郭嘉欢, 王伯昕, 张添奇, 王诗煜
吉林大学 建设工程学院，吉林 长春 130021
收稿日期：2021-07-13
基金项目：国家自然科学基金资助项目(42072296，41430642，51108207)。
作者简介：郭嘉欢(1998-)，女，黑龙江哈尔滨人，吉林大学博士研究生;
王伯昕(1980-)，男，吉林长春人，吉林大学教授，博士生导师。

摘要：研究纤维编织网增强混凝土(textile reinforced concrete, TRC)外部水分沿其内部纤维束的放置走向迁移，使混凝土基体受损抗渗性能下降.分别在宏、细观层面研究了混凝土基体水灰比、纤维编织网网格尺寸、纤维束Tex含量对纤维编织网增强混凝土抗渗性能的影响，并通过核磁共振试验引入分形维数评价混凝土的粗糙程度.结果表明：纤维编织网增强混凝土的抗渗性能会随混凝土水灰比的增大、网格尺寸的减小、纤维束Tex含量的增大而降低.基于量纲分析法与试验建立了一种TRC渗流预测模型，描述了TRC的抗渗性能.
关键词：纤维编织网混凝土抗渗性扫描电镜核磁共振
Study on Impermeability of Textile Reinforced Concrete
GUO Jia-huan, WANG Bo-xin, ZHANG Tian-qi, WANG Shi-yu
College of Construction Engineering, Jilin University, Changchun 130021, China
Corresponding author: WANG Bo-xin, E-mail: boxinwang@jlu.edu.cn.

Abstract: Water in the external environment of the textile reinforced concrete(TRC)migrates along the direction of the internal directional fiber bundles, which causes the degradation of the impermeability of the internal matrix of the textile reinforced concrete. This paper studies the effects of the water-cement ratios, the textile sizes, and the fiber bundle Tex content in concrete matrix on the impermeability of TRC both in macro and micro scale. Meanwhile, the roughness of concrete was evaluated based on fractal dimension through nuclear magnetic resonance test. The results show that the impermeability of TRC decreases with the decrease of the mesh size of the textile, the increase of the Tex content and the increase of the water-cement ratio. A TRC seepage prediction model was also established based on the dimensional analysis method and permeability test, which can be used to describe the impermeability performance of TRC.
Key words: textileconcreteimpermeabilityscanning electron microscopenuclear magnetic resonance
水泥基材料在服役过程中表现出许多优良性能，兼具来源及价格方面的优势，成为当今应用最广泛的建筑材料^[1].但近年来，混凝土材料却逐渐暴露出抗拉强度较低、易开裂的缺点.研发抗裂性能优异的新型建筑材料成为研究热点^[2~4]，有****提出在混凝土中加入纤维可以改善混凝土材料的各项力学性能^[5~8].研究主要集中在RC，FRP及TRC等方面，以加强混凝土的各项性能，提高工程的安全系数.其中TRC兼具安全性和耐久性的优势^[9~12]，已广泛应用于修复混凝土拱坝及重力坝^[13].TRC材料各项力学性能良好，但混凝土基体与内部纤维束两相性质不同，导致其整体性下降，在混凝土基体内易诱发微裂缝，液体和气体容易侵入，对结构造成不利影响.通过对比有无裂纹试件的吸水率和气体渗透率来研究TRC材料的渗透性能^[14-15].TRC的抗渗性是获得高性能和应变硬化行为的控制因素，Peled也在探索其抗渗性的控制方式^[16].关于混凝土抗渗性的研究方法较多^[17]，本文采用渗水高度法，依据GB/T50082—2009规范^[18]进行混凝土抗水渗透试验.
1 试验概况1.1 试验材料1) 水泥：本文中的胶凝材料选用标号为PO42.5的普通硅酸盐水泥，该材料的主要参数如表 1所示.
表 1(Table 1)

表 1 胶凝材料主要参数Table 1 Main parameters of cementing material 凝结时间 抗压强度 抗弯强度 min MPa MPa 初凝 终凝 3d 28d 3d 28d 353 2.95 155 245 26.2 49.2 5.6 9.3

表 1 胶凝材料主要参数 Table 1 Main parameters of cementing material

2) 骨料粒径：细骨料选用细度模数2.4~3.0，平均粒径0.35~0.50 mm，含泥量1.5 % 的中砂；粗骨料选用粒径5~10 mm的石灰岩碎石.
3) 拌和用水：试验中浇筑试件使用长春市自来水.
4) 试验用纤维：在不同种类的纤维束中，玻璃纤维的抗拉强度并不突出，但其造价低且表面附着一层氧化钴，耐碱性能良好，故本次试验选用耐碱玻璃纤维，其参数指标如表 2所示.
表 2(Table 2)

表 2 纤维束参数指标Table 2 Parameters of fiber bundle 纤维类型 无捻粗纱 1 600 72 9.2 k 0.975

表 2 纤维束参数指标 Table 2 Parameters of fiber bundle

5) 混凝土配合比：水灰比为0.45，0.55时，混凝土配合比如表 3所示.
表 3(Table 3)

表 3 混凝土配合比Table 3 Concrete mix ratio 水灰比 0.45 185 411 565 1 119 56 0.55 185 336 645 1 114 60

表 3 混凝土配合比 Table 3 Concrete mix ratio

1.2 试件制备本研究的关键在于TRC试件在压力水作用下的抗渗性能，试验仅考虑纵向(压力水自圆台形试件底面向顶面迁移路径的方向)纤维束对TRC抗渗性的影响，横向纤维束对抗渗性的影响忽略不计.为使网格在基体中保持完整，用质量比为5∶ 1(环氧树脂∶固化剂)的环氧树脂胶浸渍纤维编织网.首先把环氧树脂和固化剂混合，加入适量无水乙醇作为有机溶剂搅拌均匀，然后将编织完成的纤维网张拉固定在矩形钢框中，用小刷子蘸取少量环氧树脂胶刷涂在纤维网网格上，对整张纤维编织网刷涂3~5次，要保证环氧树脂胶完全浸入到纤维束中又没有多余聚集在网格节点处.
用平织法编织完成的纤维编织网如图 1所示，浸渍固化完成后剪裁成边长为150 mm的方形网格，如图 2所示.
图 1(Fig. 1)

图 1 未刷胶的纤维编织网Fig.1 Non-glued textile

图 2(Fig. 2)

图 2 方形纤维编织网Fig.2 Square textile

试件内部网格的放置方法如图 3所示.考虑本研究的基础变量个数，本次抗水渗透试验共浇筑试件12组，每组试件12块.各组试件的具体指标差异如表 4所示.其中S₂表示纤维编织网网格尺寸为20 mm×20 mm，S₄表示纤维编织网网格尺寸为40 mm×40 mm；a表示纤维束Tex含量为9.2 k，b表示纤维束Tex含量为18.4 k，c表示纤维束Tex含量为27.6 k.
图 3(Fig. 3)

图 3 纤维编织网的位置Fig.3 The textile position

表 4(Table 4)

表 4 试件分组Table 4 Grouping of specimens 试件标号 水灰比 C1-S2-a 0.45 20×20 9.2 k C1-S2-b 0.45 20×20 18.4 k C1-S2-c 0.45 20×20 27.6 k C1-S4-a 0.45 40×40 9.2 k C1-S4-b 0.45 40×40 18.4 k C1-S4-c 0.45 40×40 27.6 k C2-S2-a 0.55 20×20 9.2 k C2-S2-b 0.55 20×20 18.4 k C2-S2-c 0.55 20×20 27.6 k C2-S4-a 0.55 40×40 9.2 k C2-S4-b 0.55 40×40 18.4 k C2-S4-c 0.55 40×40 27.6 k

表 4 试件分组 Table 4 Grouping of specimens

2 试验过程及分析2.1 抗渗试验与分析根据GB/T 50082—2009规范，进行混凝土抗水渗透试验.将石蜡放在托盘中用烘箱加热至流动状态，把TRC试件的侧壁打磨光滑并裹涂一层熔化的石蜡，保证密封效果.使用压力机将密封完成的TRC试件压入预热过的环状试模上，确保二者底面相平.将试模及试件安装在抗渗仪上，启动抗渗仪开始试验.当试件上表面开始沁出水珠时，关闭抗渗仪结束试验.若试件上表面一直没有水珠沁出，则仪器启动24 h后结束试验.
完成TRC抗渗性试验后，观察TRC试件的上表面，仅在布有网格的对应位置上方发现排列规律的水珠，如图 4所示.
图 4(Fig. 4)

图 4 试件上表面渗透现象Fig.4 Seepage phenomenon on the upper surface of the specimen

从中间劈开TRC试样，标记出水纹在TRC试件劈裂面上的高度痕迹，对比劈开前后的TRC试件，发现水珠位置与纵向纤维束位置一一对应.该试验现象证明：纵向纤维束使混凝土基体的整体性降低，附近产生了相对薄弱区，与远离纤维束的混凝土相比存在更多缺陷及微裂缝.
按实际水痕在试件劈裂截面上描绘出试件上部的水纹波线，如图 5所示.纵向纤维束对应水纹波线的波峰，而纤维束之间混凝土基体则对应水纹波线的波谷.该水纹痕迹的形成原因：压力水易沿着混凝土内部裂隙迁移，渗流流量较大，该处的水纹位置较高.
图 5(Fig. 5)

图 5 试件水痕路径Fig.5 Water path in the specimen

用TRC试件的水纹高度算出其相对渗透系数，进而更直观地得出各因素对TRC抗渗性能的影响程度.平均渗水高度和相对渗透系数如图 6所示.
图 6(Fig. 6)

图 6 平均渗水高度和相对渗透系数Fig.6 The average height and the relative permeability coefficient

1) 当混凝土基体水灰比、纤维束Tex含量均相同时，平均渗水高度和相对渗透系数随纤维编织网网格尺寸的减小而增大.
2) 当混凝土水灰比、纤维编织网网格尺寸均相同时，平均渗水高度和相对渗透系数随纤维束Tex含量的增加而增大.
3) 当纤维编织网网格尺寸、纤维束Tex含量均相同时，平均渗水高度和相对渗透系数随混凝土基体水灰比的增加而增大.
2.2 扫描电镜试验与分析选取纤维与混凝土黏结良好的部分作为TRC试样，试样尺寸如图 7所示，并标记出纤维束位置.
图 7(Fig. 7)

图 7 扫描电镜试样Fig.7 Specimens for SEM

对取得的试样进行连续12 h的抽真空处理，并对试样进行喷金操作，每个试样要进行3~5次喷金，在试样表面覆盖一层金粉，提高试样的导电性.在扫描电镜成像时增加信噪比，进而确保成像的高分辨率.用洗耳球轻吹试件表面，吹掉浮尘，最后送入舱门.
扫描电镜(scanning electron microscope，SEM)试验选择的放大倍数为500倍.SEM照片如图 8所示，可以观察到纤维束与混凝土的相对位置.
图 8(Fig. 8)

图 8 不同Tex含量TRC试样的扫描电镜照片Fig.8 SEM photos of different Tex content of TRC (a)—Tex含量9.2 k的TRC试样；(b)—Tex含量18.4 k的TRC试样；(c)—Tex含量27.6 k的TRC试样.

通过SEM照片测出裂隙宽度，多次测量求解平均值，如表 5所示.可知，TRC试件纤维束周围混凝土基体的裂隙宽度随Tex含量及水灰比的增大而增大，这一结果与2.1节抗渗试验中，水纹波线体现的宏观试验现象一致.
表 5(Table 5)

表 5 单宽裂隙宽度Table 5 Width of single-wide cracks ? μm 试件标号 w1 w2 w3 w4 w5 w6 w7 w8 平均值 C1-S2-a 54.2 54.1 54.5 53.9 54.4 54.3 55.2 54.2 54.4 C1-S2-b 91.3 90.9 91.1 91.5 90.8 91.2 91.1 90.7 91.1 C1-S2-c 102.9 103.1 103.3 103.1 102.7 102.6 103.4 103.5 103.1 C1-S4-a 55.8 55.7 55.6 56 56.3 55.8 55.8 55.9 55.9 C1-S4-b 91.3 91.5 91.2 91.4 91.5 91.3 91.4 90.8 91.3 C1-S4-c 103.1 102.7 103.2 103.4 102.9 102.7 103.2 103.5 103.1 C2-S2-a 73.1 73.4 73.3 73.2 72.8 72.9 73.2 73.3 73.2 C2-S2-b 108.6 108.7 108.6 108.2 108.5 108.6 108.5 109 108.6 C2-S2-c 121.1 120.9 121.2 121.1 121 120.9 121.8 120.6 121.1 C2-S4-a 73.3 73.6 73.4 72.9 73.4 72.8 73.2 73.5 73.3 C2-S4-b 109.8 109.6 110.2 110.3 110.5 109.7 109.8 110.4 110.0 C2-S4-c 122.2 122.4 121.8 121.8 122.3 121.9 121.7 122.3 122.1

表 5 单宽裂隙宽度 Table 5 Width of single-wide cracks ?

2.3 核磁共振试验及分析分形维数能够更加准确地确定混凝土基体中孔隙的大小及分布情况，可用来表示混凝土内部的粗糙程度.通过数字图像盒子计数法、压汞测孔法和核磁共振(nuclear magnetic resonance，NMR)试验法得到混凝土的分形维数^[19-20].核磁共振试验原理：用真空饱水仪对材料提前进行饱水处理，通过追踪材料孔隙中的水分子得到其内部孔隙的分布情况.由式(1)可计算出弛豫时间.本文借助NMR试验求解TRC试件的分形维数值.

(1)

式中：T_2B为体积弛豫时间；D为分形维数；γ为旋磁比；G为磁场梯度；T_E为回波间隔时间；ρ为多孔材料的表面弛豫率；S为孔隙表面积；V为孔隙体积.基于毛细管压力的基本原理，通过式(1)推导得到式(2)：

(2)

由式(2)可知，在核磁共振T₂谱中lgS_V与lgT₂具有线性相关关系，采用回归分析法计算方程的系数，即混凝土孔隙结构的分形维数.通过多次计算，得到吻合度达标的分形维数值.
通过核磁试验T₂谱计算分形维数，如图 9、图 10所示.试样中孔隙的大小差异导致试样中含水量的高低差异，在T₂谱中体现为峰值的高低.在T₂谱中共有3个峰值，由左至右分别表示微小孔隙、中等孔隙及较大孔隙的分布情况.
图 9(Fig. 9)

图 9 C1试件T2谱Fig.9 T2atlas of C1 specimen

图 10(Fig. 10)

图 10 C2试件T2谱Fig.10 T2 atlas of C2 specimen

用T₂谱中第一峰值数据及2.2节中求得的裂隙平均值求解分形维数，分形维数的计算结果如表 6所示，进一步证明了纤维束对混凝土基体整体性的不利影响，使得混凝土基体内部的粗糙程度增大.
表 6(Table 6)

表 6 试件分形维数值Table 6 The fractal dimension values of specimens 试件标号 分形维数(D) 试件标号 分形维数(D) C1-S2-a 2.615 C2-S2-a 2.659 C1-S2-b 2.676 C2-S2-b 2.688 C1-S2-c 2.813 C2-S2-c 2.826 C1-S4-a 2.574 C2-S4-a 2.584 C1-S4-b 2.598 C2-S4-b 2.605 C1-S4-c 2.647 C2-S4-c 2.654

表 6 试件分形维数值 Table 6 The fractal dimension values of specimens

当其他变量一致时，在混凝土基体一定体积范围内纤维的根数越少，对混凝土基体的整体破坏就越小，基体内部粗糙程度也越小；相反，在混凝土基体一定体积范围内纤维的根数越多，对混凝土基体的整体破坏就越大，基体内部粗糙程度也越大.
3 TRC渗流预测模型引入分形维数以表示混凝土内部的粗糙程度，根据宏观抗渗试验及细观扫描电镜试验的结果，选取5个主要影响因素：水压力、裂隙宽度、分形维数、流体黏度系数、渗流流量，基于量纲分析法建立TRC的渗流预测模型:

(3)

式中：dp/dy为水压力；w为裂隙宽度；μ为流体黏度系数；Q为渗流流量.渗流预测模型中各物理量量纲如表 7所示.
表 7(Table 7)

表 7 物理量量纲Table 7 Dimensions of physical quantities 物理量 符号 量纲式 水压力 dp/dy ML-2T-2 裂隙宽度 w L 分形维数 D 流体黏度系数 μ ML-1T-1 渗流流量 Q L2T-1

表 7 物理量量纲 Table 7 Dimensions of physical quantities

式(3)中有2个无量纲物理量，其中一个是分形维数D，另一个是函数F的无量纲参数，设为π：

(4)

将物理量量纲代入式(4)，经简化得

(5)

通过量纲方程得α=-1，β=1，γ=3.TRC渗流预测模型为

(6)

式中，f(D)为粗糙度函数，可借助TRC抗渗试验的结果回归得出.
通过回归分析发现，相对渗透系数与裂隙宽度之间存在正向相关关系，二者之间的比例参数φ与相关性系数R²的关系如表 8所示.
表 8(Table 8)

表 8 比例参数φ与相关性系数R2Table 8 The scale parameter φ and the correlation coefficient R2 试件标号 参数φ 相关性系数R2 分形维数D C1-S2 7.780 5 0.919 2 2.701 C1-S4 20.134 3 0.929 1 2.606 C2-S2 5.664 2 0.993 6 2.724 C2-S4 12.760 9 0.998 4 2.614

表 8 比例参数φ与相关性系数R2 Table 8 The scale parameter φ and the correlation coefficient R2

比例参数φ与分形维数D的变化规律一致，可用参数φ表征试件内部粗糙度:

(7)

将抗水渗透结果，μ=1.005×10^-3Pa·s，L=0.15 m，代入式(7)中，得到试验条件下f(D)的表达式(8).回归分析结果如图 11所示，R²=0.891，相关性较高.

(8)

图 11(Fig. 11)

图 11 分形维数D与参数φ的拟合曲线Fig.11 Fitting curve of the fractal dimension D and the parameter φ

将式(8)代入式(6)中，得到TRC渗流预测模型.该模型依据量纲分析原理和抗渗性试验结果建立，是一种理论与试验相结合的预测方法：

(9)

4 结论1) TRC的抗渗性随混凝土水灰比的增大、网格尺寸的减小、纤维束Tex含量的增大而降低.
2) 通过扫描电镜试验，从细观层面验证了宏观抗渗性试验结果产生的原因.TRC扫描电镜结果证明：纤维束附近裂隙宽度随混凝土水灰比的增大、网格尺寸的减小、纤维束Tex含量的增大而增加，裂隙引发了压力水的迁移进而导致TRC试件抗渗性能下降.
3) 通过核磁共振试验引入分形维数评价混凝土的粗糙程度，NMR试验结果表明：TRC混凝土基体的粗糙度随纤维编织网网格尺寸的减小、纤维束Tex含量的增大而增大，进一步验证了宏观抗渗性试验的结果.
4) 根据宏、细观试验结果，选取5个基本物理量，基于量纲分析法建立了理论与试验相结合的TRC渗流预测模型.
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