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试验成果分析:钢筋混凝土内置保温层剪力墙成果解读

时间:2023-08-22 理论教育 版权反馈
【摘要】:表3.3混凝土导热系数试验结果 Table 3.3Test results of thermal conductivity of concrete影响因素分析。相对于原级配混凝土,二次混合混凝土的导热系数增大了1.26%~3.42%。根据上述方法,对试验结果进行分析。在该试验中,影响混凝土导热系数的因素有5种水平,对应于各试件分组;每种水平下有3次试验,对应于每组试件各包含3个试件。3)相关性分析。由表3.4可见,混凝土导热系数与砂率、粗骨料体积分数和石浆比在0.01水平上均显著相关。

试验成果分析:钢筋混凝土内置保温层剪力墙成果解读

(1)试验结果。

基准混凝土、细石混凝土和二次混合混凝土的导热系数试验结果见表3.3。

表3.3 混凝土导热系数试验结果
Table 3.3 Test results of thermal conductivity of concrete

(2)影响因素分析。

砂率、粗骨料体积分数和石浆比对混凝土导热系数的影响如图3.8~图3.10所示。由图3.8可见,随着砂率的增加,混凝土的导热系数减小。由图3.9可见,随着粗骨料体积分数的增加,混凝土的导热系数增大。由图3.10可见,随着石浆比的增加,混凝土的导热系数增大。显然,3种因素对混凝土导热系数的影响是相互关联的。

在混凝土的主要组分中,粗骨料—碎石由天然岩石破碎而成,其结构密实,导热系数较大;细骨料—天然砂主要成分为石英,其导热系数也较大,甚至大于主要成分为碳酸钙的碎石;水泥浆体内部含有闭合和不闭合的孔隙,其导热系数则较小。

对于细石混凝土,其粗骨料粒径较小、砂率最大、粗骨料体积分数和石浆比最小,水泥浆体充分包裹了砂颗粒和石子颗粒。由于导热性能较低的水泥浆体对导热性能较高的砂和石子起到了隔热作用,所以细石混凝土的导热系数最小。相对于原级配混凝土,细石混凝土的导热系数降低了4.33%。

图3.8 砂率对混凝土导热系数的影响
Fig.3.8 Effect of sand ratio on thermal conductivity of concrete

图3.9 粗骨料体积分数对混凝土导热系数的影响
Fig.3.9 Effect of stone volume fraction on thermal conductivity of concrete

对于原级配混凝土和二次混合混凝土,它们的粗骨料粒径较大。随着细石混凝土筛分比例的增大,二次混合混凝土的砂率减小、粗骨料体积分数和石浆比增大,水泥浆体对石子的包裹程度随之降低,导热系数较大的石子对混凝土导热性能的影响就逐渐显现了出来,使得混凝土导热系数随着粗骨料体积分数和石浆比的增加而增大,相应的也就随着砂率的减小而增大。相对于原级配混凝土,二次混合混凝土的导热系数增大了1.26%~3.42%。

同时,混凝土含气量提高对于改善其内部孔隙结构具有有利影响。因此,含气量大的细石混凝土,尽管其砂率较高,但可能因为其内部孔隙结构的改善降低了导热系数。

与《民用建筑热工设计规范》(GB 50176—93)规定的干密度为2300kg/m3的混凝土导热系数1.51W/(m·K)比较[39],本试验的基准混凝土、细石混凝土和二次混合混凝土的导热系数均较小。

图3.10 石浆比对混凝土导热系数的影响
Fig.3.10 Effect of stone-to-paste ratio on thermal conductivity of concrete

(3)影响因素显著性检验。

1)检验分析方法。

假定影响混凝土导热系数的因素有r种水平,各种水平下有n次重复试验,则可得一组试验值Xij,i=1,2,…,r;j=1,2,…,n。假定Xij服从正态分布,且所有的Xij相互独立,将每个水平看成一组,可得组内离差平方和和组间离差平方和

2服从自由度为nr-r的χ2分布,2服从自由度为r-1的χ2分布,且SE2与SA2相互独立,则统计量

在给定显著性水平α的情况下,查F分布表值F1-α(r-1,nr-r),若统计量值F超过这一临界点,则认为该因素对湿筛分混凝土导热系数的影响显著。(www.xing528.com)

2)显著性检验。

根据上述方法,对试验结果进行分析。在该试验中,影响混凝土导热系数的因素有5种水平,对应于各试件分组;每种水平下有3次试验,对应于每组试件各包含3个试件。由此,可求出试验数据中的组内离差平方和和组间离差平方和

那么,

当显著水平取α=0.01时,由F分布表查得F0.99(4,10)=5.99,因为

所以认为砂率、粗骨料(石子)体积分数、石浆比对混凝土导热系数的影响都是显著的。

3)相关性分析。

从图3.8~图3.10可以看出,砂率、粗骨料(石子)体积分数、石浆比与混凝土导热系数基本上呈线性关系。应用SPSS统计分析软件,对砂率、粗骨料体积分数和石浆比与混凝土导热系数进行相关性分析,结果如表3.4所示,在0.01水平上均显著相关。

表3.4 Pearson相关系数
Table 3.4 Pearson's correlation coefficient

(4)混凝土导热系数的预测。

由表3.4可见,混凝土导热系数与砂率、粗骨料体积分数和石浆比在0.01水平上均显著相关。考虑到石浆比是混凝土中水泥砂浆和石子的体积比,同时反映了砂浆体积和石子体积两个因素,由于石子和水泥浆的体积在单位体积混凝土中是此消彼长的,因此单纯的考虑石子对混凝土导热系数的增大作用而忽视水泥浆体对混凝土导热系数的降低作用是不合适的。采用石浆比,则可以达到考虑石子和水泥浆体综合影响的目的。

根据上述显著性和相关性分析,考虑石浆比影响的混凝土导热系数可按式(3.27)计算

式中:λ为混凝土导热系数;Vg/Vcm为混凝土中的石浆比。

对试验数据进行线性回归分析,得出

模型拟合度为0.861,拟合效果较好,如图3.11所示。

图3.11 混凝土导热系数预测模型
Fig.3.11 Forecast model of thermal conductivity of concrete

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