粉煤灰和矿渣是目前使用最广泛的两种混凝土矿物掺合料,可以显著改善混凝土的诸多性能,同时节约水泥,降低工程成本,具有良好的经济效益。随着混凝土技术的不断发展,矿物掺合料在混凝土中的掺入比例逐渐增高,但若掺量过大,则会导致混凝土中的氢氧化钙含量不足,严重影响抗碳化性能。因此,准确预测混凝土中胶凝材料所含的氢氧化钙对于混凝土结构的耐久性评估有着十分重要的意义。基于以上情况,本文主要研究了水泥-粉煤灰系胶凝材料和水泥-磨细矿渣系胶凝材料28 d氢氧化钙含量的预测问题。两种水泥基复合材料均考虑四个影响因素:粉煤灰(磨细矿渣)掺量、粉煤灰(磨细矿渣)种类、水泥种类和水胶比。其中,粉煤灰(磨细矿渣)的掺量为0%,30%和60%,水胶比为0.36,0.43和0.50。根据正交设计确定试验方案,利用DSC-TG测定样品中的氢氧化钙含量,并通过极差分析和方差分析确定各试验因素对氢氧化钙含量的影响程度,以此为依据选取合适的原材料及配合比参数。利用BP神经网络建立原材料及配合比参数与氢氧化钙含量之间的函数关系,将试验数据应用到预测函数之中,对比预测值与试验测量值,结果表明:可采用参数水胶比、水泥CaO含量、水泥SiO2含量、水泥Al2O3含量、水泥Fe2O3含量、水泥细度、水泥强度、粉煤灰掺量、粉煤灰CaO含量、粉煤灰SiO2含量、粉煤灰Al2O3含量、粉煤灰Fe2O3含量、粉煤灰烧失量和粉煤灰细度,预测水泥-粉煤灰系胶凝材料的氢氧化钙含量;采用参数水胶比、水泥CaO含量、水泥SiO2含量、水泥Al2O3含量、水泥Fe2O3含量、水泥细度、水泥强度、磨细矿渣掺量、磨细矿渣CaO含量、磨细矿渣SiO2含量、磨细矿渣Al2O3含量、磨细矿渣MgO含量、磨细矿渣烧失量和磨细矿渣细度,预测水泥-磨细矿渣系胶凝材料的氢氧化钙含量。经两个函数预测后的误差均可控制在10%以内,为水泥基复合材料的氢氧化钙含量预测提供了一种新思路。