인공신경망을 통한 확산계수 도출과 공극구조의 변화를 고려한 콘크리트 탄산한 해석

서지정보

· 발행기관 : 대한토목학회
· 수록지 정보 : 대한토목학회 논문집A / 27권 / 1호 / 107 ~ 116페이지
· 저자명 : 권성준, 송하원, 변근주

초록

탄산화는 콘크리트 구조물의 가장 중요한 열화요인중 하나이다. 탄산화에 대한 정량적인 평가를 위해서는 물리-화학적 모델을 이용한 이산화탄소와 수화물과의 반응을 고려하는 모델이 필요하다. 콘크리트의 탄산화 평가를 위해서는 내부 수화물량 및 이산화탄소의 확산계수의 도출이 매우 중요하지만, 다양한 조건의 확산계수를 실험적으로 도출하기는 경제적, 시간적인 조건때문에 매우 제한적일 수 밖에 없다. 본 연구는 다양한 배합변수에 인공신경망을 적용하여 이산화탄소 확산계수를 도출하고, 도출된 확산계수를 탄산화에 따라 변화되는 공극률과 함께 탄산화 해석모델에 적용하여, 탄산화 거동을 예측하는 것이다. 이를 위해, 기존 실험자료에서 보통포틀랜트 시멘트로 제조된 콘크리트에 대하여 이산화탄소 확산계수를 분석하였다. 배합조건 및 상대습도를 뉴런으로 설정하고 역전파 알고리즘을 이용하여 학습을 수행하였다. 학습을 통하여 도출된 이산화탄소 확산계수는 다양한 물-시멘트비(42%, 50%, 58%) 및 습도조건(10%, 45%, 75%, 90%)에서 도출된 실험값을 정확하게 예측하고 있었다. 한편 탄산화에 따른 공극구조의 변화를 도출하기 위해 제조된 시편에 대하여 수은압입법(mercury intrusion porosimetry : MIP)을 통한 분석을 수행하였으며 탄산화 전후의 공극률 변화 및 그 특성을 분석하였다. 최종적으로 초기재령 콘크리트의 다상수화발열모델과 공극구조형성모델을 기본으로 한 탄산화 모델에 인공신경망을 통해 도출된 확산계수 및 공극률 변화 거동을 적용하여 탄산화 해석기법을 개발하였다. 개발된 해석기법은 기존의 실험결과를 통하여 적용성을 검증하였으며, 다양한 실험자료가 확보된다면, 더욱 합리적인 해석기법으로 될 것으로 예상된다.

참고자료

· 없음