모르타르를 포함한 건설재료의 작업성은 시공 품질을 결정짓는 중요한 요소 중 하나이다. 콘크리트 등 건설재료의 작업성을 정량적으로 표현할 수 있는 레올로지 특성은 상용화된 레오미터를 통해 측정할 수 있지만, 경제적 또는 공간적 제약으로 인해 실제 시공현장에서의 사용에는 한계가 있다. 많은 건설현장에서는 콘크리트 또는 모르타르의 작업성을 평가하기 위해 슬럼프 플로 시험 등을 통해 정성적으로 재료의 시공성능을 평가하고 있다. 이 논문에서는 시공현장에서 간편하게 모르타르의 레올로지 특성을 측정할 수 있는 채널 플로 시험과 레올로지 특성과의 상관관계식을 제안하고자 한다. 이를 위해서 VOF기법을 이용한 유동 해석을 진행하였으며, 유동 시뮬레이션 결과를 로그함수 모델로 일반화하여 채널 플로 길이와 정지시간을 데이터베이스화 하였다. 수립된 데이터베이스를 기준으로 최소 자승법을 이용한 회귀분석을 진행하였고, 결과적으로 6개의 매개변수로 구성된 모르타르의 채널 플로 시험 결과와 레올로지 특성의 상관관계식을 도출하였다. 또한, 상용 레오미터로 측정한 레올로지 특성과 채널 플로 실험결과로부터 예측된 레올로지 특성을 비교검증 함으로써 제안된 상관관계식의 현장적용 가능성을 확인하였다.
이 연구에서는 레올로지 제어를 이용하여 자기충전용 ECC(Engineered Cementitious Composite)를 개발하는데 그 목적을 두었으며, 레올로지 제어를 위하여 시멘트 페이스트에 대한 시멘트와 혼화제(감수제, 증점제)의 흡착정도를 평가하였고, 모르타르에 대하여 자기충전성과 유동특성을 평가하였다.
콘크리트의 강도증진과 내구성 및 유동성 향상을 위하여 사용되는 광물혼화재가 혼합된 시멘트페이스트 시스템의 레올로지 특성이 연구되었다. 그리고 시멘트페이스트는 일성분, 이성분, 삼성분 혼합 페이스트 시스템으로 구성되었다. 페이스트 시스템의 레올로지 특성을 평가하기 위하여 Haake사의 Rotolnsco RT 20 레오미터가 사용되었다. 레올로지 특성을 평가한 결과 다음과 같은 실험 결과를 얻었다. 일성분 페이스트 시스템의 경우, 고성능 감수제의 첨가량이 증가함에 따라 레올로지 특성들이 상당히 개선된다. 이성분 페이스트 시스템에서는 고로슬래그와 플라이애쉬의 치환율이 증가함에 따라 비치환된 시스템의 경우보다 항복응력과 소성점도는 감소된다. 실리카 퓸이 치환된 이성분 페이스트 시스템에서는 실리카 퓸의 치환율이 증가함에 따라 항복응력과 소성점도의 값이 급격히 증가된다. 삼성분 페이스트 시스템에서는 OPC-BFS-SF와 OPC-FA-SF 페이스트 시스템 두 경우 모두 실리카 퓸을 단독으로 치환한 페이스트 시스템과 비교하여 레올로지 특성이 향상된다. 이성분과 삼성분 페이스트 시스템 모두 플라이애쉬 보다 고로슬래그를 배합에 넣어 사용할 때 레올로지 특성이 좀 더 개선된다.
본 연구에서는 중유동 콘크리트 제조를 위해 기존의 재료분리 판정법과 레올로지 정수를 활용하여 콘크리트 재료분리 상황을 정의하고자 하였다. 중유동 콘크리트는 일반강도 범위의 비교적 높은 물시멘트비 조건에서 높은 유동성을 발현하는 조건으로 고성능 감수제를 사용하면서 재료분리를 제어하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구조건에서는 고형분량이 다른 두 가지 고성능 감수제를 사용하여 일반강도 콘크리트 배합의 유동성을 증진시키면서 재료분리가 발생하기 시작하는 범위의 유동특성과 레올로지 정수의 변화에 대해 관찰하였다. 기존의 레올로지를 이용한 유동성 측정연구는 고유동성을 확보한 조건에서 측정되어야 했기 때문에 재료분리가 발생하는 조건은 측정의 대상에서 제외되었던 경우가 많았다. 본 연구에서는 재료분리가 발생하기 시작하는 상태의 콘크리트 배합조건에서 기존의 재료분리 판정법이나 관찰에 의한 방법으로는 아직 재료분리에 이르르지 않았다고 판단되더라도 레올로지 측정 정수인 소성점도와 정적 항복응력 측정값에서 이상측정값이 관찰되는 것을 확인하였다. 이러한 결과가 콘크리트에 있어서 재료분리가 발생하는 조건을 레올로지적으로 정의할 수 있는 기초적인 자료를 제공할 것으로 판단한다.
본 연구에서는 3D 프린팅 공법 적용을 위한 콘크리트 기초 레올로지 분석을 목적으로 실험을 수행하였다. 콘크리트 구성성분 중 유동특성에 큰 영향을 미치는 인자(W/B, binder Type, replacement ratio, super plasticizer dosage)의 변화에 의한 레올로지 특성(rheological properties)을 실험적으로 분석하였다. 실험은 페이스트와 모르타르 크게 두 가지 인자로 구분하여 수행하였다. 페이스트 실험에서는 W/B, binder type, replacement ratio, super plasticizer dosage를 주요 변수로 설정하여 레올로지를 분석했다. 모르타르 실험에서는 W/B와 sand ratio에 따른 레올로지 특성을 분석했다. 결과적으로 W/B가 증가될수록 viscosity가 감소하였으며, FA를 치환할 FA 비율이 증가됨과 함께 viscosity가 증가하였다. 유동성 증가를 위해서는 SF를 5%만 치환해도 shear stress를 감소시키며 viscosity는 약 83%까지 감소되었다. 모르타르 레올로지 평가를 통해 W/B 30~40% 구간에서 큰 폭의 변화가 일어나는 임계치 구간이 존재하는 것으로 분석됐다. 또한 동일 W/B 내에서는 sand 비가 50~60% 구간에서 shear stress가 두 배 이상 증가하는 임계 구간이 존재하는 것으로 분석됐다.
본 연구에서는 콘크리트를 펌프압송할 경우, 콘크리트의 배합조건에 따른 레올로지 특성의 차이와 압송속도에 의해 펌핑관내의 마찰저항력이 달라지게 되는 것에 착안하여 레올로지특성과 펌핑관내 마찰저항계수의 상관관계를 도출하고자 하였다. 이를 위해 콘크리트용 레올로지 측정장치와 관내마찰저항 평가시험장치를 이용하여 레올로지특성과 마찰저항력을 측정하기 위한 펌프압송실험을 수행하였다. 연구결과, 펌핑전후의 레올로지특성에 큰 변화가 있는 것으로 파악되었으며, 시험장치에 의해 측정된 관내마찰 저항력과 이론상의 관내 최대전단력이 거의 동일한 값을 나타냈다. 또한, 펌핑 후 콘크리트의 소성점도와 관내마찰저항계수의 상관관계가 매우 높은 것으로 나타났으며, 본 연구에서 도출된 마찰저항계수에 의한 압송압력의 예측값이 실측결과와 매우 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타났다.
방호 방폭용 뿜칠형 고성능 섬유보강 시멘트 복합재료(HPFRCC) 개발을 위한 기초적인 연구의 일환으로 페이스트, 모르타르 및 HPFRCC 각 단계에서 구성재료의 레올로지 특성을 평가하였다. 페이스트 단계에서 레올로지 실험결과, GGBFs 및 FA의 경우 혼합률 증가에 따라 소섬정도 및 항복응력은 감소되는 것으로 나타났으며, SF의 경우 혼합률 10% 이후부터 소성점도 및 항복응력이 급격하게 증가되는 것으로 나타났다. 모르타르 단계에서 레올로지 실험결과, 잔골재의 종류 즉, 잔골재의 입형 및 입도는 소성점도 및 항복응력에 많은 영향을 미치는 것으로 나타났으며, Vs/Vm의 변화는 항복응력 보다 소성점도에 더 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. HPFRCC 단계에서 유동성 및 레올로지의 실험결과, 섬유 혼입 후 유동성 및 섬유분산성 개선에는 SP 보다 VA가 더 유효한 것으로 나타났다.
마이크로역학을 기초로 하여 Slag-ECC (고로슬래그 미분말이 혼입된 ECC)가 개발되었으며, 기존의 연구에서는 Slag-ECC가 높은 연성을 나타내도록 마이크로역학을 도입하여 재료의 배합비가 제시되었다. 이 연구에서는 Slag-ECC의 자기충전과 숏크리트 시공성을 구현하기 위하여, Slag-ECC의 기본 배합에 혼화재료의 투입 순서에 상관없이 혼화재료를 한번에 투입하여 유동 특성을 제어하는 레올로지 개념을 도입하였으며, 이는 현장에서 시공성을 높이기 위하여 모든 재료를 분말의 형태로 사용하는 프리팩키지화를 위한 기초 자료로 사용될 것이다. 그리고 자기충전과 숏크리트의 서로 상반되는 레올로지 특성을 구현하기 위하여, 시멘트풀 레올로지 경시 변화 연구를 통해 대략적인 혼화재료의 첨가량을 선정하였고, 자기충전 및 숏크리트의 시공성 검증을 통해 재료의 배합비를 최적화 하였다. 개발된 Slag-ECC의 자기충전성과 숏크리트 적합성은 실험을 통하여 입증되었으며, 자기충전 및 숏크리트의 시공 방법에 의하여 타설된 재료가 굳은 이후에도 Slag-ECC의 역학적 특성인 고인성 특성을 유지하는 것으로 나타났다. 따라서 시멘트풀의 레올로지 특성을 조절하여 개발된 자기충전용 Slag-ECC와 숏크리트용 Slag-ECC는 재료의 고인성 특성을 유지하면서 다양한 현장 적용이 가능할 것으로 판단된다.
도로 포장에 널리 사용되는 아스팔트는 도로가 노출되는 환경에 따라 요구되는 물리적 특성이 상이하다. 이에 따라 첨가제의 배합에 따라 아스팔트가 어떤 물리적 특성을 나타내는지 평가하고 도로의 교통, 기후 환경에 맞추어 적절한 배합을 선택하는 것이 아스팔트 도로의 수명을 확보하기 위해 필수적이다. 아스팔트의 다양한 물리적 특성 중 소성변형에 대한 저항성을 측정하기 위해서는 Dynamic shear rheometer(DSR) 테스트를 주로 사용한다. 하지만 DSR 테스트는 실험 세팅에 따라 결과가 상이하고 특정 온도 범위 내에만 측정이 가능한 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 DSR 테스트의 단점을 극복하고자, Atomic force microscopy로부터 수집된 이미지를 학습하여 레올로지적 특성을 예측하고자 했다. 딥러닝 아키텍처 중 하나인 EfficientNet을 통해 이미지를 학습하였고 딥러닝 모델의 한계인 많은 데이터를 요구한다는 점을 극복하기 위해 전이학습을 이용하여 학습을 진행하였다. 학습된 모델은 이종의 첨가제를 사용하였음에도 높은 정확도로 아스팔트 바인더의 레올로지적 특성을 예측하였다. 특히, 전이학습을 사용하지 않았을 때와 비교하여 빠르게 학습이 가능했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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