Моделирование влияния параметров массопереноса на кинетику коррозионного взаимодействия бетона с биологическими средами

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. Воздействие микроорганизмов на цементный камень (ЦК) бетона ускоряет вывод «свободного гидроксида кальция» из поровой структуры и способствует разложению кальцийсодержащих фаз, в результате чего происходит снижение прочностных характеристик бетона и дальнейшее разрушение. Биоповреждение необходимо учитывать при определении долговечности бетона.  Математическое моделирование позволяет на любом этапе жизненного цикла бетонного изделия спрогнозировать его состояние и установить остаточный срок службы.Материалы и методы. Влияние параметров массопереноса на изменение концентраций гидроксида кальция в бетоне и на интенсивность его вымывания в жидкую среду показано графически по результатам численного моделирования. Разработана математическая модель для описания процессов массопереноса при биологической коррозии бетона, в которой влияние микроорганизмов и продуктов их жизнедеятельности объясняется внутренним источником поглощения или высвобождения массы, в частности «свободного гидроксида кальция», в бетонном ЦК. Условия достижения значений концентраций гидроксида кальция в ЦК, соответствующих началу разложения высокоосновных составляющих, описываются с помощью решения задачи массообмена.Результаты. На основе математической модели, описывающей кинетику массопереноса, разработан математический аппарат для прогнозирования степени биодеградации цементных бетонов. Представлены графические зависимости, которые являются результатом имитационного численного эксперимента. Они описывают для широкого диапазона параметров системы влияние критериев подобия (Фурье, Био) и коэффициента, учитывающего фазовые характеристики, на динамику и кинетику процесса массопереноса при биокоррозии бетона. Наиболее интенсивное изменение кинетики и динамики массообмена наблюдается на начальных стадиях воздействия продуктов жизнедеятельности микроорганизмов при жидкостной коррозии бетона.Выводы. Полученные графические зависимости дают понимание об условиях замедления и интенсификации процессов массопереноса в системе «бетон – биопленка – жидкая среда». Инженерная методика расчета параметров массообмена и срока службы бетона применима на любом этапе эксплуатации железобетонных изделий и конструкций и дает возможность экономически обоснованно назначать средства защиты и устанавливать сроки их использования.

Об авторах

С. В. Федосов

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)

Email: fedosovsv@mgsu.ru
ORCID iD: 0000-0001-6117-7529

Б. Е. Нармания

Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)

Email: borisfablee@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-4644-6353

Список литературы

  1. Wang C., Roy A., Silberschmidt V.V., Chen Z. Modelling of damage evolution in braided composites: recent developments // Mechanics of Advanced Materials and Modern Processes. 2017. Vol. 3. Issue 1. doi: 10.1186/s40759-017-0030-4
  2. Gawin D., Koniorczyk M., Pesavento F. Modelling of hydro-thermo-chemo-mechanical phenomena in building materials // Bulletin of the Polish Academy of Sciences: Technical Sciences. 2013. Vol. 61. Issue 1. Pp. 51–63. doi: 10.2478/bpasts-2013-0004
  3. Варламов А.А., Теличенко В.И., Римшин В.И. Модели материалов по теории деградации // Известия высших учебных заведений. Технология текстильной промышленности. 2019. № 4 (382). С. 59–65. EDN TRYMNG.
  4. Kayumov R., Sulejmanov A., Strakhov D. Model of degradation of composite materials of building structure’s load-bearing elements // Lecture Notes in Civil Engineering. 2021. Pp. 239–249. doi: 10.1007/978-3-030-80103-8_26
  5. Zhao L., Qin T., Zhang J., Chen Y. 3D gradual material degradation model for progressive damage analyses of unidirectional composite materials // Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015. Pp. 1–11. doi: 10.1155/2015/145629
  6. Kaźmierczak H. The dynamic characteristics of mechanical structures destruction // Journal of Vibroengineering. 2016. Vol. 18. Issue 8. Pp. 5230–5238. doi: 10.21595/jve.2016.17717
  7. Jia Y., Liu G., Gao Y., Pei J., Zhao Y., Zhang J. Degradation reliability modeling of stabilized base course materials based on a modulus decrement process // Construction and Building Materials. 2018. Vol. 177. Pp. 303–313. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2018.05.129
  8. Гусев Е.Л., Бакулин В.Н. Обобщенные модели долговечности и их применение для решения задач прогнозирования определяющих характеристик композитов // Механика композитных материалов. 2022. Т. 58. № 3. С. 505–520. doi: 10.22364/mkm.58.3.03. EDN BZFLLD.
  9. Петров В.В., Мищенко Р.В., Пименов Д.А., Горбачева О.А. Математическое моделирование долговечности тонкостенных пространственных конструкций, взаимодействующих с агрессивной средой // Эксперт: теория и практика. 2020. № 6 (9). С. 14–30. doi: 10.24411/2686-7818-2020-10052. EDN ASQBRG.
  10. Васильев А.А., Доломанюк Р.Ю., Дашкевич С.В. Модель прогнозирования долговечности железобетонных пролетных строений мостов // Вестник Белорусского государственного университета транспорта: Наука и транспорт. 2018. № 1 (36). С. 121–123. EDN YWIICL.
  11. Bastidas-Arteaga E. Reliability of reinforced concrete structures subjected to corrosion-fatigue and climate change // International Journal of Concrete Structures and Materials. 2018. Vol. 12. Issue 1. doi: 10.1186/s40069-018-0235-x
  12. German M., Pamin J. Numerical simulation of non-uniformly distributed corrosion in reinforced concrete cross-section // Materials. 2021. Vol. 14. Issue 14. Р. 3975. doi: 10.3390/ma14143975
  13. Shodja H.M., Kiani K., Hashemian A. A model for the evolution of concrete deterioration due to reinforcement corrosion // Mathematical and Computer Modelling. 2010. Vol. 52. Issue 9–10. Pp. 1403–1422. doi: 10.1016/j.mcm.2010.05.023
  14. Федосов С.В., Румянцева В.Е., Логинова С.А. Особенности биодеградации гидротехнических бетонов // Умные композиты в строительстве. 2020. Т. 1. № 1. С. 45–55. EDN UPWQJY.
  15. Федосов С.В., Румянцева В.Е., Красильников И.В. Методы математической физики в приложениях к проблемам коррозии бетона в жидких агрессивных средах : монография. М. : Изд-во АСВ, 2021. 244 с. EDN QRKKFL.
  16. Федосов С.В., Румянцева В.Е., Касьяненко Н.С., Манохина Ю.В., Шестеркин М.Е. Особенности математического моделирования массопереноса при коррозии бетона второго вида. Решение для малых чисел Фурье // Строительные материалы. 2012. № 3. С. 11–13. EDN OYDWYH.
  17. Fedosov S.V., Rumyantseva V.E., Krasilnikov I.V., Konovalova V.S., Evsyakov A.S. Mathematical modeling of the colmatation of concrete pores during corrosion // Magazine of Civil Engineering. 2018. No. 7 (83). Pp. 198–207. doi: 10.18720/MCE.83.18. EDN SIZQZP.
  18. AL-Ameeri A.S., Rafiq M.I., Tsioulou O. Influence of carbonation on the resistance of concrete structures to chloride penetration and corrosion // MATEC Web of Conferences. 2019. Vol. 289. P. 08001. doi: 10.1051/matecconf/201928908001
  19. Wan X., Wittmann F.H., Zhao T., Fan H. Chloride content and pH value in the pore solution of concrete under carbonation // Journal of Zhejiang University SCIENCE A. 2013. Vol. 14. Issue 1. Pp. 71–78. doi: 10.1631/jzus.A1200187
  20. Pu Q., Jiang L., Xu J., Chu H., Xu Y., Zhang Y. Evolution of pH and chemical composition of pore solution in carbonated concrete // Construction and Building Materials. 2012. Vol. 28. Issue 1. Pp. 519–524. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2011.09.006
  21. Баженов Ю.М. Технология бетона : учебник. М. : Изд-во АСВ, 2011. 524 с.
  22. Makhlouf A.S.H., Aliofkhazraei M. Handbook of Materials Failure Analysis with Case Studies from the Chemicals, Concrete and Power Industries. Butterworth-Heinemann, Elsevier, 2015. 470 p.
  23. Nevares I., del Alamo-Sanza M. Characterization of the oxygen transmission rate of new-ancient natural materials for wine maturation containers // Foods. 2021. Vol. 10. Issue 1. P. 140. doi: 10.3390/foods10010140
  24. Степанова В.Ф. Долговечность бетона. Вологда : Инфра-Инженерия, 2023. 124 с. EDN FRCPMF.
  25. Ali W., Urgessa G. Computational model for internal relative humidity distributions in Concrete // Journal of Computational Engineering. 2014. Vol. 2014. Pр. 1–7. doi: 10.1155/2014/539850
  26. Fedosov S.V., Rumyantseva V.E., Konovalova V.S., Loginova S.A. Mathematical model of mass transfer processes in biological corrosion of cement concretes // IOP Conference Series : Materials Science and Engineering. 2020. Vol. 869. Issue 5. P. 052059. doi: 10.1088/1757-899X/869/5/052059
  27. Федосов С.В., Румянцева В.Е., Красильников И.В., Красильникова И.А. Математическое моделирование массопереноса в системе цементный бетон – жидкая среда, лимитируемого внутренней диффузией переносимого компонента при жидкостной коррозии первого вида // Строительные материалы. 2021. № 7. С. 4–9. doi: 10.31659/0585-430X-2021-793-7-4-9. EDN LEJJMD.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».