FR 3142816 A1 20240607 FR 2311410 A 20231020 La divulgation crée un modèle de régulation de l’activité d’un clinker de ciment. Ce modèle est basé sur un système d’apprentissage général ; ce modèle est configuré pour recevoir des saisies incluant des paramètres de phase minérale, le type d’ions dopés, et le dopage de quantité d’ions de clinker de ciment, et génère une matrice en simulant l’effet de l’introduction des ions dopés dans le clinker de ciment. pas de figure MODÈLE DE PRÉDICTION DE L’ACTIVITÉ DU CLINKER DE CIMENT ET SES APPLICATIONS La divulgation concerne un modèle de prédiction de l’activité du clinker de ciment et ses applications. ARRIÈRE-PLAN La modification la structure de phase minérale du clinker de ciment par une technologie de dopage des ions est largement reconnue comme l’une des méthodes les plus communément employées et efficaces d’améliorer son activité. En outre, cette technologie présente un potentiel significatif pour une application extensive dans l’industrie du ciment. La technologie de dopage des ions exerce son influence primaire sur l’activité d’hydratation du ciment par trois aspects clés : 1) l’induction de défauts de réseau via une solution solide, ce qui augmente l’activité hydratation des minéraux ; 2) la stabilisation des structures de phase minérale avec forte activité d’hydratation même à température ambiante ; 3) la formation de substances insolubles sur la surface des particules de ciment, ce qui crée un film protecteur qui retarde efficacement leur processus d’hydratation. Le développement et l’évolution de la technologie de dopage des ions sont largement tributaires de l’établissement de corrélations pertinentes basées sur des facteurs comme le rayon et les angles d’électronégativité des ions dopés. Toutefois, la majorité du travail expérimental est confinée aux grands laboratoires. L’approche des essais et des erreurs, bien qu’elle prenne du temps et soit exigeante, entrave significativement l’innovation de la technique de dopage des ions. Du fait que les ordinateurs ont connu des progrès et présenté une performance améliorée, la science informatique des matériaux a rapidement émergé, en totalisant un passage d’un mode traditionnel « d’essais et erreurs empiriques » à un mode de recherche entraîné par l’informatique. Ce passage comprend l’intégration d’une recherche scientifique basée sur des données avec un apprentissage automatique, ce qui accélère considérablement l’exploration des problèmes de recherche sur les matériaux. Actuellement, les techniques d’apprentissage automatique ont trouvé une application extensive dans la recherche sur les matériaux, y compris dans le domaine du béton de ciment. Par exemple, ces techniques sont employées pour estimer la résistance à la compression du béton en considérant des facteurs d’influences divers, prédire la composition d’une solution poreuse dans le béton de ciment, et optimiser le rapport de mélange du béton durable. Toutefois, il y a toujours une pénurie de procédés technologiques adaptés concernant la préparation du clinker de ciment. SYNTHÈSE Pour résoudre les problèmes précités, l’objectif de la divulgation est de créer un modèle de prédiction de l’activité du clinker de ciment et ses applications. Le défi technique de cette divulgation est de mettre à profit les techniques d’apprentissage automatique pour surmonter les problèmes des longs cycles de recherche et de la faible efficacité des études sur le clinker de ciment. Le modèle donne des conseils pour le développement et la fabrication de clinker de ciment, en améliorant ainsi l’efficacité et la praticabilité. Le modèle et le défi technique sont réalisés en employant le procédé suivant. Le modèle est basé sur un système d’apprentissage général. Le modèle reçoit des saisies comprenant des paramètres de phase minérale, le type d’ions dopés, et les quantités de dopage des ions du clinker de ciment, et génère une matrice en simulant l’effet de l’introduction des ions dopés dans le clinker de ciment. Le modèle et le défi technique sont accomplis en employant le procédé suivant. Le procédé d’entraînement du modèle comprend de préférence : 1) l’acquisition des paramètres de phase minérale, du type d’ions dopés, et des quantités de dopage des ions du clinker de ciment ; 2) la saisie des paramètres de phase minérale, du type d’ions dopés, et des quantités de dopage des ions obtenues en 1) dans le modèle ; et 3) l’harmonisation des paramètres, comprenant le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration, le nombre (k) de nœuds de configuration dans chaque groupe de cartographie, le nombre (m) de nœuds de configuration, et le nombre d’époques d’itération afin d’optimiser la performance prédictive du modèle, de sorte que l’erreur quadratique moyenne et la racine d’erreur quadratique moyenne du modèle sont en dessous de 1, et que le coefficient de détermination (R 2 ) est supérieur ou égal à 0,850, ce qui amène le modèle à prédire l’activité du clinker de ciment. Le clinker de ciment est de préférence l’un parmi un clinker de ciment Portland, un clinker de ciment d’aluminate, un clinker de ciment de sulphoaluminate de calcium, et un clinker de ciment d’aluminate de ferrite, ou leurs combinaisons. Préférentiellement, les phases minérales comprennent du silicate dicalcique, du silicate tricalcique, de l’aluminate calcique, de la grossite, de l’aluminate tricalcique, de la mayénite, de la ferrite dicalcique, de l’aluminoferrite tétracalcique, de l’aluminodiferrite hexacalcique, de la dialuminoferrite hexacalcique, de l’yé’élimite, de la ternésite, de la gehlénite, de la périclase, du gypse libre et/ou de la chaux libre. Préférentiellement, les paramètres de phase minérale comprennent une pluralité de paramètres de structure cristalline de chaque phase minérale dans le clinker de ciment. Préférentiellement, la pluralité de paramètres de structure cristalline comprend au moins trois éléments parmi une énergie de formation, une répartition d’ordre de liaison et de longueur de liaison, une structure électronique, un groupe d’espace, le nombre d’électrons non liants, la charge effective, la densité de charge locale, l’espacement interplanaire, et les paramètres de réseau. Préférentiellement, le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration est un nombre naturel allant de 5 à 60 ; le nombre (k) de nœuds de configuration dans chaque groupe de cartographie est un nombre naturel allant de 5 à 50 ; le nombre (m) de nœuds d’amélioration est un nombre naturel allant de 5 à 70 ; et le nombre d’époques d’itération est un nombre naturel allant de 10 à 70. Préférentiellement, lorsque m ≤ 20, on a k > 5 ; lorsque m > 20, on a k ≤ 15. Préférentiellement, les configurations de saisie sont collectées dans une pluralité d’échantillons et saisies dans le modèle ; chaque échantillon comprend un ensemble de paramètres, comprenant les paramètres de phase minérale, le type d’ions dopés, et les quantités de dopage des ions ; et chaque ensemble de paramètres est organisé dans une matrice d’échantillon X. Préférentiellement, la matrice d’échantillon X est cartographiée dans les groupes de cartographie de configuration en utilisant la fonction suivante : sachant que ∅ i est la fonction de cartographie de configuration qui cartographie la matrice d’échantillon dans le groupe de cartographie de configuration ; W ei et β ei sont des matrices de pondération générées de manière aléatoire et des matrices de biais qui cartographient la matrice d’échantillon dans le groupe de cartographie de configuration ; Z i représente le i-ième groupe de cartographie de configuration ; et n est un nombre naturel ; chaque groupe de cartographie de configuration comprend k nœuds de configuration, k est un nombre naturel ; n groupes de cartographie de configuration forment la matrice de cartographie de configuration Z n = [Z 1 , Z 2 , .., Z n ] ; la matrice de cartographie de configuration Z n est cartographiée dans les nœuds d’amélioration en utilisant la fonction suivante : sachant que ξ est la fonction d’activation non linéaire qui cartographie à partir du groupe de cartographie de configuration dans les nœuds d’amélioration ; la fonction d’activation non linéaire est l’une quelconque parmi une fonction sigmoïde, une fonction gaussienne, une fonction de tangente hyperbolique, une fonction d’activation d’une unité linéaire rectifiée, ou une fonction de base trigonométrique ; W hm et β hm sont des matrices de pondération générées de manière aléatoire et des matrices de biais qui cartographient à partir du groupe de cartographie de configuration dans les nœuds d’amélioration ; H j est la j-ième série de nœuds d’amélioration ; m nœuds d’amélioration forment la matrice de nœuds d’amélioration H m = [H 1 , H 2 , .., H m ] ; la matrice de cartographie de configuration et la matrice de nœuds d’amélioration sont combinées dans la matrice d’augmentation A n+m = [Z n | H m ] ; une matrice Y est exprimée en utilisant la fonction suivante : Y = A n+m W ; sachant que W est la matrice de pondération de la matrice d’augmentation A n+m vers la matrice Y. L’utilisation du modèle divulgué comprend : 1) l’acquisition de paramètres de phase minérale et du type d’ions dopés du clinker de ciment ; 2) la saisie des paramètres de phase minérale, du type d’ions dopés, et des quantités de dopage des ions dans le modèle pour prédire l’activité du clinker de ciment, en générant ainsi une matrice qui simule l’effet de l’introduction des ions dopés dans le clinker de ciment ; 3) la détermination de quantités de dopage cibles des ions en analysant la matrice ; et 4) la conduite d’une vérification expérimentale en se basant sur les quantités de dopage cibles des ions, puis la réalisation d’un dopage d’ions et de processus de calcination pour produire du clinker de ciment à activité réglable. Les avantages suivants sont associés au modèle de prédiction de l’activité du clinker de ciment. Le modèle divulgué et son application sont basés sur les caractéristiques de phase minérale du clinker de ciment, les types d’ions dopés, et les quantités de dopage des ions. En exploitant les données techniques existantes dans le domaine du clinker de ciment, y compris les facteurs d’influence des ions dopés sur l’activité d’hydratation du clinker de ciment, le modèle de prédiction de l’activité du clinker de ciment est établi. Le modèle permet une prédiction précise de l’activité du clinker de ciment et établit un plan de pré-contrôle pour gérer l’activité du clinker de ciment avant le processus de calcination. En résultat, les processus de dopage des ions et de calcination sont réalisés en se basant sur le plan de pré-contrôle, en obtenant ainsi le clinker de ciment à activité réglable. La divulgation établit le modèle en utilisant un volume limité de données techniques existantes, en surmontant le défi de données insuffisantes sur les lésions dopés et l’activité d’hydratation du clinker de ciment. En outre, le modèle présente une grande précision et robustesse, en répondant à la rareté des échantillons de données pour le dopage des ions et l’activité du clinker du ciment. La solution technique réduit significativement le cycle de développement du clinker de ciment, minimise les frais de recherche et le développement et donne des conseils personnels techniques dans la compréhension du mécanisme des caractéristiques de la régulation de l’activité dans le clinker de ciment. La description fait office d’aperçu de la divulgation. Afin de faciliter une meilleure compréhension des procédés techniques divulgués et de faciliter sa mise en œuvre pratique en se basant sur les informations fournies dans la spécification, une description détaillée d’une forme de réalisation privilégiée de la divulgation, complétée par des illustrations d’accompagnement, va être présentée ci-dessous. La est un diagramme schématique d’un modèle de prédiction de l’activité du clinker de ciment selon un exemple de la divulgation. DESCRIPTION DÉTAILLÉE Pour mieux illustrer la divulgation, des formes de réalisation détaillant un modèle de prédiction de l’activité du clinker du ciment sont décrites ci-après. Il est à noter que les formes de réalisation suivantes sont destinées à décrire et non pas à limiter la divulgation. La divulgation crée un modèle de prédiction de l’activité du clinker de ciment ; et le modèle est établi et entraîné en utilisant un système d’apprentissage général. Les paramètres de la phase minérale, les types d’ions dopés, et les quantités de dopage des ions de clinker de ciment sont saisis dans le modèle. Et le modèle fonctionne automatiquement pour prédire l’activité du clinker de ciment lorsqu’une quantité d’ions dopés désirée est incorporée, ou pour prédire la quantité d’ions dopés optimale qui maximise l’activité du clinker de ciment. Ce modèle convient pour divers types de clinker de ciment, comprenant du clinker de ciment Portland, du clinker de ciment d’aluminate, du clinker de ciment de sulphoaluminate calcique et du clinker de ciment de ferroaluminate. Pendant le processus d’entraînement du modèle, les paramètres de phase minérale du clinker de ciment sont collectés et utilisés à partir de sources existantes de la technique antérieure. Préférentiellement, les paramètres de phase minérale comprennent une pluralité de paramètres de structure cristalline de chaque phase minérale dans le clinker de ciment. Les phases minérales comprennent du silicate dicalcique (C 2 S), du silicate tricalcique (C 3 S), de l’aluminate calcique (CA), de la grossite (CA 2 ), de l’aluminate tricalcique (C 3 A), de la mayénite (C 12 A 7 ), de la ferrite dicalcique (C 2 F), de l’aluminoferrite tétracalcique (C 4 AF), de l’aluminodiferrite hexacalcique (C 6 AF 2 ), de la dialuminoferrite hexacalcique (C 6 A 2 F), de l’yé’élimite (C 4 A 3 $), de la ternésite (C 5 S 2 $), de la gehlénite (C 2 AS), de la périclase (MgO), du gypse libre (f-CaSO 4 ) et de la chaux libre (f-CaO). La pluralité de paramètres de structure cristalline comprend au moins trois éléments parmi une énergie de formation, une répartition d’ordre de liaison et de longueur de liaison, une structure électronique, un groupe d’espace, le nombre d’électrons non liants, la charge effective, la densité de charge locale, l’espacement interplanaire, et les paramètres de réseau. Les paramètres de phase minérale du clinker de ciment peuvent être dérivés par des calculs de premier principe. Par exemple, la théorie fonctionnelle de densité et le Pack d’énergie totale séquentielle de Cambridge peuvent être utilisés pour les calculs de propriété de relaxation et d’électronique. La densité partielle des états peut être calculée en analysant les contributions d’état atomiques dans les phases minérales par rapport à la résolution de dynamique angulaire. Le calcul permet l’investigation de la structure électronique. Alternativement, les paramètres de phase minérale peuvent être obtenus par une synthèse de laboratoire, la réalisation d’une étude exhaustive de la bibliographie, et la collecte d’informations dans des usines de ciment. Préférentiellement, les paramètres de phase minérale comprennent au moins trois des paramètres structuraux cristallins. Un procédé d’entraînement du modèle comprend : 1) l’acquisition des paramètres de phase minérale, du type d’ions dopés, et des quantités de dopage des ions ; les paramètres de phase minérale étant obtenus comme décrit ici ; un ensemble de données d’échantillon pour l’entraînement du modèle est divisé en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test ; 2) la saisie des paramètres de phase minérale, des types d’ions dopés, et des quantités de dopage des ions dans le modèle sous forme de configurations de saisie ; les configurations de saisie étant collectées dans une pluralité d’échantillons ; et chaque échantillon comprenant un ensemble de paramètres organisés dans une matrice d’échantillon X ; 3) l’harmonisation des paramètres, comprenant le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration, le nombre (k) de nœuds de configuration dans chaque groupe de cartographie, le nombre (m) de nœuds de configuration, et le nombre d’époques d’itération afin d’optimiser la performance prédictive du modèle, de sorte que l’erreur quadratique moyenne et la racine d’erreur quadratique moyenne du modèle sont toutes deux éditées ; que les paramètres sont de nouveau réglés et que le processus est répété jusqu’à ce que l’erreur quadratique moyenne, la racine d’erreur quadratique moyenne et le coefficient de détermination répondent aux critères indiquant que le modèle est qualifié. Les critères stipulent que l’erreur quadratique moyenne et la racine d’erreur quadratique moyenne du modèle sont toutes deux en dessous de 1, et que le coefficient de détermination (R 2 ) est supérieur ou égal à 0,850. Préférentiellement, le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration est un nombre naturel allant de 5 à 60 ; le nombre (k) de nœuds de configuration dans chaque groupe de cartographie est un nombre naturel allant de 5 à 50 ; le nombre (m) de nœuds d’amélioration est un nombre naturel allant de 5 à 70 ; et le nombre d’époques d’itération est un nombre naturel allant de 10 à 70. Le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration et le nombre (k) de nœuds de configuration dans chaque groupe de cartographie de configuration détermine le nombre de cartographies de configurations supplémentaires utilisées pour représenter les données de saisie. Préférentiellement, lorsque m ≤ 20, on a k > 5, et, lorsque m > 20, on a k ≤ 15. La logique de traitement des données dans le modèle est la suivante : Les nœuds de cartographie de configuration sont calculés en se basant sur la matrice d’échantillon X. Les nœuds d’amélioration sont dérivés des nœuds de cartographie de configuration. Le modèle est entraîné en utilisant l’algorithme pseudo-inverse pour déterminer les pondérations de connexion entre la couche de sortie et la couche de nœuds, en établissant ainsi le modèle de prédiction de l’activité du clinker de ciment. Le modèle édite une matrice Y pour analyser l’activité du clinker de ciment. sachant que ∅ i est la fonction de cartographie de configuration qui cartographie la matrice d’échantillon dans le groupe de cartographie de configuration ; W ei et β ei sont des matrices de pondération générées de manière aléatoire et des matrices de biais qui cartographient la matrice d’échantillon dans le groupe de cartographie de configuration ; Z i représente le i-ième groupe de cartographie de configuration ; chaque groupe de cartographie de configuration comprend k nœuds de configuration ; n groupes de cartographie de configuration forment la matrice de cartographie de configuration Z n = [Z 1 , Z 2 , .., Z n ]. La matrice de cartographie de configuration Z n est cartographiée dans les nœuds d’amélioration en utilisant la fonction suivante : sachant que ξ est la fonction d’activation non linéaire qui cartographie à partir du groupe de cartographie de configuration dans les nœuds d’amélioration ; W hm et β hm sont des matrices de pondération générées de manière aléatoire et des matrices de biais qui cartographient à partir du groupe de cartographie de configuration dans les nœuds d’amélioration ; H j est la j-ième série de nœuds d’amélioration ; et m nœuds d’amélioration forment la matrice de nœuds d’amélioration H m = [H 1 , H 2 , .., H m ]. Dans le système d’apprentissage à incrément de largeur, les nœuds d’amélioration sont incorporés pour augmenter la non-linéarité du modèle. La fonction d’activation non linéaire est l’une quelconque parmi une fonction sigmoïde, une fonction gaussienne, une fonction de tangente hyperbolique, une fonction d’activation d’une unité linéaire rectifiée, ou une fonction de base trigonométrique. Les nœuds de cartographie de configuration et les nœuds d’amélioration obtenus à partir des paramètres de phase minérale et des types d’ondes dopées peuvent tous deux représenter les informations de phase minérale du clinker de ciment. La matrice de cartographie de configuration et la matrice de nœuds d’amélioration sont fusionnées pour former la matrice d’augmentation A n+m = [Z n | H m ] ; une matrice Y est décrite avec la fonction : Y = A n+m W ; W étant la matrice de pondération de la matrice d’augmentation A n+m vers la matrice Y. Le procédé et son application englobent la modification de la structure électronique de phase minérale en utilisant une technologie de dopage des ions, et en utilisant le système d’apprentissage général en même temps que des calculs de premier principe pour établir un modèle de prédiction de l’activité du clinker de ciment. Dans le système d’apprentissage général, l’existence des nœuds de cartographie de configuration et des nœuds d’amélioration garantit que le modèle capture à la fois les facteurs linéaires et non linéaires dans les données. L’idée fondamentale englobe la découverte du pseudo-inverse des nœuds de configuration et des nœuds d’amélioration par rapport aux valeurs cibles. Le processus amène à obtenir les pondérations concernées par des calculs mathématiques, ce qui résulte en une augmentation de la vitesse de calcul du modèle. L’application du modèle divulgué comprend : 1) l’acquisition des paramètres de phase minérale et du type d’ions dopés du clinker de ciment ; 2) la saisie des paramètres de phase minérale, du type d’ions dopés, et des quantités de dopage des ions dans le modèle pour prédire l’activité du clinker de ciment, en générant ainsi une matrice qui simule l’effet de l’introduction des ions dopés dans le clinker de ciment ; 3) l’analyse de la matrice pour déterminer des quantités de dopage d’ions cibles ; et 4) la confirmation des quantités de dopage cibles déterminées des ions par vérification expérimentale, et la réalisation de processus de dopage et de calcination pour produire du clinker de ciment à activité modifiable. Les exemples suivants sont donnés pour illustrer mieux la divulgation. Toutefois, il est important de noter que ces exemples ne doivent pas être considérés comme limitant la portée de la divulgation. Les personnes compétentes dans la technique antérieure ont la faculté de faire des améliorations et des réglages non essentiels dans la divulgation tout en restant dans la portée de la divulgation. Sauf spécification contraire, les matériaux, réactifs, etc., mentionné ici sont des produits disponibles dans le commerce qui sont bien connus des personnes compétentes dans la technique antérieure. De manière similaire, sauf autres indications explicites, les procédés décrits sont globalement connus dans le domaine. De surcroît, les termes techniques et scientifiques utilisés doivent être compris dans leur sens habituel par les personnes compétentes dans le domaine concerné de la divulgation. Exemple 1 L’exemple utilisé est le modèle divulgué pour prédire l’activité du clinker de ciment Portland. Les phases minérales du clinker de ciment Portland étaient C 3 S, C 2 S, C 3 A, et C 4 AF, avec des pourcentages de masse de 60 %, 25 %, 5 %, et 10 % respectivement. L’activité du clinker de ciment Portland a ensuite été réglée en utilisant du Mg 2+ comme ion dopé. Quatorze configurations de saisie comprenant une énergie de formation, une répartition d’ordre de liaison et de longueur de liaison, une structure électronique des quatre phases minérales, de même que le type et la concentration des ions dopés, ont été saisies dans le modèle. Quatre paramètres principaux ont été définis comme suit : lorsque le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration était inférieur à 10, le modèle présentait une erreur absolue moyenne élevée (MAE). Inversement, lorsque le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration excédait 20, la performance du modèle restait comparable à celle observée de l’ordre de 20. En d’autres termes, la poursuite de l’augmentation du nombre (n) de groupes de cartographie de configuration n’entraînait pas une optimisation supplémentaire du modèle. Par conséquent, la valeur privilégiée pour le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration a été fixée à 20. L’augmentation du nombre (k) de nœuds de configuration dans chaque groupe de cartographie améliorait la performance prédictive du modèle. Toutefois, en raison de l’abondance de configurations de saisie, des valeurs excessivement élevées du nombre (k) de nœuds de configuration introduisaient des informations redondantes et provoquaient une interférence. Par conséquent, la valeur privilégiée pour le nombre (k) de nœuds de configuration a été fixée à 15. Les nœuds d’amélioration capturaient des relations non linéaires dans le réseau d’amélioration. Un nombre approprié (m) de nœuds d’amélioration a été incorporé pour améliorer la performance prédictive du modèle. Toutefois, la fixation du nombre (m) de nœuds d’amélioration à une valeur excessivement élevée entraînait une diminution de la performance du modèle. Par conséquent, les valeurs privilégiées pour le nombre (m) de nœuds d’amélioration et le nombre d’époques d’itération de de 45 et 50 respectivement pour atteindre un haut niveau de précision et une forte résistance dans le modèle. Après de multiples ajustements pendant le processus d’entraînement du modèle, les paramètres suivants ont été déterminés pour l’exemple : le nombre (n) deux groupes de cartographie de configuration a été fixé à 20, le nombre (k) de nœuds de configuration dans chaque groupe de cartographie a été fixé à 15, le nombre (m) de nœuds d’amélioration a été fixé à 45, et le nombre d’époques d’itération a été fixé à 50. Dans cette configuration, l’erreur quadratique moyenne (MSE) et le carré d’erreur quadratique moyenne (RMSE) du modèle étaient toutes deux de moins de 1, spécifiquement 0,839 et 0,916 respectivement. Le coefficient de détermination (R 2 ) était de 0,941, indiquant que les prédictions du modèle étaient proches des valeurs réelles. En se basant sur les prédictions du modèle, l’activité la plus importante du clinker de ciment a été atteinte lorsque la concentration de dopage de Mg 2+ était de 1,23 % en poids. Dans l’exemple, le clinker de ciment Portland a été dopé avec du Mg 2+ et soumis à une calcination. Les concentrations de dopage du Mg 2+ étaient de 0 % en poids, 1,0 % en poids, 1,1 % en poids, 1,23 % en poids, et 1,3 % en poids. Des mesures de diffraction de rayons X (XRD) ont été réalisées sur du clinker de ciment Portland en utilisant la méthode de Rietveld permettant une analyse quantitative. Les résultats ont déterminé que les phases minérales du clinker de ciment Portland étaient les C 3 S, C 2 S, C 3 A, C 4 AF, avec des pourcentages de masse de 60 %, 25 %, 5 %, et 10 % respectivement. Des échantillons de mortier de ciment ont été préparés suivant la méthode de la norme chinoise GB/T 17671 et les résistances à la compression des échantillons ont été mesurées à 3 jours et 28 jours. Les résultats figurent dans le tableau 1. Concentrations de dopage du Mg 2+ /% en poids Résistance à la compression à 3 jours/MPa Résistance à la compression à 28 jours /MPa 0 31.3 53.6 1.0 32.7 54.5 1.1 33.8 57.1 1.23 34.2 58.7 1.3 33.1 54.9 Exemple 2 L’exemple utilisait le modèle divulgué pour prédire l’activité du clinker de bélite-yé′élimite-ternésite (C 2 S-C 4 A 3 $-C 5 S 2 $, BYT). Les phases minérales du clinker de ciment BYT étaient les C 2 S, C 4 A 3 $, C 5 S 2 $, la phase de ferrite et le C$, avec des pourcentages en masse de 30 %, 30 %, 25 %, 5 %, et 10 % respectivement. L’activité du clinker de ciment BYT a été ajustée en utilisant du B 3+ comme ion dopé. Quatorze configurations de saisie comprenant l’énergie de formation, la répartition de l’ordre de liaison et de la longueur de liaison, la structure électronique des quatre phases minérales (C 2 S, C 4 A 3 $, C 5 S 2 $, et la phase de ferrite), de même que le type la concentration des ions dopés, ont été saisies dans le modèle. De plus, la phase minérale C$ n’était pas un produit de frittage mais plutôt un résidu de matériau brut. Par conséquent la phase minérale C$ n’a pas été considérée comme une configuration de saisie dans le modèle. Quatre paramètres principaux ont été définis comme suit : lorsque le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration était de moins de 10, le modèle présentait une erreur absolue moyenne élevée (MAE). Inversement, lorsque le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration excédait 20, la performance du modèle restait comparable à celle observée de l’ordre de 20. Par conséquent, la valeur privilégiée pour le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration a été fixée à 15. L’augmentation du nombre (k) de nœuds de configuration dans chaque groupe de cartographie améliorait la performance prédictive du modèle. Toutefois, en raison de l’abondance des configurations de saisie, des valeurs excessivement élevées du nombre (k) de nœuds de configuration introduisaient des informations redondantes et provoquaient une interférence. La valeur privilégiée pour le nombre (k) de nœuds de configuration a donc été fixée à 10. Les nœuds d’amélioration capturaient des relations non linéaires dans le réseau d’amélioration. Un nombre approprié (m) de nœuds d’amélioration a été incorporé pour améliorer la performance prédictive du modèle. Toutefois, la fixation du nombre (m) de nœuds d’amélioration à une valeur excessivement élevée entraînait une diminution de la performance du modèle. Par conséquent, les valeurs privilégiées pour le nombre (m) de nœuds d’amélioration et le nombre d’époques d’itération étaient de 30 et 40 respectivement pour atteindre un niveau élevé de précision et une forte résistance dans le modèle. Après de multiples ajustements pendant le processus d’entraînement du modèle, les paramètres suivants ont été déterminés pour l’exemple : le nombre (n) de groupes de cartographie de configuration a été fixé à 15, le nombre (k) de nœuds de configuration dans chaque groupe de cartographie a été fixé à 10, le nombre (m) de nœuds d’amélioration a été fixé à 30, et le nombre d’époques d’itération a été fixé à 40. Dans cette configuration, l’erreur quadratique moyenne (MSE) et le carré d’erreur quadratique moyenne (RMSE) du modèle étaient toutes deux de moins de 1, spécifiquement 0,786 et 0,886 respectivement. Le coefficient de détermination (R 2 ) était de 0,992, indiquant que les prédictions du modèle étaient proches des valeurs réelles. En se basant sur les prédictions du modèle, l’activité la plus importante du clinker de ciment a été atteinte lorsque la concentration de dopage de B 3+ était de 0,78 % en poids. Dans l’exemple, du clinker de ciment BYT été dopé avec du B 3+ puis soumis à calcination. Les concentrations de dopage du B 3+ étaient de 0 % en poids, 0,6 % en poids, 0,7 % en poids, 0,78 % en poids, et 0,9 % en poids. Des mesures de diffraction de rayons X (XRD) ont été réalisées sur du clinker de ciment BYT en utilisant la méthode de Rietveld permettant une analyse quantitative. Les résultats ont déterminé que les phases minérales du clinker de ciment BYT étaient les C 2 S, C 4 A 3 $, C 5 S 2 $, la phase de ferrite, et le C$, avec des pourcentages de masse de 30 %, 30 %, 25 %, 5 %, et 10 % respectivement. Des échantillons de mortier de ciment ont été préparés suivant la méthode de la norme chinoise GB/T 17671 et les résistances à la compression des échantillons ont été mesurées à 3 jours et 28 jours. Les résultats figurent dans le tableau 2. Concentrations de dopage du Mg3+/% en poids Résistance à la compression à 3 jours/MPa Résistance à la compression à 28 jours /MPa 0 33,4 41,0 0,6 40,1 48,2 0,7 44,7 52,8 0,78 46,6 55,2 0,9 45,3 53,6 Il sera évident pour les personnes compétentes dans la technique que des changements et des modifications peuvent être apportés et l’objectif des revendications jointes est par conséquent de couvrir l’ensemble de ces changements et modifications. Utilisation d’un modèle de préparation de clinker de ciment, comprenant : 1) l’acquisition des paramètres de phase minérale et du type d’ions dopés du clinker de ciment ; 2) la saisie des paramètres de phase minérale, du type d’ions dopés, et des quantités de dopage des ions dans le modèle pour prédire l’activité du clinker de ciment, en générant ainsi une matrice qui simule l’effet de l’introduction des ions dopés dans le clinker de ciment ; 3) l’analyse de la matrice pour déterminer des quantités de dopage d’ions cibles ; et 4) la confirmation des quantités de dopage cibles déterminées des ions par vérification expérimentale, et la réalisation de processus de dopage des ions et de calcination pour produire du clinker de ciment à activité réglable.