This paper investigates the reaction rate of $CO_2$ storing carbonation hybrid reaction by comparing the behavior of carbonation between $Ca(OH)_2$ and fly ash with that of CFBC (Circulating Fluidized Bed Combustion) containing plenty of Free-CaO. Because fly ash with CFBC contains a lot of unreacted CaO, it cannot be used as a raw material for concrete admixtures and its usages are limited. To reuse such material, we stabilized unreacted CaO by carbonation and investigated the carbonation rate. We used a pH meter and a thermometer to check the rate of the carbonization. Also, we set the contents of fly ash with CFBC, $Ca(OH)_2$, flow and fluid of $CO_2$, respectively, to 100 g, 50 g, 100 ~ 1000 cc/min and 400 g based on the content of Free-CaO. We used carbonated water instead of water, and added an alkaline activator to promote the carbonation rate. As a result, the addition of the alkaline activator and carbonated water promoted the rate of carbonation via a hybrid reaction.
In this study, on the basis of the results of the field survey and the theoretical consideration for Korean Standard Specification for concrete durability and maintenance, the following conclusions are derived. From the survey, the prediction equation of carbonation depth for the southwest region in Korea is experimentally proposed, $y_p=5.865{\sqrt{t}}$, which predicts about 60mm of the carbonation depth for the concrete structures of 100 years, a 1st class of target endurance period, under a combined deterioration environment like a marine environment. Considering that the marginal value for a carbonation depth limitation under very severely marine environment is 25mm, in accordance with the Specification, it is found that the predicting carbonation depth for the concrete cover depths, 100mm and 60mm are 63mm and 29.4mm, respectively. In conclusion, according to the equation and the Specification, it is strongly required that the reinforced concrete structures with the cover depth under 100mm have to make a protection from combined deterioration factors by any methods like a surface coating, an increment of cover depth or an application of a special concrete.
In this study, we executed fundamental experiment to investigate properties of accelerated carbonation with changing chloride content of concrete used sea sand in order to examine durability. So we obtained the results of following properties of mechanics, durability, concrete with sea sand, determined concrete w/C 30%, 40%, 50%, and fine aggregate 40% and changing containing chloride 0, 0.3, 0.6, $0.9kg/m^3$ by the experiment of accelerated neutralization. The results of this study as follows: 1) As result of changing chloride content of concrete used sea sand augmented in stages $0.3kg/m^3$, accelerated carbonation was increased as increment chloride content. The increment depth was decreased as it went long term age. It was shown the chloride content effected increment of carbonation depth in concrete 2) As a result of changing W/C of concrete used sea sand augmented in stages 10% at a time from 30% to 50%, accelerated carbonation depth of concrete was increased as W/C ratio. 3) As the carbonation concrete used sea sand, compressive strength between 8 weeks and accelerated carbonation depth of 1 weeks, 2 weeks, 4 weeks, 8 weeks was inversion proportion.
Numerous factors contribute to the deterioration of reinforced concrete structures. Elevated temperatures significantly alter the composition of the concrete ingredients, consequently diminishing the concrete's strength properties. With the escalation of global CO2 levels, the carbonation of concrete structures has emerged as a critical challenge, substantially affecting concrete durability research. Assessing and predicting concrete degradation due to thermal effects and carbonation are crucial yet intricate tasks. To address this, multiple prediction models for concrete carbonation and compressive strength under thermal impact have been developed. This study employs seven machine learning algorithms-specifically, multiple linear regression, decision trees, random forest, support vector machines, k-nearest neighbors, artificial neural networks, and extreme gradient boosting algorithms-to formulate predictive models for concrete carbonation and thermal impact. Two distinct datasets, derived from reported experimental studies, were utilized for training these predictive models. Performance evaluation relied on metrics like root mean square error, mean square error, mean absolute error, and coefficient of determination. The optimization of hyperparameters was achieved through k-fold cross-validation and grid search techniques. The analytical outcomes demonstrate that neural networks and extreme gradient boosting algorithms outshine the remaining five machine learning approaches, showcasing outstanding predictive performance for concrete carbonation and thermal effect modeling.
전 세계적으로 콘크리트 구조물의 열화를 발생하는 가장 중요한 원인은 중성화와 염소이온이다. 대체적으로 많은 콘크리트 구조물에서 염소이온과 중성화로 인하여 철근이 부식되며 이에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그러나 실구조물의 상황은 염소이온과 중성화가 복합적으로 발생함에도 불구하고 많은 연구들이 각각의 단일열화에 대한 연구가 이루어지고 있으며 복합열화에 대한 연구는 매우 드문 상황이다. 본 연구는 2중 복합 매체에 대한 확산모델을 이용하여 중성화된 콘크리트의 염소이온 프로파일을 예측하고자 하였다. 실험결과에 의하여 중성화 깊이로부터 3∼5 mm영역에 염소이온의 농축현상이 발생하였으며 2중 복합 구조체에 적용할 수 있는 확산 방정식에 중성화된 콘크리트와 비중성화된 콘크리트의 시간의존적인 염소이온 확산 계수를 고려하여 내구수명예측에 반영하였다.
철근콘크리트의 내구성을 저하시키는 주요 원인중의 하나는 콘크리트 탄산화로 인하여 철근이 부식되는 것이다. 탄산화속도는 구조물이 위치한 환경의 이산화탄소 농도, 콘크리트 품질, 구조물의 형상 등에 의해 영향을 받게 되는데 특히, 도심지 콘크리트 구조물의 탄산화에 대한 문제가 증가되고 있다. 본 논문에서는 국내에서 광범위하게 시공된 교량구조물에 대한 실태조사를 이용하여 탄산화가 교량구조물에 미치는 영향을 파악하였다. 또한 계측결과들을 바탕으로 탄산화에 의한 구조물의 내구적 파괴확률을 신뢰성 이론을 기반으로 하여 분석하였다. 도심지 환경에 따른 탄산화의 분석결과 콘크리트 강도가 증가함에 따라 탄산화 속도가 감소하고, 교량의 사용년수가 증가함에 따라 탄산화 깊이는 증가함을 보였다. 또한 신뢰성이론을 기반으로 도심지 교량의 내구적 파괴확률을 분석한 결과, 대부분의 경우 내구적 파괴확률이 10%이상으로 분석되었고, 목표내구수명을 만족하기 위해 최소 피복두께가 70-80mm이상 확보되어야 할 것으로 분석되었다.
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.
본 연구에서는 국내 환경에서 장기간 옥외 노출 시험을 수행하였으며 이 중 콘크리트의 탄산화 특성에 대해 분석하였다. 시험체는 물/시멘트비에 따라 40 %, 50 % 및 60 %로 총 3종류를 대상으로 수행하였으며, 재령 3년차 및 재령 15년차의 탄산화 측정 및 분석하였으며 이를 대상으로 장기 탄산화 예측 모델을 도출하여 국내외 탄산화 예측 모델과 비교·분석하였다. 분석결과, 물/시멘트비에 따라 탄산화가 증가하는 경향을 보였으며 물/시멘트비 40 %를 기준으로 물/시멘트비 50 %의 경우 약 1.8배, 물/시멘트비 60 %의 경우 약 3.7배 증가하였다. 재령에 따른 탄산화를 비교한 결과 기존 문헌처럼 재령에 따라 증가하는 경향을 보였으며 본 시험체의 경우 재령 15년차 탄산화 값이 재령 3년차 기준 약 3배 정도 높게 나타났다. 본 연구에서 실측한 탄산화를 바탕으로 국내외 탄산화 예측 모델과 비교한 결과 기존 예측 모델과 많은 차이를 보이고 있으며, 추후 지속적으로 데이터를 확보하여 검증 및 개선할 예정이다.
혼화재(슬래그 미분말 또는 플라이애시)를 혼입한 콘크리트가 재령 초기에 촉진 탄산화 실험에 노출될 경우, 수화반응과 포졸란 반응, 그리고 탄산화 반응이 동시에 발생하므로 매우 복합한 탄산화 거동이 발생한다. 특히 골재의 품질이 좋지 못한 경우에는 강도 특성과 탄산화 거동 특성이 명확하지 않다. 본 연구에서는 정보가 명확하지 않은 3개 산지 골재(A, B, C)를 대상으로 3 수준의 배합강도 등급 (24 MPa, 27 MPa, 30 MPa)의 콘크리트 시편을 제조하였다. 재령 7일과 28일 압축강도 실험을 수행하였으며, 촉진 탄산화 실험을 8주간 수행하여 탄산화 속도계수를 도출하였다. 도출된 압축강도, 탄산화 속도계수를 각 배합특성 및 골재특성을 고려하여 상관성을 분석하였다. 또한 국내 탄산화 설계식을 이용하여 목표 내구수명에 따른 최소 피복두께를 도출하였으며, 탄산화 설계의 변수(방향계수 및 유효 물-결합재 상수)의 보완 필요성을 제시하였다.
탄산화에 미치는 온도의 영향에 대해서는 매우 상반된 2가지의 주장이 존재하는데, 온도증가는 탄산화 반응을 가속화시켜 탄산화 깊이를 증가시킨다는 주장과 탄산화 반응을 일으키는 최적의 온도조건이 있으며, 탄산화 깊이는 이러한 최적의 온도조건에서 가장 큰 값을 가진다는 주장이다. 일반적으로 탄산화는 시멘트 수화물 중 수산화칼슘과 이산화탄소의 화학반응으로 생성되는 것으로 알려져 왔고 많은 탄산화 연구들도 이에 집중되어 왔다. 그러나, 최근의 몇몇 연구에서는 수산화칼슘을 제외한 다른 시멘트 수화물도 탄산화 반응이 일어난다는 결과를 발표하고 있다. 본 연구에서는 온도의 탄산화에 미치는 영향을 파악하기 위하여 탄산화 온도에 따른 탄산화 깊이와 탄산화 반응물과 생성물에 대한 실험을 수행한다. 또한, 실험결과의 분석을 통하여 수산화칼슘이외의 수화생성물이 탄산화에 미치는 영향을 파악하고자 하였다. 탄산화 깊이는 페놀프탈레인 용액법으로 측정하였고, 탄산화 전후의 반응물과 생성물은 열중량분석기(Thermogravimetric analyzer)를 이용하여 측정하였다. 탄산화 온도가 $20^{\circ}C$에서 $30^{\circ}C$로 증가하면 탄산화 깊이가 크게 증가하였지만 온도가 $30^{\circ}C$에서 $40^{\circ}C$로 증가하면 탄산화 깊이가 거의 증가하지 않았다. 이것은 탄산화 반응에 대한 최적의 온도조건이 존재할 수 있다는 증거일 수 있다. 페놀프탈레인 용액법에 의한 탄산화 깊이는 수산화칼슘과 탄산칼슘의 양이 변화하여 교차하는 영역에 존재한다. 탄산화 온도 $30^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서의 수산화칼슘 이외의 시멘트 수화물에 의해 생성된 탄산칼슘양은 온도가 증가하면 감소함을 관찰할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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