Brevet FR3154833A1 — publié le 20250502

Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond et son application. Concernant les domaines de la science des matériaux et de l'informatique. Comprenant les étapes suivantes : S1. Préparation des données : recueillir les données de diffraction XRD d'un grand nombre d'échantillons de clinker de ciment, y compris les angles de balayage et les intensités de pic correspondantes, et, en même temps, recueillir les résistances des échantillons de clinker de ciment ; S2. Prétraitement des données : normaliser les données de diffraction XRD et les transformer ensuite en une forme matricielle bidimensionnelle ; S3. Construction du modèle : pour les données transformées et traitées sur la composition et les propriétés de résistance des échantillons, un modèle de réseau neuronal profond est adopté pour leur apprentissage et leur entraînement, et leur calcul des poids est effectué par multiplication vectorielle (produit de points), de manière à construire un modèle de prédiction des propriétés du ciment. À l'étape S1, la surface spécifique dudit échantillon de clinker de ciment est contrôlée à ±50m 2 /kg ; L’invention permet de réaliser une prédiction rapide de la résistance à la compression à 28 jours du clinker, de sorte à réduire considérablement le temps nécessaire aux méthodes de test expérimentales traditionnelles. un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond et son application La présente invention concerne les domaines de la science des matériaux et de l'informatique, et en particulier un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond et son application. ARRIÈRE-PLAN TECHNOLOGIQUE Le ciment est un matériau de base de l'industrie de la construction dans notre pays, ses propriétés déterminent directement la qualité et la durée de vie de la construction d'ingénierie. Le clinker de ciment sert de composant clé du ciment, ses propriétés de gélification affectent non seulement directement la quantité de matériau de mélange, mais déterminent également le développement des propriétés du béton de ciment final. Cependant, en tant qu'indicateur de propriété mécanique le plus critique du clinker de ciment, la résistance à la compression à 28 jours est également le principal fondement de mesure de la classe du ciment dans la norme nationale en vigueur sur le ciment Portland, et il faut au moins 28 jours pour la mesurer et déterminer. Cette méthode de détection à long cycle et à grand décalage de temps réduit non seulement l'efficacité de la production et de l'application d'ingénierie, augmente l'incertitude et le risque dans la construction d'ingénierie, mais rend également plus difficile le contrôle de la qualité des matières premières dans la construction d'ingénierie. Les chercheurs nationaux et étrangers ont mené de nombreuses recherches sur les méthodes de détermination rapide des propriétés du clinker de ciment, mais aucun résultat fiable n'a été obtenu. Depuis les années 1980, le domaine de la science des matériaux a fixé une grande attention sur la prédiction des propriétés du ciment par des méthodes mathématiques, et de nombreuses études ont utilisé des statistiques mathématiques pour établir des méthodes de formules empiriques afin de prédire les propriétés du clinker de ciment. Par exemple, la méthode statistique traditionnelle de régression linéaire unitaire ou multiple a été adoptée pour simplifier la relation non linéaire entre les propriétés du ciment et chaque valeur de détection en une relation fonctionnelle linéaire. Cependant, en raison de la complexité et de la multidimensionnalité des facteurs affectant les propriétés du clinker, ainsi que de la limitation de la quantité de données et des techniques d'analyse, il était difficile d'obtenir les résultats idéaux. Avec l'arrivée de l'ère de l'information du quatrième paradigme, les méthodes d'apprentissage automatique émergent rapidement, favorisant le changement de mode de recherche et de développement des matériaux, qui passe de « l'expérience + l'essai et l'erreur » à un mode « axé sur les données ». Les recherches existantes utilisent des méthodes d'apprentissage automatique pour établir un modèle complexe multidimensionnel entre la composition du matériau, le processus et la performance, ce qui permet de prédire avec précision la composition, la structure, l'organisation et la performance du matériau. Néanmoins, comme le modèle dépend fortement de la stabilité des paramètres du processus, il a tendance à avoir une faible capacité de généralisation, ce qui entraîne que la prédiction des propriétés s'écarte sévèrement de la réalité lorsque les paramètres inconnus du processus fluctuent ou même lorsque les conditions de travail changent complètement. Exposé de l'invention : L'invention fournit un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond et son application, qui adopte des données de signal brutes, telles que les données de diffraction XRD, qui contiennent des informations sur la composition et la structure du matériau, pour les transformer et les utiliser comme données d'entrée afin de construire un modèle de prédiction des propriétés du clinker de ciment et de réaliser une prédiction rapide et précise des propriétés du clinker de ciment. Le plan technique de l’invention est le suivant : un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond, comprenant les étapes suivantes : S1. Préparation des données : recueillir les données de diffraction XRD d'un grand nombre d'échantillons de clinker de ciment, y compris les angles de balayage et les intensités de pic correspondantes, et, en même temps, recueillir les résistances des échantillons de clinker de ciment ; S2. Prétraitement des données : normaliser les données de diffraction XRD et les transformer ensuite en une forme matricielle bidimensionnelle ; S3. Construction du modèle : pour les données transformées et traitées sur la composition et les propriétés de résistance des échantillons, un modèle de réseau neuronal profond est adopté pour leur apprentissage et leur entraînement, et leur calcul des poids est effectué par multiplication vectorielle (produit de points), de manière à construire un modèle de prédiction des propriétés du ciment. À l'étape S1, la surface spécifique dudit échantillon de clinker de ciment est contrôlée à ±50m 2 /kg ; Le diffractomètre XRD est étalonné à l'aide d'un étalon externe, les pics de l'angle de balayage étant compris entre ±0,0025° et ±0,0125° de sa valeur standard, et ledit étalon externe est l'oxyde d'aluminium et l'oxyde de silicium. À l'étape S1, pour les données avec moins de 500 groupes d'échantillons, il est demandé que le pic le plus fort des pics de diffraction XRD des échantillons testés n’est pas inférieur à 10 000 points de comptage. Une vitesse de balayage de 0,01~0,02°/step et de 0,01s/step~100s/step est adoptée pour effectuer le test XRD des échantillons. À l'étape S2, les données collectées sont nettoyées et prétraitées pour éliminer les données contenant des valeurs manquantes ou des valeurs anormales évidentes ; En même temps, les données de diffraction XRD sont normalisées avec l'intensité du pic de diffraction le plus fort comme 100, et les données sont segmentées et transformées par convolution pour former une matrice. À l'étape S3, le modèle de réseau neuronal profond est un réseau neuronal convolutif (CNN) ou un réseau neuronal récurrent (RNN). Il comprend également l’étape S4, Évaluation du modèle : effectuer l'évaluation du modèle prédictif à l'aide d'indicateurs d'évaluation ; À l'étape S4, lesdites indicateurs d'évaluation sont l'erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) et l'erreur quadratique moyenne (RMSE). Les exigences de prédiction sont satisfaites lorsque l'erreur absolue moyenne en pourcentage est L'étape S1 comprend en outre la collecte de la taille des particules et du volume dans la plage de l'échantillon de clinker de ciment L'étape S2 consiste en outre en l’ajout des informations relatives à la taille des particules au volume dans la plage. L’application d'un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond, appliquant un modèle de prédiction bien entraîné à une tâche de prédiction réelle, en entrant des données de diffraction XRD d'un échantillon de clinker inconnu pour prédire les propriétés du clinker de ciment. L'invention combine les données de diffraction XRD pour construire un modèle de prédiction des propriétés du ciment, et applique le modèle développé pour réaliser une prédiction rapide et précise des propriétés du ciment. L'invention présente les avantages suivants : 1. Prédiction rapide : l'utilisation du modèle d'apprentissage profond permet de réaliser une prédiction rapide de la résistance à la compression à 28 jours du clinker, de sorte à réduire considérablement le temps nécessaire aux méthodes de test expérimentales traditionnelles. 2. Haute précision : en construisant un modèle d'apprentissage profond basé sur les données des paramètres des propriétés intrinsèques du matériau, il est possible de réaliser une prédiction précise de la résistance du clinker et de réduire l'erreur de prédiction. 3. Réduction des coûts : cette approche peut réduire les matériaux, l'équipement et le temps requis par rapport aux essais physiques traditionnels, baissant ainsi les coûts. 4. Large applicabilité : cette méthode peut être appliquée non seulement à des matériaux ou produits spécifiques, mais elle peut également être étendue à la prédiction de la résistance d'autres types de matériaux ou produits, ce qui offre une forte large applicabilité. 5. Intégration de plus de caractéristiques : outre les données issues de la technique de diffraction XRD, plus de caractéristiques supplémentaires, telles que la finesse, peuvent être ajoutées, ce qui fournit une possibilité pour obtenir des prévisions de résistance plus complètes et plus précises. 6. Automatisation et numérisation : cette méthode fournit un soutien technique pour réaliser l'automatisation et la numérisation de la prédiction de la résistance du clinker, ce qui est conforme aux tendances de la fabrication intelligente moderne et de l'industrie 4,0. La FIG. 1 montre un organigramme de l’invention ; La FIG. 2 montre un schéma de délinéation de diffraction des deux groupes d'échantillons à l'extrémité d'application de l'exemple 3. Description détaillée L'invention s’agit, comme illustré à la FIG. 1 , d’un modèle de prédiction des propriétés du clinker de ciment basé sur l'apprentissage profond, les étapes spécifiques d’exécution étant les suivantes : S1. Préparation des données : recueillir les données de diffraction XRD d'un grand nombre d'échantillons de clinker de ciment, y compris les angles de balayage (2θ) et les intensités de pic correspondantes (I), entre autres, pour les données avec moins de 500 groupes d'échantillons, il est demandé que le pic le plus fort des pics de diffraction XRD des échantillons testés n’est pas inférieur à 10 000 points de comptage. Parallèlement, collecter les performances mesurées de ces échantillons de clinker pour servir de données de la fonction objective. Recueillir une grande quantité d'échantillons de poudre de clinker de ciment (par exemple clinker de ciment Portland) dont la surface spécifique est contrôlée à ±50m 2 /kg. Le diffractomètre XRD est étalonné à l'aide d'étalons externes tels que l'alumine et l'oxyde de silicium, et la position du pic 2θ (Cu Kα) est comprise entre ±0,0025° et ±0,0125° de sa valeur standard. L'unification des étalons et l'uniformité des variables dans l'environnement expérimental sont assurées en contrôlant l'ajustement de la surface spécifique et l'étalonnage du diffractomètre. Une vitesse de balayage de 0,01~0,02°/step et de 0,01s/step~100s/step est adoptée pour effectuer le test XRD des échantillons, le temps de séjour de chaque pas devant être tel que le point de comptage le plus fort des pics de diffraction de l’atlas XRD n’est pas inférieur à 10 000 points de comptage. L’invention exige que, pour les données avec moins de 500 groupes d'échantillons, le pic le plus fort des pics de diffraction XRD n’est pas inférieur à 10 000 points de comptage. Ainsi : 1. Amélioration du rapport signal/bruit ; assurer un nombre suffisant de points de comptage, ce qui permet d'élever le rapport entre le signal et le bruit, de manière à obtenir un atlas de diffraction plus clair et plus fiable. 2. Uniformité des données ; en fixant une limite inférieure de points de comptage, il est possible d'assurer que les données sont comparables entre différents échantillons, en particulier lors des analyses quantitatives. 3. Eviter les erreurs ; des points de comptage élevés peuvent réduire les erreurs introduites par l'instrumentation, la préparation des échantillons ou d'autres conditions expérimentales. 4. Optimiser l'analyse des données ; un nombre suffisant de points de comptage peut aider à déterminer la position, la largeur et l'intensité des pics avec plus de précision au cours des phases ultérieures de traitement et d'analyse des données, améliorant ainsi la précision de l'analyse. Ces exigences visent à garantir que les données XRD collectées sont de haute qualité et se prêtent à une analyse et à une recherche approfondies. Dans le même temps, les données de performance de résistance à 28 jours des échantillons de clinker sont testées ou collectées, de sorte à obtenir des données sur l'angle de balayage (2θ) et l'intensité des pics (I) des échantillons de clinker, ainsi que des données sur la performance de résistance. S2. Prétraitement des données : Lorsque le nombre d'échantillons est inférieur à 1 000, les données de diffraction XRD sont normalisées puis transformées en une forme matricielle bidimensionnelle. Objectif principal de la normalisation : éliminer l'influence des données provenant de différentes sources en raison des différences de mesure ou d'instrumentation et de conditions de test. Lorsque le nombre d'échantillons est supérieur à 1 000, le traitement de normalisation peut ne pas être effectué. Les données collectées sont nettoyées et prétraitées pour éliminer les données contenant des valeurs manquantes ou des valeurs anormales évidentes. En même temps, les données de diffraction à d'autres angles de balayage (2θ) sont normalisées avec l'intensité du pic de diffraction le plus fort comme 100, et les données sont segmentées et transformées par convolution pour former une matrice. L'intensité du pic de diffraction le plus fort est fixée à 100 afin de normaliser les données et de simplifier le traitement ultérieur des données. L'utilisation de 100 comme référence permet de faire en sorte que les intensités des autres pics soient toutes des valeurs relatives par rapport aux pics les plus forts, ce qui aide à comparer et à identifier les caractéristiques de chaque pic. La méthode de normalisation contribue à maintenir l’uniformité et la précision du traitement des données. Une série de transformations et de traitements doit être effectuée avant l’entrée des données. L'entrée du modèle est un vecteur de séquence unidimensionnel et, afin d'injecter des informations de position dans la séquence, les données relatives à l'angle de balayage (2θ) sont combinées avec les intensités de pic correspondantes (I) pour former une matrice. En outre, dans l'exemple 2, l'information sur la finesse est assemblée dans la matrice originale d'une manière similaire afin d'améliorer la capacité prédictive du modèle. En utilisant un mode de l’entrée d’une matrice de données multidimensionnelle, l’invention permet non seulement d'économiser des ressources et du temps de calcul, mais aussi de conserver l'intégrité des données. Si l’atlas de diffraction complet est directement entré, cela pourrait entraîner des calculs considérables et prendra beaucoup de temps. De plus, l’entrée des seules informations de diffraction des phases minérales clés pourrait ignorer certaines informations importantes sur les grains, ce qui affectera la précision de la prédiction. Par conséquent, l’utilisation de cette méthode de traitement des données permet non seulement de réduire efficacement la charge de calcul, mais aussi de maintenir une intégrité suffisante des données afin d’améliorer la précision de la prédiction. S3. Construction du modèle : Un modèle de réseau neuronal profond, tel qu'un réseau neuronal convolutif (CNN) ou un réseau neuronal récurrent (RNN), est utilisé pour apprendre et former les données transformées et traitées sur la relation entre la composition et les propriétés des échantillons, afin de construire un modèle pour la prédiction des propriétés du ciment. S4. Évaluation du modèle : Le modèle de prédiction est évalué à l'aide d'indicateurs d'évaluation tels que l'erreur absolue moyenne en pourcentage (MAPE) ou l'erreur quadratique moyenne (RMSE), plus l'erreur est petite, mieux c'est. En général, lorsque MAPE est La prise en compte de l'effet de la finesse de l'échantillon de clinker sur sa résistance rend la prédiction plus précise. L'étape S1 comprend en outre la collecte de la taille des particules et du volume dans la plage de l'échantillon de clinker de ciment. L'étape S2 consiste en outre en l’ajout des informations relatives à la taille des particules au volume dans la plage, de sorte à obtenir une nouvelle matrice. L’application d'un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond, appliquant un modèle de prédiction bien entraîné à une tâche de prédiction réelle, en entrant des données de diffraction XRD d'un échantillon de clinker inconnu pour prédire les propriétés du clinker de ciment. Dans l'application spécifique, Exemple 1 Plus de 600 échantillons de poudre de clinker de ciment Portland provenant de près de 10 cimenteries nationales ont été collectés avec une surface spécifique contrôlée à 350m 2 /kg. Le diffractomètre XRD a été étalonné à l'aide d'étalons externes tels que l'alumine et l'oxyde de silicium, et la position du pic 2θ (Cu Kα) se situait à 0,01° de sa valeur standard. Une vitesse de balayage de 0,01~0,02°/step et de 0,01s/step~100s/step a été adoptée pour effectuer le test XRD des échantillons, le temps de séjour de chaque pas devant être tel que le point de comptage le plus fort des pics de diffraction de l’atlas XRD n’était pas inférieur à 10 000 points de comptage. En même temps, les données de performance de résistance à 28 jours de ces échantillons de clinker ont été testées ou collectées, et les données relatives à l'angle de balayage (2θ) et à l'intensité des pics (I), ainsi que les données de performance de résistance de 602 groupes d'échantillons de clinker ont été obtenues. Les données collectées ont été nettoyées et prétraitées pour éliminer les données contenant des valeurs manquantes ou des valeurs anormales évidentes. En même temps, les données de diffraction XRD ont été normalisées avec l'intensité du pic de diffraction le plus fort d'environ 2θ = 32,235 comme 100, et les données ont été segmentées et transformées par convolution pour former une matrice de 7285x128. Les données ont été divisées en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test dans un rapport de 7:3, et transformer a été utilisé pour construire le modèle de prédiction des propriétés du ciment. Les éléments suivants ont été inclus : La projection des données XRD dans un espace à haute dimension pour améliorer la capacité de caractérisation du modèle et réduire la redondance des données par le biais d'un sous-échantillonnage. La construction d'un graphe entièrement connecté sur l'espace séquentiel unidimensionnel d'origine, où chaque position angulaire est un nœud. Les nœuds sont interconnectés et les relations entre les nœuds sont représentées par des bords pondérés, les poids sont calculés par multiplication vectorielle (produit point) pour obtenir la matrice d'adjacence, les informations d'intégration globale seront comprimées dans un scalaire unidimensionnel par un décodeur. Le décodeur contient plusieurs couches convolutives unidimensionnelles pour compresser progressivement les données de haute dimension à une seule dimension, et pour mapper finalement les valeurs de sortie sont mappées dans la plage de 48 à 72. Le modèle prédictif construit a été évalué sur l'ensemble d'entraînement. En général, lorsque le critère d'évaluation du modèle est que le MAPE est inférieur à 1,5 MPA et que le RMSE est inférieur à 1,5 MPa, ce qui indique que le modèle de prédiction a le potentiel d'être appliqué à des processus de production réels et garantit sa grande précision et sa capacité de généralisation. Pour le modèle de prédiction actuel, sa valeur MAPE sur l'ensemble d'entraînement est de 0,00021 MPA et RMSE de 0,0016 MPa. En synthétisant ces indicateurs d'évaluation, le modèle de prédiction répond aux exigences standard des applications de production et démontre une excellente capacité de prédiction. Après une série d'entraînements, le modèle de prédiction a été déployé avec succès dans un environnement de détection réel. Lors de l’entrée de nouvelles données d'échantillon de clinker, le modèle de prédiction est en mesure de produire la valeur prédictive de résistance du clinker correspondante. Actuellement, l'erreur de prédiction a été contrôlée dans la plage de 0,65 MPA, ce qui indique que le modèle de prédiction a une précision de prédiction relativement élevée. La performance de prédiction du modèle de prédiction dans les applications pratiques nécessite une surveillance et une maintenance continues. Pendant le fonctionnement du modèle, il faut non seulement se concentrer sur les résultats de la prédiction, mais aussi les comparer aux valeurs de résistance réelles pour évaluer leur précision. Afin d'optimiser davantage la capacité prédictive du modèle, ses résultats de la prédiction ainsi que les valeurs de résistance réelles correspondantes seront régulièrement collectés au cours de l'application réelle. La comparaison de ces données contribuera à identifier les écarts potentiels du modèle et à procéder aux ajustements nécessaires des paramètres ou de la structure en conséquence. Ce mécanisme de rétroaction et d'optimisation en continu contribuera à garantir la stabilité et la précision de la prédiction du modèle dans les applications à long terme. Les étapes ci-dessus permettent de réaliser une prédiction rapide et précise de la résistance du clinker de ciment, ce qui améliore l'efficacité de la production et réduit également les coûts de production. La description détaillée de l’invention peut être ajustée et optimisée en fonction des besoins réels, par exemple en améliorant l'algorithme, en élargissant l'ensemble de données, etc. afin d'améliorer la précision et la praticité de la prédiction. L'invention fournit aux entreprises de production de clinker une méthode de prédiction de la résistance rapide, précise, intelligente et indépendante des variations de processus, contribuant à améliorer le niveau de contrôle de la qualité du clinker et à réduire les coûts de production. Exemple 2 Plus de 500 échantillons de poudre de clinker de ciment Portland et leurs distributions granulométriques correspondantes ont été collectés auprès de près de sept cimenteries nationales. Le diffractomètre XRD a été étalonné à l'aide d'étalons externes tels que l'alumine et l'oxyde de silicium, et la position du pic 2θ (Cu Kα) se situait à 0,01° de sa valeur standard. D'une part, une vitesse de balayage de 0,01~0,02°/step et de 0,01s/step~100s/step a été utilisée pour effectuer des tests XRD sur les échantillons, le temps de séjour de chaque pas devant être tel que le point de comptage le plus fort des pics de diffraction de l’atlas XRD XRD n’était pas inférieur à 10 000 points de comptage. D'autre part, les échantillons ont été testés pour l'analyse granulométrique à l'aide de l'Hydro 2000MU(A), en utilisant de l'alcool comme dispersant, la plage d'analyse étant de 0,020-2000 (μm).Et les données de performance de résistance à 28 jours de ces échantillons de clinker ont été testées ou collectées, et les données d'angle de balayage (2θ) et d'intensité de pic (I), les données de taille de particules (μm) et de volume dans la plage (%), et les données de performance de résistance ont été obtenues pour 712 groupes d'échantillons de clinker. Les données collectées ont été nettoyées et prétraitées pour éliminer les données contenant des valeurs manquantes ou des valeurs anormales évidentes. Les données collectées ont été divisées en un ensemble d'entraînement et un ensemble de test dans un rapport de 8:2, et l'ensemble d'entraînement a été utilisé pour entraîner le modèle de prédiction. Sur la base de l'exemple 1, une séquence de 106 dimensions de distributions de tailles de particules a été ajoutée pour être connectée à la séquence d'origine et, de même, pour incorporer les informations sur la taille des particules dans la séquence, les informations sur la taille des particules (μm) ont été ajoutées au volume dans la plage (%), de sorte à obtenir une matrice de (7285+106)x2 dimensions. Sur la base de cette dimension renforcée, un modèle CNN a été utilisé pour construire un modèle de prédiction des propriétés du ciment en effectuant des calculs de poids par multiplication vectorielle (produit de points). Au cours de la phase d'évaluation du modèle, l'erreur quadratique moyenne (RMSE) sur l'ensemble d'entraînement n'était que de 0,0005 MPa, ce qui montre que l'effet d’ajustement du modèle sur l'ensemble d'entraînement est remarquable. Tandis que sur l'ensemble de test, le modèle montre également d'excellentes performances de prédiction avec une erreur de prédiction de 0,54 MPa, cette erreur étant bien inférieure au seuil standard de 1,5 MPa, indiquant que le modèle a le potentiel d'application dans la production réelle. Sur la base des résultats d'évaluation ci-dessus, le modèle est prêt à être déployé dans un environnement de détection réel. Lorsque de nouvelles données d'échantillon de clinker sont entrées dans un environnement réel, le modèle est capable de produire rapidement la valeur de prédiction de la résistance du clinker, et l'erreur de prédiction peut être contrôlée à moins de 0,6 MPa, ce qui fournit un support technique fiable pour la prise de décision en matière de production. Sur la base de l'exemple 1, l'influence de la finesse de l'échantillon de clinker sur sa résistance est prise en compte, ce qui rend la prédiction plus précise. La finesse servant de paramètre de processus important, son ajout fournit des informations plus riches au modèle d'apprentissage profond, ce qui permet peut-être d'améliorer davantage la précision de la prédiction du modèle. Exemple 3 Dans le cadre du modèle construit sur la base de l'exemple 1, deux groupes d'échantillons de clinker ont été spécialement prélevés dans une cimenterie pour des tests XRD et des tests de résistance à 28 jours afin de vérifier la précision et la robustesse du modèle. La plage des balayages de l'angle 2θ de XRD de ces deux groupes d'échantillons allait de 5° à 80° et de 5° à 65°, respectivement. Les résultats des données XRD pour les deux groupes d'échantillons A et B sont présentés dans les figures 2, 2a et 2b, respectivement. Pour simuler une variété de cas possibles dans les applications pratiques, les données de diffraction d'entrée ont été autorisées à être des fragments continus et il n'y avait aucune restriction sur leurs intervalles et leurs plages d'échantillonnage, mais afin d'assurer que les caractéristiques critiques étaient capturées avec précision, chaque entrée contenait au moins une gamme de segments de pics critiques avec un 2θ de 10-55°. Après le traitement normalisé des données XRD mesurées et la transformation matricielle, l'entrée directe a été effectuée pour la prédiction des propriétés de résistance à 28 jours. Les résultats de prédiction des propriétés de résistance à 28 jours pour les deux groupes d'échantillons A et B étaient respectivement de 57,16 MPA et 58,33 MPa, et les résultats réels mesurés étaient respectivement de 57,38 MPA et 58,20 MPa. Les erreurs de résistance de prédiction pour les deux groupes d'échantillons étaient de 0,22 MPA et -0,13 MPa, ce qui était bien meilleur que les indicateurs d'évaluation du modèle, démontrant la grande précision et la fiabilité du modèle de performance. En outre, cela démontre l'énorme potentiel des méthodes d'apprentissage automatique dans la prédiction du traitement de propriétés de ces matériaux complexes. L’invention construit un modèle d'apprentissage profond avancé basé sur l'entrée de tableau bidimensionnel par diffraction des rayons X afin de prédire les propriétés du clinker de ciment. L’atlas de diffraction XRD couvre les informations de base sur la composition et la structure qui déterminent les propriétés du clinker de ciment, telles que la composition de la phase cristalline, les paramètres du réseau cristallin, la teneur amorphe, la cristallinité et la taille des grains, etc. Les données brutes de diffraction collectées par XRD servent d'entrée par le traitement des modifications, ce qui évite des situations telles que la perte de signaux, causée par divers processus de traitement tels que l'extraction d'informations de données, et les erreurs qui en découlent. Sur cette base, l'invention permet non seulement de résoudre efficacement le problème de la prédiction des propriétés provoqué par les fluctuations du processus ou les changements du mode de fonctionnement dans la technologie existante, mais aussi d'ajuster et de contrôler de manière ciblée la quantité de mélange du matériau de mélange, afin de parvenir à un contrôle stable de la qualité du ciment. Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond, caractérisé en ce qu'il comprend les étapes suivantes : S1. Préparation des données : recueillir les données de diffraction XRD d'un grand nombre d'échantillons de clinker de ciment, y compris les angles de balayage et les intensités de pic correspondantes, et, en même temps, recueillir les résistances des échantillons de clinker de ciment ; S2. Prétraitement des données : normaliser les données de diffraction XRD et les transformer ensuite en une forme matricielle bidimensionnelle ; S3. Construction du modèle : pour les données transformées et traitées sur la composition et les propriétés de résistance des échantillons, un modèle de réseau neuronal profond est adopté pour leur apprentissage et leur entraînement, et leur calcul des poids est effectué par multiplication vectorielle (produit de points), de manière à construire un modèle de prédiction des propriétés du ciment. Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond selon la revendication 1, caractérisé en ce que, À l'étape S1, la surface spécifique dudit échantillon de clinker de ciment est contrôlée à ±50m 2 /kg ; Le diffractomètre XRD est étalonné à l'aide d'un étalon externe, les pics de l'angle de balayage étant compris entre ±0,0025° et ±0,0125° de sa valeur standard, et ledit étalon externe est l'oxyde d'aluminium et l'oxyde de silicium. Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond selon la revendication 1, caractérisé en ce que, À l'étape S1, pour les données avec moins de 500 groupes d'échantillons, il est demandé que le pic le plus fort des pics de diffraction XRD des échantillons testés n’est pas inférieur à 10 000 points de comptage. Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond selon la revendication 3, caractérisé en ce qu’une vitesse de balayage de 0,01~0,02°/step et de 0,01s/step~100s/step est adoptée pour effectuer le test XRD des échantillons. Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond selon la revendication 1, caractérisé en ce que, À l'étape S2, les données collectées sont nettoyées et prétraitées pour éliminer les données contenant des valeurs manquantes ou des valeurs anormales évidentes ; En même temps, les données de diffraction XRD sont normalisées avec l'intensité du pic de diffraction le plus fort comme 100, et les données sont segmentées et transformées par convolution pour former une matrice. Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond selon la revendication 1, caractérisé en ce que, À l'étape S3, le modèle de réseau neuronal profond est un réseau neuronal convolutif ou un réseau neuronal récurrent. Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond selon la revendication 1, caractérisé en ce que, Il comprend également l’étape S4, Évaluation du modèle : effectuer l'évaluation du modèle prédictif à l'aide d'indicateurs d'évaluation ; À l'étape S4, lesdites indicateurs d'évaluation sont l'erreur absolue moyenne en pourcentage et l'erreur quadratique moyenne. Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond selon la revendication 7, caractérisé en ce que, Les exigences de prédiction sont satisfaites lorsque l'erreur absolue moyenne en pourcentage est Un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond selon la revendication 1, caractérisé en ce que, L'étape S1 comprend en outre la collecte de la taille des particules et du volume dans la plage de l'échantillon de clinker de ciment L'étape S2 consiste en outre en l’ajout des informations relatives à la taille des particules au volume dans la plage. L’application d'un modèle pour prédire les propriétés du clinker de ciment sur la base de l'apprentissage profond, caractérisée en ce qu’on applique un modèle de prédiction bien entraîné à une tâche de prédiction réelle, et entre des données de diffraction XRD d'un échantillon de clinker inconnu pour prédire les propriétés du clinker de ciment.