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　　再生粗骨料混凝土碳化分析的多场耦合模型及验证 摘要： 中国 8/vie 　　再生粗骨料混凝土的碳化是一个复杂的物理扩散和化学反应过程，其分析和预测较为困难。鉴于此，基于再生粗骨料混凝土的碳化机理，结合再生粗骨料混凝土中CO2的扩散定律和可碳化物质的质量守恒定律，综合考虑再生粗骨料混凝土中CO2的有效扩散系数、碳化反应速率系数、可碳化物质的量、再生粗骨料的表面附着砂浆等重要参数的影响，建立了再生粗骨料混凝土碳化分析的多场耦合模型，并通过试验数据验证了模型的有效性和适用性。 　　关键词： 　　混凝土；再生粗骨料；碳化；附着砂浆；矿物掺合料 　　中图分类号：TU311.3 　　文献标志码：A2017 　　Abstract： 　　Carbonation of recycled coarse aggregate （RCA） concrete ical reaction process， echanism of the RAC concrete， a multifield coupled model for carbonation analysis of the RCA concrete ass for the carbonatable substances. The proposed model adopted effective diffusion coefficient of CO2， coefficient of carbonation reaction rate， amount of carbonatable substances and adhesive mortar of the RCA as major control parameters. Efficiency and applicability of the proposed model ental data. 　　Keyortar； mineral admixture 　　与天然粗骨料相比，再生粗骨料表面附着的硬化水泥砂浆疏松多孔且棱角较多，导致再生粗骨料混凝土的孔隙率明显高于天然粗骨料混凝土。由于混凝土的孔隙率直接影响外部环境腐蚀性二氧化碳向混凝土内部的传输，所以，再生粗骨料混凝土更加容易发生碳化[1]。再生粗骨料混凝土的碳化是一个复杂的物理扩散和化学反应过程，不仅与混凝土的材料参数有关，而且与环境条件密切相关，导致再生粗骨料混凝土的碳化分析和预测较为困难。 　　目前，再生粗骨料混凝土的碳化分析主要包括经验模型和半经验模型两大类。经验模型主要基于试验数据的拟合分析，直接建立再生粗骨料混凝土的碳化深度与水灰比、水泥用量、再生粗骨料取代率、温度、相对湿度、环境CO2浓度等参数之间的经验关系。肖建庄等[2]基于所收集的28组试验数据，以混凝土抗压强度作为控制参数，并考虑环境CO2?舛取⒐ぷ饔αΑ⒒肪澄露取⑾喽允?度等因素的影响，提出了再生粗骨料混凝土的碳化深度预测模型；钟荣富等[3]基于32组试验数据，综合考虑环境CO2浓度、温度、相对湿度和混凝土抗压强度等因素的影响，提出了再生粗骨料混凝土的碳化深度预测模型；耿欧等[4]考虑水灰比、再生粗骨料取代率、水泥用量、温度、环境CO2浓度等因素的影响，提出了再生粗骨料混凝土的碳化深度预测模型。总的来说，上述经验模型的形式简单，便于工程应用，但是由于经验模型缺乏严密的理论推导，其适用性局限于特定的材料参数和环境条件。半经验模型基于混凝土的碳化机理，通过理论推导建立混凝土碳化深度与水灰比、环境CO2浓度、矿物掺合料等因素之间的关系，并结合试验数据和工程经验，引入温度、相对湿度、再生粗骨料、水泥品种等因素的修正系数。WANG等[5]在普通混凝土碳化分析的理论模型基础上，结合所收集的28组试验数据，通过引入再生粗骨料影响系数，提出了再生粗骨料混凝土的碳化深度预测模型；类似地，肖文广等[6]通过引入混凝土强度、相对湿度、水灰比、水泥用量、水泥品种、水泥水化程度等因素的修正系数，建立了再生粗骨料混凝土的碳化深度预测模型。总的来说，半经验模型具有一定的理论基础，但是仍然需要基于特定的试验数据来拟合分析确定温度、相对湿度、再生粗骨料、水泥品种等因素的经验修正系数，而无法定量分析上述因素的影响，导致适用性有限。综上所述，目前缺乏一种具有严密理论基础、而且能够综合考虑水灰比、矿物掺合料等材料参数以及温度、湿度、CO2浓度等环境条件影响的再生粗骨料混凝土的碳化分析模型。 　　本文基于再生粗骨料混凝土的碳化机理，结合CO2在再生粗骨料混凝土中的扩散定律和可碳化物质的质量守恒定律，以再生粗骨料混凝土中CO2的有效扩散系数、碳化反应速率系数和可碳化物质的量为主要参数，并考虑再生粗骨料表面附着