Abstract

다상(multi-phase) 재료인 콘크리트는, 각 구성 성분의 공간적 분포에 의해 재료의 특성이 큰 영향을 받는다. 공극(pore)은 콘크리트의 강도 및 투수성 등에 큰 영향을 주는 요인으로서, 콘크리트 재료의 물성 파악을 위해서 콘크리트에 존재하는 공극의 공간적 분포를 살펴보는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 투수 콘크리트 시편에 존재하는 공극 분포를 분석하기 위해서 CT(computed tomography)를 사용하여 얻은 단면 이미지를 적층하여 3차원 디지털 시편을 생성하고, 공극의 분포를 관찰하였다. 공극의 공간적 분포 상태를 분석하기 위해서 확률 분포 함수(two-point correlation function, lineal-path function, two-point cluster function)을 사용하여 투수 콘크리트의 공극 분포를 확률적으로 묘사하였다. 서로 다른 공극비(pore ratio)와 공극 분포를 가진 투수 콘크리트 시편들에 대해 CT 이미지를 활용해서 확률적인 공극 분포를 묘사하고, 실제 투수 실험 결과와의 비교를 통해서 투수 콘크리트의 투수성(percolation)과 확률 분포 함수의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, CT 이미지 분석과 확률 분포 함수를 이용하여 투수 콘크리트의 투수성 및 공극의 연속적인 분포를 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다. Concrete is a multi-phase material of which material properties are strongly affected by the phase distribution. Spatial distribution of pore in concrete affects mechanical behavior and percolation significantly. Therefore, a proper method to describe the pore distribution of a material is needed. CT(computed tomography) image is used to examine and to quantify the pore distribution of porous concrete specimens. 3D concrete digital specimens base on the real concrete with different pore ratio are created by subsequent stacking of 2D cross-sectional images from CT. Probability distribution functions such as two-point correlation, lineal-path and two-point cluster functions are used for pore distribution characterization. Correlation between hydraulic conductivity from experiment and probability distribution functions of porous concrete is examined using CT image processing. It is confirmed that probability distribution functions based on CT images are effective in characterizing pore distributions including pore clustering and percolation.

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