高钛型高炉渣混凝土碳化深度试验研究

汪 杰，李 根，梁月华*，干 斌，赵 翼

（1.攀枝花学院土木与建筑工程学院，四川 攀枝花 617000；2.中国十九冶集团有限公司，四川 攀枝花 617000；3.过程装备与控制工程四川省高校重点实验室，四川 宜宾 643002）

0 引言

自工业革命以来，地球大气中的CO2浓度不断增加，到2019 年更是达到了历史最高水平（0.041 526%）。空气中CO2浓度不断增加，将加速混凝土碳化，从而使钢筋混凝土结构中的钢筋受到侵蚀，造成结构耐久性失效[1]。

攀枝花地区由于攀钢持续产出高钛型高炉渣这一工业固废，并大宗存积。经过不断深入研究[2-7]，其已作为混凝土粗细骨料广泛应用于攀枝花工程建设领域，针对这一地区特有的混凝土材料，对其开展耐久性研究在本地区工程建设安全上显得尤为重要和迫在眉睫。

二氧化碳与混凝土中氢氧化钙发生化学反应，混凝土碱性降低的过程叫做混凝土碳化。主要反应如式(1)～(3)[8]所示：

现有对普通混凝土碳化深度的影响的研究较为深入[9-10]，但针对髙钛型高炉渣混凝土碳化的研究还很少。李久存等[11]采用快速碳化及劈裂抗拉强度试验研究水胶比、钢纤维及碳化龄期等参数对钢纤维混凝土抗碳化性能和劈裂性能的影响规律。张扬等[12]对不同水胶比、粉煤灰掺量、水泥掺量对混凝土碳化速率的影响进行了研究，得出水胶比和粉煤灰量越大，混凝土越容易碳化，水泥掺量越大，混凝土越难碳化。张令茂[13]对普通水泥混凝土和掺粉煤灰水泥混凝土开展了自然环境碳化10 年的碳化试验研究，并从微观形貌上对其进行了分析。宋华等[14]对不同水胶比、掺合料类型、掺量混凝土进行了碳化深度规律试验研究，得到合理设计的复合掺合料，能提高混凝土的抗碳化能力。黄钟晖等[15]对高性能铁尾矿掺量对再生混凝土碳化后力学性能的影响进行了研究。张文俊等[16]对不同水灰比、油菜秸秆纤维长度、油菜秸秆纤维体积掺量混凝土抗碳化能力进行了试验研究，研究表明合理的掺量和长度能有效改善混凝土的抗碳化性能。李林泽等[17]通过对攀枝花现有的不同年代高钛型高炉渣混凝土的碳化深度进行实测，研究了碳化深度与碳化时间之间的关系，该研究选择的高钛型高炉渣混凝土工况是在自然环境中随着时间的推移，混凝土发生碳化，未考虑温度、湿度、二氧化碳浓度等相关自然环境指标并进行统计量化，也就是说该研究的碳化环境是不明确的、且碳化数据离散型大，规律性不强。高钛型高炉渣混凝土碳化机理与普通混凝土一致，都是二氧化碳在混凝土中的扩散和侵蚀。二氧化碳在混凝土中扩散符合Fick 第一定律，二氧化碳在混凝土中的扩散能力受二氧化碳浓度、温度、湿度、混凝土强度等因素影响。笔者在Fick 第一定律基础上，通过对不同强度等级高钛型高炉渣混凝土在GB/T 50082-2009《普通混凝土长期性能和耐久性能试验方法标准》规定环境下加速碳化不同时间的样本进行碳化深度和强度测定，分析了不同强度和碳化时间下高钛型高炉渣混凝土的碳化规律，建立了方便工程应用的以混凝土立方体抗压强度为主要参数，综合考虑环境温度、湿度和CO2浓度等气候条件的混凝土碳化速度预测模型。

1 试验研究

1.1 方案设计

为研究不同强度等级高钛型高炉渣混凝土在标准环境下加速碳化不同时间对碳化深度的影响。方案设定环境条件为定量，取混凝土强度等级和加速碳化时间为变量，混凝土加速碳化环境为GB/T 50082-2009《普通混凝土长期性能和耐久性能试验方法标准》规定环境，即，温度：20 ℃±2 ℃，湿度：70%±3% RH，二氧化碳浓度：20%±2%。混凝土设计强度分别为C20、C25、C30、C35、C40、C45、C50，加速碳化时间选择3、7、14、28 d。

1.2 试验实施

为贴近生产，选用攀枝花市某商品混凝土公司的全高钛型高炉渣集料（粗细集料均为高钛型高炉渣）混凝土（泵送）配合比（如表1 所示）制备强度等级为C20～C50，尺寸为150 mm×150 mm×150 mm的标准混凝土试块。拆模后在饱水条件下养护14 d，自然条件下养护14 d，然后按GB/T 50082-2009《普通混凝土长期性能和耐久性能试验方法标准》中碳化试验要求进行加速碳化，用浓度为1%的酚酞酒精溶液测定高钛型高炉渣混凝土加速碳化3、7、14、28 d 样本的碳化深度，并按GB/T 50081-2002《普通混凝土力学性能试验方法标准》测定强度。混凝土加速碳化试验如图1 所示、碳化后的混凝土如图2 所示。

图1 混凝土标准环境加速碳化试验Fig.1 Accelerated carbonation test of concrete in standard environment

图2 混凝土碳化状况Fig.2 Carbonation of concrete

表1 全高钛型高炉渣集料混凝土（泵送）配合比Table 1 Blend ratio of full high-titanium furnace slag aggregate concrete (pumping)kg/m3

1.3 试验结果与分析

C20～C50 高钛型高炉渣混凝土在标准环境下加速碳化不同时间的碳化深度（X）和混凝土抗压强度标准值(fcuk)如表2 所示，碳化深度与混凝土抗压强度之间关系曲线如图3 所示，碳化深度与碳化时间之间的关系曲线如图4 所示。

图3 混凝土碳化深度与混凝土强度关系曲线Fig.3 Relationship between concrete carbonation depth and concrete strength

图4 混凝土碳化深度与时间关系曲线Fig.4 Relationship between concrete carbonation depth and time

表2 混凝土碳化深度及强度值Table 2 Carbonation depth and strength of concrete

根据试验数据可知：当高钛型高炉渣混凝土强度较低时，如C20（fcuk=25.96 MPa）混凝土加速碳化3、7、14、28 d，碳化深度分别为14、16、22.5、25 mm，低强度混凝土较易碳化，在加速碳化环境下碳化明显，且随着碳化时间的增加，碳化深度增加明显。

当高钛型高炉渣混凝土强度低于C40（fcuk≤53.12 MPa）时，高钛型高炉渣混凝土碳化规律与普通碎石混凝土类似，在标准碳化环境下，相同强度等级的混凝土随着加速碳化时间的增长，碳化深度加大；碳化时间相同的情况下，随着混凝土强度的增加，混凝土碳化深度成递减趋势。

当强度为C45（fcuk=62.01 MPa）时，高钛型高炉渣混凝土较难碳化，在标准碳化环境下，高钛型高炉渣混凝土随碳化时间的增长，加速碳化作用不明显，加速碳化到14 d 时碳化深度为0.5 mm，28 d 时碳化深度为1.5 mm，此时强度范围碳化回归方程：X（C45）=0.001 2t2+0.024 7t-0.136 4，R²=0.990 2；t为加速碳化时间，d；R²为拟合程度指标。

当高钛型高炉渣混凝土强度为C50（fcuk=64.85 MPa）时，在标准碳化环境下，高钛型高炉渣混凝土很难被CO2侵蚀，加速碳化28 d 碳化深度依然为0 mm。

根据试验数据分析可推测，当高钛型高炉渣混凝土强度大于C50（fcuk＞64.85 MPa）时，混凝土极难碳化，在标准碳化环境下加速碳化28 d 的碳化深度为0 mm。

2 混凝土碳化模型

通过对混凝土碳化机理分析，学术界比较认可的是基于Fick 第一定律的扩散理论[18-27]，基于Fick第一定律可得混凝土碳化基本模型[13，27-29]如式（4）所示:

式中，X为碳化深度，t为碳化时间，k为考虑混凝土综合质量、二氧化碳浓度的影响系数。混凝土的碳化根本上是CO2在混凝土中扩散、侵蚀，碳化深度与碳化时间的平方根成正比。

高钛型高炉渣混凝土的碳化同普通混凝土一样，主要受内在因素和外部因素的影响，内在因素主要为：组成混凝土的砂、石、水泥等材料特性和配合比，反映混凝土的综合质量，可用混凝土强度表征；外部因素主要是指混凝土所处的碳化环境，即温度、湿度、CO2浓度等。基于混凝土强度、碳化时间建立模型，如公式（5）所示。

kCO2为CO2浓度影响系数；C1为环境中CO2浓度；kC为混凝土强度影响系数。

通过对上述数据进行分析，C20～C40（25.96 MPa≤fcuk≤53.12 MPa）强度等级范围内，高钛型高炉渣混凝土碳化深度与公式（5）所示理论模型符合性更高，对其抗压强度值与碳化时间、碳化深度等相关数据进行分析、拟合，可得公式（7）所示的碳化模型中混凝土强度影响系数kC与混凝土抗压强度值fcuk之间的关系，拟合关系曲线如图5 所示，随着强度fcuk的增大，混凝土强度影响系数kC越小，即混凝土强度越高，碳化越不明显。

图5 混凝土抗压强度值与碳化强度影响系数关系曲线Fig.5 Influence coefficient curve of concrete compressive strength and carbonization strength

3 结论

通过深入分析混凝土碳化理论，结合高钛型高炉渣混凝土标准环境下加速碳化试验，得到如下结论：

fcuk≥64.85 MPa 时，高钛型高炉渣混凝土很难被CO2侵蚀而碳化。

53.12 MPa≤fcuk≤64.85 MPa 时，高钛型高炉渣混凝土碳化现象较弱。

25.96 MPa≤fcuk≤53.12 MPa 时，高钛型高炉渣混凝土碳化规律明显；混凝土强度一定时，碳化深度随碳化时间的增长而加深；碳化时间一定时，混凝土碳化深度随强度的增加而减少。

基于Fick 第一定律的混凝土强度碳化深度模型预测与实际吻合。