(57)【要約】      （修正有）【課題】より精度の高い活性度指数の予測値を的確に得るためのフライアッシュの活性度指数予測方法の提供。【解決手段】次の工程（Ｉ）〜（IIV）：（Ｉ）フライアッシュを分級して複数の粒群に分割した後、得られた粒群ごとに存在比率を求めるとともに、球換算比表面積値を求めるか、或いは球換算比表面積値と、化学組成、鉱物組成及び強熱減量から得られる１種又は２種以上の特性値とを求める工程（II）得られた存在比率と球換算比表面積値とを用いて全粒換算し、或いは得られた存在比率と球換算比表面積値と特性値とを用いて全粒換算して、予測式用全粒換算値を求める工程（III）得られた予測式用全粒換算値を説明変数とし、次いで活性度指数の実測値を目的変数として重回帰分析を行い、予測式を作製する工程（IV）得られた予測式を用い、予測対象とするフライアッシュの活性度指数を求める工程、を備える、フライアッシュの活性度指数の予測方法。【選択図】図１
2019219231.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
次の工程（Ｉ）〜（IV）：
（Ｉ）フライアッシュを分級して複数の粒群に分割した後、得られた粒群ごとに存在比率を求めるとともに、球換算比表面積値を求めるか、或いは球換算比表面積値と、化学組成、鉱物組成又は強熱減量から得られる１種又は２種以上の特性値とを求める工程
（II）得られた存在比率と球換算比表面積値とを用いて全粒換算し、或いは得られた存在比率と球換算比表面積値と特性値とを用いて全粒換算して、予測式用全粒換算値を求める工程
（III）得られた予測式用全粒換算値を説明変数とし、次いで活性度指数の実測値を目的変数として重回帰分析を行い、予測式を作製する工程
（IV）得られた予測式を用い、予測対象とするフライアッシュの活性度指数を求める工程
を備える、フライアッシュの活性度指数の予測方法。
【請求項２】
工程（Ｉ）においてフライアッシュを分級するにあたり、分級点として、少なくとも１０μｍ又は４５μｍを含む、請求項１に記載のフライアッシュの活性度指数の予測方法。
【請求項３】
工程（Ｉ）において求める特性値が、石英の割合、ガラス相の化学組成及び強熱減量から選ばれる１種又は２種以上から得られる物性値である請求項１又は２に記載のフライアッシュの活性度指数の予測方法。
【請求項４】
工程（Ｉ）において、得られた粒群ごとに存在比率と球換算比表面積値とを求め、工程（II）において、存在比率と球換算比表面積値とを用いて全粒換算し、かつ工程（III）において、下記式（Ｘ）
ｙx＝αx×（球換算比表面積値）＋ａx・・・（Ｘ）
（式（Ｘ）中、ｙxは活性度指数の予測値を示し、αxは偏回帰係数を示し、ａxは定数を示す。）
で表される予測式を作製する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のフライアッシュの活性度指数の予測方法。
【請求項５】
工程（Ｉ）において、得られた粒群ごとに球換算比表面積値を求めるとともに、石英の割合と、ガラス相中のＣａＯ量、Ａｌ2Ｏ3量、ＭｇＯ量及びＳｉＯ2量と、強熱減量とを特性値として求め、工程（II）において、得られた存在比率と球換算比表面積値と特性値とを用いて全粒換算し、かつ工程（III）において、下記式（Ｙ）：
ｙy＝αy×Ａ＋βy×Ｂ＋ａy・・・（Ｙ）
但し、Ａ＝（１００−石英の割合−強熱減量）×（球換算比表面積値）
Ｂ＝｛ガラス相中の（ＣａＯ量＋Ａｌ2Ｏ3量＋ＭｇＯ量）／ＳｉＯ2量｝
×（球換算比表面積値）
（式（Ｙ）中、ｙyは活性度指数の予測値を示し、αy及びβyは偏回帰係数を示し、ａyは定数を示す。）
で表される予測式を作製する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のフライアッシュの活性度指数の予測方法。
【請求項６】
工程（Ｉ）において、得られた粒群ごとに球換算比表面積値を求めるとともに、ガラス相中のＡｌ2Ｏ3量、Ｆｅ2Ｏ3量、ＣａＯ量、ＭｇＯ量及びＳｉＯ2量を特性値として求め、工程（II）において、得られた存在比率と球換算比表面積値と特性値とを用いて全粒換算し、かつ工程（III）において、下記式（Ｚ）：
ｙz＝αz×（球換算比表面積値）＋βz×Ｄ＋γz×Ｅ＋ａz・・・（Ｚ）
但し、Ｄ＝ガラス相中の（Ａｌ2Ｏ3＋Ｆｅ2Ｏ3）／ＳｉＯ2
Ｅ＝ガラス相中の（ＣａＯ＋ＭｇＯ）／ＳｉＯ2
（式（Ｚ）中、ｙzは活性度指数の予測値を示し、αz、βz及びγzは偏回帰係数を示し、ａzは定数を示す。）
で表される予測式を作製する、請求項１〜３のいずれか１項に記載のフライアッシュの活性度指数の予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、コンクリート用混和材やセメント用混合材として用いられるフライアッシュの活性度指数の予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
石炭火力発電所において、微粉炭を燃焼した際に燃焼ガスから集塵器で採取された石炭灰であるフライアッシュは、コンクリート用混和材やセメント用混合材に用いると、ポゾラン反応を生じてコンクリートの耐久性を向上することができるため、有用性の高い材料として知られる。その一方、こうしたフライアッシュの採取量は、石炭灰発生量全体の２％弱に過ぎず、品質が安定しにくい事情もあり、フライアッシュの活用率を充分に高められない要因ともなっている。
【０００３】
このような状況から、フライアッシュをセメント用混合材等として利用する場合、かかるフライアッシュがロット毎に要求品質を満たすか否かの確認を要する。通常、フライアッシュのポゾラン反応性は、ＪＩＳ Ａ ６２０１「コンクリート用フライアッシュ」に規定される活性度指数の試験方法を用いて評価されるが、試験結果を得るまでに２８日間または９１日間もの長期間を要することから、実用性に乏しく、新たな代替方法の開発がなされている。
【０００４】
例えば、特許文献１では、フライアッシュ硬化体の材齢７日以内の電気抵抗値を計測し、予め求めておいたフライアッシュの活性度指数とフライアッシュ硬化体の電気抵抗値との相関関係に基づいて、フライアッシュの活性度指数を予測している。また、特許文献２では、フライアッシュのブレーン比表面積やＳＯ3の含有率、非晶質の含有率等を用いてフライアッシュの活性度指数の予測値を求めている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１２−４７５８７号公報
【特許文献２】特開２０１７−１４２１４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上記特許文献に記載の方法であっても、フライアッシュの活用率を充分に向上させるべく、精度の高い活性度指数の予測値を得るには、依然としてさらなる改善を要する状況である。
【０００７】
したがって、本発明の課題は、より精度の高い活性度指数の予測値を的確に得ることのできるフライアッシュの活性度指数の予測方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
そこで本発明者らは、上記課題を解決すべく鋭意検討を行った結果、フライアッシュにおける複数の粒群を対象として、各々の球換算比表面積値とともに特性値を求め、これを活用することにより、精度の高い活性度指数の予測値が求められることを見出した。
【０００９】
すなわち、本発明は、次の工程（Ｉ）〜（IV）：
（Ｉ）フライアッシュを分級して複数の粒群に分割した後、得られた粒群ごとに全粒中の存在比率を求めるとともに、球換算比表面積値を求めるか、或いは球換算比表面積値と、化学組成、鉱物組成及び強熱減量から得られる１種又は２種以上の特性値とを求める工程
（II）得られた存在比率と球換算比表面積値とを用いて全粒換算し、或いは得られた存在比率と球換算比表面積値と特性値とを用いて全粒換算して、予測式用全粒換算値を求める工程
（III）得られた予測式用全粒換算値を説明変数とし、次いで活性度指数の実測値を目的変数として重回帰分析を行い、予測式を作製する工程
（IV）得られた予測式を用い、予測対象とするフライアッシュの活性度指数を求める工程
を備える、フライアッシュの活性度指数の予測方法を提供するものである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明のフライアッシュの活性度指数の予測方法によれば、フライアッシュの活性度指数を実情に即して的確に予測することが可能であり、品質変動の大きいフライアッシュを迅速に選別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】材齢９１日の活性度指数について、実施例１で得られた予測値と実測値の関係を説明する図である。
【図２】材齢９１日の活性度指数について、比較例１で得られた予測値と実測値の関係を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明について詳細に説明する。
本発明のフライアッシュの活性度指数の予測方法は、次の工程（Ｉ）〜（IV）：
（Ｉ）フライアッシュを分級して複数の粒群に分割した後、得られた粒群ごとに存在比率を求めるとともに、球換算比表面積値を求めるか、或いは球換算比表面積値と、化学組成、鉱物組成及び強熱減量から得られる１種又は２種以上の特性値とを求める工程
（II）得られた存在比率と球換算比表面積値とを用いて全粒換算し、或いは得られた存在比率と球換算比表面積値と特性値とを用いて全粒換算して、予測式用全粒換算値を求める工程
（III）得られた予測式用全粒換算値を説明変数とし、次いで活性度指数の実測値を目的変数として重回帰分析を行い、予測式を作製する工程
（IV）得られた予測式を用い、予測対象とするフライアッシュの活性度指数を求める工程
を備える。このように、フライアッシュを分級して得られる複数の粒群ごとに求められる球換算比表面積値を含む種々の値から、全粒換算を介することにより作製した予測式を用いれば、予測精度の高いフライアッシュの活性度指数を得ることができる。
【００１３】
工程（Ｉ）は、フライアッシュを分級して複数の粒群に分割した後、得られた粒群ごとに存在比率を求めるとともに、球換算比表面積値を求めるか、或いは球換算比表面積値と、化学組成、鉱物組成及び強熱減量から得られる１種又は２種以上の特性値とを求める工程である。予測式を作製するため工程（Ｉ）において用いるフライアッシュは、特にその種類について制限はないが、活性度指数がばらつく可能性が高いＪＩＳ II種〜IV種に相当するフライアッシュを用いることが好ましい。また、銘柄やロットの異なるフライアッシュを複数用いるのが好ましく、１０点以上のフライアッシュを用いることが好ましい。そして、活性度指数の実測値ができるだけ異なるフライアッシュを複数選択して用いるのが好ましく、具体的には、活性度指数の実測値の振れ幅が好ましくは２０以上であるように、より好ましくは活性度指数の実測値の振れ幅が３０以上の幅を有するように、複数のフライアッシュを選択して用いるのがよい。こうしたフライアッシュを分級して複数の粒群に分割することにより、各粒群から得られる所定の値の精度を高めつつ、予測精度の高いフライアッシュの活性度指数を得ることができる予測式を作製することが可能となる。
【００１４】
フライアッシュを分級するのに用いる装置としては、特に制限されず、試験用ふるいや旋回気流式分級器等、通常の分級器を用いることができる。分級するにあたり、粒径４５μｍ以上の粒子は特に反応性が低い一方、粒径１０μｍ未満の粒子は特に反応性が高い傾向にあるフライアッシュの特性を加味し、予測精度を高める上で適切な値を得る観点から、具体的には、分級点として、少なくとも１０μｍ又は４５μｍを含むことが好ましく、例えば１０μｍを分級点とする場合は、１０μｍ未満の群と１０μｍ以上の群とに分割すればよい。また分級点として、１０μｍ及び４５μｍの双方を含むのがより好ましく、すなわち、少なくとも粒径１０μｍ未満の群、粒径１０μｍ以上粒径４５μｍ未満の群、及び粒径４５μｍ以上の群を含む複数の粒群に分割するのがよい。さらに分級点として２０μｍを含むことが最も好ましく、すなわち、粒径１０μｍ未満の群、粒径１０μｍ以上２０μｍ未満の群、粒径２０μｍ以上４５μｍ未満の群、及び粒径４５μｍ以上の群からなる４つの群とするのがよい。
【００１５】
次いで、分割した粒群ごとに存在比率を求めるとともに、球換算比表面積値を求めればよい。或いは、分割した粒群ごとに存在比率と球換算比表面積値を求め、さらに化学組成、鉱物組成及び強熱減量から得られる１種又は２種以上の特性値を求めてもよい。
【００１６】
存在比率とは、フライアッシュ全粒中における各々の粒群に分割されたフライアッシュの割合（質量％）である。
また、球換算比表面積値は、粒度分布測定装置等により、得られる粒度分布から求めた体積積算分布図を元に、各々の粒群に対応する値として算出することができるものであり、具体的には、フライアッシュ単位体積あたりの表面積から算出される比表面積の値（ｍ2／ｃｃ）である。
【００１７】
本発明では、このように球換算比表面積値を用いて予測式を作製する。これは、フライアッシュの反応性が、反応するガラス粒子の表面積の大小に左右され変動するという本発明者らの知見に基づくものであり、かかる球換算比表面積値がフライアッシュの活性度に多大な影響を与えると考えられることから、分級したフライアッシュから求められる球換算比表面積値を含む種々の値を全粒換算して予測式用全粒換算値とし、これを活用するものである。
【００１８】
化学組成、鉱物組成及び強熱減量から得られる１種又は２種以上の特性値は、後述する工程（III）において作製する予測式に応じ、予測式用全粒換算値を求めるための値として適宜選択して用いればよい。化学組成は、例えば蛍光Ｘ線による化学成分分析により求めることができ、鉱物組成は、例えば内部標準によるＸ線回折／リートベルト法により求めることができる。強熱減量は、ＪＩＳ Ａ ６２０１に準拠することにより求められる値である。
【００１９】
これら化学組成、鉱物組成又は強熱減量から得られる上記特性値としては、具体的には、石英の割合；ガラス相中のＡｌ2Ｏ3量、Ｆｅ2Ｏ3量、ＳｉＯ2量、ＣａＯ量、ＭｇＯ量等を得るためのガラス相の化学組成；強熱減量から選ばれる１種又は２種以上から得られる物性値が挙げられる。これらは、フライアッシュの反応性に影響を与える因子であると考えられることから、これを予測式に取り入れることで、予測精度をより高めることが可能である。
なお、ガラス相の化学組成は、全体の化学組成から酸化物である鉱物に相当する成分を除く算出により求めることができ、またＳＥＭ−ＥＤＳ等の直接分析によっても求めることができる。
【００２０】
工程（II）は、工程（Ｉ）で得られた存在比率と球換算比表面積値とを用いて全粒換算し、或いは工程（Ｉ）で得られた存在比率と球換算比表面積値と特性値を用いて全粒換算して、予測式用全粒換算値を求める工程である。かかる工程（II）を経ることにより、粒群ごとの特性を加味した全粒のフライアッシュの特性を表す値を得ることができる。全粒換算するにあたっては、具体的には、下記式を用い算出することができる。
Ｑ＝Σ（ｙ×ｚ）
（上記式中、Ｑは予測式用全粒換算値であり、ｙは工程（Ｉ）で得られた各粒群の球換算比表面積値又は特性値であり、ｚは工程（Ｉ）で得られた各粒群の存在比率である。）。
【００２１】
工程（III）は、工程（II）で得られた予測式用全粒換算値を説明変数とし、次いで活性度指数の実測値を目的変数として重回帰分析を行って予測式を作製する工程である。このように、フライアッシュにおける各々の粒群ごとに求めた球換算比表面積値や特性値から算出した予測式用全粒換算値を用いて重回帰分析を行うことにより、フライアッシュの活性度指数の予測精度を有効に高めることができる。
【００２２】
具体的には、例えば、工程（Ｉ）において、得られた粒群ごとに存在比率を求めるとともに、球換算比表面積値のみを求める場合であって、工程（II）において、かかる存在比率と球換算比表面積値とを用いて全粒換算することにより、予測式用全粒換算値を求め、次いで工程（III）が、工程（II）で得られた予測式用全粒換算値を説明変数とし、実測した活性度指数を目的変数として重回帰分析を行い、予測式を作製する工程である場合、かかる予測式は、下記式（Ｘ）
ｙx＝αx×（球換算比表面積値）＋ａx・・・（Ｘ）
（式（Ｘ）中、ｙxは活性度指数の予測値を示し、αxは偏回帰係数を示し、ａxは定数を示す。）
で表される。
球換算比表面積値は、フライアッシュの反応性に多大な影響を与える因子であると考えられることから、より予測精度を高めるべく、本発明では、一旦フライアッシュを分級し、分割した粒群ごとに球換算比表面積値を求め、これを活用して全粒換算することにより予測値を求めるものである。
【００２３】
また、工程（Ｉ）において、得られた粒群ごとに存在比率を求めるとともに、球換算比表面積値のみならず、球換算比表面積値と、化学組成、鉱物組成及び強熱減量から得られる１種又は２種以上の特性値とを求める場合、工程（II）は、かかる存在比率と球換算比表面積値と特性値とを用いて予測式用全粒換算値を求める工程とし、予測式を作製すればよい。
これにより、上記球換算比表面積値とともに、その他フライアッシュの反応性に多大な影響を与えると考えられる因子も説明変数に組み入れることにより、より精度の高い予測値を得ることができる。
【００２４】
より具体的には、上記特性値を石英の割合と強熱減量とし、これらの値と球換算比表面積値から得られる値Ａ（＝（１００−石英の割合−強熱減量）×（球換算比表面積値）を求める。また、特性値をガラス相中のＣａＯ量、Ａｌ2Ｏ3量、ＭｇＯ量及びＳｉＯ2量とし、これらの値と球換算比表面積値とから得られる値Ｂ（＝ガラス相中の｛（ＣａＯ量＋Ａｌ2Ｏ3量＋ＭｇＯ量）／ＳｉＯ2量｝×（球換算比表面積値））を求める。そして、工程（III）において作製する予測式を、下記式（Ｙ）：
ｙy＝αy×Ａ＋βy×Ｂ＋ａy・・・（Ｙ）
但し、Ａ＝（１００−石英の割合−強熱減量）×（球換算比表面積値）
Ｂ＝ガラス相中の｛（ＣａＯ量＋Ａｌ2Ｏ3量＋ＭｇＯ量）／ＳｉＯ2量｝
×（球換算比表面積値）
（式（Ｙ）中、ｙyは活性度指数の予測値を示し、αy及びβyは偏回帰係数を示し、ａyは定数を示す。）
で表されるものとすればよい。
フライアッシュの反応性に最も大きな影響を与える因子は球換算比表面積値ではあるものの、反応するガラス粒子（ムライトと酸化鉄はガラス相と混在するので、反応するガラス粒子とする）の比表面積の大小でも変動し得ることを見出し、これを加味するものである。
【００２５】
或いは、上記特性値をガラス相中のＡｌ2Ｏ3量、Ｆｅ2Ｏ3量、ＣａＯ量、ＭｇＯ量及びＳｉＯ2量とし、Ａｌ2Ｏ3量及びＦｅ2Ｏ3量の合計量とＳｉＯ2量から得られる比率Ｄ（＝ガラス相中の（Ａｌ2Ｏ3＋Ｆｅ2Ｏ3）／ＳｉＯ2）、並びにガラス相中のＣａＯ量及びＭｇＯ量の合計量とＳｉＯ2量との比率Ｅ（＝ガラス相中の（ＣａＯ＋ＭｇＯ）／ＳｉＯ2）を求める。そして、工程（III）において作製する予測式を、下記式（Ｚ）：
ｙz＝αz×（球換算比表面積値）＋βz×Ｄ＋γz×Ｅ＋ａz・・・（Ｚ）
但し、Ｄ＝ガラス相中の（Ａｌ2Ｏ3＋Ｆｅ2Ｏ3）／ＳｉＯ2
Ｅ＝ガラス相中の（ＣａＯ＋ＭｇＯ）／ＳｉＯ2
（式（Ｚ）中、ｙzは活性度指数の予測値を示し、αz、βz及びγzは偏回帰係数を示し、ａzは定数を示す。）
で表されるものとしてもよい。
これにより、材齢２８日又は材齢９１日の活性度指数を高い精度で予測することが可能である。
【００２６】
工程（IV）は、工程（III）で得られた予測式を用い、予測対象とするフライアッシュの活性度指数を求める工程である。すなわち、かかる工程（IV）では、工程（Ｉ）〜（III）を経ることにより、種々の値を元に求めた予測式用全粒換算値に基づき作製された予測式を用い、新たに入手した活性度指数を予測したいフライアッシュに対して、活性度指数の予測を行う。また、ここで予測対象としたフライアッシュの活性度指数の実測値が後日得られた場合には、その数値を予測式の重回帰分析に反映することにより、さらに予測精度の高い予測式を構築することができる。
【実施例】
【００２７】
以下、本発明について、実施例に基づき具体的に説明する。
【００２８】
《実測値の測定》
ＪＩＳ Ａ ６２０１に規定されるフライアッシュII種〜IV種に相当する１２種類のフライアッシュ（Ｎｏ．１〜Ｎｏ．１２）について、ＪＩＳ Ａ ６２０１「コンクリート用フライアッシュ」に準拠した材齢９１日の活性度指数を測定した。
結果を表１に示す。
【００２９】
［実施例１］
旋回式スピンエアシーブ（株式会社セイシン企業  SAR-75）を用い、目開きが１０μｍ、２０μｍ、４５μｍの３つのふるいにより、各フライアッシュを４つの粒群に分割し、粒群ごとに質量を測定し、存在比率を求めた。
次いで、レーザー回折式粒度分布測定装置（マイクロトラック・ベル株式会社、MT-3300EX-II）により粒群ごとに球換算比表面積値を求め、全粒換算した。具体的には、例えば、Ｎｏ．１のフライアッシュの場合、球換算比表面積値の予測式用全粒換算値ｘは以下のように求めた。
ｘ＝33.2/100×870+27.1/100×2142+19.7/100×4027+20.1/100×11274
この全粒換算値ｘを説明変数とし、材齢９１日活性度指数を目的変数として重回帰分析を行い、下記式のとおり式（Ｘ）の予測式を作製した。
ｙ＝０．００２９ｘ＋７６．９７７
（式（Ｘ）中、αx＝０．００２９、ａx＝７６．９７７、ｙ＝材齢９１日の活性度指数（％））
かかる予測式により得られた予測値を表１に示すとともに、実測値と予測値との関係を図１に示し、フライアッシュについて得られた各所定の値を表２に示す。
得られた予測式の決定係数は０．８１０であった。
【００３０】
［比較例１］
実施例１で用いた各フライアッシュについて、分級することなく全粒を対象として球換算比表面積値を求め、これを説明変数とした以外、実施例１と同様にして予測値を得た。この際、作製した予測式は下記式（Ｘ）'のとおりであった。
ｙ＝０．００２６ｘ＋７８．６５１
かかる予測式により得られた予測値を表１に示すとともに、実測値と予測式により得られた予測値との関係を図２に示す。
得られた予測式の決定係数は０．７８６であった。
【００３１】
［実施例２］
実施例１で求めた各フライアッシュの粒群ごとにおける存在比率及び球換算比表面積値を用い、蛍光Ｘ線分析の定量分析により化学組成を求めるとともに、粉末Ｘ線回折／リートベルト法により鉱物組成を求めた。また、蛍光Ｘ線の定量分析により求めた各粒群全体の化学組成から酸化物（ムライト、石英、酸化鉄）の鉱物分の成分を計算により除き、ガラス相中の化学組成（ＣａＯ量、Ａｌ2Ｏ3量、ＭｇＯ量及びＳｉＯ2量）を得た。さらにＪＩＳ Ａ ６２０１に準拠して強熱減量も求めた。
これらの値から得られる特性値、存在比率及び球換算比表面積値を用いて上記工程（II）を経ることにより予測式用全粒換算値を求め、これを説明変数として重回帰分析を行い、下記式のとおり式（Ｙ）の予測式を作製した。
ｙy＝０．２２９×Ａ＋１３．３５７×Ｂ＋７９．０４
但し、Ａ＝（１００−石英の割合−強熱減量）×（球換算比表面積値）
Ｂ＝ガラス相中の｛（ＣａＯ量＋Ａｌ2Ｏ3量＋ＭｇＯ量）／ＳｉＯ2量｝
×（球換算比表面積値）
かかる予測式により得られた予測値を表１に示し、フライアッシュについて得られた各所定の値を表２に示す。
また、実測値と予測式により得られた予測値との関係から、得られた予測式の決定係数を求めたところ、０．８２８であった。
【００３２】
［実施例３］
実施例１で求めた各フライアッシュの粒群ごとにおける存在比率及び球換算比表面積値を用い、Ｘ線回折／リートベルト法により化学組成及び鉱物組成を求め、実施例２と同様にして、ガラス相中のＡｌ2Ｏ3量、Ｆｅ2Ｏ3量、ＳｉＯ2量、ＣａＯ量及びＭｇＯ量を得た後、さらにＪＩＳ Ａ ６２０１に準拠して強熱減量も求めた。これらの値から得られる特性値、存在比率及び球換算比表面積値を用いて、各々の予測式用全粒換算値を求めた。
次いで、これを説明変数として重回帰分析を行い、下記式のとおり式（Ｚ）の予測式を作製した。
ｙz＝０．００２９×（球換算比表面積値）
＋２．６３×Ｄ＋２２．１×Ｅ＋７３．８５
但し、Ｄ＝ガラス相中の（Ａｌ2Ｏ3＋Ｆｅ2Ｏ3）／ＳｉＯ2
Ｅ＝ガラス相中の（ＣａＯ＋ＭｇＯ）／ＳｉＯ2
かかる予測式により得られた予測値を表１に示す。
また、実測値と上記予測式により得られた予測値との関係から、得られた予測式の決定係数を求めたところ、０．８４１であった。
【００３３】
【表１】
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【００３４】
【表２】
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【図１】
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【図２】
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