Development of Actual Measurement Spacing Factor Using Spacing Data of Air Void in Concrete

One of the typical evaluation models of concrete air-void system is spacing factor (SF), which was suggested by Power. Power Spacing Factor (PSF) has a disadvantage of the result being different from the actual case due to the existence of entrapped air, because PSF uses average single spacing factor. Therefore, the Actual Measurement Spacing Factor (AMSF) using actually measured data of air void spacing was developed from this study. PSF and AMSF were compared and evaluated in this study by using the image analysis test result of concrete mixture. This study results showed that PSF and AMSF are generally similar, but AMSF had a larger value when PSF was greater than $400{\mu}m$. The results indicated a possibility of PSF giving false measurement estimation where the measurement is less than the actual value in the concrete mixture containing less air. Also, in the result of PSF and AMSF analysis according to the existence of entrapped air, AMSF showed a larger value in the analysis without entrapped air. But PSF showed a smaller value in the analysis without entrapped air, which was different from the actual case. Because PSF used average single spacing factor, it tended to give a false result. The study results showed that AMSF gave more accurate analysis results.

콘크리트의 공극 간격 데이터를 활용한 실측간격계수 개발

콘크리트의 공극구조를 평가하기 위한 대표적인 모델 중 하나가 Power가 제안한 간격계수(SF : spacing factor)인데, 이 PSF(power spacing factor)는 평균단일공극 개념을 사용하여 갇힌 공극의 존재 여부에 따라 그 결과값이 실제와 상이하게 나올 수 있는 단점이 있다. 이에 이 연구에서는 실측된 공극 간격 데이터를 이용하여 지수화한 AMSF(실측간격계수 : actual measurement spacing factor)를 개발하였으며, 콘크리트 혼합물의 화상 분석 결과를 이용하여 PSF와 AMSF를 비교 평가하였다. 이 연구 결과, PSF와 AMSF는 전반적으로 유사한 경향을 나타내고 있으나, PSF가 $400{\mu}m$ 이상일 때 전반적으로 AMSF가 좀 더 큰 값을 나타내고 있어, 공기량이 작은 콘크리트 혼합물의 경우 PSF는 실제보다 좀 더 작은 값으로 예측할 가능성이 있는 것으로 나타났다. 또한 갇힌 공극의 유무에 따른 PSF와 AMSF 각각을 분석한 결과, AMSF는 갇힌 공극을 포함하지 않고 분석한 값이 더 크게 나타났고, PSF는 실제와 다르게 갇힌 공극을 포함하지 않고 분석한 값이 더 작게 나타났다. 이와 같이 PSF가 이와 같은 경향을 나타내는 이유는 평균단일공극 개념을 사용하기 때문이며, 이 분석 결과를 통해 AMSF가 좀 더 실제에 가까운 분석기법임을 확인할 수 있었다.