In order to realize carbon neutrality in the international society, research on supplementary cementitious materials(SCMs) has been actively conducted as a way to reduce carbon dioxide emissions in the cement industry. However, the use of SCMs causes problems of initial hydration delay and strength reduction due to the reduction of tricalcium silicate(C3S) in the cement clinker. Therefore, in this study, the initial hydration and basic characteristics of cement mortar were confirmed by adding a C-S-H based hardening acceleration to blended cement mixed with Portland cement, blast furnace slag, fly ash, and limestone power. As a result of the heat of hydration and compressive strength test, it was confirmed that when hardening acceleration was added, the initial reactivity was high, so the heat of hydration was promoted, and the initial strength was increased. It is considered to be due to C-S-H seeding effect. Therefore, it is judged that the use of C-S-H based hardening acceleration can supplement the problem of initial hydration delay of blended cement in Korea.
In recent years, the construction industry has a tendency to increase of high-rise builidngs. High rise buildings can use limited space efficiently. But High rise buildings have problem that have extremely heavy weight. Various studies are being conducted to reduce the weight of buildings. Although lightweight aggregate is a meterial that can effectively reduce the weight of buildings, the strength of the aggregate itself is weak and the absorption rate is high, so the strength of the ITZ(Interfacial Transition Zone) area is weak. Therefore, it is essential to improve the interfacial area when using lightweight aggregates. In this study, an experiment was conducted to improve the adhesion between the aggregate and cement paste and to strengthen the interfacial area by coating the surface of the lighteight aggregate with Blast Furnace Slag. To confirm the improvement, compressive strength and EIS(Electrochemical Impedance Spectroscopy) measurements were perfromed. Using EIS, the change in electrical resistance of the cement hardened body was confirmed. As a result, it was confirmed that the lightweight aggregate coated on the surface showed highter compressive strength and electrical resistance than the non-coated lightweight aggregate, and that the coating material was filled in the interfacial area and inside the aggregate that helped to strengthen the compresssive strength and higher electrical resistance.
Fly ash, granulated blast furnace slag, marble waste powder, etc. are just some of the by-products of other sectors that the construction industry is looking to include into the many types of concrete they produce. This research seeks to use surrogate machine learning methods to forecast the compressive strength of self-compacting concrete. The surrogate models were developed using Gradient Boosting Machine (GBM), Support Vector Machine (SVM), Random Forest (RF), and Gaussian Process Regression (GPR) techniques. Compressive strength is used as the output variable, with nano silica content, cement content, coarse aggregate content, fine aggregate content, superplasticizer, curing duration, and water-binder ratio as input variables. Of the four models, GBM had the highest accuracy in determining the compressive strength of SCC. The concrete's compressive strength is worst predicted by GPR. Compressive strength of SCC with nano silica is found to be most affected by curing time and least by fine aggregate.
The construction industry, one of the biggest producers of greenhouse emissions, is under a lot of pressure as a result of growing worries about how climate change may affect local communities. Geopolymer concrete (GPC) has emerged as a feasible choice for construction materials as a result of the environmental issues connected to the manufacture of cement. The findings of this study contribute to the development of machine learning methods for estimating the properties of eco-friendly concrete, which might be used in lieu of traditional concrete to reduce CO2 emissions in the building industry. In the present work, the compressive strength (fc) of GPC is calculated using random forests regression (RFR) methodology where natural zeolite (NZ) and silica fume (SF) replace ground granulated blast-furnace slag (GGBFS). From the literature, a thorough set of experimental experiments on GPC samples were compiled, totaling 254 data rows. The considered RFR integrated with artificial hummingbird optimization (AHA), black widow optimization algorithm (BWOA), and chimp optimization algorithm (ChOA), abbreviated as ARFR, BRFR, and CRFR. The outcomes obtained for RFR models demonstrated satisfactory performance across all evaluation metrics in the prediction procedure. For R2 metric, the CRFR model gained 0.9988 and 0.9981 in the train and test data set higher than those for BRFR (0.9982 and 0.9969), followed by ARFR (0.9971 and 0.9956). Some other error and distribution metrics depicted a roughly 50% improvement for CRFR respect to ARFR.
최근 온실가스 감축을 위해 시멘트 클링커를 대체하여 고로슬래그 미분말을 다량 치환한 하이볼륨 슬래그 시멘트에 대한 연구 활발히 진행되고 있다. 하지만, 수화열 및 내구성 등 다양한 장점에도 불구하고 초기 재령에서의 낮은 강도 발현 등의 문제점으로 인해 실제 현장의 적용에 한계점을 가지고 있다. 본 연구는 이러한 점을 극복하고자 GGBFS 혼입률에 따른 페이스트의 압축강도, 수화열 등의 특성을 분석하였다. GGBS 분말도에 따른 4종류와 치환율 35%, 50%, 65%, 80% 4수준으로 하여 총 16개의 배합에 대해 실험을 수행하였다. 실험결과 낮은 물-바인더 비에 의한 고성능 하이볼륨 슬래그 시멘트 페이스트 배합은 초기 재령에서의 낮은 압축강도의 한계점을 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 GGBS의 분말도는 고성능 하이볼륨 슬래그 시멘트 페이스트의 초기 재령에서의 압축강도 증진에는 효과가 있지만, 28일 이후의 장기 강도에는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다.
Ready-mixed soil material, known as a kind of controlled low-strength material, is a new way of soil cement combination. It can be used as backfill materials. In this paper, artificial neural network and nonlinear regression approach were applied to predict the compressive strength of ready-mixed soil material containing Portland cement, slag, sand, and soil in mixture. The data used for analyzing were obtained from our testing program. In the experiment, we carried out a mix design with three proportions of sand to soil (e.g., 6:4, 5:5, and 4:6). In addition, blast furnace slag partially replaced cement to improve workability, whereas the water-to-binder ratio was fixed. Testing was conducted on samples to estimate its engineering properties as per ASTM such as flowability, strength, and pulse velocity. Based on testing data, the empirical pulse velocity-strength correlation was established by regression method. Next, three topologies of neural network were developed to predict the strength, namely ANN-I, ANN-II, and ANN-III. The first two models are back-propagation feed-forward networks, and the other one is radial basis neural network. The results show that the compressive strength of ready-mixed soil material can be well-predicted from neural networks. Among all currently proposed neural network models, the ANN-I gives the best prediction because it is closest to the actual strength. Moreover, considering combination of pulse velocity and other factors, viz. curing time, and material contents in mixture, the proposed neural networks offer better evaluation than interpolated from pulse velocity only.
지금까지 연구된 고인성 섬유 복합체의 주요 결합재는 시멘트이다. 이 연구의 목적은 시멘트를 전혀 사용하지 않은 고로슬래그 기반 알칼리 활성 모르타르와 PVA(polyvinyl alcohol) 섬유를 이용하여 고인성을 나타내는 복합체에 대한 가능성을 검토하는 것이다. 이를 위하여 알칼리 활성화제 종류에 따라 균일한 섬유 분산성을 확보하면서 섬유 혼합을 용이하게 하기 위한 적절한 모르타르의 유동성 및 점성을 갖는 두 가지 배합을 결정하였고, 복합체의 기본적인 성능을 평가하기 위하여 슬럼프 플로, 압축강도, 일축인장, 휨 실험을 수행하였다. 실험 결과 두 가지 배합의 슬럼프 플로는 평균 465 mm로 나타났고, 약 2% 정도의 인장 변형 성능과 다중 미세균열을 나타내는 것을 확인하였다. 이를 통하여 시멘트를 전혀 사용하지 않고도 변형률 경화 거동에 의한 고인성을 나타내는 섬유 복합체의 개발 가능성을 입증하였다.
RC 구조물은 반영구적인 재료로 인식되어 왔으나, 최근 RC 구조물의 조기 열화에 의한 문제가 보고되고 있다. 이중 내구성능 저하 요인으로서 탄산화에 의한 공극구조의 변화로 인하여 발생하는 문제에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 물-결합재비율을 0.55로 고정하고 결합재로서 보통포틀랜드 시멘트만을 사용한 (OPC), 이성분계 콘크리트로서 결합재에 고로슬래그 미분말을 50% 치환한 (BFS50), 플라이애시를 15% 치환한 (FA15), 또한 삼성분계 콘크리트로서 플라이애시 15% 및 고로슬래그 미분말을 35% 치환한 (BFS35+FA15)로 배합을 설정하였다. 또한 탄산화에 진행에 의한 공극구조의 변화로 열화요인의 작용으로 인한 $CO_2$ 및 염화물 이온의 침투 특성을 단독열화 시험과 복합열화 시험을 통해 비교 연구하여 평가를 실시하였다. 그 결과 공극구조의 변화에 따른 영향으로 인하여 염화물 이온의 침투속도가 영향을 받는 것으로 나타났다.
최근 콘크리트 전주의 20~30년 이상 경과로 인한 노후화와 각종 자연재해로 인하여 전주의 손상/파괴로 인해 유지 보수에 대한 요구가 증가하고 있다. 이를 위해 최근 전 세계적으로 구조물에 발생한 균열을 스스로 치유하여 유지보수비용을 감소시킬 수 있는 자기치유 콘크리트 기술의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 Fly ash, GGBS, CA 등이 혼입된 변수의 균열자기 치유 콘크리트를 이용하여 10m 크기의 실제 전주 10개를 제작하여 휨강도실험을 수행하였다. 고로 슬래그를 첨가한 콘크리트의 압축강도가 우수한 것으로 나타났으나, 플라이 애시를 첨가한 콘크리트는 기준강도에 다소 미달하는 것으로 나타났다. 또한 실험체의 균열하중은 KS F 4304 기준을 만족하였으며, 하중-처짐 및 변형률 관계의 경우, 플라이 애시를 첨가 실험체의 경우에는 유사한 거동을 보였지만, 고로 슬래그가 함유된 실험체의 경우 균열발생 후 결정촉진제가 혼입된 실험체는 대량의 변형률이 발생하는 것으로 나타났다.
해수의 흐름이 존재하는 방조제 제체 보강공사 시 가장 큰 문제는 재료의 유출로, 콘크리트의 중력식 타설은 원활히 공극을 채우기 어렵고 굳지 않은 콘크리트의 시멘트는 해수에 분산될 확률이 높기 때문에 경화 후 품질의 신뢰성이 저하될 뿐만 아니라, 인근 환경에 악역향을 끼칠 수 있다. 이에 주입이 가능한 겔형태의 주입재가 필요하다, 본 연구에서는 급결성을 띠는 전기로환원슬래그 및 고로슬래그를 활용하여 초기 강도와 해수 침지에 따른 내구성 향상 효과를 평가하였다, 실험 결과 실리카계 약액과의 반응을 통해 흐름성을 갖는 겔형태의 주입재 제조가 가능하였으며 겔의 흐름성은 배합에 따라 105~143 mm 수준으로 현장모사 시험을 통해 외부 유출 없이 공극을 채울 수 있어 현장 적용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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