实验研究和工程经验业已表明：矿物外加剂是配制高强、高性能混凝土不可缺失的第六 组分,也是配制高性能混凝土成套技术的关键环节，应用矿物外加剂具有较高的社会效益和 经济效益。开发矿物外加剂应从原料的选择、粉体的研磨和其激发剂的开发等技术方面来解 决问题。本课题从矿物外加剂的研磨角度，运用先进的图像分析仪研究粉体颗粒群特征，并 建立矿渣微粉颗粒群特征与其宏观物理性能之间映射关系的模型，同时为其它矿物外加剂的 研究创立一套较完整地分析方法和建模思路。 本课题的三大关键是磨细粉体颗粒群特征的测试方法、特征参数的选取和模型的建立。 本课题主要工作是采用图像分析方法对粉体颗粒群特征表征方法进行分析研究；然后运用灰 色关联分析方法对矿渣微粉颗粒群特征与其宏观特性进行关联分析，同时对矿渣微粉颗粒群 特征参数作出优选；在前面的研究结果基础上，建立矿渣微粉颗粒群特征与其宏观特性关系 的人工神经元网络模型。 通过本课题的研究,论证了图像分析方法可对粉体颗粒群特征进行分析的可靠性和可行 性，并对此制订了一套操作规程；灰色关联分析方法也被证明是一种较好地分析系统因子(矿 渣微粉宏观特性)和其影响因素(矿渣微粉颗粒群特征)关系的分析方法，通过灰色关联分 析优选出的矿渣微粉颗粒群特征参数来建立与其宏观特性关系的人工神经网络模型。该模型 的输出特性值与实测值有很小的相对误差，因此通过该模型可以对矿渣微粉颗粒群的宏观特 性值进行预测。整套分析方法和手段具有普适性，可以用于除矿渣微粉以外的其它矿物外加 剂。 关键词：矿渣微粉、颗粒群特征参数、图像分析法、灰色关联分析法、人工神经网络模型