[發明專利]一種基于大數據的混凝土原材料及配合比推薦方法

有效

• 申請號: 202011467416.6
• 申請日: 2020-12-14
• 公開（公告）號: CN112582033B
• 公開（公告）日: 2022-05-20
• 發明（設計）人: 張鴻;黃濤;楊秀禮;張永濤;張國志;屠柳青;程茂林;朱明清;涂同珩;夏昊;徐杰;廖朝昶;劉可心;胡駿;張曉平
• 申請（專利權）人: 中交第二航務工程局有限公司;中交公路長大橋建設國家工程研究中心有限公司;中交武漢港灣工程設計研究院有限公司
• 主分類號: G16C20/70
• 分類號: G16C20/70;G16C60/00;C04B28/00
• 代理公司: 北京遠大卓悅知識產權代理有限公司 11369
• 代理人: 劉藝瑋

本發明公開了一種基于大數據的混凝土原材料及配合比推薦方法，包括：S1，建立有關混凝土數據的歷史數據庫；S2，對S1中有關混凝土各原材料的性能參數數據做標準化處理；S3，利用混合學習器建立混凝土各項性能參數的預測模型；S4，根據施工要求，篩選出滿足條件的供應商，并列出各原材料供應商的組合情況；S5，利用預測模型，建立窮舉預測數據庫；S6，以混凝土各項性能參數指標為邊界條件，在窮舉預測數據庫中篩選出各原材料總成本最低的供應商和混凝土配合比的組合數據，并推薦給混凝土施工單位。本發明將多種回歸算法和窮舉預測相結合，不僅推薦出符合混凝土性能要求下最經濟的配合比，還推薦出各原材料的供應商，推薦結果更全面。

技術領域

本發明涉及混凝土施工領域。更具體地說，本發明涉及一種基于大數據的混凝土原材料及配合比推薦方法。

背景技術

混凝土作為土木工程主體結構中最基礎的材料，其質量和用量對于工程的質量控制和成本控制都至關重要，其中，原材料的選擇和配合比設計是影響成品混凝土質量和成本的關鍵因素，兩者是相互耦合的，合理經濟的混凝土配合比設計都是建立在原材料基礎之上，混凝土原材料是實現產品質量及體現經濟效益的基礎。在原材料供應環節，由于信息資源缺乏，項目進場后需要花費大量的時間尋找原材料資源，不能真正選擇最為合適的供應商，部分原材料(如外加劑)多采用低價中標，其適應性差，質量不穩定，在配合比設計環節，由于選取的原材料質量不穩定，工作人員經驗不足，為保證混凝土的強度和耐久性，通常需要提高水泥等膠材用量，導致配合比不經濟，造成混凝土成本增加。因此，選擇合適的原材料廠家對于配合比設計環節至關重要，而合理的配合比用量又直接影響了成品混凝土的性能和成本。

目前，相關領域已有通過智能優化和機器學習的方法利用混凝土生產試驗歷史數據去實現混凝土原材料配合比的設計和混凝土性能預測，但有關混凝土性能預測的研究沒有考慮配合比的設計以及材料廠家的優化選擇，而有關原材料配合比設計的研究通常需要以提前選擇好的原材料的性能為前提，且實際施工中，混凝土生產成本不僅與配合比有關，更與原材料供應價格緊密相關。

發明內容

本發明的一個目的是提供一種基于大數據的混凝土原材料及配合比推薦方法，通過將多種回歸算法和窮舉預測相結合，不僅可以推薦出符合混凝土性能要求下最經濟的配合比，還可以推薦出各原材料的供應商，推薦結果更全面，且使用混合學習器建立混凝土各項性能參數的預測模型，可替代繁瑣的試驗工作，提高工作效率，節約資源。

為了實現根據本發明的這些目的和其它優點，提供了一種基于大數據的混凝土原材料及配合比推薦方法，包括：

S1，以已完工的混凝土施工項目中積累的有關混凝土的原材料供應商、原材料生產和試驗數據為基礎，建立包含混凝土中各原材料的成本單價數據、各原材料的性能參數數據、混凝土配合比數據以及混凝土各項性能參數數據的歷史數據庫；

S2，對歷史數據庫中各原材料的性能參數數據做標準化處理，得到新的各原材料的性能參數數據；

S3，將多個學習器進行整合，得到混合學習器，所述混合學習器包括高斯過程回歸、隨機森林和梯度提升決策樹；

S4，以歷史數據庫中混凝土配合比數據以及標準化處理后的各原材料的性能參數數據為輸入值，以混凝土各項性能參數數據為輸出值，利用混合學習器建立混凝土各項性能參數的預測模型；

S5，根據項目施工實際情況和區域特點，初步篩選出滿足條件的各原材料的供應商，并列出混凝土各原材料供應商的所有組合情況；

S6，利用混凝土各項性能參數的預測模型，以篩選后的各原材料的性能參數數據和混凝土配合比數據為變量，利用窮舉法窮舉預測不同供應商組合以及配合比下的混凝土各項性能參數數據，并建立窮舉預測數據庫；