최은석
(Eun-Seok Choi)
1
이준우
(Jun-Woo Lee)
1
강수태
(Su-Tae Kang)
2†
-
학생회원,대구대학교 토목공학과 석사과정
-
정회원,대구대학교 건축공학과 교수, 교신저자
Copyright © The Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection
키워드
유변특성, 항복응력, 소성점도, Chateau-Ovarlez-Trung 방정식, Krieger-Dougherty 방정식
Key words
Rheology, Yield stress, Plastic viscosity, Chateau-Ovarlez-Trung equation, Krieger-Dougherty equation
1. 서 론
콘크리트가 건설 산업에 상용화된 이후로 다양한 목적과 용도에 맞는 특성을 지닌 콘크리트의 개발은 꾸준히 진행되어오고 있다. 초고강도 콘크리트(UHSC,Ultra-High
Strength Concrete)와 같이 강도를 향상시키거나 강도가 증가할수록 취성적 거동이 나타나는 콘크리트의 한계적 성질을 개선한 고인성 콘크리트
등이 대표적이며, 강도와 인성 두 특성을 모두 향상시키는 초고성능 콘크리트(UHPC, Ultra-High Performance Concrete)도
지속적인 연구가 계속되고 있다(Maglad et al., 2023; Choi et al., 2017). 이외에도 저탄소 콘크리트와 탄소 네거티브 콘크리트 등의 탄소중립을 실현하기 위한 친환경 콘크리트, 굳지 않은 상태의 성능에 집중한 자기충전 콘크리트(SCC,
Self-Compacting Concrete) 등이 있다(Chen et al., 2022; Revilla et al., 2020). 또한 3D 프린팅 콘크리트와 AI 기반 친환경 콘크리트 배합 기술과 같이 다양한 분야에서 각광받는 최신 기술을 콘크리트의 개발에 접목하는 시도도
증가하고 있다(Zhao et al., 2022; Ge et al., 2022).
새롭게 개발되는 콘크리트의 특성에서 가장 주목받는 부분은 인장강도 또는 압축강도, 내구성과 같이 굳은 상태의 콘크리트의 성능이나, 굳지 않은 상태의
콘크리트의 다양한 성질을 파악하는 것 또한 많은 연구가 이루어지고 있으며 이는 굳은 상태의 성능에 못지않게 중요한 분야이다. 굳지 않은 상태의 콘크리트는
작업성, 유동성, 압축성, 안정성, 성형성, 펌프 압송성 등 다양한 특성을 고려해야 한다(Soliman and Tagnit- Hamou, 2016; Yoo and Yoon, 2016). 이러한 특성들은 콘크리트를 제조하고 운반하거나 타설하는 과정에 있어 중요한 영향을 미친다. 기존에 콘크리트의 굳지 않은 상태에 대한 특성을 평가하기
위하여 주로 플로우, 슬럼프 시험과 같은 경험적 방법을 적용해 왔으나, 다양한 재료와 새로운 공법이 콘크리트의 제조에 사용됨에 따라 새롭게 개발되는
수많은 종류의 콘크리트에 기존의 경험적 방법을 일일이 적용하는 것은 개발과정에서 많은 시간과 노동을 필요로 하는 한계에 부딪히기도 한다.
이러한 문제의 해결 방안으로 굳지 않은 콘크리트의 유변특성(Rheology) 평가방법이 근래 많이 적용되고 있다. 콘크리트의 유변특성에 대한 연구들은
콘크리트를 비뉴턴 유체로 간주하는 것에서 시작된다. 유변특성은 각각 유체의 흐름과 변형에 관련된 항복응력(yield stress)과 소성점도(plastic
viscosity)로 평가할 수 있으며, 대표적인 유변특성 모델은 Bingham 모델이 있다(Choi and Choi, 2019). Bingham 모델에서 유변특성은 유체에 가해지는 전단에 의해 발생하는 전단응력(shear stress)과 전단속도(shear rate)의 선형적
관계에 의해 결정된다. 유변특성이 굳지 않은 콘크리트의 특성에 미치는 대표적인 영향을 예를 들자면, 항복응력의 증가는 콘크리트의 펌핑 압력의 증가로
이어지며, 소성점도의 감소는 재료분리의 위험을 증가시킨다. 이렇듯 유변특성의 조절은 굳지 않은 콘크리트의 품질관리에 필수적인 부분이다. 지금까지 새롭게
개발된 배합으로 구성된 콘크리트의 유변특성을 파악하기 위한 많은 연구가 진행되었으나, 실험 결과에 기반한 유변특성의 경향을 분석하고 실험 결과와 유변특성의
상관관계를 통계적으로 분석한 연구들이 주를 이루고 있으며, 유변특성의 정량적 평가방법을 제시한 연구는 충분히 진행되고 있지 않다.
시멘트 기반 재료의 유변특성에 대한 정량적 평가를 위하여 현탁 유체에 적용 가능한 유변특성 예측 모델을 도입한 연구가 진행되기도 하였으나, 이러한
연구는 특정 스케일에 국한된, 즉 페이스트 또는 모르타르, 콘크리트 중 한 가지의 스케일에 대한 예측만을 다루었다. 페이스트 스케일에서의 유변특성은
시멘트 또는 시멘트 대체재가 가지고 있는 특징이 가장 큰 영향을 미치지만, 모르타르와 콘크리트 스케일에서는 골재가 유변특성을 결정하는 것에 더 큰
영향을 미친다. 새롭게 개발되는 다양한 재료와 배합에 대응하기 위하여 재료별 특성을 적절하게 반영하며 각 스케일을 유기적으로 연결할 수 있는 정량적인
예측 방법이 요구된다. 이에 본 연구에서는 선행 연구에서 제시된 페이스트 스케일의 유변특성 예측모델을 기반으로 멀티스케일 기법을 적용하여 모르타르
스케일의 유변특성을 예측하고자 하였으며, 실제 실험 결과와의 비교를 진행하여 예측 모델의 적용 가능성을 확인하였다.
2. 유변특성 예측모델
2.1 YODEL
시멘트 페이스트의 항복응력은 Flatt and Bowen(2006)이 개발한 YODEL(Yield stress mODEL)을 사용하여 예측하였으며, 모델식의 기본적인 형태는 식 (1)과 같다.
여기서, $\tau_{P}$는 시멘트 페이스트의 항복응력, $m_{1}$는 입자 간 작용력 및 입자 크기, 입도분포를 고려할 수 있는 인자이며, $\phi$는
시멘트 입자의 부피비, $\phi_{0}$는 퍼콜레이션 임계값, $\phi_{m}$은 시멘트 입자의 최대 충전 부피비를 의미한다. YODEL은 수
μm 수준의 미세한 입자간의 상호 작용력을 설명하는 미세구조 매개변수를 고려하였으며, 반데르발스 힘 및 정전기 인력 등의 인력과 정전기적 반발력과
입자간 간섭 등의 반발력, 입경과 입도분포를 고려하여 항복응력을 예측한다. 본 연구에서는 해당 예측모델을 사용하여 본 연구의 페이스트 레벨에서의 항복응력을
예측하였다.
2.2 Chateau-Ovarlez-Trung equation
모르타르의 항복응력은 Chateau-Ovarlez-Trung 방정식을 적용하였으며 그 형태는 식 (2)와 같다(Chateau et al., 2008).
여기서, $\tau_{M}$은 모르타르의 항복응력, $\tau_{P}$는 시멘트 페이스트의 항복응력, $\phi$는 잔골재의 부피비, $\phi_{m}$은
잔골재의 최대 충전 부피비를 나타낸다. 그리고 $[\eta]$는 고유점도이며 잔골재 입자의 형태에 의해 결정된다. 모르타르 레벨에서의 유체의 항복응력은
잔골재 입자간의 기계적인 상호작용이 지배적인 영향을 끼친다. 그러므로 페이스트 레벨에서 사용된 미세구조 매개변수는 직접적으로 고려되지 않으며, 이전
스케일인 페이스트 레벨의 항복응력을 통하여 간접적인 방식으로 영향을 주는 형태로 예측 모델이 구성되어 있다. Chateau-Ovarlez-Trung
방정식은 시멘트 페이스트의 항복응력을 기반으로 잔골재의 영향만이 고려된 매개변수들로 구성되어 있다. $\phi$는 모르타르 내 잔골재의 부피 비중이
직접적으로 반영되는 요소이며, $\phi_{m}$은 잔골재의 입도분포와 입자 형상에 영향을 받는 매개변수이다. 구형 입자로 구성된 단일 입경의 입자
배열의 경우 $\phi_{m}$의 이론적 최댓값은 약 0.74로 알려져 있다(Hales et al., 2017). $[\eta]$는 입자의 형태가 유변특성에 미치는 영향을 나타낸다. Struble and Sun(1995)에 따르면, 구형 입자의 경우 $[\eta]$값은 2.5이며, 입자가 구형에서 벗어날수록 $[\eta]$값이 증가한다.
2.3 Krieger-Dougherty equation
시멘트 페이스트 및 모르타르의 소성점도는 Krieger and Dougherty(1959)가 제안한 예측 방정식을 적용하였으며 그 형태는 식 (3)과 같다.
여기서, $\mu_{1}$는 목표 스케일에 해당하는 유체의 소성점도, $\mu_{0}$는 이전 스케일에 해당하는 유체의 소성점도를 의미한다. 시멘트
페이스트의 소성점도($\mu_{P}$)를 예측하는 경우, $\mu_{0}$는 물의 소성점도($\mu_{w}$)이며 모르타르의 소성점도($\mu_{M}$)를
예측하는 경우, $\mu_{0}$는 시멘트 페이스트의 소성점도($\mu_{P}$)이다. 모르타르의 소성점도 또한 항복응력과 동일하게 잔골재의 기계적인
상호작용이 지배적이며, 소성점도의 예측에도 항복응력 예측 방정식에서 사용된 매개변수들이 동일하게 사용되었다.
3. 유변특성 측정
3.1 사용재료
본 연구는 시멘트와 잔골재로 구성된 모르타르를 대상으로 하였으며, 보통 포틀랜드 시멘트(Portland Cement, PC)를 사용하였으며, 잔골재는
시멘트 강도 시험용 표준사(KS L 5100)를 사용하였다. 각 재료의 입도분포는 레이저 회절 입도 분석기(HORIBA LA-960)를 사용하여 측정되었으며,
시멘트 및 잔골재의 입도분포는 각각 Figs. 1과 2에 나타내었다. 시멘트와 잔골재의 주요 물성값은 Table 1과 같다.
Fig. 1 Particle size distributions of PC
Fig. 2 Particle size distributions of sand
Table 1 Physical properties of PC and sand
|
Materials
|
Density
[g/cm3]
|
Mean size
[μm]
|
Medium size
[μm]
|
|
PC
|
3.15
|
21.58
|
7.71
|
|
Sand
|
2.60
|
578.92
|
564.19
|
3.2 배합
유변특성의 단계적 예측을 위하여 일반적으로 사용되는 물- 시멘트비로 구성된 시멘트 페이스트의 배합을 일차적으로 결정하였으며, 해당 배합에 잔골재를
추가한 모르타르를 대상으로 유변특성 측정을 진행하였다. 시멘트 페이스트의 물-시멘트 부피비(W/C)는 1.25, 1.50, 1.75, 2.00, 2.25,
2.50 여섯 수준으로 고려하였으며, 모르타르는 시멘트 페이스트의 물-시멘트비를 기준으로 시멘트-잔골재 부피비(C/S)가 0.4, 0.5, 0.6
세 수준으로 고려하여 배합설계를 하였으며, 전체 배합은 Table 2에 나타낸 바와 같다.
시멘트와 잔골재는 건조 오븐에서 완전건조된 상태로 사용하였으며, 건조 이후 실내 온도 20°C로 일정하게 유지되는 실험실 환경에서 준비되었다. 믹싱은
시멘트와 잔골재를 3분 동안 호바트 믹서기에서 건비빔을 진행한 이후, 물을 70% 투입한 상태로 2분간 믹싱을 먼저 진행하였다. 이후 남은 30%의
물을 천천히 투입하고, 모든 물이 투입된 이후 1분간 추가적인 믹싱을 진행하였다.
Table 2 Details of mix design
|
Category
|
Conditions
|
|
W/C
(in vol. ratio)
|
1.25, 1.50, 1.75, 2.00, 2.25, 2.50 (6 cases)
|
|
C/S
(in vol. ratio)
|
0.4, 0.5, 0.6 (3 cases)
|
3.3 유변특성 실험
모르타르의 유변특성 실험은 회전식 점도계(Brookfield DV2T)를 사용하여 진행하였다. 점도계와 PC를 연동하여 데이터 분석이 가능한 실험
보조 소프트웨어 Rheocalc T를 사용하였으며, 스핀들(spindle) 유형 선택, 단계별 측정 시간 및 전단속도 등의 사전 설정이 필요하다.
실험에 사용된 장비와 스핀들의 제원은 각각 Figs. 3과 4에 나타내었다. 전단속도는 0s-1에서 시작하여 15단계에 걸쳐 최대 33.15s-1까지 증가하며, 이후 15단계에 걸쳐 0s-1로 감소시켰다.
안정적인 측정을 위하여 각 단계마다 전단속도를 10초간 일정하게 유지하였으며, 동일한 배합에 대하여 3회씩 실험을 진행하였다. 점도계는 각 전단속도
단계에서 전단응력을 측정하였으며, Rheocalc T를 통하여 실험 데이터를 수집하였다. 본 연구의 모르타르는 대표적인 비뉴턴 유체 모델인 Bingham
모델을 채택하여 유변특성 분석을 실시하였으며, 기본식은 식 (4)와 같다.
여기서, $\tau_{0}$는 모르타르의 전단응력, $\mu$는 모르타르의 소성점도, $\dot{\gamma}$는 전단속도를 의미한다. 전단속도의
상승 구간은 사전 전단(pre-shear)을 진행하는 구간으로, 사전 전단은 시멘트 페이스트 또는 모르타르의 응집 구조를 파괴하거나 그 크기를 감소시켜
현탁 유체가 완전히 분산된 상태가 되도록 유도하며, 이는 측정된 전단응력과 점도의 감소로 이어진다. 사전 전단을 진행함으로써 비뉴턴 유체에서 발생하는
요변성과 같은 시간 의존성의 영향을 최소화하여 실험 결과의 비교 가능성과 재현성을 보장할 수 있다. 사전 전단을 진행한 이후 전단속도의 감소 구간에서
측정된 실험 결과로부터 Bingham 모델을 적용하여 모르타르의 항복응력과 소성점도를 구하였다.
Fig. 4 A schematic of the spindle (SC4-21)
3.4 최대 충전 부피비($\phi_{m}$) 측정
잔골재의 최대 충전 부피비($\phi_{m}$)를 결정하기 위하여 다음과 같은 실험 방법으로 최대 충전 부피비를 측정하였다.
(1) 완전건조된 잔골재를 1.5L 원통형 단위용적기에 채워 넣는다. 이때, 고무 망치로 표면을 10회 이상 두드려 충전시키며, 표면을 평평하게 하여
최대 충전 상태를 만든다. 이후 최대로 충전된 상태의 잔골재의 중량을 측정한다.
(2) 측정 중량을 잔골재의 밀도로 나누고 이를 입자가 차지하고 있는 부피, 즉 단위용적기의 용적량 1.5L로 나누어서 잔골재의 $\phi_{m}$을
계산한다.
4. 결과 및 분석
4.1 모르타르 항복응력 예측
Chateau-Ovarlez-Trung 방정식을 사용한 모르타르의 항복응력 예측을 위하여 예측 모델의 매개변수를 결정하였다. 페이스트 레벨의 항복응력
계산을 위하여 YODEL을 적용한 시멘트 항복응력의 예측을 진행하였으며, 연구자의 기존 연구에서 제안된 매개변수 값을 사용하였다(Rajagopalan et al., 2022; Choi et al., 2023). 시멘트 페이스트의 항복응력 예측에 사용된 매개변수값과 시멘트 페이스트의 항복응력 예측 결과는 Table 3에 나타내었다.
$\phi_{m}$은 3.4절에서 설명한 방법으로 측정된 값 0.766을 사용하였다. $[\eta]$는 입자의 형상에 따라 결정되며, 구형일 경우
$[\eta]$의 이론적 값은 2.5이다. 부순 골재와 같이 입자의 형상이 구형을 벗어날수록 $[\eta]$ 값은 증가하며, 최댓값은 10으로 알려져
있다(Barnes et al., 1989). Szecsy(1997)는 $[\eta]$와 입자 형상의 특성을 설명하는 매개변수인 원형도(Circularity)와의 관계를 Fig. 5와 같이 제시하였다. 원형도는 식 (5)의 방법으로 계산할 수 있다.
여기서, $A$는 입자의 단면적, $P$는 입자의 둘레이다. 원형도를 계산하기 위하여 평판 스캐너(HP Scanjet G4040)를 이용하여 잔골재의
입자를 촬영한 뒤, 촬영된 잔골재 입자에 대한 Fig. 6과 같은 영상 처리 과정을 통하여 측정된 $A$값과 $P$ 값을 계산하였다. 계산된 개별 입자에 대한 원형도의 평균값을 Fig. 5의 $[\eta]$-원형도 관계에 대입하여 $[\eta]$값을 추정하였으며, 실험에서 사용된 잔골재의 경우 $[\eta]$는 4.8로 추정되었다.
본 연구에서는 입자를 구형으로 가정한 $[\eta]$값인 2.5를 적용한 예측과 $[\eta]$-원형도 관계를 기반으로 추정한 $[\eta]$값을
적용한 예측을 실험 결과와 비교하였다.
모르타르의 항복응력 예측 및 실험 결과를 Fig. 7에 나타내었다. W/C가 1.50 부근에서 가장 높은 항복응력이 측정되어 W/C가 증가함에 따라 항복응력이 감소하는 결과를 보여주고 있다. W/C가
1.25인 구간에서는 나머지 구간에서의 경향과는 상이하게 나타났는데, 확인한 결과 실험이 종료된 이후 Fig. 8과 같이 스핀들에 모르타르의 잔골재 입자들이 응집되어 있는 모습을 볼 수 있었다. 이는 실험 중 실제 $\phi$값이 감소하였음을 의미한다. 이로
인해 W/C가 1.50보다 작은 W/C 1.25의 배합에서 측정된 모르타르의 항복응력이 작게 평가되고, 실제 모르타르의 항복응력보다 훨씬 작게 나타난
것으로 추측된다. 따라서 해당 구간은 모르타르의 항복응력 실험 및 예측값 비교 시 제외하는 것이 타당하다고 판단하였다. 해당 구간을 제외할 시, Chateau-Ovarlez-Trung
방정식의 예측 결과와 W/C가 증가함에 따라 항복응력이 비선형적으로 감소하는 실험 결과의 경향이 일치하는 것으로 나타났다. $[\eta]$가 2.5인
경우의 예측은 실험 결과에 비하여 전체적으로 항복응력을 과소평가하였으며, $[\eta]$가 4.8인 경우 대체적으로 실험 결과와 유사한 예측 결과를
보여주고 있음을 확인할 수 있다. 또한 $[\eta]$값이 항복응력과 소성점도에 모두 영향을 미치는 점을 고려하고 $[\eta]$값 변화에 따른 항복응력과
소성점도의 경향 변화를 동시에 고려했을 때, $[\eta]$값이 약 3.5 정도일 때 실험 결과에 가장 적합한 것으로 나타났다.
Fig. 5 Relationship between intrinsic viscosity values and circularity
Fig. 6 Image processing for calculating circularity
Fig. 7 Predicted and experimental results of Yield stress of mortar
Fig. 8 Particle agglomeration
Table 3 Parameters for YODEL & Yield stress of PC
|
W/C
(in vol. ratio)
|
volume
fraction
($\phi$)
|
$m_{1}$
[Pa]
|
$\phi_{0}$
|
$\phi_{m}$
|
$\tau_{P}$
[Pa]
|
|
1.25
|
0.44
|
10.86
|
0.03
|
0.575
|
11.04
|
|
1.50
|
0.4
|
5.91
|
|
1.75
|
0.36
|
3.62
|
|
2.00
|
0.33
|
2.40
|
|
2.25
|
0.31
|
1.67
|
|
2.50
|
0.29
|
1.22
|
4.2 모르타르 소성점도 예측
Krieger-Dougherty 방정식의 매개변수 중 $\mu_{P}$를 제외한 모든 매개변수는 Chateau-Ovarlez-Trung 방정식에서
사용된 매개변수와 일치하므로, 상술한 매개변수 값을 동일하게 사용하였다. 페이스트 레벨의 소성점도는 모르타르와 동일한 Krieger-Dougherty
방정식을 사용하여 계산하였으며, 시멘트 페이스트의 소성점도 예측에 사용된 매개변수와 예측 결과는 각각 Table 4에 나타내었다.
시멘트 페이스트의 소성점도 예측을 바탕으로 계산한 모르타르의 소성점도 예측 및 실험 결과를 Fig. 9에 도시하였다. 모든 실험 결과에서 W/C가 증가함에 따라 소성점도 또한 비선형적으로 감소하는 모습을 보였으며, 이는 Krieger-Dougherty
방정식의 소성 점도 예측 결과와 동일하였다. 각 C/S마다 가장 낮은 W/C에서 실험 결과에 비해 소성점도의 예측값이 과대평가된 모습을 확인할 수
있으며, 이는 4.1절에서 설명한 바와 같이 입자 응집 현상의 영향을 받은 것으로 추정할 수 있다. $[\eta]$가 2.5인 경우의 예측은 항복응력과
동일하게 실험 결과에 비하여 소성점도를 과소평가하였으며, $[\eta]$가 4.8인 경우 또한 낮은 W/C 구간으로 향할수록 소성점도를 과대평가하는
결과를을 보여주고 있다.
Fig. 9 Predicted and experimental results of plastic viscosity of mortar
Table 4 Parameters for K-D & Plastic viscosity of PC
|
W/C
(in vol. ratio)
|
volume
fraction
($\phi$)
|
$\mu_{w}$
[Pa·s]
|
$\phi_{m}$
|
$\mu_{P}$
[Pa·s]
|
|
1.25
|
0.44
|
0.001
|
0.575
|
2.148
|
|
1.50
|
0.40
|
0.471
|
|
1.75
|
0.36
|
0.178
|
|
2.00
|
0.33
|
0.089
|
|
2.25
|
0.31
|
0.052
|
|
2.50
|
0.29
|
0.035
|
5. 결 론
이 연구에서는 멀티스케일 기법을 적용한 시멘트 모르타르의 유변특성 예측 방법을 제안하고자 하였다. 시멘트 페이스트 스케일에서의 유변특성 예측 결과를
기반으로 잔골재의 특성을 반영하여 모르타르의 유변특성을 예측하였으며, 페이스트 스케일의 항복응력은 YODEL, 모르타르 스케일의 항복응력은 Chateau-Ovarlez-Trung
방정식을 적용하였다. 소성점도는 페이스트 스케일 및 항복응력 스케일 모두 Krieger- Dougherty 방정식을 적용하여 예측하였다. 물-시멘트
부피비(W/C) 1.25, 1.50, 1.75, 2.00, 2.25, 2.50 및 시멘트-잔골재 부피비(C/S) 0.4, 0.5, 0.6으로 구성된
모르타르에 대한 유변특성 실험과 예측을 진행하였으며, 다음과 같은 결론을 도출하였다.
(1) 모르타르 스케일에서의 유변특성에 시멘트 페이스트가 미치는 영향은 동일한 물-시멘트 부피비로 구성된 시멘트 페이스트의 항복응력과 소성점도를 예측에
사용함으로써 간접적으로 고려되었으며, 잔골재의 혼입 부피와 입자 형상을 고려할 수 있는 모델식을 사용하여 예측하고자 하였다. 또한 Chateau-Ovarlez-Trung
방정식과 Krieger-Dougherty 방정식 모두 공통적으로 최대 충전 부피비($\phi_{m}$)와 고유점도($[\eta]$) 라는 잔골재에
관한 매개변수를 포함하고 있어 효율적인 예측이 가능하였다.
(2) 실험에 사용된 잔골재의 최대 충전 부피비($\phi_{m}$)는 잔골재의 최대 다짐 상태를 직접 구현한 뒤 측정한 중량을 바탕으로 계산하였으며,
고유점도($[\eta]$)는 잔골재의 입형을 구형으로 가정한 2.5를 적용한 결과와 $[\eta]$-원형도 관계에 기반하여 실제 입형을 영상 처리
과정을 통하여 계산된 값인 4.8을 적용한 경우에 대하여 각각의 예측 결과를 도출하였으며, 이를 실험 결과와 비교하였다. $[\eta]$값을 2.5를
사용한 경우 항복응력과 소성점도를 실험 결과에 비하여 과소평가하는 예측 결과를 나타냈으며, 4.8을 사용한 경우 항복응력은 실험 결과에 가까운 예측
결과를 보였으나 소성점도는 실험 결과에 비하여 과대평가하는 예측 결과를 보였다. $[\eta]$는 항복응력과 소성점도의 예측 모델에 동일하게 포함된
매개변수이므로 각각의 예측 경향에 동시에 영향을 미치는 점을 고려한 적정 $[\eta]$값은 3.5 정도인 것으로 판단되었으며, 예측에 적합한 $[\eta]$를
결정하는 부분에 관한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
(3) 멀티스케일 기법과 적절한 유변특성 예측 모델을 적용하여 모르타르의 유변특성을 예측하였을 때, 실험 및 예측결과가 대체적으로 유사하게 나타났으며,
이를 통하여 시멘트 기반 재료의 유변특성을 멀티스케일 기법을 이용하여 체계적으로 예측 가능함을 보였다.
(4) 본 연구에서 제시한 멀티스케일 기법을 적용한 유변특성 예측을 기반으로 하여 시멘트 이외의 재료가 포함된 모르타르의 유변특성 예측 또한 시도할
수 있으며, 궁극적으로 페이스트-모르타르-콘크리트로 연결되는 유변특성 예측 시스템 구축 또한 가능할 것으로 기대할 수 있다.
감사의 글
이 논문은 2023년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구이며(No.RS- 2023-00251506),
또한 2020년 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NO.2020R1F1A1049695).
References
Barnes, H. A., Hutton, J. F., and Walters, K. (1989), An introduction to rheology,
Amsterdam, Netherlands: Elsevier Science.
Chateau, X., Ovarlez, G., and Trung, K. L. (2008), Homogenization approach to the
behavior of suspensions of noncolloidal particles in yield stress fluids, Journal
of Rheology, 52(2), 489-506.
Chen, L., Zhang, Y., Wang, L., Ruan, S., Chen, J., Li, H., and Tsang, D. C. (2022),
Biochar-augmented carbon-negative concrete, Chemical Engineering Journal, 431, 133946.
Choi, E. S., Lee, J. W., and Kang, S, T. (2023), Prediction of Rheological Properties
of Cement-Based Pastes Considering the Particle Properties of Binders, Journal of
the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection, 27(6), 111-119 (in
Korean).
Choi, H. S., and Choi, H. G. (2019), A study on the coating thickness of surface modified
aggregate by using the excess paste theory and rheology value, Journal of the Korea
Institute for Structural Maintenance and Inspection, 23(5), 23-29 (in Korean).
Choi, J. I., Park, S. E., and Lee, B. Y. (2017), Compressive Strength and Tensile
Behavior of Ultra-High Performance Concrete and High-Ductile Cementless Composite,
Journal of the Korea Institute for Structural Maintenance and Inspection, 21(3), 69-75
(in Korean).
Flatt, R. J., and Bowen, P. (2006), Yodel: a yield stress model for suspensions, Journal
of the American Ceramic Society, 89(4), 1244-1256.
Flatt, R. J., and Bowen, P. (2007), Yield stress of multimodal powder suspensions:
an extension of the YODEL (Yield Stress mODEL), Journal of the American Ceramic Society,
90(4), 1038-1044.
Ge, X., Goodwin, R. T., Yu, H., Romero, P., Abdelrahman, O., Sudhalkar, A., and Varshney,
L. R. (2022), Accelerated Design and Deployment of Low-Carbon Concrete for Data Centers,
In ACM SIGCAS/SIGCHI Conference on Computing and Sustainable Societies (COMPASS),
340-352.
Hales, T., Adams, M., Bauer, G., Dang, T. D., Harrison, J., Le Truong, H., and Zumkeller,
R. (2017), A formal proof of the Kepler conjecture. In Forum of mathematics, Pi (Vol.
5, p. e2). Cambridge University Press.
Krieger, I. M., and Dougherty, T. J. (1959), A mechanism for non‐Newtonian flow in
suspensions of rigid spheres, Transactions of the Society of Rheology, 3(1), 137-152.
Lee, J. H., Kim, J. H., and Kim, M. K. (2015), Fine aggregates size effect on rheological
behavior of mortar, Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society,
16(8), 5636-5645 (in Korean).
Maglad, A. M., Amin, M., Zeyad, A. M., Tayeh, B. A., and Agwa, I. S. (2023). Engineering
properties of ultra-high strength concrete containing sugarcane bagasse and corn stalk
ashes, Journal of Materials Research and Technology, 23, 3196-3218.
Rajagopalan, S. R., Lee, B. Y., and Kang, S. T. (2022), Prediction of the Rheological
Properties of Fresh Cementitious Suspensions Considering Microstructural Parameters,
Materials, 15(20), 7044.
Revilla-Cuesta, V., Skaf, M., Faleschini, F., Manso, J. M., and Ortega-López, V. (2020),
Self-compacting concrete manufactured with recycled concrete aggregate: An overview,
Journal of Cleaner Production, 262, 121362.
Soliman, N. A., and Tagnit-Hamou, A. (2016). Development of ultra-high-performance
concrete using glass powder–Towards ecofriendly concrete, Construction and Building
Materials, 125, 600-612.
Struble, L., and Sun, G. K. (1995), Viscosity of Portland cement paste as a function
of concentration, Advanced Cement Based Materials, 2(2), 62-69.
Szecsy, R. S. (1997), Concrete rheology. Ph.D thesis, University of Illinois, Urbana-Champaign,
IL.
Thiedeitz, M., Dressler, I., Kränkel, T., Gehlen, C., and Lowke, D. (2020), Effect
of pre-shear on agglomeration and rheological parameters of cement paste, Materials,
13(9), 2173.
Yim, H. J., Kim, J. H., and Shah, S. P. (2013), Cement particle flocculation and breakage
monitoring under Couette flow, Cement and Concrete Research, 53, 36-43.
Yoo, D. Y., and Yoon, Y. S. (2016), A review on structural behavior, design, and application
of ultra-high-performance fiber-reinforced concrete, International Journal of Concrete
Structures and Materials, 10, 125-142.
Zhao, Y., Yang, G., Zhu, L., Ding, Y., Guan, X., Wu, X., and Yang, Z. (2022), Effects
of rheological properties and printing speed on molding accuracy of 3D printing basalt
fiber cementitious materials, Journal of Materials Research and Technology, 21, 3462-3475.