秦?fù)碥姡L偉，羅 玲，田盼盼，陳潔靜

(新疆大學(xué)建筑工程學(xué)院，烏魯木齊 830017)

0 引 言

隨著我國城市化建設(shè)步伐的加快，新老建筑不斷更新?lián)Q代,產(chǎn)生了大量的廢舊混凝土。目前，大多采用堆放填埋的方式處理建筑垃圾，不僅占用大量土地資源，也會(huì)間接造成土壤、大氣環(huán)境的污染。此外，過度消耗天然砂石資源造成的資源短缺也成為日益嚴(yán)重的世界性問題[1]。2014年，根據(jù)《中國資源綜合利用年度報(bào)告》[2]的數(shù)據(jù)顯示，發(fā)達(dá)國家的建筑垃圾有效轉(zhuǎn)化利用率可達(dá)60%，而我國建筑垃圾的有效轉(zhuǎn)化利用率僅為5%。相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，我國2021年建筑業(yè)產(chǎn)生的建筑垃圾固體廢棄物總量高達(dá)20億t。數(shù)量如此龐大的建筑垃圾如何轉(zhuǎn)變?yōu)樵偕Y源，降低資源及能源的消耗，成為目前建筑業(yè)學(xué)者亟待研究的重要課題之一[3-6]。

再生骨料(recycled coarse aggregate, RCA)是一種綠色可再生建材，通過破碎、篩分等方法從混凝土廢料中提取出來，再經(jīng)過清洗、二次破碎、化學(xué)去漿等工藝處理后制備成的可用于建筑再生產(chǎn)的骨料。由于RCA仍保留一定的砂漿粘結(jié)，物理破碎時(shí)也會(huì)造成骨料內(nèi)部的損傷[7]，這將嚴(yán)重影響材料在使用中的性能與壽命。目前針對(duì)RCA的研究側(cè)重于優(yōu)化骨料性能，加入礦物摻合料或纖維等方式提高再生混凝土性能，也有學(xué)者[8]對(duì)RCA可使用的循環(huán)次數(shù)做了相應(yīng)探討，但對(duì)于RCA形態(tài)特征及參數(shù)的研究卻相對(duì)較少。現(xiàn)有的骨料特征分析多采用掃描或拍攝方法提取特征參數(shù)[9-11]，但這種分析方法與實(shí)際骨料特征存在較大差異。隨著無損檢測技術(shù)的發(fā)展，可以通過CT掃描[12]、三維點(diǎn)云[13]等技術(shù)將基體內(nèi)部的孔洞、凝膠體轉(zhuǎn)換成掃描圖片，并建立三維可視化模型[14]。此外，混凝土的細(xì)觀結(jié)構(gòu)與強(qiáng)度關(guān)系密切，影響混凝土強(qiáng)度的因素多而復(fù)雜，借助灰色關(guān)聯(lián)分析可以建立因素與目標(biāo)要求之間的影響關(guān)系，對(duì)于信息不完全性和非唯一性數(shù)據(jù)較為適用[15]。采用灰色關(guān)聯(lián)分析可以建立配合比設(shè)計(jì)因素[16]、耐久性影響因素[17-18]與混凝土性能的關(guān)系，但目前少有報(bào)道細(xì)觀結(jié)構(gòu)參數(shù)對(duì)強(qiáng)度性能影響的分析結(jié)果。

因此，本文基于CT掃描圖像提取骨料特征參數(shù)，并采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法研究骨料特征參數(shù)與混凝土強(qiáng)度的關(guān)系，為RCA的細(xì)微觀研究提供了關(guān)鍵的參數(shù)支持。

1 實(shí) 驗(yàn)

1.1 原材料

水泥采用新疆烏魯木齊天山水泥廠生產(chǎn)的天山牌P·O 42.5級(jí)普通硅酸鹽水泥，摻合料采用烏魯木齊當(dāng)?shù)劁圎}廠提供的鋰渣(lithium slag, LS)，均經(jīng)過烘干研磨后制備試驗(yàn)樣品，水泥與鋰渣的主要化學(xué)成分見表1。細(xì)骨料選用新疆地區(qū)水洗粗砂，級(jí)配良好，細(xì)度模數(shù)為3.5。粗骨料選用粒徑為5～30 mm的連續(xù)級(jí)配的天然卵石(natural coarse aggregate, NCA)及本地廢舊混凝土經(jīng)破碎、篩分后選出的RCA,粗骨料級(jí)配、顆粒形貌及詳細(xì)參數(shù)分別如圖1、圖2及表2所示。拌合水為烏魯木齊市自來水。

表1 水泥和鋰渣的化學(xué)成分Table 1 Chemical composition of cement and LS

圖1 粗骨料級(jí)配曲線Fig.1 Gradation curves of coarse aggregate

圖2 粗骨料顆粒形貌Fig.2 Particle morphology of coarse aggregate

表2 粗骨料性能參數(shù)Table 2 Performance parameters of coarse aggregate

1.2 樣品制備

根據(jù)本團(tuán)隊(duì)前期研究成果[19-21]，選取四個(gè)不同的RCA替代率(0%，30%，50%，70%，質(zhì)量分?jǐn)?shù)，下同)，鋰渣摻量為20%(質(zhì)量分?jǐn)?shù)，下同)，水膠比為0.45，制備C30摻鋰渣再生混凝土。由于RCA的吸水率較高，試驗(yàn)中加入附加用水量以保持恒定的水膠比，具體配合比見表3。按設(shè)計(jì)好的配合比稱取水泥、鋰渣及天然粗細(xì)骨料，先倒入單軸強(qiáng)制式攪拌機(jī)中攪拌均勻，隨后加入RCA和水?dāng)嚢? min后立即倒入尺寸為150 mm×150 mm×150 mm的立方體模具成型，按照《混凝土物理力學(xué)性能試驗(yàn)方法標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T 50081—2019)規(guī)定的程序脫模并移入標(biāo)準(zhǔn)養(yǎng)護(hù)室(溫度為(20±2) ℃，相對(duì)濕度≥95%)，養(yǎng)護(hù)至28 d齡期后進(jìn)行抗壓強(qiáng)度試驗(yàn)及CT掃描測試。

表3 各試驗(yàn)組配合比Table 3 Mixing ratio of each test group

1.3 分析和測試

采用上海泰琛檢測公司的Y.CT COMPACT設(shè)備對(duì)試件進(jìn)行掃描，獲得包含骨料、孔洞、凝膠體的CT掃描圖像，隨后使用MATLAB函數(shù)對(duì)原始圖像進(jìn)行感興趣區(qū)域(region of interest, ROI)處理，經(jīng)過圖像增強(qiáng)、中值濾波去噪和灰度處理，提取出骨料特征參數(shù)的二值化圖像。將圖像導(dǎo)入Image Proplus軟件中進(jìn)行特征參數(shù)的識(shí)別與提取，操作流程如圖3所示。

圖3 CT掃描與數(shù)字圖像處理方法流程Fig.3 Flow path of CT scanning and digital image processing

由于骨料形態(tài)的復(fù)雜與無序化，學(xué)者們對(duì)骨料形狀的表征尚未有統(tǒng)一的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)[22]。參考已有的研究基礎(chǔ)，選取形狀系數(shù)(shape facter, SF)、棱角度(angularity, AN)、棱角與表面紋理(angularity and surface texture, AT)指數(shù)及三維球體度(sphericity, SP)來表征RCA的形態(tài)特征:SF引入等效橢圓來描述骨料形態(tài)，其值越大則表示顆粒的形態(tài)越趨于細(xì)長或扁平狀；AN利用圖形周長來衡量骨料表面凹凸情況；AT指數(shù)則在AN的基礎(chǔ)上綜合棱角與表面紋理特征，以骨料凸輪廓作為參考對(duì)象，放大形狀對(duì)參數(shù)的影響；SP則可以更好地模擬骨料的真實(shí)狀態(tài)。表4給出了不同骨料特征參數(shù)的計(jì)算方法及示意圖，圖4為骨料特征參數(shù)的三維示意圖。最后，借助灰色關(guān)聯(lián)分析理論，探究各骨料特征參數(shù)與混凝土強(qiáng)度之間的關(guān)聯(lián)程度，這對(duì)理解RCA對(duì)強(qiáng)度的削弱影響，控制RCA生產(chǎn)質(zhì)量并提高RCA的使用效率具有較高的實(shí)踐意義。

表4 不同骨料特征參數(shù)的計(jì)算方法和示意圖Table 4 Calculation method and schematic diagram of different aggregate characteristics parameters

圖4 骨料特征參數(shù)的三維示意圖Fig.4 3D schematic diagram of aggregate characteristic parameters

2 結(jié)果與討論

2.1 二維特征參數(shù)

獲取CT掃描圖像之后，提取三個(gè)二維參數(shù)，圖5展示了各試驗(yàn)組提取的骨料特征數(shù)據(jù)。整體而言，本文選用的5～30 mm骨料級(jí)配相對(duì)均衡，RCA經(jīng)篩分之后可以很好地滿足骨料級(jí)配的需求。對(duì)于SF和AN而言，最大值與平均值均隨著RCA替代率升高而變大，這兩類數(shù)值越接近1時(shí)，骨料形狀越接近標(biāo)準(zhǔn)橢圓，輪廓平整光滑，這表明混合骨料的形態(tài)隨著替代率提高向著細(xì)長形的顆粒形態(tài)發(fā)展。SF與AT指數(shù)的方差并沒有呈明顯的正比趨勢，隨著RCA替代率的提高，兩個(gè)參數(shù)在30%的替代率下出現(xiàn)了特殊的極值點(diǎn)，這說明NCA與RCA在不同比例混合下出現(xiàn)了一個(gè)特殊混合關(guān)系，在此比例下兩種骨料形態(tài)相互補(bǔ)充，恰好使混合骨料的整體顆粒形態(tài)接近。由圖5可以看出，R30組SF方差最低，混合骨料的顆粒形態(tài)接近，而AT指數(shù)的方差出現(xiàn)極大值，說明RCA由于舊砂漿的包裹或破碎出現(xiàn)內(nèi)部損傷，骨料顆粒形態(tài)中出現(xiàn)了凹面，AT指數(shù)剛好放大了這種微小變化的影響，這一現(xiàn)象可能與破碎工藝有關(guān)[25]。

圖5 SF、AN和AT指數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)Fig.5 Statistical data of SF, AN and AT index

圖6為各試驗(yàn)組SF與AN的堆積柱狀圖。從圖6的SF分布頻率來看，各組骨料的SF多分布在1.5～2.0之間，此區(qū)間的骨料顆粒具有類橢圓形的特點(diǎn)，而SF大于3.0的骨料通常會(huì)被定義為針片狀骨料，形狀趨于細(xì)長和扁平狀。隨著RCA用量的增大，SF大于2.0的骨料顆粒占比明顯增加，R50和R70的骨料顆粒形狀將明顯偏離圓形而趨于針片狀骨料，這種類型的骨料對(duì)混凝土強(qiáng)度不利[26]。相比于SF，AN的分布則更為集中，骨料的AN多分布在1.0～1.2之間，此區(qū)間占比超過了骨料總顆粒的50%，而AN大于1.4的不規(guī)則骨料顆粒占比非常小，AN在0～1.4之間的骨料顆粒幾乎占骨料總顆粒的90%。如果將AN為1.2作為一個(gè)明顯的區(qū)分界限，R0～R70組AN大于1.2的占比分別為21.6%、22.7%、23.3%與25.3%，整體變化幅度較低，與其平均值、最大值隨RCA替代率的發(fā)展趨勢基本一致。

圖6 SF與AN的堆積柱狀圖Fig.6 Stacking histogram of SF and AN

圖7顯示了各試驗(yàn)組AT指數(shù)的分布，四組數(shù)據(jù)分布趨勢相似，圖中出現(xiàn)了兩個(gè)明顯峰值，一個(gè)在0.03處，一個(gè)在大于0.10的范圍，兩個(gè)峰值之間的分布頻率隨著RCA替代率提高呈遞減趨勢。與Zhang等[24]的結(jié)論一致，AT指數(shù)的分布和正態(tài)分布類似，但僅限于相同尺寸下比較，在混凝土骨料的級(jí)配曲線影響下，AT指數(shù)的峰值可能會(huì)產(chǎn)生偏移。在松散條件下，角狀和表面粗糙的骨料通常比圓形和表面光滑的骨料具有更大的孔隙含量[24]。AT指數(shù)較大時(shí)，骨料表面可能存在較多的凹面紋理，拌和時(shí)易產(chǎn)生氣泡，不利于漿體充分包裹骨料，且漿體與骨料的有效粘結(jié)面積減小，容易導(dǎo)致混凝土性能降低。為了便于分析，將0.05作為臨界值進(jìn)行劃分，在大于0.05的分級(jí)中，R30、R50、R70比R0組分別提高了21.87%、12.11%與2.73%，這從側(cè)面反映了圖5方差異常的原因。

圖7 AT指數(shù)分布直方圖Fig.7 Distribution histogram of AT index

2.2 三維特征參數(shù)

SF、AN、AT指數(shù)都是基于圖像處理技術(shù)獲得的骨料特征參數(shù)，基于掃描圖像在Avizo軟件中對(duì)骨料進(jìn)行三維建模后，可以直觀地觀察骨料形態(tài)(見圖8)，并提取出骨料的SP參數(shù)。

圖8 骨料三維形態(tài)模型Fig.8 3D morphological model of aggregate

按照標(biāo)準(zhǔn)圖形SP值對(duì)骨料進(jìn)行分級(jí)，為了便于查看，對(duì)相對(duì)集中的分級(jí)(0.8～1.0)進(jìn)行了更細(xì)致的區(qū)分，如圖9所示?？梢钥闯觯捍蟛糠止橇系恼w顆粒形態(tài)都趨向于不規(guī)則多面體，但在0～0.73的區(qū)間分級(jí)中RCA替代率高的試驗(yàn)組占比明顯較大，且RCA替代率越高，分布直方圖的峰值更趨向于較低的SP區(qū)域；在0.89～1.0的分級(jí)中，R0組擁有最高占比，且SP值隨著RCA的摻入量增加趨于降低，可以認(rèn)為NCA比RCA在其三維形態(tài)上更接近標(biāo)準(zhǔn)球體。通過CT掃描圖像進(jìn)行三維骨料模型重建的骨料分析方法是有效可行的，后續(xù)的研究可以在基于隨機(jī)理論的建模中加入骨料的針片狀參數(shù)、級(jí)配比例等因素，通過更深入的可視化模型理解骨料特征參數(shù)對(duì)混凝土性能的影響。

圖9 SP度分布直方圖Fig.9 Distribution histogram of SP

2.3 骨料特征參數(shù)與抗壓強(qiáng)度的灰色關(guān)聯(lián)度

圖10顯示了各組抗壓強(qiáng)度數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)30%替代率下抗壓強(qiáng)度并沒有太大損失，這是由于配合比中加入了20%的鋰渣替代水泥熟料，鋰渣中SiO2與Al2O3含量較高，其本身具有一定活性，作為礦物摻合料會(huì)對(duì)水泥水化產(chǎn)生積極效果，從而填補(bǔ)孔隙，增加密實(shí)度。而后由于RCA替代率不斷增高，RCA自身的骨料缺陷開始暴露，對(duì)力學(xué)性能產(chǎn)生負(fù)面影響，且同一組試件的數(shù)據(jù)離散性變大，這可能由于骨料表面殘留的砂漿不同，在R50組出現(xiàn)了較明顯的性能差異。雖然RCA的使用伴隨著一定的性能損失，但四組試件的抗壓強(qiáng)度差異并不大，仍然滿足C30混凝土的抗壓強(qiáng)度要求，表明不同的RCA替代率在合理的配合比設(shè)計(jì)下依然可以滿足實(shí)際工程需求。

圖10 各試驗(yàn)組的抗壓強(qiáng)度Fig.10 Compressive strength of each test group

不同骨料特征參數(shù)與抗壓強(qiáng)度的灰色關(guān)聯(lián)度值如表5所示，選擇抗壓強(qiáng)度作為參考序列，將12個(gè)評(píng)價(jià)參數(shù)進(jìn)行無量綱化處理，關(guān)聯(lián)系數(shù)ρ取0.5，得出最后的灰色關(guān)聯(lián)度并給出排序。SP的最大值表現(xiàn)出了明顯的關(guān)聯(lián)性，其次為SP的平均值，兩者的灰色關(guān)聯(lián)度均大于0.9。關(guān)聯(lián)度最大的為SP最大值，達(dá)0.942，最低的數(shù)據(jù)為SP方差，僅為0.463，SP在分布上集中于0.92～0.96范圍內(nèi)，且隨著RCA替代率的提高呈顯著降低的趨勢，可見RCA的顆粒形態(tài)發(fā)生較大波動(dòng)，開始出現(xiàn)針片狀與扁平狀骨料，因此方差出現(xiàn)明顯變化，而最大值與平均值相對(duì)穩(wěn)定。AN的方差值和SF的平均值也表現(xiàn)出較高的關(guān)聯(lián)度，分別為0.884和0.871。由于混凝土的破壞失效一般是發(fā)生在骨料與砂漿之間的界面過渡區(qū)，AN越高的骨料，嚙合作用增強(qiáng)，骨料與砂漿之間的摩擦阻力加大，混凝土受外荷載作用時(shí)可以很好地傳遞外力，從而使基體的力學(xué)性能提高。

表5 不同骨料特征參數(shù)與抗壓強(qiáng)度的灰色關(guān)聯(lián)度值Table 5 Grey correlation degree between different aggregate characteristics parameters and compressive strength

3 結(jié) 論

采用CT掃描獲取了四組不同RCA替代率下的摻鋰渣再生混凝土的骨料特征圖像，通過MATLAB函數(shù)進(jìn)行圖像感興趣區(qū)域提取，放大并優(yōu)化骨料圖像，最后在Image Proplus軟件中獲得骨料特征參數(shù)。本文分析了SF、AN、AT指數(shù)及SP的分布規(guī)律及特點(diǎn)，并采取灰色關(guān)聯(lián)分析方法建立骨料特征參數(shù)與抗壓強(qiáng)度的聯(lián)系，主要結(jié)論如下：

(1)與NCA相比，RCA具有更復(fù)雜的表面結(jié)構(gòu)，趨于細(xì)長或扁平狀，且RCA的針片狀比例、AN、骨料表面的粗糙程度相對(duì)較高。

(2)四個(gè)骨料特征參數(shù)均與力學(xué)性能有一定的關(guān)聯(lián)性，其中SP的關(guān)聯(lián)度最大，達(dá)0.942，AN與SF的關(guān)聯(lián)度分別達(dá)到了0.884和0.871。

(3)通過CT掃描圖像進(jìn)行三維骨料模型重建的骨料分析方法是有效可行的，在基于隨機(jī)理論的建模中加入骨料SF、AN、SP等因素可以獲得與真實(shí)骨料較為接近的三維模型。