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      低模數(shù)水玻璃對橡膠輕骨料混凝土力學性能的影響

      2021-07-16 07:38:44馬快樂王海龍劉思盟楊虹張佳豪王輝
      排灌機械工程學報 2021年7期
      關鍵詞:水玻璃齡期粉煤灰

      馬快樂,王海龍,劉思盟,楊虹,張佳豪,王輝

      (內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學水利與土木工程學院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010018)

      廢舊輪胎在中國回收率不足,焚燒、填埋或者閑置的處理方式會嚴重污染環(huán)境.王海龍等[1]將橡膠粉加入混凝土中對橡膠進行回收再利用,證明橡膠粉加入混凝土中可增強混凝土的塑性,但會降低其力學性能,為解決這一問題眾多學者對橡膠進行改性試驗,基本分為物理改性和化學改性2種方式[2],YANG等[3]使用NaOH將橡膠粉浸泡24 h對橡膠進行物理改性,發(fā)現(xiàn)混凝土的抗壓和抗彎強度都有所提高.

      粉煤灰是電廠煙道排出的一種固體廢料,具有密度小、細度小等特性.常溫下粉煤灰可與水進行二次反應生成水化硅酸鈣凝膠,填充混凝土內(nèi)部孔隙.輕骨料混凝土相較普通混凝土具有輕質高強、隔聲抗凍等特點,被用于高層結構中.KAYALI 等[4]制備出粉煤灰輕骨料混凝土,擁有質輕、耐久性能好等優(yōu)點,該粉煤灰輕骨料混凝土在不降低后期強度的情況下,可減少20%水泥用量.但試驗發(fā)現(xiàn)粉煤灰摻入,使成品混凝土早期強度較弱[5].為增強粉煤灰混凝土前期強度,利用各種激發(fā)劑對粉煤灰活性進行激發(fā)成為一種常用途徑.一些學者對橡膠混凝土、粉煤灰混凝土及堿激發(fā)混凝土的力學性能和耐久性能進行深入研究,但將其復合摻入混凝土中研究其協(xié)同作用的文獻較少.

      文中以橡膠輕骨料混凝土為對象,在此基礎上加入水玻璃,并用20%粉煤灰代替水泥研究在水玻璃改性及激發(fā)作用下RLC的28 d強度是否能夠達到設計要求.

      1 試驗內(nèi)容與方法

      1.1 試驗材料

      水泥:冀東P·O 42.5普通硅酸鹽水泥,性能指標見表1,表中m1為細度,ti,tf分別為初始和終止時刻,ωSiO2為SiO2含量,LOI為燒失量,fcu為抗壓強度,fcf為抗彎強度,ta為齡期.粗骨料:呼和浩特市浮石輕骨料,堆積密度706 kg/m3,吸水率12.2%,表觀密度1 569 kg/m3;細骨料:天然河砂,表觀密度2 650 kg/m3,堆積密度1 465 kg/m3,細度模數(shù)2.5,顆粒級配良好;水玻璃:分子式Na2O·mSiO2,模數(shù)3.3模,固含量34%,Na2O與SiO2質量分數(shù)分別為8.3%,26.5%,波美度40°Bé;粉煤灰:呼和浩特市金橋發(fā)電廠Ⅱ級粉煤灰;減水劑:木質素磺酸鈉,棕色粉末,減水率20%;水:呼和浩特市自來水.

      表1 普通硅酸鹽水泥性能指標

      1.2 試驗設計

      試驗水膠比為0.4,砂率40%,使用粉煤灰替代20%水泥,以膠凝材料為準,摻入3%目數(shù)分別為0.850 mm和0.180 mm的橡膠粉,未摻入水玻璃的RLC作為基準組,編號分別為NCR20,NCR80.使用強堿溶液將水玻璃模數(shù)調(diào)整為1.4模,水玻璃摻入量為膠凝材料的0,1%,2%,4%,6%,8%.0.850 mm的RLC水玻璃摻量為1%,2%,4%,6%,8%試驗組編號分別為NCR20-S1,NCR20-S2,NCR20-S4,NCR20-S6,NCR20-S8,0.180 mmRLC編號分別為NCR80-S1,NCR80-S2,NCR80-S4,NCR80-S6,NCR80-S8.

      1.3 水玻璃模數(shù)調(diào)整

      水玻璃分子式為Na2O·mSiO2,m代表水玻璃的模數(shù),常用模數(shù)2.6~2.8.其模數(shù)可根據(jù)需求進行調(diào)整,通過加入硅膠(mSiO2·nH2O),鹽酸(HCl)提高水玻璃模數(shù),降低模數(shù)可加入氫氧化鈉(NaOH).試驗使用強堿溶液調(diào)整水玻璃的模數(shù)為3.3,計算公式為

      n/n′=ω′Na2O/ωNa2O,

      (1)

      式中:n為使用水玻璃模數(shù);n′為預制得水玻璃模數(shù),ωNa2O為使用水玻璃Na2O質量分數(shù);ω′Na2O為預制得水玻璃Na2O質量分數(shù).

      計算得出ω′Na2O=19.56%,則應加入Na2O百分數(shù)(ω″Na2O)為

      ω″Na2O=19.56%-8.30%=11.26%,

      (2)

      需添加NaOH百分數(shù)量為

      ωNaOH=(2×40×11.26)/62=14.53%,

      (3)

      式中:40為NaOH相對分子質量;62為Na2O相對分子質量.計算可知添加氫氧化鈉量為水玻璃質量的14.53%.

      2 試驗結果與分析

      2.1 力學試驗結果

      根據(jù)《普通混凝土力學性能試驗方法標準》(GB/T 50081—2002)測定100 mm×100 mm×100 mm立方體抗壓強度,齡期與抗壓強度的關系見圖1a,1b.可知水玻璃的摻入對RLC強度均有所提升,對其早期強度的提升尤為劇烈.齡期3 d時相比較NRC組強度提升1.0~1.5倍,后期強度也有所提升.圖1c,1d為不同水玻璃摻量ω下RLC的強度,可知隨著水玻璃摻入量增加其力學性能呈現(xiàn)出先增大后減小的趨勢;0.850 mm的RLC隨著水玻璃摻量的增加強度提升了5.42%,30.54%,26.52%,3.90%和2.24%;0.180 mm提升了25.88%,40.06%,32.86%,32.24%和27.33%.0.850,0.180 mm的RLC的強度峰值均出現(xiàn)在2%,故試驗水玻璃的最優(yōu)摻量均為2%.0.180 mm的橡膠粉由于其粒徑較小,摻入混凝土中影響混凝土內(nèi)部結構,所以被認為是力學性能較差組[6],而通過試驗對比發(fā)現(xiàn)0.180 mm的RLC在水玻璃摻量為2%時強度提高了40.06%,說明水玻璃的摻入極大提高了0.180 mm橡膠混凝土的力學性能,使它與0.850 mm的最優(yōu)摻入量橡膠混凝土的28 d強度基本相同.

      圖1 橡膠強度與齡期和摻量的關系

      出現(xiàn)上述現(xiàn)象的原因是:① 水玻璃具有很高的黏結力,能夠改善橡膠與水泥的膠結情況.② 試驗采用20%粉煤灰替代水泥,粉煤灰含有大量二氧化硅和氧化鋁,水化后生成水化硅酸鈣和水化鋁酸鈣,可增強混凝土強度.③ 水玻璃是一種堿性激發(fā)劑,水解后會產(chǎn)生硅酸膠體和氫氧化鈉,產(chǎn)生的OH-能夠與橡膠表面的硬脂酸鋅(C17O35COO)2Zn發(fā)生酸堿反應,對橡膠表面產(chǎn)生清潔、改性作用[7].由于0.180 mm的RLC中橡膠比表面積大,水玻璃能更高效的反應去除表面的硬脂酸鋅,極大提高橡膠與水泥、骨料之間的黏結力,這也解釋了0.180 mm的橡膠混凝土強度提升更大的原因.其產(chǎn)生的OH-還可以斷開Si-O,Al-O的化學鍵,激發(fā)粉煤灰的活性,進行混凝土強度的二次提升.④ 當水玻璃摻量小于2%時,水玻璃水解產(chǎn)生的OH-離子較少,粉煤灰中Si-O,Al-O鍵無法完全斷裂,分散的膠凝材料顆粒也無法有效的連接起來,混凝土力學性能也較弱,所以水玻璃摻量為1%時混凝土力學性能沒有得到較大改善.⑤ 水玻璃摻量大于2%時,由于水玻璃摻量過大,水解產(chǎn)生大量OH-使得膠凝材料有效的連接,但過多的OH-破壞了混凝土內(nèi)部的水化產(chǎn)物,所以水玻璃摻量大于2%時混凝土強度有所下降.試驗中水玻璃膠結作用、對橡膠改性作用、激發(fā)粉煤灰活性作用使得0.850 mm與0.180 mm的RLC 28 d強度均達到了LC30以上,水泥用量減少20%,試驗結論對實際工程有重要的指導意義.

      2.2 核磁共振(NMR)分析

      核磁共振是對完全飽和水進行CPMG脈沖序列測試,得到自旋回波串衰減信號,經(jīng)傅立葉變換得到T2譜,所以T2譜的分布反映了孔徑的大小[8].試驗采用MesoMR-60低場核磁共振對RLC孔隙結構進行分析.

      圖2為0.850 mm的RLC齡期28 d時弛豫時間T2譜圖,圖中Is為信號強度.發(fā)現(xiàn)隨著水玻璃摻量的增加,T2譜面積由小到大依次為NCR20-S2,NCR20-S4,NCR20-S6,NCR20-S1,NCR20-S8,NCR20,T2譜峰面積與孔隙數(shù)量成正比關系[9],這也驗證了本試驗2%水玻璃摻量為最優(yōu)摻量.由于本試驗采用了浮石骨料,浮石本身含有大量孔隙,所以T2譜圖第二、三峰數(shù)值基本偏高.

      圖2 0.850 mm橡膠28 d核磁

      選取0.850 mm的橡膠水玻璃摻量2%的最優(yōu)試驗組,研究其內(nèi)部微觀孔隙結構隨齡期增長的變化,見圖3.發(fā)現(xiàn)混凝土T2譜面積隨著齡期增長而減小,7 d,14 d,21 d,28 d分別減小20.05%,27.70%,40.68%,48.24%,說明隨著齡期增長內(nèi)部孔隙數(shù)量不斷減小,混凝土強度不斷增加.其中所有峰面積均有大幅度的降低,這說明隨齡期增長,水泥水化產(chǎn)生的膠凝物對混凝土內(nèi)部孔隙進行了填充,使大孔隙逐漸演變成中孔隙,中孔隙演變成為小孔隙,內(nèi)部結構不斷密實,強度不斷增加.

      圖3 0.850 mm橡膠2%摻量齡期核磁

      圖4a為水玻璃RLC孔徑分布曲線,發(fā)現(xiàn)混凝土強度越高,其小孔徑孔隙占比越大,將孔隙用孔隙半徑與弛豫時間分類,第一類非毛細孔,孔隙半徑大于5 000 nm,弛豫時間大于500 ms;第二類毛細孔,孔隙半徑大于10 nm小于5 000 nm,弛豫時間大于1 ms小于500 ms;第三類膠凝孔,孔隙半徑小于10 nm,弛豫時間小于1 ms[10].將膠凝孔與毛細孔定義為優(yōu)勢孔隙,非毛細孔定義為對混凝土結構有消極影響的劣勢孔隙.優(yōu)勢孔占比越多,混凝土越密實.其中0.850 mm 2%最優(yōu)摻量組優(yōu)勢孔占比93.58%,其余組均小于最優(yōu)組分別為91.33 %(NCR20-S4),84.33%(NCR20-S6),82.43%(NCR20-S8),79.31%(NCR20-S1),70.28%(NCR20).說明水玻璃在最優(yōu)摻量2%時對橡膠、粉煤灰及其相互作用達到該配比的最佳狀態(tài),內(nèi)部結構也最密實穩(wěn)定.

      以T2截止值作為分界,引入束縛流體飽和度、自由流體飽和度概念來對RLC進行分析,如圖4b所示,圖中x為百分率.隨著水玻璃摻量增加,混凝土束縛流體飽和度呈現(xiàn)先增加后減小的趨勢,束縛流體飽和度越大,內(nèi)部的小孔隙和中孔隙相較于大孔隙就越多,內(nèi)部結構也就越密實,混凝土強度也就越高.由圖4b可以看出NCR20-S2組的束縛流體飽和度最高為65.302%,比基準組提高29.080%.孔隙度也是表征混凝土內(nèi)部結構的指標,孔隙度與混凝土強度呈負相關,孔隙度越小,混凝土內(nèi)部結構越密實,混凝土強度越高.從圖4b可以看出最優(yōu)組的孔隙度相較于基準組降低了1.489%,所以2%摻量的水玻璃對混凝土內(nèi)部結構改善最優(yōu).

      圖4 0.850 mm橡膠孔隙結構和孔隙度

      3 曲線擬合及BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析

      3.1 曲線擬合

      圖5為28 d 0.850,0.180 mm水玻璃最優(yōu)摻量(2%)RLC的齡期-強度曲線對比圖,點為RLC實測強度值.混凝土強度增長一般符合對數(shù)增長趨勢.

      圖5 28 d 0.850,0.180 mm橡膠抗壓強度

      混凝土強度增長曲線用式(4)進行擬合,即

      fcf(ta)=alnt+b,

      (4)

      式中:fcf為抗壓強度;a,b為擬合系數(shù).通過上述曲線回歸方程,對試驗組進行擬合,結果見表2.R均大于0.96,其中擬合精度最高R=0.993 4,如圖6所示,證明曲線擬合方程可用于實際工程.

      圖6 0.850 mm橡膠基準組擬合

      表2 擬合系數(shù)及相關系數(shù)

      由于存在多個摻量,擬合系數(shù)無法統(tǒng)一,故文中嘗試建立摻量與擬合系數(shù)a,b之間的關系,以方便并統(tǒng)一回歸方程.水玻璃摻量用ω(%)表示,利用Origin進行線性擬合,建立摻量ω與系數(shù)a,b之間的關系,得到0.850 mm的RLC方程為

      a20(ω)=-0.026ω2-0.079ω+5.746,

      (5)

      b20(ω)=-0.322ω2+3.364ω+8.430,

      (6)

      其中0≤ω≤8,將a,b代入式(4),可得

      F20(t,ω)=(-0.026lnt-0.322)ω2+(3.364-

      0.079lnt)ω+5.746lnt+8.430,

      (7)

      按各摻量代入式(6)得到,回歸方程及實際強度對比圖,如圖7所示,相關系數(shù)R值均大于0.9,說明該曲線可用于水玻璃RLC的強度預測.同理可得出0.180 mm強度預測方程為

      圖7 0.850 mm不同摻量抗壓強度擬合

      a80(ω)=0.096ω2-0.987ω+6.258,

      (8)

      b80(ω)=-0.688ω2+6.704ω+6.242,

      (9)

      得:F80(t,ω)=(0.096lnt-0.688)ω2+(6.704-0.987lnt)ω+6.258lnt+6.242.

      (10)

      不同水玻璃摻量(0,2%,4%,6%,8%)所得R分別為0.993 1,0.988 1,0.980 7,0.985 7,0.903 2,所有相關系數(shù)均大于0.900 0,該方程可用于預測RLC強度.

      3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡分析

      混凝土強度常常會受配合比、設計參數(shù)、水灰比、摻料種類、摻料比例等因素影響,而這些變量中無法準確判斷出其最強影響因素或最弱的影響因素.所以在強度預測過程中除使用線性回歸擬合來預測強度外,考慮多變量的影響對建立非線性模型進行強度預測是十分必要的.

      文中利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型將各種影響因素與水玻璃RLC的強度聯(lián)系起來,建立非線性映射關系,通過對比預測值與實測值來證明模型的可靠性.利用Matlab軟件建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型,通過引用輕骨料混凝土實測數(shù)據(jù)共162組作為訓練樣本,選取RLC試驗組28 d實測強度10組作為測試樣本,見表3.

      表3 10組測試樣本

      BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構為輸入層、輸出層與隱層.選取水膠比、粉煤灰用量、砂用量、浮石用量、橡膠用量、齡期、摻量種類、摻料占比等8個試驗變量作為影響強度因素,輸出層為水玻璃RLC的抗壓強度,其中摻料種類用數(shù)字類比定義.隱層節(jié)點數(shù)通過拼湊法及經(jīng)驗公式為

      M=log2mi,

      M=2mi+1,

      (11)

      式中:M為隱層節(jié)點數(shù);mi為輸入層節(jié)點數(shù);no為輸出層節(jié)點數(shù);a為常數(shù)1~10.

      根據(jù)上述方法得到隱層節(jié)點數(shù)在4~13,取節(jié)點方差最小值11作為節(jié)點數(shù).此結構型為8-11-1,設定訓練次數(shù)為1 000次.經(jīng)過訓練后,RLC混凝土BP網(wǎng)絡神經(jīng)模型樣本預測如圖8所示,可以看到訓練效果極好,實測強度與預測強度相差極小,其回歸系數(shù)為0.98.單從回歸系數(shù)來看精度相對較高,證明該模型具有可靠性,滿足混凝土的誤差要求,可以用于實際工程.

      圖8 水玻璃橡膠輕骨料混凝土BP-神經(jīng)網(wǎng)絡預測結果

      3.3 曲線擬合及BP神經(jīng)網(wǎng)絡對比分析

      表4為RLC-BP神經(jīng)網(wǎng)絡與曲線擬合強度預測對比,從表中可以看出BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測絕對誤差小于1.43 MPa,相對誤差為小于4.83%;曲線擬合預測絕對誤差小于2.04 MPa,相對誤差小于8.16%,2種預測方式絕對誤差平均值分別為0.56和0.98 MPa.

      表4 RLC BP神經(jīng)網(wǎng)絡與曲線擬合強度預測對比

      曲線擬合的絕對誤差、相對誤差均值是BP神經(jīng)網(wǎng)絡的2倍左右,證明相比較曲線回歸擬合,神經(jīng)網(wǎng)絡測試具有更高的可靠性和穩(wěn)定性.其中通過圖8明顯發(fā)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡的預測結果均是要優(yōu)于曲線擬合點的預測值.

      混凝土的增長本身符合一定的函數(shù)形式,但除此之外其強度的形成與配合比設計、齡期、摻料種類及比例都會對其形成不規(guī)律的影響,因此需要一種非線性擬合方式.BP神經(jīng)網(wǎng)絡通過Matlab軟件模擬神經(jīng)網(wǎng)絡算法,通過大量訓練樣本得到樣本結果與各配比參數(shù)的規(guī)律,更能真實全面的預測出其強度增長的趨勢.顯然相比較曲線擬合,BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測精度更高,也更適用于工程實踐.

      4 結 論

      1)橡膠混凝土中摻入水玻璃可優(yōu)化混凝土的力學性能,RLC抗壓強度隨水玻璃的摻入呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢,水玻璃摻量2%時抗壓強度最佳.水玻璃提高了0.180 mm橡膠混凝土的力學性能,使之與0.850 mm最優(yōu)摻入量橡膠混凝土的28 d強度基本相同.

      2)隨著水玻璃摻量的增加,孔隙度呈現(xiàn)先下降后上升的趨勢,束縛流體飽和度呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢,混凝土內(nèi)部孔隙結構隨著齡期增長而逐步優(yōu)化.

      3)通過力學驗證曲線擬合模型和BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的相關系數(shù),得出BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型預測能力優(yōu)于曲線擬合模型.

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