环境气候条件下混凝土碳化速度研究

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1、环境气候条件下混凝土碳化速度研究徐道富《西部探矿工程》2005年第10期摘 要:主要侧重于环境气候条件(温度、相对湿度)对混凝土的碳化速度规律进行研究,并提建立了考虑环境温、湿度气候条件的混凝土碳化模型。关键词:环境;气候条件;混凝土;碳化速度1 实验方案    考虑的混凝土碳化影响因素主要为环境气候因素,即环境温度、相对湿度,另外加上混凝土的水灰比共三种因素,每种因素取6个水平。为加快混凝土碳化速度,环境CO2浓度统一设定为20%,混凝土碳化时间统一设定为240h。     考虑到自然界中混凝土的碳化是一个相对较为缓慢的物理、化学过程,为节约实验时间,同

2、时能够达到实验的目的,本实验同样采用“均匀设计”法来设计实验方案。根据加速碳化试验所考虑的因素数和水平数,选择均匀设计表中的U6(64)表进行试验设计,总共只需6组实验即可以达到预期的目的。具体的人工气候条件组合如表1所示。2 实验过程与实验方法     水泥采用淮南矿务局水泥厂生产的普通硅酸盐水泥R325,砂采用河砂,石子采用碎石,粒径10~20mm。混凝土采用6种配合比,如表2所示。表2 混凝土配合比表编号配合比(C∶S∶G∶W)A1∶0.85∶1.89∶0.35B1∶1.12∶2.26∶0.42C1∶1.75∶2.98∶0.55D1∶1.90∶3.5

3、3∶0.59E1∶2.21∶4.28∶0.63F1∶2.94∶5.53∶0.74  试件采用100×100×100mm3试块,每种配合比试件制作6组,每组3块,在表1所示每种气候条件6种配合比试件各放1组。碳化实验室里根据设定目标自动控制环境的温度、相对湿度、CO2浓度三项指标,温度控制范围0~60℃,偏差±1℃,相对湿度控制范围40%~95%,偏差±2%,CO2浓度0~50%(体积浓度),精度±0.1%。  混凝土人工气候加速碳化的具体过程如下:①试件脱模后即放入标准养护室(T=20℃±3℃、RH≥95%)内养护28天;②试件养护完毕后即取出放在室内自然

4、环境,任取6种配合比试件各1组放入105℃烘箱内烘干48h,冷却至常温,保留试件成型时的相对两侧面,其余各表面采用石蜡密封;③将试件放入按表1设定好温湿度气候条件、CO2浓度的碳化室内进行碳化,在碳化过程中每24h检查一次碳化箱内CO2浓度,并随时进行补充以保证CO2的浓度在20%±1%;④碳化240h后将试件取出,采用压力机沿碳化面劈裂,将试块一分为二,然后用1%酚酞乙醇指示液喷于断裂面,从试件表面到变色边界每边采用钢尺量测三处混凝土碳化深度,以其算术平均值作为该试块的碳化深度,取3块试件的算术平均值作为该组试件的碳化深度。⑤其余每组人工气候条件的混凝土

5、加速碳化均重复以上②~④过程。3 基于混凝土碳化机理的混凝土碳化模型建立     采用1%酚酞乙醇指示液喷洒后的某一人工气候条件下的6种试件断面混凝土碳化深度显示(部分)的典型照片如图1所示。同时,6种人工气候条件下的混凝土试件碳化深度实测结果如表3所示。  从表3可以看出,虽然碳化时间、碳化箱内CO2浓度均相同,但是6种人工气候条件下的混凝土碳化深度存在明显的差异。首先对于同一种气候条件,6种水灰比的试件其碳化深度存在差异,随着混凝土水灰比的增大混凝土碳化深度存在明显增大的趋势,这与人们常规的认识是吻合的;其次对于同一种混凝土水灰比的试件,6种气候条件下

6、的混凝土碳化深度各不相同。由于本文采用的是均匀设计实验方案,故混凝土碳化深度随气候条件的变化规律不能直接看出,需要通过回归分析获得。根据混凝土碳化的理论模型式、通用混凝土碳化公式: w/c———混凝土水灰比。对回归方程(8)的显著性统计检验(方差分析)结果如表4所示。  从表4可以看出,回归方程(8)的显著性统计量F=344.74>F(3,32)(0.01)=4.40,故方程(8)在显著性水平α=0.01下是可信的。对回归方程(8)的回归系数的显著性检验如表5所示:  从表5可以看出,回归方程(8)各影响因素的回归系数均是非常显著的,显著性水平均在α=0.

7、01以上。同时从各因素的T值可以看出,环境温度对单位时间的混凝土碳化速度影响最大;混凝土水灰比次之次之;环境相对湿度影响相对较小。  从表1任取一环境气候条件(温度40℃、相对湿度30%RH)同时取CO2浓度20%、碳化时间240h,利用所建立的回归方程(8)可获得混凝土水灰比-混凝土碳化深度的对比关系曲线如图2所示。  已有的研究成果[1]表明:混凝土的水灰比决定着混凝土的孔隙率,从而决定着混凝土这种多孔介质材料的抗渗能力。一般来讲,混凝土水灰比越大,则混凝土内部的孔隙率越大,从而液体或气体在混凝土内部的扩散系数越大;反之混凝土水灰比越低,则混凝土内部的

8、孔隙率越低,从而液体或气体在混凝土内部的扩散系数越小。从图2可以看

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