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复掺粉煤灰和硅灰在自密实混凝土中的应用 总被引:2,自引:2,他引:0
复掺粉煤灰和硅灰应用到自密实混凝土中,可以增大新拌混凝土的流动性,改善离析泌水,增加混凝土硬化后的强度,提高其耐久性能。试验研究了粉煤灰的最佳掺量,以及几种矿物质掺合料复掺的复合效应。 相似文献
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高性能混凝土的氯离子渗透性和导电量 总被引:21,自引:8,他引:13
本文对不同水胶比高性能砂浆和混凝土,内掺不同类型的矿物质粉体,在标养条件下,测定了56d和90d龄期的导电量,在相同水胶比下,混凝土的导电量远远低于砂浆的导电量;含矿物质粉体的砂浆或混凝土的导电量均低于基准砂浆或基准混凝土的导电量,导电量随龄期的增长而降低,也随着水胶比的降低而降低。 相似文献
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通过在轻骨料混凝土中加入矿物掺合料,测试其抗压强度、坍落度、扩展度及分层度,研究不同种类矿物掺合料单掺、复掺时,掺合料掺量对轻骨料混凝土力学性能及均质性的影响,分析矿物掺合料对轻骨料混凝土抗离析性能的改善程度.研究结果表明:单掺时,在30%掺量范围内,随着矿渣粉掺量的增加,轻骨料混凝土拌合物的粘聚性增强,拌合物流动性变好,早期和后期强度增加;在20%掺量范围内,随着粉煤灰掺量的增加,轻骨料混凝土拌合物的流动性变好,泌水减小,拌合物均质性变好;当粉煤灰和矿渣粉掺量均为10%时,复合掺加矿渣粉和粉煤灰对配制大流动性高强轻骨料混凝土效果理想,抗离析性优异. 相似文献
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粉煤灰在自密实混凝土中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
王辉 《建设科技(建设部)》2008,(23):108-109
粉煤灰应用到自密实混凝土中,可以增大新拌混凝土的流动性,改善泌水离析,增加混凝土后期强度,提高耐久性能。试验研究了粉煤灰对自密实混凝土强度的影响,粉煤灰的最佳掺量,简要概括了粉煤灰自密实混凝土的技术优势。 相似文献
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研究了不同掺加比例的粉煤灰和矿渣所组成的复合矿物掺和料混凝土拌和物的坍落度及泌水率.结果表明:随着矿物掺和料总量的掺加,混凝土拌和物的坍落度损失率减少,并且矿物掺和料掺量在40%,粉煤灰与矿渣的比例为1∶1时,混凝土的坍落度损失速率达到最低,60 min的坍落度损失率较对比混凝土降低了约50%.矿物掺和料掺量为30%,粉煤灰与矿渣的比例为1∶1时,混凝土拌和物的压力泌水率降低为对比混凝土的57%.说明适当的矿物掺和料掺量和比例可以改善混凝土的工作性. 相似文献
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基于盐碱寒冷地区混凝土的配制特点,采用正交试验研究了水灰比、含气量和粉煤灰掺量3个参数对引气粉煤灰混凝土的导电量和氯离子扩散系数的影响,回归分析了氯离子扩散系数与导电量的相关性。结果表明:水灰比、含气量和粉煤灰掺量这3个参数对导电量和氯离子扩散系数影响的主次和趋势不同;氯离子扩散系数法评定氯离子渗透性的指标要求高于导电量法评定的指标要求;引气粉煤灰混凝土的氯离子扩散系数与导电量之间无显著的相关关系。 相似文献
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单掺不同比例二级粉煤灰、不同比例S95级矿粉和按不同比例双掺两种掺合料进行对比试验,以新拌混凝土的工作性(和易性、坍落度、流动度、坍落度损失、凝结时间等)、混凝土的物理力学性能及耐久性综合评价混凝土。结果表明,单掺粉煤灰混凝土早期强度低;单掺矿渣粉混凝土粘度大,易离析,爱泌水。而按15%粉煤灰+25%矿渣粉掺加拌制混凝土,混凝土工作性、物理力学性能、耐久性均较好,优于两种单掺混凝土。 相似文献
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《混凝土与水泥制品》2017,(12)
研究了粉煤灰掺量、粗骨料孔隙率、砂率、外加剂等因素对低强度等级自密实混凝土工作性能的影响规律。结果表明:适当降低水泥用量,增加粉煤灰掺量及总胶材用量,可有效改善自密实混凝土的工作性能;当大、小石子比例为7:3时,骨料的孔隙率最低,混凝土的工作性能最好;使用细砂可明显提高混凝土的黏聚性,研究发现细砂的砂率为48%时,混凝土的工作性能最好;合理使用具有黏度改性型外加剂可使混凝土在较大流动度的状态下不出现离析、泌水现象。 相似文献
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选取两种不同来源的粉煤灰(FAⅠ、FAⅡ),研究了其品质差异和掺量(0、15%、30%、45%)及水胶比(0.5、0.4、0.3)对淡化海砂混凝土工作性、力学性能和耐久性能的影响.研究表明:相较于FAⅡ,FAⅠ型粉煤灰的需水量更小,采用较少的减水剂能使新拌混凝土具有良好的工作性;在水胶比相同的情况下,FAⅠ型粉煤灰对混... 相似文献
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用Excel对双掺粉煤灰和矿粉的不同配比混凝土进行了回归分析,建立了混凝土强度、胶砂强度和水胶比以及不同龄期混凝土强度之间的回归方程,结果显示这些回归方程具有较好的线性相关关系,试验研究对双掺粉煤灰和矿粉混凝土的配制和强度预测具有一定的指导意义。 相似文献
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In this study, pulverized fly ash (FA), pulverized granulated blast furnace slag (PS) and silica fume (SF) were quantitatively studied with the incorporation of Portland cement (PC). PC was replaced with FA or PS at specified ratios. Basalt and quartz powder were used as an aggregate in the mixtures. Three different curing methods (standard, autoclave and steam curing) were applied to the specimens. Test results indicate that high strength concrete can be obtained with high volume mineral admixtures. Compressive strength of these mixtures is over 170 MPa. It seems that these mixtures can also be used for reactive powder concrete (RPC) production with some modifications. 相似文献
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杜以秀 《青岛理工大学学报》2014,35(4):31-33
采用氯离子扩散系数快速测定法(RCM法)测定混凝土Cl-渗透系数.分析矿物掺和料种类及掺量对混凝土抗Cl-渗透性能的影响.研究结果表明:同胶凝体系下,矿粉对混凝土的抗Cl-渗透性作用远大于粉煤灰,粉煤灰和矿粉(1∶1)复掺能够较好的提高混凝土抗Cl-渗透能力,同条件下粉煤灰混凝土的渗透系数是矿粉系列的2~3倍. 相似文献
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矿物掺合料对轻质高强混凝土性能的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了粉煤灰、矿渣和硅灰掺合料对大流动性高强轻集料混凝土性能影响.测试结果表明:在单掺情况下,矿渣和硅灰能有效地提高拌合物的粘聚性,从而改善了混凝土早期和后期强度,但对拌合物流动性有一定影响,掺加粉煤灰能有效提高流动性,但产生泌水对拌合物匀质性有不良影响.综合流动性和强度改善效果,复合掺加矿渣和粉煤灰对配制大流动性高强轻集料混凝土效果最佳. 相似文献
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In this study, an artificial neural networks study was carried out to predict the core compressive strength of self-compacting concrete (SCC) mixtures with mineral additives. This study is based on the determination of the variation of core compressive strength, water absorption and unit weight in curtain wall elements. One conventional concrete (vibrated concrete) and six different self-compacting concrete (SCC) mixtures with mineral additives were prepared. SCC mixtures were produced as control concrete (without mineral additives), moreover fly ash and limestone powder were used with two different replacement ratios (15% and 30%) of cement and marble powder was used with 15% replacement ratio of cement. SCC mixtures were compared to conventional concrete according to the variation of compressive strength, water absorption and unit weight. It can be seen from this study, self-compacting concretes consolidated by its own weight homogeneously in the narrow reinforcement construction elements. Experimental results were also obtained by building models according to artificial neural network (ANN) to predict the core compressive strength. ANN model is constructed, trained and tested using these data. The results showed that ANN can be an alternative approach for the predicting the core compressive strength of self-compacting concrete (SCC) mixtures with mineral additives. 相似文献