• 자원리싸이클링
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• 제20권1호
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• pp.54-60
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• 2011

유동층 연소 방식의 화력발전소에서 발생된 석탄 비산재를 점토와 혼합하여 8 mm 크기의 구형 성형체를 제조한 후, $1050^{\circ}C{\sim}1250^{\circ}C$에서 10분 직화 소성하여 인공골재를 제조하고, 골재의 발포특성에 미치는 비산재의 영향을 분석하였다. 비산재가 50 wt% 미만으로 첨가원 시편은 발포되면서 black-coring 현상을 나타내었다. 비산재가 50 wt% 이상 포함되면, 소성온도와 함께 골재의 부피비중이 높아지면서 시편 전체가 검은색으로 변하였다. 이는 미연탄소 함량의 증가로 인해 과도한 환원분위기가 형성되고 따라서 가스가 급속히 방출됨과 동시에 대부분의 산화철이 환원되기 때문이다. 소성온도가 같을 경우 비산재 함유량이 높을수록 골재의 부피비중은 낮아지는 경향을 보였다. 비산재 첨가량이 10 wt%인 경우를 제외한 모든 시편들은 소성 온도를 높이면 홉수율이 감소하였는데 이는 고온일수록 액상이 많이 형성되었기 때문이다. 본 연구에서 제조된 유통층 연소기 석탄 비산재에 점토가 10~90 wt% 첨가된 시편들은 부피비중이 0,9~1.8, 흡수율이 8~60%로 다양한 특성을 나타내어 중량 내지 경량골재로 사용이 가능할 것으로 생각된다.

• Steel and Composite Structures
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• 제49권6호
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• pp.645-666
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• 2023

Due to the steadily declining supply of natural coarse aggregates, the concrete industry has shifted to substituting coarse aggregates generated from byproducts and industrial waste. Oil palm shell is a substantial waste product created during the production of palm oil (OPS). When considering the usage of OPSC, building engineers must consider its uniaxial compressive strength (UCS). Obtaining UCS is expensive and time-consuming, machine learning may help. This research established five innovative hybrid AI algorithms to predict UCS. Aquila optimizer (AO) is used with methods to discover optimum model parameters. Considered models are artificial neural network (AO - ANN), adaptive neuro-fuzzy inference system (AO - ANFIS), support vector regression (AO - SVR), random forest (AO - RF), and extreme gradient boosting (AO - XGB). To achieve this goal, a dataset of OPS-produced concrete specimens was compiled. The outputs depict that all five developed models have justifiable accuracy in UCS estimation process, showing the remarkable correlation between measured and estimated UCS and models' usefulness. All in all, findings depict that the proposed AO - XGB model performed more suitable than others in predicting UCS of OPSC (with R², RMSE, MAE, VAF and A_15-index at 0.9678, 1.4595, 1.1527, 97.6469, and 0.9077). The proposed model could be utilized in construction engineering to ensure enough mechanical workability of lightweight concrete and permit its safe usage for construction aims.

• 한국결정성장학회지
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• 제21권1호
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• pp.47-53
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• 2011

미연탄소가 과량 함유된 석탄 바닥재와 준설토가 30 wt% 혼합된 모분말(parent batch powders)로 부터 인공골재를 제조하고 그 물성을 평가하였다. 특히 폐유리 또는 폐유리에 $Na_2O$를 5 wt% 첨가하여 제조된 프리트(NWG)의 혼합이 인공골재의 발포 특성에 미치는 영향을 고찰하였다. 모분말로 제조된 골재는 과량의 미연탄소가 소결을 방해하여 부피비중이낮았다. 그러나 모분말에 폐유리를 첨가하면 소결이 촉진되어 치밀화가 일어나고 부피 비중이 증가하였다. 한편 모분말에 NWG를 5 wt% 첨가하여 인공골재를 제조하면, 단순히 폐유리만 첨가한 경우에 비하여 부피비중 값이 감소하였다. 이는 고온에서 융제의 점도가 $Na_2O$ 영향으로 낮아짐에 따라 골재표면에 다량의 액상이 생성되었고 이로 인해 표면 액상에 가스가 포집되어 표피가 다공성을 나타내기 때문이다. 본 연구에서 $1100^{\circ}C$ 이상으로 소성된 시편은 부피 비중 1.15~1.34 및 흡수율 11~19 %을 갖는 경량골재의 특성을 나타내었으며, 발포 현상은 내부가 아닌 표피에서 발생되는 특징을 보였다.

• 한국세라믹학회지
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• 제39권3호
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• pp.259-264
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• 2002

본 연구에서는 석탄회로 제조된 인공경량골재에 석회석을 첨가하였을 때 소성온도 및 시간에 따른 소성특성을 관찰하였다. 소성온도의 증가에 따라 quartz($SiO_2$)가 감소한 반면 mullite($3Al_2O_3{\cdot}2SiO_2$)가 증가되었으며, 석회석의 첨가에 의해 clinoptiolite와 pagioclase와 같은 소성에 의한 소성광물이 생성되었다. 석탄회 및 석회석으로 제조된 경량골재의 소성성은 주로 소성시간보다는 소성온도에 의해서 좌우되는 것으로 확인되었다. 또한 소성온도 및 시간의 증가는 골재내 형성된 거대기공의 미세화 및 폐기공의 형성으로 전체 기공부피를 축소시키는 경향을 나타냈다. 1000$^{\circ}$C에서 5분가 소성시킨 경량골재의 표면은 용융 슬래그 층의 융착현상에 의해 개기공이 거의 없었으나 내부는 발포가스에 의해 수 ${\mu}$의 미세기공이 폐기공 형태로 균일하게 분포하였다. 이로부터 석회석이 첨가된 소성 경량골재의 적정 소성조건은 소성온도는 약 1000$^{\circ}$C, 소성시간은 5분이 바람직한 것으로 나타났다.