综述预测混凝土扩散系数的多尺度解析方法

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1、http://www.paper.edu.cn综述预测混凝土扩散系数的多尺度解析方法1,21,21,2刘琳,孙伟,陈惠苏1.东南大学江苏省土木工程材料重点实验室,南京(211189)2.东南大学材料科学与工程学院,南京(211189)Email:onlysp@126.com,sunwei@seu.edu.cn摘要:为预测钢筋混凝土结构的寿命,量化并模拟氯离子在混凝土中的扩散过程,建立多尺度条件下预测氯离子扩散系数的解析方法是非常必要的。混凝土从微结构角度考虑可以认为成是多尺度条件下的复合材料。本文介绍了几个典型的均匀化模型以及它们在硬化水泥浆体和混凝土或砂浆中的应用情

2、况;通过总结国外最新研究资料,分别介绍了从微观至宏观、从细观至宏观尺度预测氯离子扩散系数的解析模型,并讨论了这些模型所存在的问题和局限性,同时提出了一些该领域的有关研究设想。关键词:扩散系数,多尺度,解析模型,均匀化,混凝土中图分类号:TU5281.引言在钢筋混凝土的服役过程中,外界环境中的氯离子会透过混凝土在钢筋表面聚集,当氯离--子浓度达到一定值或[Cl]/[OH]超过一定值时,让原本处于钝化状态的钢筋出现锈蚀,从而加速了钢筋的锈蚀劣化过程。钢筋锈蚀的初始时间与混凝土的保护层厚度和氯离子在其中的扩散系数密切相关,因此,计算混凝土中的氯离子扩散系数,对于准确预测钢筋

3、锈蚀的初始时间是非常重要的。通常情况下,扩散系数是根据不同的工程实例通过实验测定的。然而,这些通过实验测定的氯离子扩散系数只能用于预测其自身结构的寿命,而不适用于其它混凝[1-8]土结构。许多学者尝试通过确定各种经验参数来描述混凝土的扩散性能,但是仅仅是试验结果的拟合,而没有理论基础作为支撑,并不具有一般性。为预测钢筋混凝土结构的寿命,量化并模拟氯离子在混凝土中的扩散过程,建立一系列预测氯离子扩散系数的通用公式是非常必要的。早期人们只是从宏观的角度讨论各种因素对[1-3,5,9-10]混凝土氯离子扩散行为的影响,后来发现这些宏观尺度上的氯离子模型适用范围很窄,稍许的条

4、件变化就会导致其不适用。随着认识的不断深入,多尺度的模型模拟技术陆续被引入到材料的宏观行为的研究中来。多尺度模型的基本思想时源于材料的宏观性能与其微观结构相关,材料的微观结构又与材料的组成、制备工艺以及使用环境密切相关。由于单一的宏观尺度的模型不能很好地对材料的宏观性能进行预测,于是研究人员希望能够建立从材料的组成到微观结构、细观结构,再到材料宏观性能之间的定量关系,于是产生了这种包含原子量级、纳观(纳米量级)、微观(微米量级)、细观(毫米量级)到宏观(也就是可以把整个材料看作是均匀介质的尺度)的多尺度模型与模拟技术,当然具体的多尺度模型所跨越的尺度范围取决于模型考虑

5、的深度、某些模型只跨越了细观与宏观、某些模型则包含微观、细观以及宏观,只要不是在单一尺度量级上的模型概括地说都可以看作是多尺度技术。由于混凝土材料包含了纳米到微米量级的水化产物和孔隙以及缺陷、微米量级的水泥粒子和未水化颗粒、微米到毫米量级的集料粒子以及从宏观上可以看作是均匀介质的混凝土复合材料,因此从复合材料各组成物相的尺度来看,混凝土材料自身也可看作是多尺度条件下的复合材料。目前国内尚没有基于多尺度复合材料模型预测混凝土扩散性能的研究。在国外,[11]把混凝土划分为三个不同的尺度—微观、细观、宏观:在微观尺度,通常认为扩散过程1本课题得到国家自然科学基金(50708

6、018)的资助。-1-http://www.paper.edu.cn就是离子透过充满水的孔隙的扩散,扩散系数可以表示为D=f[D0,β],其中D0是氯离子在纯水或水溶液中的扩散系数,β代表表征孔结构的一些参数,即扩散系数实际上是关于多孔介质结构参数的函数。在细观尺度,混凝土被认为是包括水泥浆体,集料和界面过渡区的“理论均质”材料,扩散系数可以表示为D=f[V(i),D(i)],其中V(i)和D(i)分别表示第i相的体积分数和扩散系数。在宏观尺度,氯离子扩散系数通常根据Fick定律和稳态扩散实验测得,是一个与水灰比等因素有关的经验函数。本文介绍了建立混凝土微观结构和宏观

7、扩散系数之间关系的具有代表性的几个模型,并分别讨论了不同尺度条件下的解析模型所存在的问题和局限性,同时提出了一些该领域的有关研究设想。在本文的第二部分,介绍了几个典型的均匀化模型,这是链接微观结构和宏观性能关系的基础。在第三部分,首先简单介绍了关于多孔介质扩散性能的几个经典模型,然后介绍了从微观至宏观预测硬化水泥浆体扩散性能的方法、应用及存在的问题。在第四部分,分别介绍了细观尺度预测混凝土有效扩散系数的两相和三相模型,并对它们存在的问题和局限性做了讨论,指出今后可能的研究方向。需要说明的是,文献中对氯离子扩散系数的分类并不统一,根据氯离子存在形式的不

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