方法， 其特征在于， 初始化预测目 标值的初始静态数据， 包括： 以静态数据为前置数据， 建立大 数据中心的初始数据。 3.根据权利要求2所述水泥混凝土性 能预测和控制的方法， 其特征在于， 从数据中台获 取初始预测性能指标， 包括： 水泥、 砂石料、 外加剂、 外掺料、 水为标准化规范化的产品， 直接采用数据中台推荐的原 料、 比例以及拌和时间做为水泥砼控制数据， 中 台推荐指标为水泥砼性能目标值。 4.根据权利要求1 ‑3任一项所述水泥混凝土性能预测和控制的方法， 其特征在于， 采集 入炉料量和 消耗量， 修正配合比， 包括： 拌和站即时自动分析各原料的重量以及定期统计消耗总量， 实时传入云大数据中心； 在数据中心， 将即时计量累加之和与材料 的实际总消 耗量比较， 验算需要的砼中原料 的计 量及调整量， 记录调整量并修 正各原料配合比。 5.根据权利要求1 ‑4任一项所述水泥混凝土性能预测和控制的方法， 其特征在于， 根据 检测水泥混凝 土和易性和标准试块的性能指标的结果， 确定下一次的目标值， 包括： 计算误差， 所述误差为目标值和实测值之差； 误差产生的原因基于砼的参数， 所述参数 包括水泥用量、 砂石骨料各等级的用量、 砂石骨料含水量和含泥量、 水用量、 水的杂质量、 添 加剂用量、 拌合时间、 拌合温度、 拌合能量消耗、 塌落度； 根据误差产生的可能性， 对所述参数赋以不同的初始化权重， 总的权重为1； 根据参数 和权重， 以及实测值、 历史数据， 构建神经网络监督学习模 型， 不断调整权重， 最 终实现误差 最小， 模型最优化； 以所述神经网络监 督学习模型构建下一次拌合的配合比和目标值。 6.一种水泥混凝 土性能预测 和控制的系统， 其特 征在于， 包括： 初始化单 元， 用于初始化预测目标值的初始静态数据； 获取单元， 用于从数据中 台获取初始预测性能指标； 第一采集单元， 用于通过电子标签采集各投入原料的技术标准， 在 拌和过程中， 批量抽 检各投入原料； 第二采集单 元， 用于采集入炉料量和 消耗量， 修正配合比；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115510754 A 2第三采集单元， 用于采集拌和数据， 所述拌和数据包括拌合时间、 拌合温度、 拌合能量 消耗、 塌落度； 检测单元， 用于检测拌和站出 料水泥混凝 土的和易 性和标准试块的性能指标； 确定单元， 比较目标值和实测值， 分析误差生产原因， 用大数据训练预测模型， 为进一 步优化配合比， 提高预测准确性， 确定下一次的目标值。 7.根据权利要求6所述水泥混凝土性能预测和控制的系统， 其特征在于， 确定单元用 于： 计算误差， 所述误差为目标值和实测值之差； 误差产生的原因基于砼的参数， 所述参数 包括水泥用量、 砂石骨料各等级的用量、 砂石骨料含水量和含泥量、 水用量、 水的杂质量、 添 加剂用量、 拌合时间、 拌合温度、 拌合能量消耗、 塌落度； 根据误差产生的可能性， 对所述参数赋以不同的初始化权重， 总的权重为1； 根据参数 和权重， 以及实测值、 历史数据， 构建神经网络监督学习模 型， 不断调整权重， 最 终实现误差 最小， 模型最优化； 以所述神经网络监 督学习模型构建下一次拌合的配合比和目标值。 8.根据权利要求6所述水泥混凝土性能预测和控制的系统， 其特征在于， 获取单元用 于： 水泥、 砂石料、 外加剂、 外掺料、 水为标准化规范化的产品， 直接采用数据中台推荐的原 料、 比例以及拌和时间做为水泥砼控制数据， 中 台推荐指标为水泥砼性能目标值。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现所述权利要求1 ‑5中任一项所述方法的步骤。 10.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现所述权利要求 1‑5中任一项 所述方 法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115510754 A 3