沸石粉水泥砂浆早期力学性能改善及机理研究

为了降低大掺量沸石粉对早期强度的削弱作用,进一步提高沸石粉在水泥基材料中作用效率,促进其在水泥基材料中的应用,通过设计系列试验,探究交流电场直接养护(electric curing,EC)、无机系早强剂(硫酸钠、硅酸钠)及二者共同作用下沸石粉掺量对砂浆强度的影响规律,并通过水化放热和孔结构测试分析,探讨其相应机理。通过测试28 d水泥砂浆抗压强度评估直接电养护、早强剂及2种方法耦合对后期强度的影响。研究结果表明:砂浆强度随沸石粉掺量呈现出先增加而后降低的规律,掺10%沸石粉砂浆的1 d、28 d抗压强度相较于基准砂浆分别约提高了19%、8%。直接电养护和早强剂硫酸钠均能显著提高掺沸石粉水泥砂浆的早期强度,直接电养护的改善效果略低于硫酸钠;在电养护与硫酸钠共同作用下,能进一步提升较高沸石粉掺量砂浆的强度,沸石粉掺量30%时,试件1 d抗压强度最高可提高达25%。水化热结果显示,随着沸石粉掺量的增加,浆体72 h累计水化放热出现不同程度的降低,沸石粉可在一定程度上促进水化,沸石粉与硫酸钠共同作用可明显提高体系水化放热速率和放热量。掺入沸石粉对体系孔隙有一定细化作用,直接电养护的试件28 d龄期累计孔隙含量稍高于标准养护。本研究可为改善大掺量沸石粉水泥砂浆早期力学性能提供思路,对促进沸石粉在水泥混凝土中的应用具有重要意义。

基于BP神经网络模型预测隧道涌水量的探讨

在含富水带山岭地区的隧道工程建设中,往往引起隧道内涌水,不但影响施工安全,还会影响到隧道建成后运营质量,必须采取超前预报和措施,保证工程质量。此文以某在建隧道6个里程段的地质构造和涌水情况为样本,通过建立BP神经网络模型,对隧道内的涌水量进行预测,并与实测涌水量进行比较。所得结果表明,最大相对误差在10%以内,平均为3.8%,符合工程要求。可为隧道施工提供采取有效措施的依据。