Строительство. Бетоны

Заполнители бетона

Раздел: Быт. Хозяйство. Строительство. Техника

• Общим для всех заполнителей требованием является однородность, т. е. постоянство свойств и показателей качества заполнителей от пробы к пробе, от партии к партии, обеспечивающее стабильность работы заводов и гарантированного качества получаемого бетона.

Испытав небольшую пробу заполнителя, по полученным результатам оценивают его качество в пределах всей партии, объем которой может составлять, например, 500 м3. Чтобы избежать при этом больших ошибок, стандарты рекомендуют определенные правила отбора проб для испытаний. Например, из разных мест штабеля, бункера, вагона или судна вначале отбирают 10 ... 15 частичных проб, затем их тщательно перемешивают, получая таким образом среднюю, представительную пробу. Поскольку она по объему больше, чем требуется для испытаний, ее делят по предусмотренным стандартами правилам. Чаще всего при этом прибегают к квартованию, состоящему в следующем.

Пробу заполнителя укладывают на горизонтальной поверхности в виде диска, делят по двум взаимно перпендикулярным диаметральным плоскостям на четыре равные части, две любые противоположные четверти отбрасывают, остаток же после перемешивания вновь укладывают в виде диска и делят последовательным квартованием до получения требуемого объема. Для сокращения объема средней пробы стандарты рекомендуют также специальное устройство — желобчатый делитель.

Все стандартные испытания заполнителей повторяют по 2 ... 5 раз, а показатели качества вычисляют как средние из полученных результатов параллельных испытаний.

Чтобы лучше понять требования стандартов и применяемые методы оценки качества заполнителей, рассмотрим некоторые элементарные положения теории вероятностей и математической статистики.

Прежде всего отметим, что все методы испытания, будь то взвешивание, измерение размеров и другие, неточны и сопряжены с погрешностями. Последние бывают вызваны несовершенством приборов, непостоянством условий, субъективными факторами и многими неизвестными причинами.

Ошибки в результатах опыта можно разделить на три группы: систематические, случайные и промахи.

Систематические ошибки имеют закономерную направленность. Например, если масса гири меньше номинальной, результаты взвешивания всегда будут занижены. Подобные ошибки в той или иной степени можно устранить или компенсировать поправками.

Случайные ошибки проявляются в отклонениях от истинных значений измеряемой величины, причем вероятность завышения или занижения результатов одинакова.

Промахи — это явно отличающиеся от всех других результатов чрезмерно большие погрешности. Например, представлены результаты определения плотности заполнителя: 1400, 1410, 1390, 1400, 1390, 1650 кг/м3. Последний результат явно указывает на промах (возможно, после взвешивания заполнителя забыли вычесть массу сосуда). Этот результат следует отбросить и не учитывать при определении средней плотности.

Примером анализа ошибок и отбрасывания промахов может служить положение ГОСТ 8269—76, касающееся определения плотности вещества заполнителя. Последнюю вычисляют как среднее арифметическое результатов двух опытов, если расхождение между ними не превышает 0,02 г/см3. В случае больших расхождений производят третье испытание и вычисляют среднее арифметическое двух ближайших по значению результатов.

Возникает, однако, вопрос: достаточно ли надежно среднее арифметическое опытных результатов отражает качество материала?

Это зависит от числа произведенных измерений. Если бы можно было испытать полностью целую партию заполнителя, перебрав ее последовательно малыми порциями, то получили бы исчерпывающую информацию об изучаемом свойстве (например, о зерновом составе или плотности заполнителя). Вся совокупность данных, которые можно таким образом получить, называется генеральной совокупностью .V. Последняя может быть конечной или бесконечной. Например, партия заполнителя доставлена на завод на 100 автосамосвалах. Отобрав с каждого самосвала пробу, получим генеральную совокупность данных N=100.

На практике возможен, как правило, только выборочный контроль качества заполнителей. Совокупность п результатов произведенных испытаний отдельных проб называется выборочной, причем п может быть значительно меньше .V. Статистические методы обработки результатов испытаний позволяют по выборочным данным судить о свойствах материала в пределах всей генеральной совокупности.

Если исключить при испытаниях систематические ошибки и промахи, то математическим ожиданием выборочной средней будет генеральная средняя, причем с тем большей достоверностью, чем больше объем выборки п.

При этом необходимо соблюдать правила отбора проб и вычисления выборочной средней. Если партия заполнителя доставлена на 100 автосамосвалах, то лаборатория может отбирать для испытания пробы, например, с каждого десятого самосвала (л=10). Если при этом транспортные средства неодинаковы (вместимость кузовов самосвалов различна), то при вычислении среднего следует руководствоваться «весом» каждого полученного частного результата

Средневзвешенное значение ближе к генеральному среднему, чем простое среднее арифметическое. Это надо иметь в виду во всех случаях, когда представительность отдельных лабораторных проб неодинакова.

Помимо среднего значения какого-либо признака качество заполнителя характеризуется возможными колебаниями показателей свойств относительно среднего значения, т. е. вариацией. Например, имеются данные систематического лабораторного контроля влажности песка

В среднем за обследованный период влажность песка составила 3,5 %, однако она изменялась в широких пределах, что немаловажно для технологии бетона.

 Для числового выражения изменчивости показателей качества материала чаще всего пользуются средним квадратическим отклонением а:

Чаще всего распределение случайных величин показателей качества заполнителей подчиняется закону нормального распределения, или закону Гаусса. Для нормального распределения возможные отклонения значений JC,- от среднего значения х имеют определенную вероятность. Так, можно утверждать, что вероятность принятия величиной значений xt в пределах х±2а составляет 0,954, а в пределах Jc±3a — 0,997, т. е. в среднем лишь в трех случаях из 1000 отклонение от среднего может превысить ±3а (по 1 ... 2 случая равновероятно в каждую сторону). Такой малой вероятностью выхода значения случайной величины за пределы доверительных границ, как правило, в технике пренебрегают.

Для вышеприведенного при средней влажности песка 3,5 % среднее квадратическое отклонение ее составило 1,1%, коэффициент вариации — 31,5%. минимальная влажность при обеспеченности 0,954—1,3%, максимальная — 5,7%, а при обеспеченности 0,997 — соответственно 0,2 и 6,8%. Вероятность того, что влажность песка окажется выше 5,7 %, составляет менее 23 случаев на 1000 проб, а выше 6,8 % —примерно в одном случае на 1000 проб.

Для того чтобы обеспечить стабильность заданного показателя качества бетона, следует добиваться повышения однородности заполнителей по всем контролируемым параметрам — зерновому составу, плотности, пустотности, удельной поверхности, влажности и т. д. Есть, правда, еще один путь: при изменении свойств заполнителей можно соответственно варьировать состав бетонной смеси, т. е. компенсировать неоднородность заполнителей корректировкой состава бетона. Такая задача может быть решена при реализации автоматической системы управления технологическим процессом, и в этом направлении проводится значительная работа.

Автоматическая система управления может базироваться на математической модели технологии бетона, связывающей выходную функцию (например, прочность бетона) с исходными параметрами. Наибольшие трудности представляют оценка исходных параметров качества заполнителей, изыскание методов их экспрессного определения и разработка соответствующих датчиков.

Использованию заполнителей предшествует определение их основных свойств. Описанные методы испытаний имеют целью разностороннюю оценку качества заполнителей, на основе которой достигается их эффективное применение в бетонах.

Различие в определении трех показателей плотности заполнителей: насыпной, зерен и вещества.