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通过热敏性聚N-异丙基丙烯酰胺凝胶提高水泥砂浆的抗裂性

期刊:journal of cleaner productionDOI:10.1016/j.jclepro.2017.11.242

本文档属于类型a,即报告了一项原创研究。以下是针对该研究的学术报告:

主要作者及研究机构

本研究的主要作者包括Zhenjun Wang、Jiayu Wu、Peng Zhao、Nan Dai、Zhiwei Zhai和Tao Ai。他们分别来自长安大学材料科学与工程学院以及教育部道路材料工程研究中心。该研究于2018年发表在《Journal of Cleaner Production》期刊上。

学术背景

本研究的主要科学领域为高性能水泥基复合材料的耐久性与可持续性。水泥基复合材料在早期易出现开裂问题,这对材料的长期性能构成了严重威胁。传统方法如使用轻质骨料(LWA)、低热膨胀系数骨料(COTE)、超吸水性聚合物(SAP)等虽能改善开裂问题,但可能降低材料的强度。因此,研究新型智能聚合物以提高水泥基复合材料的抗裂性能具有重要意义。
本研究的目标是探究热敏性聚合物聚N-异丙基丙烯酰胺(PNIPAM)对水泥砂浆抗裂性能的影响。PNIPAM具有温度敏感性,在高温下收缩,低温下膨胀,能够通过释放水分进行内部养护,从而减少水泥基材料的开裂。

研究流程

本研究包括以下几个主要步骤:
1. PNIPAM的合成:在实验室中合成PNIPAM凝胶。具体步骤包括将N-异丙基丙烯酰胺单体(NIPAM)溶解于去离子水中,加入过硫酸铵(APS)和N,N,N’,N’-四甲基乙二胺(TEMED)作为引发剂,在氮气保护下于30°C水浴中反应17小时。PNIPAM的低临界溶解温度(LCST)为32°C。
2. 水泥砂浆试样的制备:以普通硅酸盐水泥为基材,砂为细骨料,按水泥:水:砂的质量比为1:0.5:3制备对照组试样。PNIPAM的添加量为水泥质量的0.0%至1.2%,间隔为0.1%。试样在钢模中成型,养护24小时后脱模,并在20°C水中养护至不同龄期。
3. 性能测试
- 膨胀率测试:通过测量PNIPAM在高于和低于LCST温度下的体积变化,计算其膨胀率。
- 抗裂性能测试:使用自制钢模进行开裂测试,记录初始开裂时间、裂纹数量和最大裂纹宽度。
- 含水量和吸水率测试:根据国家标准(GB/T 11969-2008)测试试样的含水量和吸水率。
- 脉冲速度测试:使用超声波无损检测仪测量水泥砂浆的脉冲速度,评估内部结构缺陷。
- 微观结构分析:通过环境扫描电子显微镜(ESEM)观察水泥砂浆的微观结构及PNIPAM的分布。
4. 人工神经网络(ANN)模型的构建:利用实验数据构建ANN模型,预测不同PNIPAM含量下水泥砂浆的抗裂性能。模型通过30组数据训练,25组数据验证,使用R²和均方误差(MSE)评估模型性能。

主要结果

  1. PNIPAM的膨胀率:PNIPAM在温度低于LCST时膨胀,高于LCST时收缩,最大膨胀率可达3倍。
  2. 抗裂性能:添加PNIPAM显著延迟了水泥砂浆的开裂时间,减少了裂纹数量和最大裂纹宽度。当PNIPAM含量达到1.1%时,试样表面未观察到裂纹。
  3. 含水量和吸水率:随着PNIPAM含量的增加,水泥砂浆的初始含水量增加,但吸水率降低,表明PNIPAM改善了水泥砂浆的孔隙结构。
  4. 脉冲速度:PNIPAM含量在0.0%至0.8%时,脉冲速度随含量增加而降低,表明内部结构变得疏松。但当含量为1.2%时,脉冲速度略有回升,可能与PNIPAM形成的致密网络结构有关。
  5. 微观结构:ESEM观察显示,PNIPAM的加入减少了水泥砂浆中的有害孔隙,并形成了由PNIPAM和部分水化硅酸钙(C-S-H)组成的网络结构,有效分散了裂纹尖端的应力。
  6. ANN模型预测:构建的ANN模型能够准确预测水泥砂浆的抗裂性能,训练、验证和测试数据的R²值分别为0.99882、0.99842和0.98775,表明模型具有较高的预测精度。

结论

本研究成功合成了热敏性PNIPAM凝胶,并将其应用于水泥砂浆中,显著提高了水泥基复合材料的抗裂性能。PNIPAM通过其温度敏感性在水泥水化过程中释放水分进行内部养护,同时改善了水泥砂浆的孔隙结构。此外,利用ANN技术构建的模型能够有效预测水泥砂浆的抗裂性能,为材料设计提供了新工具。综合考虑抗裂性能的改善效果,PNIPAM的添加量应控制在水泥质量的1.2%以下。

研究亮点

  1. 重要发现:PNIPAM显著提高了水泥砂浆的抗裂性能,且在适当含量下可完全抑制裂纹的产生。
  2. 方法创新:首次将热敏性聚合物PNIPAM应用于水泥基材料中,并通过ANN技术构建了抗裂性能预测模型。
  3. 研究对象特殊性:PNIPAM的温度敏感性和内部养护特性为水泥基材料的耐久性研究提供了新思路。

其他有价值的内容

本研究得到了国家基础研究计划(973计划)、中央高校基本科研业务费专项资金和国家自然科学基金的资助,研究团队还感谢了多位同行在论文修改和建议方面的帮助。

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