CN115240783A - 海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和*** - Google Patents
海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN115240783A CN115240783A CN202210775124.1A CN202210775124A CN115240783A CN 115240783 A CN115240783 A CN 115240783A CN 202210775124 A CN202210775124 A CN 202210775124A CN 115240783 A CN115240783 A CN 115240783A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- time
- concrete
- model
- exposure
- varying
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-M Chloride anion Chemical compound [Cl-] VEXZGXHMUGYJMC-UHFFFAOYSA-M 0.000 title claims abstract description 213
- 239000004567 concrete Substances 0.000 title claims abstract description 188
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 58
- 230000003628 erosive effect Effects 0.000 title claims abstract description 16
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 claims abstract description 153
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 44
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 claims abstract description 33
- 230000032683 aging Effects 0.000 claims abstract description 29
- 238000001179 sorption measurement Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 30
- 150000002500 ions Chemical class 0.000 claims description 22
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims description 15
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 claims description 13
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 claims description 13
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 13
- 239000004568 cement Substances 0.000 claims description 10
- 239000010881 fly ash Substances 0.000 claims description 9
- 238000006703 hydration reaction Methods 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 7
- ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N Chlorine atom Chemical compound [Cl] ZAMOUSCENKQFHK-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 239000000460 chlorine Substances 0.000 claims description 6
- 229910052801 chlorine Inorganic materials 0.000 claims description 6
- 230000036571 hydration Effects 0.000 claims description 6
- 238000002156 mixing Methods 0.000 claims description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 5
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 claims description 5
- 239000002893 slag Substances 0.000 claims description 4
- 150000003841 chloride salts Chemical class 0.000 abstract description 12
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 18
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 13
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 9
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 8
- 238000011160 research Methods 0.000 description 8
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 6
- 239000003638 chemical reducing agent Substances 0.000 description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 5
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000002500 effect on skin Effects 0.000 description 4
- 230000037427 ion transport Effects 0.000 description 4
- 239000000463 material Substances 0.000 description 4
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 4
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 3
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 3
- 230000035515 penetration Effects 0.000 description 3
- 239000011241 protective layer Substances 0.000 description 3
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000015556 catabolic process Effects 0.000 description 2
- 150000001804 chlorine Chemical class 0.000 description 2
- 238000006731 degradation reaction Methods 0.000 description 2
- 238000011978 dissolution method Methods 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 238000013508 migration Methods 0.000 description 2
- 230000005012 migration Effects 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 239000011148 porous material Substances 0.000 description 2
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 2
- 239000011150 reinforced concrete Substances 0.000 description 2
- 238000002791 soaking Methods 0.000 description 2
- 241000537371 Fraxinus caroliniana Species 0.000 description 1
- 235000010891 Ptelea trifoliata Nutrition 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 230000002238 attenuated effect Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 230000006866 deterioration Effects 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 229910052500 inorganic mineral Inorganic materials 0.000 description 1
- JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N iron(III) oxide Inorganic materials O=[Fe]O[Fe]=O JEIPFZHSYJVQDO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000000691 measurement method Methods 0.000 description 1
- 239000011707 mineral Substances 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000035699 permeability Effects 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 238000002203 pretreatment Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 239000012266 salt solution Substances 0.000 description 1
- 239000013535 sea water Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
- G16C—COMPUTATIONAL CHEMISTRY; CHEMOINFORMATICS; COMPUTATIONAL MATERIALS SCIENCE
- G16C20/00—Chemoinformatics, i.e. ICT specially adapted for the handling of physicochemical or structural data of chemical particles, elements, compounds or mixtures
- G16C20/30—Prediction of properties of chemical compounds, compositions or mixtures
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
- G01N33/38—Concrete; Lime; Mortar; Gypsum; Bricks; Ceramics; Glass
- G01N33/383—Concrete or cement
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
- G06F2111/10—Numerical modelling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Food Science & Technology (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Geometry (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Medicinal Chemistry (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- Ceramic Engineering (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Crystallography & Structural Chemistry (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Testing Resistance To Weather, Investigating Materials By Mechanical Methods (AREA)
Abstract
本发明提供一种海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和***，该方法包括：获取混凝土预测模型所需的参数；根据暴露工况和所述参数，确定合适的时变扩散系数模型，得到参考扩散系数和老化因子；根据暴露工况下混凝土表面的氯离子吸附能力随暴露时间的累积性，确定合适的时变边界条件累积模型，得到初始表面氯离子浓度和经验系数；求解混凝土中氯离子传输模型，实现指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度预测。该***用于实现上述的预测方法。本发明能够准确预测混凝土在中长期氯盐暴露情况下的氯离子浓度分布，进而预测混凝土结构的使用寿命。
Description
技术领域
本发明涉及土木工程材料技术领域，具体地，涉及一种海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和***。
背景技术
海洋环境含有丰富的氯离子，而氯盐侵蚀是造成海工混凝土结构的钢筋锈蚀、耐久性降低的重要因素之一。氯离子从外部环境进入混凝土并在混凝土内传输，钢筋表面的氯离子浓度会不断增加，当浓度超过钢筋锈蚀所需的临界值，钢筋发生锈蚀。因此，研究混凝土内部的氯离子传输过程以及氯离子浓度分布规律，是揭示混凝土材料耐久性劣化机理的关键，也对评估和预测混凝土结构的耐久性有非常重要的意义。
海工环境下，混凝土受氯盐侵蚀而导致的耐久性劣化的本质机理即氯离子的传输问题。目前对混凝土内氯离子传输过程的研究主要分为两种，第一类是从实验角度出发，分别采用稳态和非稳态方法测试混凝土中的氯离子迁移过程，从而评价氯离子的渗透性能。常用的试验方法有自然浸泡法和电加速氯离子迁移法，比如广西大学的申请号为CN201610142539.X的专利中，介绍了一种测试氯盐溶液中自然浸泡后混凝土内氯离子浓度的三维分布测试方法；另外，北京航空航天大学也发明了一种快速预测氯盐环境中钢筋混凝土寿命的试验方法(申请号为CN201310455001.0)，其关键技术涉及到混凝土内氯离子的浓度分布的试验测量方法。
另一类方法是从理论研究和数值模拟角度出发，通过建立氯离子传输模型来预测混凝土的氯离子扩散系数、氯离子浓度分布规律以及多种因素对氯离子传输性能的影响。比如，在申请号为CN202111680727.5的专利提出了一种不同养护龄期混凝土氯离子扩散系数的快速评估方法；在申请号为CN201210562397.4的专利中，公开了一种海洋环境下混凝土结构的耐久性定量设计方法，其关键技术涉及到混凝土内氯离子浓度分布的计算模型的建立。
然而，上述两类技术存在以下问题亟需改善和提高：1.试验方法虽然直观，但是比较耗时耗力，而且随着试验条件和材料属性的变化，测试效果会存在波动性；2.数值模拟方法研究氯离子传输问题是一种合适的选择，此类方法可从本质上揭示离子的传输规律和耐久性劣化机理。然而上述现有技术由于复杂程度较高而导致其计算效率低。最重要的，现有的理论研究方面的发明很少考虑到氯离子传输过程的扩散系数和表面氯离子浓度的时变效应，从而会导致浓度预测模型的准确度不高。
为此，有必要提供一种海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和***，以解决上述问题。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和***。
根据本发明的一个方面，提供一种海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，该包括：
获取混凝土预测模型所需的参数，对所述参数进行预处理，获得不同暴露时间下的表观扩散系数和表面氯离子浓度；
根据暴露工况和所述参数，考虑表观扩散系数随暴露时间和混凝土水化程度的时间相关衰变性，确定时变扩散系数模型，基于所述时变扩散系数模型得到参考扩散系数和老化因子；
根据暴露工况下混凝土表面的氯离子吸附能力随暴露时间的累积性，确定时变边界条件累积模型，基于所述时变边界条件累积模型得到初始表面氯离子浓度和经验系数；
根据参考扩散系数、老化因子、初始表面氯离子浓度和经验系数，求解混凝土中氯离子传输模型，实现指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度预测。
根据本发明的另一方面，提供一种海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测***，用于实现上述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，该***包括：
参数预处理模块，用于获取混凝土预测模型所需的参数，并对所述参数进行预处理，获得不同暴露时间下的表观扩散系数Da和表面氯离子浓度Cs；
计算模块，用于根据所述参数、所述表观扩散系数Da和所述表面氯离子浓度Cs，通过考虑实际暴露工况，确定时变扩散系数模型D(t)和时变边界条件模型Cs(t)，并基于所述时变扩散系数模型D(t)和所述时变边界条件模型Cs(t)，得到参考扩散系数Dref、老化因子m、初始表面氯离子浓度Cs0和经验系数k；
预测模块，用于根据所述计算模块获得的参数，求解混凝土中氯离子传输模型，实现指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度预测。
与现有技术相比，本发明具有如下至少之一的有益效果：
1、本发明全面考虑了影响氯离子传输过程多种影响因素，再根据具体工况选择合适的预测模型，即可高效的获取氯盐暴露环境下混凝土内离子浓度分布规律，大大提高了饱和混凝土内离子传输过程的计算效率。
2、本发明考虑随着暴露时长的变化，氯离子扩散系数的衰减现象和边界条件的时间依赖性，从而使得基于Fick第二定律的离子传输模型具有更加广阔的适用面，解决了以往研究中因忽略表面浓度随时间的累积和扩散系数的衰变现象而导致传统的离子浓度计算模型产生较大偏差的问题，进而提高了后续混凝土的保护层厚度设计以及耐久性能的预测可靠度。
3、本发明从解析方法和数值模拟两个不同的角度去求解同种工况下的氯离子传输模型，并将数值模拟和解析计算结果与实测结果作对比，从而保证了氯离子浓度预测模型的可靠度。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明一实施例中混凝土内氯离子浓度预测方法的流程图；
图2为本发明一实施例中混凝土内氯离子浓度预测***的示意图；
图3为本发明一实施例中混凝土的“趋肤效应”以及考虑对流深度的氯离子浓度分布示意图；
图4为本发明一实施例中不同老化因子取值下Mangat模型和Tang-Guliker模型之间表观系数比值与暴露时间的关系示意图；
图5为本发明一实施例中不同老化因子取值下Thomas模型和Tang-Guliker模型之间表观系数比值与暴露时间的关系示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进。这些都属于本发明的保护范围。在本发明实施例的描述中，需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
氯盐环境中的混凝土内氯离子的扩散系数随暴露时间的增长呈现明显的衰变性。首先，随着暴露时间的增加，混凝土的水化程度趋于完善，孔隙结构减小，导致氯离子传输通道的有效面积减小，因此离子的扩散系数呈现出明显的时间依赖性。然而，在长期暴露时间下，随着水化反应完成，这种扩散系数的时间依赖性会逐渐消失。其次，饱和混凝土内浓度梯度是导致离子传输的主要驱动力。混凝土表面由于吸附现象存在，导致氯离子浓度高，相应的离子传输速率快；混凝土内部由于离子浓度低，相应的传输速率比较慢。可见，一般情况下涉及的扩散系数是整个混凝土内扩散系数的平均值，并不是实际情况的氯离子扩散系数，所以用表观扩散系数Da表示。综上，开发一种时变的扩散系数模型对于短中期暴露时间下混凝土内的离子传输过程研究很有必要。
同时，在基于Fick第二定律的氯离子传输模型中，混凝土的表面氯离子浓度Cs一般视为恒定值。然而，近年来的研究数据表明，在暴露早期Cs随着时间的增而逐步增长，然后随着暴露时间继续增长，Cs逐步降低，最终和环境的氯离子浓度相等，达到动态平衡状态。并且，需要注意的是，由于混凝土表面的氯离子吸附效应，在混凝土暴露于氯盐环境的瞬间，其表面氯离子浓度即存在。因此，本发明实施例提出一种时变的表面氯离子浓度模型(或时变的边界条件)以提高氯离子预测模型的准确度。
为此，本发明实施例提供的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，参照图1，该方法包括：
S1、获取混凝土预测模型所需的参数，对参数进行预处理，获得不同暴露时间下的表观扩散系数Da和表面氯离子浓度Cs，以分别用于步骤S2中计算老化因子m和参考扩散系数Dref，以及在步骤S3中计算初始表面氯离子浓度Cs0和经验系数k。
作为一种具体的实施方式，获取混凝土预测模型所需的参数，其中，参数包括：养护龄期、养护条件、暴露时间、暴露环境、水灰比、粉煤灰和矿渣掺量。对上述参数进行拟合等预处理，获得表观扩散系数和表面氯离子浓度具体包括：
根据下式方程，获得表观扩散系数Da和表面氯离子浓度Cs：
其中，C(x,t)是混凝土内氯离子含量(％，混凝土重量)在时空上的分布，x是氯离子距混凝土表面的渗透深度(mm),C0是混凝土内的初始氯离子浓度，Cs是表面氯离子浓度，Da是表观扩散系数，t是有效暴露时间，T是时变的扩散系数在有效暴露时间上的积分。
参照图3，若考虑由于对流作用导致“趋肤效应”对氯离子传输过程的影响，则采用以下解析模型：
其中C(x,t)是混凝土内氯离子含量(％，混凝土重量)在时空上的分布，x是氯离子距混凝土表面的渗透深度(mm)，Δx为混凝土表面附近对流区的深度。
S2、根据暴露工况和参数，考虑表观扩散系数随暴露时间和混凝土水化程度的时间相关衰变性，确定时变扩散系数模型，基于时变扩散系数模型得到参考扩散系数Dref和老化因子m。
S2中，第一、二、三种时变扩散系数模型D(t)需要在时间t上进行积分，而第四种和第五种模型则不需要。时变扩散系数在时间上的积分方程具体如下：
其中，Da是表观扩散系数，t是有效暴露时间，T是时变的扩散系数在有效暴露时间上的积分。
作为一种具体的实施方式，确定时变扩散系数模型，包括：针对不同的参数和暴露条件，时变扩散系数模型包括以下五种模型之一，下述各式中，t是有效暴露时间，m是老化因子，D(t)是本发明实施例介绍的五种时变的扩散系数模型，Dref是参考扩散系数，t'是混凝土养护时间，tref是混凝土模具内养护时间，t28是指混凝土养护时间为28天，D28是混凝土养护28天后的氯离子参考扩散系数。
(1)、对于表观扩散系数未知或难以获得的氯传输过程，采用第一时变扩散系数模型即Chalee模型：D(t)＝(1/t)m；
进而:
其中m是老化因子，既可以从过往氯离子浓度测量结果中拟合而得，也可以从如下与水灰比、粉煤灰量相关的经验方程中获得：
其中α、β、γ和μ都是拟合因子。
该模型简便、直观，且时变扩散系数只与暴露时间和老化因子有关，适用于表观扩散系数未知或难以获得的氯传输过程。
(2)、对于考虑参考扩散系数且长暴露时间的情况，采用第二时变扩散系数模型即Mangat模型：D(t)＝Dref(1/t)m；
进而:
其中Dref是参考扩散系数。该模型比Chalee模型多考虑了一个参考扩散系数，当Dref＝1时，Mangat模型变成了Chalee模型。但是需要注意当暴露时间较短且老化因子m比较大时，Mangat模型表示的参考扩散系数Dref值会比较大，因此比较容易高估氯离子的扩散速率。因此，当暴露时间较短时，不宜采用Mangat模型，具体见图4。
(3)、对于暴露前养护时间、养护条件均已知的情况，采用第三时变扩散系数模型即Tang-Guliker模型：D(t')＝Dref(tref/t')m；
其中，t'是混凝土养护时间，tref是混凝土模具内养护时间，进而:
其中，t是有效暴露时间，tex是混凝土在制备后到暴露前经历的时间且t'≥t＞tex≥tref。该模型中其中Dref是参考扩散系数，根据混凝土养护时间，tref取值一般为7天、21天或28天，相应的参考扩散系数为D7，D21或D28。该模型全面的考虑了养护时间对氯离子扩散速率的影响，同时，也反映了随着混凝土水化程度的增加和混凝土内水分的流失，孔子结构的变化对氯离子扩散能力的影响。该时变扩散系数模型全面考虑了多因素共同作用对氯离子扩散速率影响。适用于养护条件已知的混凝土内离子传输预测。
(4)、对于暴露前养护时间和养护条件未知，且为避免对时变扩散系数方程D(t)在暴露时间t上的复杂积分的情况，可假设混凝土的养护时间为28天，并可采用第四时变扩散系数模型，即Thomas模型：D(t)＝D28(t28/t)m；
其中，t28是指混凝土养护时间为28天，相应的，D28是混凝土养护28天后的氯离子参考扩散系数，进而:
该模型与前述三个模型最大的区别是直接将时变扩散系数代入T中而不进行时间相关的积分，其优点是避免了复杂的积分计算，缺点是尽管该模型可用于氯离子传输性能描述，但是该操作可能会引起解析模型在数学意义上的错误，具体见图5。
(5)、对于暴露前养护时间和养护条件未知，且为避免对扩散系数方程D(t)在暴露时间t上的复杂积分的情况，可假设混凝土的养护时间为28天，并可采用第五时变扩散系数模型即Bamforth模型：D(t)＝D28[t28/(t+28)]m；
进而:
该模型与Thomas模型类似，直接将时变扩散系数代入T中而不进行时间相关的积分，因此适用于混凝土养护时间和养护期间的扩散系数已知的混凝土内离子传输预测。
S3、根据暴露工况下混凝土表面的氯离子吸附能力随暴露时间的累积性，确定时变边界条件累积模型，基于时变边界条件累积模型得到初始表面氯离子浓度Cs0和经验系数k。比如，当混凝土完全浸没在氯盐溶液中(对应实际工况下混凝土结构置于海洋淹没区)，短期暴露时间下氯离子扩散系数会随着时间推移以及混凝土水化程度的完善而衰减，而表面氯化物浓度会随着暴露时间的增加而累积，因此，此种情况下适合采用时变氯离子扩散系数模型和时变边界条件进行氯离子浓度的预测；而随着时间的推移，扩散系数和边界条件的时间依赖性会减弱甚至消失，因此，此种情况下适合采用常氯离子扩散系数模型和常边界条件进行氯离子浓度预测。
作为一种具体的实施方式，确定时变边界条件累积模型，包括：根据暴露工况，考虑边界条件随暴露时间的累积性，时变边界条件累积模型包括如下三种模型之一，其中，Cs是表面氯离子浓度，Cs0是初始表面氯离子浓度，k是经验系数，t是有效暴露时间。
(1)、第一时变边界条件累积模型即Square Root Build-up模型，也即图1中的Square Root模型：
该模型包含的边界条件如下：
并且，初始氯离子浓度为C0(x>0,t＝0)＝0,，因此相应的解析模型为：
该模型表示在混凝土暴露于氯盐环境的瞬时(即t＝0)，混凝土表面并无氯离子吸附现象发生；随着暴露时间增加，混凝土表面开始吸附氯离子，并且吸附的氯离子浓度随着时间的增加而增加。
(2)、第二时变边界条件累积模型即Square Root Build-up with InitialConcentration模型，也即图1中的Square Root withCs0模型：
该模型包含的边界条件如下：
在初始氯离子浓度为C0(x>0,t＝0)＝0时相应的解析模型为：
该模型表示在混凝土暴露于氯盐环境的瞬时，其表面即发生氯离子吸附现象发生；且随着暴露时间增加，吸附的氯离子浓度随着时间的增加而增加。该边界条件更加复合实际情况，因此应用范围更加广泛。
(3)、第三时变边界条件累积模型即Linear Build-up with InitialConcentration模型，也即图1中的Linear withCs0模型：
Cs＝Cs0+kt；
该模型包含的边界条件如下：
在初始氯离子浓度为C0(x>0,t＝0)＝0时相应的解析模型为：
该模型与Square Root Build-up with Initial Concentration类似，该模型表示在混凝土暴露于氯盐环境的瞬时，其表面即发生氯离子吸附现象发生；且随着暴露时间增加，吸附的氯离子浓度随着时间的增加而呈线性关系增加。因此模型2)和3)的适用范围较广，特别需要注意的是通过S1中的拟合分析，可以选择R2值大的模型进行边界条件的描述可提高预测模型的准确度。
本发明实施例考虑随着暴露时长的变化，氯离子扩散系数的衰减现象和边界条件的时间依赖性，从而使得基于Fick第二定律的离子传输模型具有更加广阔的适用面，解决了以往研究中因忽略表面浓度随时间的累积和扩散系数的衰变现象而导致传统的离子浓度计算模型产生较大偏差的问题，进而提高了后续混凝土的保护层厚度设计以及耐久性能的预测可靠度。
该步骤S3根据混凝土表面的氯离子吸附能力随暴露时间的累积性，提出三种时变边界条件累积模型；从混凝土的实际暴露工况出发，选择合适的时变边界条件累积模型，以便在S4中采用解析方法预测混凝土内的氯离子浓度分布规律。
S4、根据S2和S3获得的参考扩散系数Dref、老化因子m、初始表面氯离子浓度Cs0和经验系数k，分别采用S2和S3提出的时变扩散系数模型D(t)和时变边界条件模型Cs(t)，利用S3中所列的解析解方法实现指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度预测。
同时，采用下文提到的数值模拟方法求解混凝土中氯离子浓度分布规律，实现指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度预测。并且将解析解和数值解获得的两种计算结果作对比，以验证本文提出的解析解模型的可靠度。数值模拟方法具体包括：
在一维的基于Fick第二定律的离子传输模型中引入和S2、S3中所采用的相同时变扩散系数模型和边界条件模型，并在MATLAB平台pdetool模块中建立混凝土传输模型，并假设混凝土的初始浓度为0，划分网格，点击运算，最终获得数值计算的混凝土内离子浓度分布云图。基于该数值计算结果，给定暴露时间，获得离子浓度随深度的变化图，并与根据S3中的解析解所获得的计算结果作对比，验证S3中解析解模型的可靠度。
本发明实施例从解析方法和数值模拟两个不同的角度去求解同种工况下的氯离子传输模型，并将数值模拟和解析计算结果与实测结果作对比，从而保证了氯离子浓度预测模型的可靠度。
该步骤S4首先根据S2提出时变的扩散系数模型D(t)和S3提出的时变边界条件模型Cs(t)，采用S3中所列的解析解方法，求解混凝土内的氯离子分布规律。另一方面采用数值模拟方法计算氯离子浓度，将解析解计算结果与数值模拟求解的氯离子浓度以作对比，以验证本发明实施例提出的解析解与离子浓度预测模型的精确度与可靠性。
本发明实施例全面考虑了影响氯离子传输过程多种影响因素，包括混凝土的养护时间、暴露条件、水灰比、对流区深度等，再根据具体工况选择合适的预测模型，即可高效的获取氯盐暴露环境下混凝土内离子浓度分布规律，大大提高了饱和混凝土内离子传输过程的计算效率。
本发明实施例提供一种简洁、高效的海洋服役环境下混凝土内氯离子浓度预测方法，具体包括：氯离子表观扩散系数和表面氯离子浓度的拟合、混凝土养护时间、暴露环境、对流区深度等参数的设定；根据不同暴露工况和参数条件，建立五种时变扩散系数模型和三种时变累积的边界条件模型，以描述氯离子传输能力与暴露时间的关系；通过考虑影响氯离子传输能力的因素(养护时间、暴露环境、暴露时间、“趋肤效应”、水灰比、粉煤灰等矿物掺量)，选择合适的时变扩散系数和边界条件，分别从解析方法和数值模拟方法求解混凝土中氯离子传输模型。
本发明另一实施例提供一种海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测***，用于实现上述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，参照图2，该***包括：
参数预处理模块，用于获取混凝土预测模型所需的参数，并对参数进行预处理，获得不同暴露时间下的表观扩散系数和表面氯离子浓度；
计算模块，用于根据参数、表观扩散系数和表面氯离子浓度，通过考虑实际暴露工况，确定时变扩散系数模型和时变边界条件模型，并基于时变扩散系数模型和时变边界条件模型，得到参考扩散系数、老化因子、初始表面氯离子浓度和经验系数；
预测模块，用于根据计算模块获得的参数，求解混凝土中氯离子传输模型，实现指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度预测。
作为一种具体的实施方式，参数预处理模块基于Fick第二定律的一维解析解，进行不同暴露时间下，随着渗透深度的增加，进行实测的过往氯离子浓度变化曲线与一维解析解的拟合，以获得表观扩散系数和表面氯离子浓度。
作为一种具体的实施方式，参数预处理模块获取的参数包括两部分：(1)从实验或者文献中获取的养护龄期、养护条件、暴露时间、暴露环境、水灰比、粉煤灰和矿渣掺量；(2)根据方法实施例中步骤S1列的两个方程获取表观扩散系数Da和表面氯离子浓度Cs,
作为一种具体的实施方式，计算模块的功能包括两部分，分别是确定时变扩散系数模型D(t)以及确定时变边界条件模型Cs(t)。其中计算模块确定的时变扩散系数模型D(t)包括以下五种模型之一：
对于表观扩散系数未知或难以获得的氯传输过程，采用第一时变扩散系数模型即Chalee模型：D(t)＝(1/t)m；
对于考虑参考扩散系数且长暴露时间的情况，采用第二时变扩散系数模型即Mangat模型：D(t)＝Dref(1/t)m；
对于暴露前养护时间和养护条件均已知的情况，采用第三时变扩散系数模型即Tang-Guliker模型：D(t')＝Dref(tref/t')m；
对于暴露前养护时间和养护条件未知，且为避免对扩散系数方程D(t)在暴露时间t上的复杂积分的情况，可假设混凝土的养护时间为28天，并可采用第四或第五时变扩散系数模型，其中，第四时变扩散系数模型即Thomas模型：D(t)＝D28(t28/t)m，第五时变扩散系数模型即Bamforth模型：D(t)＝D28[t28/(t+28)]m.
上述各式中，t是有效暴露时间，m是老化因子，D(t)是时变扩散系数模型，Dref是参考扩散系数，t'是混凝土养护时间，tref是混凝土模具内养护时间，t28是指混凝土养护时间为28天，D28是混凝土养护28天后的氯离子参考扩散系数。
作为一种具体的实施方式，计算模块确定的时变边界条件累积模型Cs(t)包括如下三种模型之一：
第一时变边界条件累积模型即Square RootBuild-up模型：
第二时变边界条件累积模型即Square Root Build-up with InitialConcentration模型：
第三时变边界条件累积模型即Linear Build-up with Initial Concentration模型：
Cs＝Cs0+kt；
上述各式中，Cs是表面氯离子浓度，Cs0是初始表面氯离子浓度，k是经验系数，t是有效暴露时间。
计算模块经过计算得到参考扩散系数、老化因子、初始表面氯离子浓度和经验系数，具体包括：
对于Chalee模型，通过下式拟合获取老化因子m：
对于Mangat模型，通过下式拟合获取参考扩散系数Dref和老化因子m：
或根据下式:
logDc＝logDref-mlogt
对于Tang-Gulikers模型，通过下式拟合获取参考扩散系数Dref和老化因子m：
对于Thomas模型，通过下式拟合获取参考扩散系数D28和老化因子m：
对于Banforth模型，通过下式拟合获取参考扩散系数D28和老化因子m：
作为一种具体的实施方式，预测模块分别采用解析解方法和数值模拟方法，求解一维Fick第二定律离子传输模型，预测指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度。
具体地，根据不同暴露工况混凝土养护时间、养护条件，在预测模型中输入tref、tex和水灰比，根据计算模块获得的参数，采用合适的误差解析模型，实现指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度预测。另一方面，基于MATLAB平台的Partial DifferentialEquations Toolbox(pdetool)，采用时变的扩散系数和边界条件，实现氯离子传输方程的求解。
利用APP Designer工具，可以将上述的参数预处理模块、计算模块和预测模块结合在一个用户界面，实现时变的氯离子浓度预测模型的集成，为混凝土的耐久性预测提供有用的研究工具。
采用该预测***，能够研究暴露条件、养护条件、对流区深度、养护时间、水灰比、粉煤灰掺量对氯离子传输性能的影响规律；根据钢筋锈蚀所需的浓度阈值，计算钢筋混凝土结构失效所需的时间，以实现混凝土结构耐久性预测。
本发明实施例充分考虑各影响因素对氯离子传输过程的影响，并且可以灵活的调整参数，并且解析模型、数值模型的计算结果可与试验结果进行比较，以验证预测***的可靠性。该预测***客服了长期试验和复杂有限元计算所导致的时间消耗问题，可通过选择合适的模型实现较为准确的氯离子浓度分布预测，在混凝土材料耐久性设计和评估方面有广泛的应用前景。
需要说明的，上述***实施例中的***与方法实施例基于同样的发明构思，详情请参见方法实施例，在此不再赘述。由于上述海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法具有的上述技术效果，本实施例中的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测***也应具有相同的技术效果，在此也不再赘述。
结合上述实施例的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和***，以下对具体应用实例做更进一步地详细说明，以帮助进一步理解本发明的技术方案。
实施例1
在靠近大西洋入海口的塞图巴尔半岛东南部的佐渡河口海军船坞放置若干混凝土试块，其暴露环境为典型的海洋氯盐潮汐暴露和大气暴露环境。分别经历0.5、1、2、3、4年暴露后，采用酸溶法测量混凝土内氯离子浓度。根据实验结果，预测经历8年暴露后混凝土内氯离子浓度分布。
首先根据实际工程资料，获取相关参数以及预测模型所需的参数，具体包括：
混凝土在模具内养护时间以及混凝土暴露前的养护时间分别为:tref＝7和tex＝21天；
混凝土的暴露环境：自混凝土浇筑期后4年监测期内经历22次海水填筑循环；
表面对流区深度Δx：15mm；
拟预测暴露时间：8年；
水灰比：0.5；
其次，根据上述已知条件，可以判断混凝土块置于动态暴露环境，且暴露环境中的氯离子含量并不稳定，因此必须要考虑“趋肤效应”。采用下式进行表观扩散系数和表面氯离子浓度计算：
根据计算结果，得出扩散系数表现出明显的衰变性，而表面氯离子浓度随暴露时间而增加，因此分别选用以下模型，以获得参考扩散系数Dref、老化因子m、初始表面氯离子浓度Cs0和经验系数k：
以及
基于以上的模型参数，利用下式预测t＝8年时的氯离子浓度分布:
同时，在MATLAB平台pdetool采用同样的时变扩散系数和边界条件，完成混凝土内氯离子浓度分布预测，结果表明，解析解和数值模拟得到的离子浓度分布呈现很好的一致性。
另外，在氯离子预测***中，进行与上述方法同样的操作，获得时变模型参数，并且根据RILEM建议草案，取钢筋锈蚀所需的临界浓度为0.05(％，混凝土)，假设混凝土保护层的厚度为50mm，计算得出对于水灰比为0.45、未掺入粉煤灰的普通混凝土，将在氯盐溶液中暴露四年后钢筋发生锈蚀；而对于粉煤灰掺量为25％的混凝土，将在氯盐环境中暴露25年后钢筋开始发生锈蚀。
实施例2
两种不同混凝土试块分别放置在两种不同环境中养护一段时间，然后置于氯盐溶液中，在经历28天、90天和180天暴露后，采用酸溶法对混凝土内氯离子浓度进行观测，最终根据观测结果，预测这两种混凝土试块在经历十年暴露时间后离混凝土表现30mm处的氯离子浓度。
首先根据实际工程资料，获取相关参数以及预测模型所需的参数，具体包括：
两种混凝土主要区别：第一种添加了减水剂混凝土，第二种是无任何外加剂的参照组；
养护环境：A-20℃水中养护28天，B-室温20℃，湿度55％空气中养护28天；
混凝土在模具内养护时间以及混凝土暴露前的养护时间分别为:tref＝tex＝28天；
混凝土完全浸泡于静置的氯盐环境中，因此混凝土被视为完全饱和无对流现象发生，因此表面对流区深度Δx：0mm；
拟预测暴露时间：10年
其次，根据过往测量的混凝土内氯离子浓度分布情况，得出表观扩散系数和表面氯离子浓度；
接着，根据上一步拟合结果发现，扩散系数呈明显时间衰变性，因此分别采用以下两种模型，获得参考扩散系数Dref、老化因子m。同时可对比研究养护环境对氯离子预测模型的影响：
Mangat：
Tang-Guliker：
另外，由于混凝土试块处于静置的氯盐环境，且根据第一步拟合结果，表面氯离子浓度较恒定，因此针对以上两种预测模型，采用常边界条件，预测这两种混凝土试块在t＝10年，x＝30mm的氯离子浓度:
最终，采用Mangat模型得出的预测结果为：含减水剂的混凝土在在t＝10年，x＝30mm的氯离子浓度为0.297(养护条件A)和0.370(养护条件B)，而不含减水剂的混凝土在在t＝10年，x＝30mm的氯离子浓度为0.404(养护条件A)和0.631(养护条件B)；采用Tang-Guliker模型得出的预测结果为：含减水剂的混凝土在在t＝10年，x＝30mm的氯离子浓度为0.281(养护条件A)和0.354(养护条件B)，而不含减水剂的混凝土在在t＝10年，x＝30mm的氯离子浓度为0.390(养护条件A)和0.588(养护条件B)从这个实施案例中得出，首先，减水剂的加入可有效阻止氯离子的传输，从而延长混凝土寿命；其次水养护条件比空气养护更能促进水化反应，从而提高混凝土的抗氯侵蚀能力。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变形或修改，这并不影响本发明的实质内容。上述各优选特征在互不冲突的情况下，可以任意组合使用。
Claims (10)
1.一种海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，其特征在于，包括：
获取混凝土预测模型所需的参数，对所述参数进行预处理，获得不同暴露时间下的表观扩散系数和表面氯离子浓度；
根据暴露工况和所述参数，考虑表观扩散系数随暴露时间和混凝土水化程度的时间相关衰变性，确定时变扩散系数模型，基于所述时变扩散系数模型得到参考扩散系数和老化因子；
根据暴露工况下混凝土表面的氯离子吸附能力随暴露时间的累积性，确定时变边界条件累积模型，基于所述时变边界条件累积模型得到初始表面氯离子浓度和经验系数；
根据参考扩散系数、老化因子、初始表面氯离子浓度和经验系数，求解混凝土中氯离子传输模型，实现指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度预测。
2.根据权利要求1所述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，其特征在于，所述获取混凝土预测模型所需的参数，其中，所述参数包括：养护龄期、养护条件、暴露时间、暴露环境、水灰比、粉煤灰和矿渣掺量。
3.根据权利要求1所述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，其特征在于，所述确定时变扩散系数模型，包括：针对不同的参数和暴露条件，所述时变扩散系数模型D(t)包括以下五种模型之一：
对于表观扩散系数未知或难以获得的氯传输过程，采用第一时变扩散系数模型:
D(t)＝(1/t)m；
对于考虑参考扩散系数且长暴露时间的情况，采用第二时变扩散系数模型:
D(t)＝Dref(1/t)m；
对于暴露前养护时间、养护条件均已知的情况，采用第三时变扩散系数模型:
D(t')＝Dref(tref/t')m；
对于暴露前养护时间和养护条件未知，且为避免对时变扩散系数方程D(t)在暴露时间t上的复杂积分的情况，假设混凝土的养护时间为28天，并采用第四或者第五时变扩散系数模型，其中，第四时变扩散系数模型为D(t)＝D28(t28/t)m，第五时变扩散系数模型为D(t)＝D28[t28/(t+28)]m；
其中，t是有效暴露时间，m是老化因子Dref是参考扩散系数，t'是混凝土养护时间，tref是混凝土模具内养护时间，t28是指混凝土养护时间为28天，D28是混凝土养护28天后的氯离子参考扩散系数。
4.根据权利要求1所述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，其特征在于，所述确定时变边界条件累积模型，包括：根据暴露工况，考虑边界条件随暴露时间的累积性，所述时变边界条件累积模型Cs(t)包括如下三种模型之一：
在混凝土暴露于氯盐环境的瞬时，混凝土表面并无氯离子吸附现象发生；随着暴露时间增加，混凝土表面开始吸附氯离子，并且吸附的氯离子浓度随着时间的增加而增加，采用第一时变边界条件累积模型：
在混凝土暴露于氯盐环境的瞬时，其表面即发生氯离子吸附现象发生；且随着暴露时间增加，吸附的氯离子浓度随着时间的增加而增加，采用第二时变边界条件累积模型：
在混凝土暴露于氯盐环境的瞬时，其表面即发生氯离子吸附现象发生；且随着暴露时间增加，吸附的氯离子浓度随着时间的增加而呈线性关系增加，采用第三时变边界条件累积模型：
Cs＝Cs0+kt；
其中，Cs是表面氯离子浓度，Cs0是初始表面氯离子浓度，k是经验系数，t是有效暴露时间。
5.根据权利要求1所述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，其特征在于，所述根据参考扩散系数、老化因子、初始表面氯离子浓度和经验系数，求解混凝土中氯离子传输模型，包括：
采用一维Fick第二定律离子传输模型，分别利用解析解方法和数值模拟方法求解混凝土中氯离子传输模型。
6.一种海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测***，用于实现权利要求1-5任一项所述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法，其特征在于，包括：
参数预处理模块，用于获取混凝土预测模型所需的参数，并对所述参数进行预处理，获得不同暴露时间下的表观扩散系数Da和表面氯离子浓度Cs；
计算模块，用于根据所述参数、所述表观扩散系数Da和所述表面氯离子浓度Cs，通过考虑实际暴露工况，确定时变扩散系数模型D(t)和时变边界条件模型Cs(t)，并基于所述时变扩散系数模型D(t)和所述时变边界条件模型Cs(t)，得到参考扩散系数Dref、老化因子m、初始表面氯离子浓度Cs0和经验系数k；
预测模块，用于根据所述计算模块获得的参数，求解混凝土中氯离子传输模型，实现指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度预测。
7.根据权利要求6所述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测***，其特征在于，所述参数预处理模块基于Fick第二定律的一维解析解，进行实测的过往氯离子浓度变化曲线与一维解析解的拟合，以获得表观扩散系数和表面氯离子浓度。
8.根据权利要求6所述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测***，其特征在于，所述计算模块获取的参数包括：养护龄期、养护条件、暴露时间、暴露环境、水灰比、粉煤灰和矿渣掺量；
所述计算模块确定的时变扩散系数模型D(t)包括以下五种模型之一：
对于表观扩散系数未知或难以获得的氯传输过程，采用第一种时变扩散系数模型:
D(t)＝(1/t)m；
对于考虑参考扩散系数且长暴露时间的情况，采用第二种时变扩散系数模型:
D(t)＝Dref(1/t)m；
对于暴露前养护时间、养护条件均已知的情况，采用第三种时变扩散系数模型:
D(t')＝Dref(tref/t')m；
对于暴露前养护时间和养护条件未知，且为避免对时变扩散系数方程D(t)在暴露时间t上的复杂积分的情况，假设混凝土的养护时间为28天，并采用第四或者第五时变扩散系数模型，其中，第四时变扩散系数模型为D(t)＝D28(t28/t)m，第五时变扩散系数模型为D(t)＝D28[t28/(t+28)]m；
其中，t是有效暴露时间，m是老化因子，Dref是参考扩散系数，t'是混凝土养护时间，tref是混凝土模具内养护时间，t28是指混凝土养护时间为28天，D28是混凝土养护28天后的氯离子参考扩散系数。
9.根据权利要求8所述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测***，其特征在于，所述计算模块确定的时变边界条件累积模型Cs(t)包括如下三种模型之一：
第一种时变边界条件累积模型:
第二种时变边界条件累积模型:
第三种时变边界条件累积模型:
Cs＝Cs0+kt；
其中，Cs是表面氯离子浓度，Cs0是初始表面氯离子浓度，k是经验系数，t是有效暴露时间。
10.根据权利要求6所述的海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测***，其特征在于，所述预测模块分别采用解析解方法和数值模拟方法，求解一维Fick第二定律离子传输模型，预测指定暴露环境和暴露时间下的氯离子浓度。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210775124.1A CN115240783A (zh) | 2022-07-01 | 2022-07-01 | 海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210775124.1A CN115240783A (zh) | 2022-07-01 | 2022-07-01 | 海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115240783A true CN115240783A (zh) | 2022-10-25 |
Family
ID=83670880
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210775124.1A Pending CN115240783A (zh) | 2022-07-01 | 2022-07-01 | 海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115240783A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116312903A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-06-23 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种海砂混凝土氯离子侵蚀分析方法 |
-
2022
- 2022-07-01 CN CN202210775124.1A patent/CN115240783A/zh active Pending
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116312903A (zh) * | 2023-05-25 | 2023-06-23 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种海砂混凝土氯离子侵蚀分析方法 |
| CN116312903B (zh) * | 2023-05-25 | 2023-07-21 | 长江三峡集团实业发展(北京)有限公司 | 一种海砂混凝土氯离子侵蚀分析方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Yu et al. | Accelerated simulation of chloride ingress into concrete under drying–wetting alternation condition chloride environment | |
| Shekarchi et al. | Corrosion damage of a reinforced concrete jetty structure in the Persian Gulf: A case study | |
| CN110737967B (zh) | 一种混凝土结构耐久性预测方法、***及终端 | |
| Shakouri et al. | A study of the factors affecting the surface chloride maximum phenomenon in submerged concrete samples | |
| Kayali et al. | Corrosion performance of medium-strength and silica fume high-strength reinforced concrete in a chloride solution | |
| Lei et al. | An experimental study on durability of shield segments under load and chloride environment coupling effect | |
| WO2013077906A2 (en) | Method for predicting chloride-induced corrosion | |
| JP2008082749A (ja) | 鉄筋コンクリート構造物の腐食劣化進行予測方法 | |
| van Zijl et al. | A novel link of the time scale in accelerated chloride-induced corrosion test in reinforced SHCC | |
| CN115240783A (zh) | 海洋暴露环境下混凝土内氯离子侵蚀时变预测方法和*** | |
| JP5137270B2 (ja) | 鉄筋コンクリート構造物の腐食劣化進行予測方法 | |
| Bui et al. | Time-dependent nonuniform numerical model of corrosion process and consequent corrosion-induced concrete cracking under chloride attack | |
| Markeset et al. | Time dependent chloride diffusion coefficient: Field studies of concrete exposed to marine environment in Norway | |
| JP2011257245A (ja) | 腐食量推定方法、腐食量推定装置、及び鉄筋コンクリートの管理方法 | |
| Li et al. | On the corrosion parameters acquired through potentiodynamic scans of carbon steel rebar in simulated pore solution and mortar | |
| JP6026055B2 (ja) | 金属体の腐食速度測定方法 | |
| Visser et al. | Time dependency of chloride diffusion coefficients in concrete | |
| CN114858661A (zh) | 一种预测氯离子在混凝土中反常扩散的方法、***及设备 | |
| Jin et al. | A multi-environmental time similarity theory of life prediction on coastal concrete structural durability | |
| Li et al. | Durability assessment of concrete immersed tube tunnel in Hong Kong-Zhuhai-Macau sea link project | |
| KR20140070978A (ko) | 부식 환경에서의 시간경과에 따른 부식량 예측방법 | |
| Spiesz et al. | Analysis of the theoretical model of the Rapid Chloride Migration test | |
| Val | Service-life performance of RC structures made with supplementary cementitious materials in chloride-contaminated environments | |
| CN105717000A (zh) | 基于双控制线的混凝土氯离子扩散系数快速分析方法 | |
| Liu et al. | Time-dependent non-uniform corrosion of concrete structures under marine environments considering the vertical variation of exposure conditions |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |