磁気駆動エポキシの流動性と引張強度の最適化
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磁気駆動エポキシの流動性と引張強度の最適化

Jul 25, 2023

Scientific Reports volume 13、記事番号: 9629 (2023) この記事を引用

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メトリクスの詳細

水中亀裂の修復は、排水と排気、定点でのスラリーの滞留などの問題により困難です。 磁気駆動エポキシ樹脂セメントスラリーが開発されました。これは、印加磁場の影響下でスラリーの方向移動と定点保持を実行できます。 この論文では、スラリーの流動性と引張特性に焦点を当てています。 まず、予備的な事前研究で、比率に主に影響を与える要因が決定されました。 次に、単一因子実験により各因子の最適範囲を決定します。 さらに、最適な比率を得るために応答曲面法 (RSM) が適用されます。 最後に、スラリーはミクロによって特徴付けられます。 その結果、本論文で提案した評価指標 F が流動性 (X) と引張強さ (Y) の相互作用を良好に評価できることがわかりました。 2FI 回帰モデルと二次回帰モデルは、応答値として流動性と引張強度、影響因子としてエポキシ樹脂 (ER) 含有量、水セメント比、Fe3O4 含有量、およびスルホアルミネート セメント (SAC) 含有量を使用して開発されており、合理的な値を持っています。フィット感と信頼性。 応答値 X と応答値 Y に及ぼす影響因子の影響度の関係は、小さい順に、ER 含有量 > 水セメント比 > SAC 含有量 > Fe3O4 含有量でした。 最適な比率で作られた磁気駆動スラリーは、流動率 223.31 mm、引張強度 2.47 MPa に達します。 これには、モデルの予測値からの相対誤差が 0.36% および 1.65% あります。 顕微鏡分析により、磁気駆動エポキシ樹脂セメントスラリーが良好な結晶相、表面形態、および構造組成を有することが示された。

世界的な建設業界の急速な成長に伴い、多数のインフラストラクチャが計画され、建設されています。 稼働中の多くの水中コンクリート構造物は、凍結融解サイクル 1,2,3、乾湿サイクル 4,5、硫酸塩および塩化物浸食 4,6,7 により亀裂や穴が生じやすく、その結果、性能が大幅に低下します8。 ただし、建築分野の補修材としてはポリマー改質セメント系材料が広く適用されている9,10。 しかし、水中コンクリート構造物の補修と補強は、建設時の排水と排気、上向きの亀裂と欠陥、小さな亀裂の充填率の低さ、水が流れる条件下でのスラリー保持の困難などの問題に直面する必要があり、このことがこの補修作業を依然として困難にしています11。

現時点では、従来の加圧注入工法では、定点での通気、排水、スラリー滞留の問題を解決できません。 磁性流体からインスピレーションを得て、当社は磁気駆動エポキシ樹脂セメントスラリーを開発しています。 これにより、図 1 に示すように、印加磁場下での指向性移動と定点保持が実現されます。この研究は、Fe3O4 が磁場下で「ターゲット駆動」できるという原理に基づいています12。 スラリーの新鮮な特性を備えた磁気駆動スラリーは、充填、移動、偏析に抵抗する能力 13,14,15 を備えており、重力に打ち勝って上向きの亀裂や欠陥を修復することができます 16。 Liu et al.16 は、反重力自己収束、誘導流れ、および磁場の作用下でリアルタイムに制御可能なスラリー粘度を備えた磁性エポキシ樹脂セメントグラウトアンカー材料を開発し、スラリー硬化のメカニズムと微視的な細孔変化の法則を調査しました。グラウト材の流動性と引張強度特性の研究を必要とせずに、磁場の作用下で。 流動性は、グラウト工事の性能の重要な指標であるスラリーの拡散能力とポンプ輸送性を決定します17。 スラリー硬化材料の引張強度は、グラウト補修と固体の強度をサポートすることを目的としています18。 ただし、引張強度が増加すると、スラリーの流動性が低下することがよくあります19。 予備的な事前研究では、ER 含有量、水セメント比、Fe3O4 含有量の変化により、スラリーの流動性と引張強さの変化が逆の挙動を示すことがわかりました。 したがって、最適な比率を得るには、関連する実験計画法を使用して修復材料の比率を最適に設計する必要があります。 これは、磁気駆動型エポキシ樹脂セメントスラリーの流動性と引張強度のバランスをとるためである。

 F < 0.000 1 is very significant, indicating that the model can be well optimized mix proportion. The lack of fit (Pr > F = 0.0691 > 0.05) is not significant, indicating that the model is significantly reliable. The F-test shows that the magnitude of the influence factor on the response value X is A2 > A1 > A4 > A3. A1A2 and A1A3 (Pr > F < 0.01) had a highly significant effect, A1A4 and A3A4 (Pr > F < 0.05) had a significant effect, while A2A3 and A2A4 (Pr > F > 0.05) had a non-significant effect./p> F < 0.000 1 is very significant, indicating that the model can be well optimized for the mix proportion. The lack of fit (Pr > F = 0.1223 > 0.05) is not significant, indicating that the model is significantly reliable. The F-test shows that the magnitude of the influence factor on the response value Y is A2 > A1 > A4 > A3. A1A3, A2A3, A2A4, A2 1, A2 2, A2 3 and A2 4 (Pr > F < 0.01) had a highly significant effect, A3A4 (Pr > F < 0.05) had a significant effect, while A1A2 and A1A4 (Pr > F > 0.05) had a non-significant effect./p> A1A2 > A1A4 > A3A4 > A2A3 > A2A4./p> A2A4 > A1A3 > A3A4 > A1A4 > A1A2./p> water-cement ratio > SAC content > Fe3O4 content./p>