• 제목/요약/키워드: Prediction of carbonation progress

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배합인자를 고려한 딥러닝 알고리즘 기반 탄산화 진행 예측에 관한 기초적 연구 (A Fundamental Study on the Prediction of Carbonation Progress Using Deep Learning Algorithm Considering Mixing Factors)

  • 정도현;이한승
    • 한국건축시공학회:학술대회논문집
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    • 한국건축시공학회 2019년도 춘계 학술논문 발표대회
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    • pp.30-31
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    • 2019
  • Carbonation of the root concrete reduces the durability of the reinforced concrete, and it is important to check the carbonation resistance of the concrete to ensure the durability of the reinforced concrete structure. In this study, a basic study on the prediction of carbonation progress was conducted by considering the mixing conditions of concrete using deep learning algorithm during the theory of artificial neural network theory. The data used in the experiment used values that converted the carbonation velocity coefficient obtained from the mixing conditions of concrete and the accelerated carbonation experiment into the actual environment. The analysis shows that the error rate of the deep learning model according to the Hidden Layer is the best for the model using five layers, and based on the five Hidden layers, we want to verify the predicted performance of the carbonation speed coefficient of the carbonation test specimen in which the exposure experiment took place in the real environment.

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콘크리트의 투기계수를 이용한 CO2확산 탄산화진행 예측모델 (The Prediction Model of Carbonation Process by CO2 Diffusion Using the Air Permeability Coefficient for Concrete)

  • 강석표;김영선;송하원;김규용
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제22권2호
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    • pp.209-217
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    • 2010
  • 최근 콘크리트의 탄산화 진행 예측을 위한 수식적 모델들이 보고되고 있으며, 이러한 모델들은 $Ca(OH)_2$$CO_2$의 화학적 반응과 $CO_2$의 확산에 대한 관계를 연구하고 있다. 이 모델들은 콘크리트의 탄산화 영역에서 $CO_2$가 확산하고 콘크리트 중의 탄산화 영역과 미탄산화 영역과의 경계면에서 $Ca(OH)_2$와 반응한다는 가정에 기초하고 있다. 이 연구에서는 콘크리트중의 $CO_2$ 확산 및 탄산화진행영역에서의 $CaCO_3$$Ca(OH)_2$의 공존을 고려한 $CO_2$$Ca(OH)_2$와의 반응을 모델화한 것이다. 콘크리트 탄산화진행을 보다 정확하게 표현하기 위해 콘크리트 투기계수로서 탄산화진행모델에 적용하여 $CO_2$확산 계수를 유추하였다. 모델에 의한 예측은 W/C에 따라 페인트처리를 실시한 콘크리트의 촉진탄산화의 실험 결과와 아주 유사하게 나타나, 콘크리트 투기계수를 이용한 탄산화 진행속도 기본방정식을 활용하여 촉진환경 및 일반 대기환경에서 탄산화 진행예측이 가능함으로서 철근콘크리트구조물의 내구성설계를 위한 보다 정량적인 수명예측이 가능할 것으로 사료된다.

$CO_2$ 산계수를 이용한 일반 대기환경에서의 중성화진행예측 (Prediction of Carbonation Progress Using Diffusion Coefficient of $CO_2$ in the Atmosphere)

  • 강석표
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제14권1호
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    • pp.141-147
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    • 2010
  • 일반적으로 일반대기중의 $CO_2$ 농도는 낮기 때문에 자연상태에서는 중성화정도는 매우 느리게 된다. 따라서 콘크리트의 중성화 정도를 평가하기 위해서는 일반적으로 진행속도를 빠르게 하기 위하여 촉진 시험조건하에서 진행하게 된다. 따라서 본 논문은 $CO_2$의 확산 및 $Ca(OH)_2$와의 반응을 바탕으로 한 수학적 모델을 통하여 일반대기환경하에서의 콘크리트 중성화 진행을 예측하고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 촉진 중성화시험을 통하여 얻어진 실험치와 가장 유사한 $CO_2$ 확산계수를 채택하여 일반대기환경에서의 중성화진행을 예측하고자 하였다. 그 결과 $CO_2$ 확산계수를 이용한 수학적 모델을 통하여 마감재 종류에 관계없이 일반대기환경에서의 콘크리트 중성화진행속도를 예측할 수 있었다.

탄산화가 진행된 기존 RC구조물의 보수 공법 적용 후 탄산화 진행 예측 (Predicting Carbonation Progress of Carbonation Repaired RC Structures Repair)

  • 이형민;이한승
    • 한국건축시공학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.235-243
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    • 2017
  • 본 연구에서는 탄산화가 이미 진행된 콘크리트 구조물을 대상으로 촉진 탄산화 실험을 실시하였다. 각 보수재별 탄산화 속도계수를 도출 후 보수후의 탄산화 진행 예측식을 이용하여 탄산화 진행 예측한다. 또한 신뢰성 확보를 위하여 FDM과 FEM 해석을 통한 탄산화 깊이 예측을 비교했다. 그 결과 보수후 탄산화 예측식을 이용하면 탄산화 깊이를 예측할 수 있으며, 초기 $Ca(OH)_2$ 농도 40%로 가정할 때 해석 값과 실험값이 거의 유사함을 알 수 있었다.

딥러닝 알고리즘 기반 탄산화 진행 예측에서 활성화 함수 적용에 관한 기초적 연구 (A Fundamental Study on the Effect of Activation Function in Predicting Carbonation Progress Using Deep Learning Algorithm)

  • 정도현;이한승
    • 한국건축시공학회:학술대회논문집
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    • 한국건축시공학회 2019년도 추계 학술논문 발표대회
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    • pp.60-61
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    • 2019
  • Concrete carbonation is one of the factors that reduce the durability of concrete. In modern times, due to industrialization, the carbon dioxide concentration in the atmosphere is increasing, and the impact of carbonation is increasing. So, it is important to understand the carbonation resistance according to the concrete compounding to secure the concrete durability life. In this study, we want to predict the concrete carbonation velocity coefficient, which is an indicator of the carbonation resistance of concrete, through the deep learning algorithm, and to find the activation function suitable for the prediction of carbonation rate coefficient as a process to determine the learning accuracy through the deep learning algorithm. In the scope of this study, using the ReLU function showed better accuracy than using other activation functions.

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대기환경변화를 고려한 콘크리트 구조물의 중성화 예측 (Prediction of Carbonation Progress for Concrete Structures Considering Change of Atmospheric Environment)

  • 이창수;윤인석
    • 콘크리트학회논문집
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    • 제15권4호
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    • pp.574-584
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    • 2003
  • 도심지 환경에서 콘크리트 구조물의 열화를 일으키는 주요한 요인 중 하나는 중성화이다. 최근, 대기 중 $CO_2$농도와 온도가 크게 증가하는 지구 온난화 현상으로 인하여 중성화 열화환경도 더욱 심각해지고 있다. 본 연구에서는 IPCC에서 제안한 지구규모 대기환경 변화 시나리오인 IS92a를 토대로 향후 100년까지 대기 중 $CO_2$ 농도와 온도 상승율을 예측하였다. 질량보존의 법칙과 Fick의 1법칙을 기초방정식으로 하여 시간경과에 따른 콘크리트의 수화도, 콘크리트 열화에 미치는 각종 주요변수 등의 재료물성을 반영하였다. 또한, 서울시의 미세기후조건을 반영하기 위하여 추계학적 및 통계학적 기법을 도입하여 중성화로 인한 내구수명예측 기법에 반영하였다. 연구결과에 의하면 물-시멘트비가 큰 콘크리트에서 COS 농도증가로 인한 중성화 진행속도가 뚜렷히 빨라지는 것으로 나타났다. 그러나 물-시멘트비 55% 이하에서 충분히 양생된 보통 포틀랜드 콘크리트의 조건에서 중성화에 대한 우려가 높지 않을 것으로 생각된다.

콜드조인트 및 재하 응력을 고려한 탄산화에 노출된 OPC 콘크리트의 확률론적 내구수명평가 (Probabilistic Service Life Evaluation for OPC Concrete under Carbonation Considering Cold Joint and Induced Stress Level)

  • 권성준
    • 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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    • 제23권6호
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    • pp.45-52
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    • 2019
  • 이산화탄소 농도가 높은 도심지의 경우 탄산화로 인한 철근부식이 발생하기 쉬우며 이는 콘크리트 구조물의 내구수명을 감소시킨다. 콘크리트 구조물의 경우 다양한 구속조건을 가지며 항상 외부의 재하하중을 받고 있다. 도입된 응력수준은 이산화탄소와 같은 유해인자의 확산을 변화시키며 탄산화 깊이의 변동성을 야기한다. 본 연구에서는 응력재하수준에 따른 탄산화 변동성을 정량화하였으며, 이를 이용하여 탄산화 예측식을 도출하였다. 내구성 설계인자인 피복두께, 이산화탄소 확산계수, 탄산화 반응 수화물, 그리고 외부 이산화탄소 농도를 확률변수로 정의하였으며, MCS을 통하여 영향인자의 변동성에 따른 내구수명을 도출하였다. 또한 응력수준에 따라 변화하는 내구수명을 도출하였으며, 이를 결정론적인 방법의 결과와 비교하였다. 피복두께 및 내부 수화물 생성이 내구수명 변동성에 가장 큰 영향을 미쳤으며, 응력수준을 고려한 내구수명평가는 유지관리 우선순위 설정에 합리적으로 적용할 수 있다.

Study on Neutralization Progress Model of Concrete with Coating Finishing Materials in Outdoor Exposure Conditions Based on the Diffusion Reaction of Calcium Hydroxide

  • Park, Jae-Hong;Hasegawa, Takuya;Senbu, Osamu;Park, Dong-Cheon
    • International Journal of Concrete Structures and Materials
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    • 제6권3호
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    • pp.155-163
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    • 2012
  • In order to predict the neutralization of concrete which is the reaction of carbonation dioxide from the outside and cement hydration product, such as calcium hydroxide and C-S-H, it was studied the numerical analysis method considering change of the pore structure and relative humidity during the neutralization reaction. Diffusion-reaction neutralization model was developed to predict the neutralization depth of concrete with coating finishing material. In order to build numerical analysis models considering outdoor environment and finishing materials, the adaption of proposed model was shown the results of existing outdoor exposure test results and accelerated carbonation test.

콘크리트 코어 분석을 통한 복합열화 평가와 잔존수명 예측 연구 (A Study on Evaluation of Complex Deterioration evaluation and Prediction of Residual Life through Concrete Core)

  • Shim, Jaeyoung
    • 한국재난정보학회 논문집
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    • 제13권3호
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    • pp.332-339
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    • 2017
  • 노후화된 구조물의 경우 준공 후 시간이 지나 구조물의 정보가 유실되는 경우가 많으며, 시공관련 자료에 대한 정보 부족으로 인해 구조물의 잔존수명을 예측하는데 큰 어려움이 있다. 본 연구에서는 현장에서 채취한 코어 시험체를 기반으로 각종 현장 및 실내시험법을 통한 내구성을 평가하고 이를 토대로 FEM 해석기법을 활용하여 콘크리트 구조물의 내구수명을 예측하였다. 그 결과, 중성화 속도계수는 $5.38E-6(cm^2/day)$로 매우 진행 속도가 낮은 것으로 나타났으며, 탄산화 및 염해에 의한 복합열화의 발생 가능성은 매우 낮은 것으로 확인되었다