酸性环境下全尾砂胶结充填体力学性能研究

发布时间：2018-07-03 16:46

本文选题：充填体 + 腐蚀　；参考：《江西理工大学》2017年硕士论文

【摘要】：酸性腐蚀环境下,充填体内部的微观结构、矿物成分和孔隙率将会发生改变,严重劣化充填体的力学性能,影响充填体的稳定性。本文总结了国内外受腐蚀条件下材料力学试验的相关研究成果,配置灰砂比为1∶4,质量分数为75%,龄期为28d的全尾砂胶结充填体,分别浸泡在pH为1、3、5的硫酸溶液中,在室内实验基础上,研究了受腐蚀后全尾砂胶结充填体物理、化学、力学性质的变化规律,主要研究内容和结果包括:(1)酸性环境下充填体物理化学性质研究。本文制备了19组的50mm×100mm充填体试件285个,配置pH值分别为1、3、5的硫酸溶液,将全尾砂胶结充填体浸泡在不同的硫酸溶液中,研究其物理化学性质的改变规律。通过核磁共振试验得到充填体微观孔隙变化规律,用声波检测仪测试了腐蚀后充填体纵波波速变化,pH计测试腐蚀后浸泡溶液的pH值变化情况,借助X衍射分析法(XRD)研究充填体成分变化情况,探讨了充填体微观损伤机理。结果发现:首先从外观上,p1(pH=1,下同)环境下,充填体表面变化较为明显,随着时间的增加,充填体表面胶凝损失越来越严重,坑蚀空洞逐渐增大,细骨料外露,用手触摸充填体,细骨料即可脱落,p3、p5环境下,充填体表观形貌没有明显的改变;腐蚀前30天,充填体质量出现先增加后减小的周期性规律,30天后,随腐蚀时间的增加,都表现出明显的下降趋势,p1环境下,充填体质量下降最快;腐蚀前30天,充填体纵波波速随腐蚀时间的增加而增加,且变化幅度较大,30天后,p3、p5充填体波速增长幅度较小,40天后,p1充填体的波速开始下降;充填体的体积随着腐蚀时间的增加,表现出明显的正相关性;充填体体积随腐蚀时间的延长,有增加的趋势;不论初始溶液是强酸还是弱酸性,溶液的pH值均有趋于中性的趋势,即硫酸溶液-充填体系统会随时间演化呈现酸碱度自平衡的趋势;p5环境下的试样,腐蚀10 d时,除了水化产物,还能够发现钙矾石的衍射峰,此时钙矾石生成量有限,对试件微孔隙起到填充作用,优化了孔结构,随着腐蚀时间的增加,Ca(OH)2和Aft衍射峰的数量减少,CaS04·2H20衍射峰的数量增多;p1环境下的试样Ca(OH)2已很微少,Aft衍射峰的数量减小,CaS04·2H20衍射峰的数量增多。(2)酸性环境下充填体力学性质研究。采用50mm×100mm圆柱体充填体试件,对不同腐蚀时间的试件分别测试力学参数,研究充填体抗压强度、弹性模量、内聚力、内摩擦角在不同腐蚀条件下随腐蚀时间的变化规律,并用损伤力学相关知识探讨酸性腐蚀充填体机制。结果表明:充填体的抗压强度、弹性模量、内聚力、内摩擦角都表现出类似的规律,都是先增后减;充填体的损伤变量D随着腐蚀时间的增加,表现出增长的趋势,即腐蚀损伤越来越严重;孔隙率的增加对充填体的力学性质将产生不利影响;如果只研究抗压强度、弹性模量、内聚力、内摩擦角的下降阶段,可以发现充填体抗压强度、弹性模量、内聚力和内摩擦角和损伤变量D存在负相关性;腐蚀受荷环境下,充填体材料的损伤劣化程度随着应变的增加而增大,在受荷初期,充填体内部微孔隙、缺陷被“压密”,称之为压密阶段,之后随着应变的逐步增加,充填体内部微孔隙、微裂缝不断扩展贯通,损伤加速,直到出现宏观裂缝,试件强度达到峰值,产生破坏。(3)酸性环境下充填体的强度预测分析。采用随机森林模型对浸泡不同天数的充填体强度进行预测,主要考虑pH值、天数两个影响因素,结合实验测试数据,建立充填体强度的随机森林模型,并使用模型对充填体强度进行预测。在影响充填体强度影响因子中,溶液pH值是影响充填体单轴抗压强度预测精度的重要因素;腐蚀时间是影响充填体单轴抗压强度的重要因素,其次是pH值;对比发现随机森林模型的拟合优度要高于支持向量机预测模型,说明随机森林更适合本次充填体强度预测。
[Abstract]:The changes of the physical , chemical and mechanical properties of the filling body were studied by means of X - ray diffraction analysis ( XRD ) . The results show that the compressive strength , the elastic modulus , the cohesion and the internal friction angle of the filling body have negative correlation with the increase of the strain . ( 3 ) Prediction of the strength of the filling body under acidic environment . The random forest model is used to predict the strength of the filling body in different days . The model is used to predict the compressive strength of the filling body . The corrosion time is the important factor which affects the prediction accuracy of the uniaxial compressive strength of the filling body . The corrosion time is the important factor affecting the prediction accuracy of the uniaxial compressive strength of the filling body . The comparison shows that the fitting superiority of the stochastic forest model is higher than the support vector machine prediction model , and the random forest is more suitable for the prediction of the strength of the filling body .
【学位授予单位】：江西理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TD853.34

【参考文献】