基于灌注饱满度的灌浆路面灌浆材料流动性能调控

基于灌注饱满度的灌浆路面灌浆材料流动性能调控 Fluidity control of grouting materials in grouting pavement based on grouting saturation degree 1 first-author 1 2 corresp 孙强，高级工程师，从事路面材料研究；E-mail: sunqiang@sdjtky.cn 孙强，高级工程师，从事路面材料研究；E-mail: sunqiang@sdjtky.cn sunqiang@sdjtky.cn 中南大学 土木工程学院，湖南 长沙，410075 中南大学 土木工程学院，湖南 长沙，410075 School of Civil Engineering, Central South University, Changsha 410075, China School of Civil Engineering, Central South University, Changsha 410075, China 山东省交通科学研究院，山东 济南，250102 山东省交通科学研究院，山东 济南，250102 Shandong Provincial Institute of Transportation Science, Jinan 250102, China Shandong Provincial Institute of Transportation Science, Jinan 250102, China 陈灿华 为了确定灌注式沥青混合料(GAC)对灌浆材料(GM)流动性能的要求，分别采用锥桶法和截模圆锥法测试不同水泥净浆体系GM的流动时间和扩散直径，并通过抗折强度和抗压强度试验测试GM试件的力学性能。采用数字图像处理技术分析GAC试件的顶部、中部和底部切片图像，获取GAC试件在不同深度的灌注饱满度，并结合灰色关联法进行流动性能指标与其相关性分析，建立灌注饱满度与流动性能的回归方程，确定对水泥净浆体系GM的流动性能要求，并通过灌注试验进行验证。研究结果表明：增大水灰比与减水剂掺量均可提高GM的流动性能，但增大水灰比对其力学性能降低幅度较大；与锥桶法相比，截模圆锥法获取的扩散直径与试件灌注饱满度的相关性更高；为了保证GAC在不同深度的灌注均一性和有效性，基体沥青混合料空隙率为25%的GAC整体灌注饱满度需大于85.0%，此时，GAC在不同深度的灌注饱满度基本一致；水泥净浆体系GM的流动时间需小于11.3 s，或者其扩散直径大于27.2 cm。 In order to determine the requirements of grouting asphalt concrete(GAC) on the fluidity of grouting materials(GM), the flow time and diffusion diameter of different GMs of different cement net paste systems were tested by conical barrel method and truncated cone die method, and the mechanical properties of GM specimens were characterized by flexural and compressive strength tests. The top, middle and bottom slice images of GAC specimens were analyzed by digital image processing technology, the calculated grouting saturation degree of specimens at different depths was obtained, and the correlation between flow performance indexes and grouting saturation degree were analyzed combined with grey correlation. The regression equations between grouting saturation degree and flow performance indexes were established, and the flow performance requirements of cement net paste system GM were determined, which were verified by grouting test. The results show that increasing the water cement ratio and the content of super plasticizer can improve the fluidity of GM, but increasing the water cement ratio can greatly reduce the mechanical properties. Compared with the conical barrel method, the correlation between the truncated cone die method and grouting saturation degree is higher. In order to ensure the uniformity and effectiveness of GAC grouting effect at different depths, the overall grouting saturation degree of GAC with 25% air voids content of matrix mixture needs to exceed 85%,the grouting saturation degrees of GAC at different depths are basically the same. The flow time of cement net paste system GM is less than 11.3 s or its diffusion diameter is greater than 27.2 cm. 灌浆材料 流动性能 灌注饱满度 流动时间 扩散直径 grouting material fluidity performance grouting saturation degree flow time diffusion diameter 随着交通荷载和交通量急剧增加，车辙已经成为沥青路面的主要病害之一，严重影响了路面的耐久性和舒适性 [ 1 1 - 3 3 1-3 ] 。灌注式混合料(GAC)铺筑的灌浆路面具有优异的抗车辙性能 [ 4 4 - 6 6 4-6 ] 。GAC由多孔沥青混合料骨架(PAC)和水泥基灌浆材料(GM) [ 7 7 ] 组成，其中，GM在混合料中的灌注效果对GAC的路用性能有显著影响 [ 8 8 - 9 9 8-9 ] 。PAC的高空隙率和GM的高流动性是确保GAC灌注饱满的关键因素 [ 10 10 ] 。目前，GM的流动性能主要采用锥桶法和截锥圆模法进行评价 [ 11 11 ] ，其中，日本规范基于锥桶法规定GM的流动时间为10~14 s [ 12 12 ] ，实践中发现该范围过于宽泛，会造成灌注饱满度较低，导致沥青混凝土内部灌浆材料呈不均匀分布(顶部饱满底部空隙)，在交通荷载和环境作用下，缺乏灌浆材料的部分率先被破坏，进而影响灌注式沥青混凝土的路用性能和使用寿命，因此，必须选取合适的灌注饱满度保证灌浆材料在混合料中的均匀分布。此外，目前缺乏流动性能试验与GAC灌注效果的相关性研究，而且灌注饱满度作为GAC的关键性能指标，没有明确灌注饱满度的最小值以及对应的流动性能要求。为此，本文作者以水泥净浆体系灌浆材料为研究对象，将制备的不同水灰比和减水剂掺量的水泥净浆作为GM，采用锥桶法和截锥圆模法测试其流动性能和力学强度，并测试其对应GAC试件的灌注饱满度，结合数字图像处理技术研究试件在不同深度的灌注饱满度，以确定试件灌注饱满度的最低值。基于试验结果和灰色关联技术，确定2种流动性能试验方法与GAC灌注效果的相关性，以期获得一种适用于确定不同空隙率GAC流动性能要求的方法。 1 试验材料和方法 1 1.1 　材料 2 采用早强型水泥作为胶凝材料。减水剂掺量和水灰比是影响水泥基材料流动性能的重要因素 [ 13 13 ] ，本研究分别选用聚羧酸共聚物和硼砂作为减水剂和缓凝剂来调节GM的流动性能，在前期试验的基础上，通过调整水灰比(0.40，0.45和0.50)和聚羧酸型减水剂掺量(0，0.03%和0.06%)制备具有不同流动性能的水泥净浆体系GM，具体的GM配比如 表1 表1 所示。前期试验表明加入0.3%硼砂可以保证GM的凝结时间超过30 min，满足施工和试验要求，为了方便数字图像处理，在GM中加入质量分数为5%的苏丹红作为着色剂以提高GAC试件中不同材料间的颜色对比度。 GM类型 水灰比 减水剂质量分数/% G1 0.40 0 G2 0.40 0.03 G3 0.40 0.06 G4 0.45 0.00 G5 0.45 0.03 G6 0.45 0.06 G7 0.50 0.00 G8 0.50 0.03 G9 0.50 0.06 为了评价GM的灌注效果，根据文献[ 14 14 - 15 15 14-15 ]，控制PAC-13的空隙率为25%。采用SBS沥青作为胶结料，并加入质量分数0.2%的木质纤维作为稳定剂制备PAC-13。根据析漏试验和飞散试验确定PAC-13的最佳沥青用量为3.7%。考虑到实际路面单一面层的厚度情况，制备高度为6 cm的马歇尔试件进行试验研究。 3) 将灌浆材料G1~G9灌入PAC-13中，所得试样分别记录为M1~M9，养护7 d后进行GAC的相关实验。 1.2 　试验方法 2 1) 流动性能测试。采用锥桶法和截锥圆模法表征GM的流动性能(见 图1 图1 )。锥桶法和截模圆锥法分别依据GB/T 2419—2005《水泥砂浆流动性试验方法》 [ 16 16 ] 和GB/T 50448—2008《水泥基灌浆材料应用技术规范》 [ 17 17 ] 进行，分别采用流动时间和扩散直径来评价GM的流动性能。 测试装置：(a) 锥桶法；(b) 截锥圆模法 2) 力学强度测试。采用GM的7 d抗折强度和抗压强度表征其力学强度。 3) 灌注饱满度测试。灌注饱满度 G m 是评价GM灌注效果的重要指标，其对GAC的性能和耐久性有重要影响。结合PAC-13的空隙率和GM的密度，并在灌浆前后测试试件密度并计算混合料的灌注饱满度。灌注饱满度 η 计算式为 <math display="block" id="M1"><msub><mrow><mi>G</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">m</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><mfenced separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>m</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">2</mn></mrow></msub><mo>-</mo><msub><mrow><mi>m</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow></msub></mrow></mfenced></mrow><mrow><mi>ρ</mi><mo>×</mo><mi>V</mi><mo>×</mo><mi>η</mi></mrow></mfrac><mo>×</mo><mn mathvariant="normal">100</mn><mi mathvariant="normal">%</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678575&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678557&type= 36.23733139 9.31333351 式中： G m 为灌注饱满度，%； m 1 为灌注前试件质量，g； m 2 为灌注后试件质量，g； ρ 为水泥基材料密度，g/cm 3 ； V 为试件的体积，cm 3 ； η 为PAC的空隙率。PAC-13的级配见 表2 表2 。 筛孔直径/mm 16.000 13.200 9.500 4.750 2.360 1.180 0.600 0.300 0.150 0.075 通过质量分数/% 100.0 86.2 40.5 14.8 9.0 7.2 5.5 4.2 3.4 2.2 4) 图像获取。对GAC进行切割以获取试件在1，3和5 cm高度处的图像。首先，将养护完毕的混合料试件用单面锯去除两端厚度为1 cm的部分，将空隙分布均匀的中间部分切割成2个圆盘，试件切割完成后静置风干。然后，将干燥试件放置在平面上，在平台两边各放置1个光源，确保光照充足、亮度均匀。采用数码相机由上向下拍摄图像，要求图像聚焦清晰，对每个试件获得6张图像进行分析。试件切割和图像采集的具体流程如 图2 图2 所示。 5) 灰色关联分析。灰色关联分析是通过计算参考数列(目标值)与比较数列(影响因素)之间的关联度并对其进行排序，可以得到影响目标值的主要因素。首先对原始数据序列进行归一化处理，假设原始数据参考序列与比较序列分别为 x 0 ( k )和 x i ( k )(其中， i =1，2，…， m ； k =1，2，…， n )。根据对数据期望不同，对于“越大越好”和“越小越好”的数据期望分别采用 式(2) 式(2) 和 式(3) 式(3) 进行归一化处理： <math display="block" id="M2"><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced><mo>=</mo></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678611&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678598&type= 11.59933376 3.97933316 <math display="block" id="M3"><mfenced open="{" close="" separators="|"><mrow><mtable columnalign="left"><mtr><mtd><mfrac><mrow><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced 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mathvariant="normal">越好</mi><mi mathvariant="normal">”</mi><mi mathvariant="normal">的数</mi><mi mathvariant="normal">值</mi></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678615&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678620&type= 73.66000366 20.48933220 式中： <math id="M4"><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678628&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678633&type= 8.29733276 3.97933316 为数据预处理后的序列； <math id="M5"><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678641&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678638&type= 7.78933382 3.89466691 为原始序列； <math id="M6"><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">a</mi><mi mathvariant="normal">x</mi><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced><mi mathvariant="normal">为</mi><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678654&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678650&type= 25.90800095 3.97933316 的最大值； <math id="M7"><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">n</mi><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced><mi mathvariant="normal">为</mi><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678658&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678656&type= 25.23066711 3.97933316 的最小值。 在对原始数据序列进行归一化处理后，可由下式对参考序列与比较序列之间的灰色关联系数进行计算： <math display="block" id="M8"><mi>γ</mi><mfenced separators="|"><mrow><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced><mo>,</mo><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></mrow></mfenced><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mrow><mo>∆</mo></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi 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http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678677&type= 25.82333374 4.74133301 分别为 <math id="M11"><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678696&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678689&type= 8.29733276 3.97933316 和 <math id="M12"><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678711&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678709&type= 8.29733276 3.97933316 的灰色关联系数。 <math id="M13"><msub><mrow><mo>∆</mo></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678707&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678704&type= 9.22866726 3.89466691 为参考序列 <math id="M14"><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678727&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678719&type= 8.29733276 3.97933316 和比较序列 <math id="M15"><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678743&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678722&type= 8.29733276 3.97933316 的差值序列； <math id="M16"><msub><mrow><mo>∆</mo></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced><mo>=</mo><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced><mo>-</mo><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678735&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678732&type= 36.57600021 4.74133301 ； <math id="M17"><msub><mrow><mo>∆</mo></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">a</mi><mi mathvariant="normal">x</mi></mrow></msub><mo>=</mo><munder><mrow><mi mathvariant="normal">m</mi><mi 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mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">n</mi></mrow></msub><mo>=</mo></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678772&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678770&type= 8.29733276 3.72533321 <math id="M19"><munder><mrow><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">n</mi></mrow><mrow><mo>∀</mo><mi>j</mi><mo>∈</mo><mi>i</mi></mrow></munder><mtext> </mtext><munder><mrow><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">i</mi><mi mathvariant="normal">n</mi></mrow><mrow><mo>∀</mo><mi>k</mi></mrow></munder><mtext> </mtext><mfenced open="|" close="|" separators="|"><mrow><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced><mo>-</mo><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></mrow></mfenced></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678775&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678764&type= 39.36999893 6.01133299 ； <math id="M20"><mi>ζ</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678794&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678792&type= 2.03200006 3.21733332 为判别系数，本文取 <math id="M21"><mi>ζ</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678794&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678792&type= 2.03200006 3.21733332 =0.5。 灰色关联度是灰色关联系数的平均值，定义如下： <math display="block" id="M22"><mi>γ</mi><mfenced separators="|"><mrow><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup></mrow></mfenced><mo>=</mo><mfrac><mrow><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></mfrac><mstyle displaystyle="true"><munderover><mo largeop="true">∑</mo><mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn mathvariant="normal">1</mn></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></munderover></mstyle><mrow><mfenced open="[" close="]" separators="|"><mrow><mi>γ</mi><mfenced separators="|"><mrow><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn mathvariant="normal">0</mn></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced><mo>,</mo><msubsup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow><mrow><mi>*</mi></mrow></msubsup><mfenced separators="|"><mrow><mi>k</mi></mrow></mfenced></mrow></mfenced></mrow></mfenced></mrow></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678813&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678798&type= 51.90066528 8.72066593 灰色关联度代表参考序列和比较序列之间的相关程度。若一个特定的比较序列比其他比较序列对参考序列更重要，则该比较序列与参考序列的灰色关联度大于其他序列与参考序列的灰色关联度。 6) 灌注饱满度验证试验。根据GAC对流动性能的要求，配置4种不同流动性能的水泥净浆体系GM，测试其流动性能，并获取其实测的灌注饱满度和计算的灌注饱满度，以验证上述分析流动性能要求的合理性。 2 结果与分析 1 2.1 　 GM 性能测试结果 2 2.1.1　灌浆材料流动性能 3 分别采用锥桶法和截锥圆模法对GM的流动性能进行评价，结果见 图3 图3 (其中，G1，G2，…，G9为灌浆材料)。从 图3 图3 可见：随着水灰比和减水剂掺量不断增加，GM的流动时间降低，扩散面积增大；与G1对照组相比，G3和G7的流动时间分别降低53.7%和60.5%，而扩散面积分别提高42.9%和40.4%，表明通过提高水灰比和减水剂掺量均可有效提高GM的流动性。提高水灰比可改善浆体流动性，这主要是通过提高GM中分散剂的含量来提高GM的流动性，随着水灰比增大，其流动性能不断提高。高效减水剂改善浆体流动性的机理主要是吸附-分散机理 [ 18 18 - 19 19 18-19 ] 。在GM中加入减水剂后，减水剂能够吸附到水泥颗粒表面改变其表面的电性，从而阻止水泥颗粒生成絮凝结构，起到分散水泥颗粒的效果。在水灰比较低时，减水剂的影响显著，然而，在水灰比较高时，水泥颗粒之间的距离较大，絮凝结构较少，减水剂提高流动性能的效果逐渐降低。其中，添加质量分数为0.06%的高效减水剂后，水灰比为0.4和0.5的GM扩散直径分别提高42.9%和30.6%。相比于截模圆锥法，采用锥桶法获取的GM流动性能变化更显著，还需要结合灌注饱满度的试验结果来进一步探究这2种试验方法的适用性。 (a) 流动时间；(b) 扩散直径 2.1.2　力学强度测试 3 GAC路面结构的强度主要来源于GM与基体沥青混合料骨架的相互嵌挤作用，因此，GM的力学性能对灌浆路面的路用性能影响显著 [ 20 20 - 21 21 20-21 ] 。在GM配比设计过程中不仅需要考虑其流动性能，而且需要保证其具有较高的抗折强度和抗压强度。本研究采用抗折强度和抗压强度分析水灰比和减水剂掺量对GM试件力学性能的影响，测试结果如 图4 图4 所示。从 表1 表1 及 图4 图4 可以看出：随着水灰比增大，试件的抗折强度和抗压强度均大幅度降低，与G1相比，G7的抗折强度和抗压强度分别降低21.9%和27.2%。这是因为提高水灰比 W / C 使单位体积内水化产物减少，导致固化后水泥试件内部空隙增大，在荷载作用下容易产生变形破坏；添加高效减水剂对不同水灰比( W / C )试件的强度影响不同，在 W / C =0.4时，增加减水剂掺量可提高试件的力学强度，而在 W / C 为0.45和0.50时，添加减水剂可降低试件的力学强度；在 W / C 较低时，GM的流动性较差，减水剂的添加使水泥颗粒分布更加均匀，有利于水泥颗粒水化，因此，试件抗压强度和抗折强度升高；而在 W / C 较高时，减水剂会导致水泥颗粒过分分散，影响水化速率和效果，从而对GM的力学强度产生负面影响。与G7相比，G9的抗折强度和抗压强度分别降低8.0%和6.6%，表明减水剂的添加对水泥试件的强度影响较小。提高水灰比和减水剂掺量均会影响试件的力学强度，因此，在进行GM配合比设计时，需要综合考虑其流动性能和力学强度。 (a) 抗折强度；(b) 抗压强度 2.2 　 GAC 灌注饱满度测试结果 2 不同GAC试件的灌注饱满度测试结果如 图5 图5 所示(其中，M1，M2，…，M9为混合材料)。从 图5 图5 可见：随着水灰比和减水剂掺量不断增加，GAC的灌注饱满度也不断增加，与M1相比，M3和M7的灌注饱满度分别提高1.25倍和1.08倍，说明提高水灰比和添加减水剂均可有效提高GAC的灌注饱满度；在 W / C 较低时，减水剂的添加可以大幅度改善试件的灌注效果，而在 W / C 较高时，减水剂的作用较小，M9的灌注饱满度与M8的灌注饱满度相比仅提高6.6%。因此，在实际使用过程中，可以采用减水剂来改善GM的流动性能，但需合理控制减水剂的掺量。 2.3 　二维图像处理 2 每个试件切割后均可获得6张二维截面图像。采用MATLAB软件对图像进行处理，结果见 图6 图6 。从 图6 图6 可以看出：GM添加苏丹红着色剂后，颜色呈现红色，颜色最浅的部分对应的是骨料，颜色最深的部分对应的是空隙，其余部分对应的是沥青胶浆。根据上述图像特点，将提取出图像的红色部分作为GM，并将剩余部分转化为灰度图像，提取红色部分为GM，并将剩余部分转化为灰度图像。然后，对灰度图像进行预处理。增强对比度增强以提高不同组成成分的差异，并采用中值滤波来抑制集料和沥青胶浆区域存在一些较暗的噪声点，降低图像噪声并保持图像边缘 [ 22 22 ] 。以黑色的空隙为参照，选取合适的分割阈值进行图像二值化，获取图像中的空隙部分。最后，将GM和空隙部分进行组合并采用腐蚀膨胀算法对孔洞进行填充，消除可见的噪声点，以确保精准获取各组成成分的二维空间分布。 2.3.1　灌注饱满度对比 3 根据二维图像的处理结果，获取试件的计算灌注饱满度 G c ，以剩余空隙和GM的面积的和来代表初始空隙的面积，其计算式为 <math display="block" id="M23"><msub><mrow><mi>G</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">c</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mfrac><mrow><msub><mrow><mi>A</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">c</mi></mrow></msub></mrow><mrow><msub><mrow><mi>A</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">c</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mrow><mi>A</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">v</mi></mrow></msub></mrow></mfrac><mo>×</mo><mn mathvariant="normal">100</mn><mi>%</mi></math> http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678879&type= http://html.publish.founderss.cn/rc-pub/api/common/picture?pictureId=43678870&type= 31.58066559 8.21266651 式中： G c 为计算灌注饱满度，%； A c 为水泥浆体的面积； A v 为空隙的面积。 将每个试件6张图片的计算灌注饱满度 G c 取平均值作为该试件的灌注饱满度计算值，将其与实测灌注饱满度 G m 进行对比，见 表3 表3 。由 表3 表3 可知：实测灌注饱满度与计算灌注饱满度基本一致，两者相对误差均小于5.0%，而且计算的灌注饱满度大多小于实测的灌注饱满度。造成该现象的原因如下：一方面，采用图像处理技术提取空隙时，由于空隙和沥青胶浆颜色相近，会有少量沥青胶浆被错误识别为空隙，空隙面积增大导致灌注饱满度偏小；另一方面，马歇尔试件的空隙分布存在两端大中间小的情况 [ 23 23 ] ，1~5 cm处的空隙分布相对均匀，空隙率两端较大，GM更容易被灌注，实测的灌注饱满度表征的是试件整体的灌注饱满度，而计算的灌注饱满度表征的是1~5 cm范围的灌注饱满度，因此，其略小于实测的灌注饱满度。综上所述，计算的灌注饱满度与实测的灌注饱满度具有良好的相关性，均可以用于评价GAC的灌注程度。 混合料类型 实测的灌注 饱满度/% 计算的灌注 饱满度/% 相对 误差/% M1 28.6 26.0 9.1 M2 40.8 36.9 9.6 M3 64.4 64.8 -0.6 M4 44.3 43.5 1.8 M5 68.8 65.6 4.7 M6 82.5 78.6 4.7 M7 59.5 57.9 2.4 M8 88.9 86.6 2.6 M9 94.8 90.4 4.6 2.3.2　灌注饱满度分布情况 3 为了研究不同流动性能的GM在GAC中的分布情况，将M1、M5和M9这3种具有不同灌注效果的试件进行对比(见 图7 图7 )，并将试件不同深度处(1、3和5 cm)的灌注饱满度进行对比，见 图8 图8 。从 图7 图7 可以看出：M9试件的四周基本被红色的灌浆材料覆盖，没有空隙暴露，表明试件灌注效果很好，而M1试件仅上表面具有较好灌注效果，中部和底部几乎看不到灌浆材料，说明灌浆材料流动性能太差，基本不具有灌注渗透能力，M5的灌注效果介于M1和M9之间，中部和底部存在灌注的灌浆材料，但其灌注效果明显比上表面的灌注效果差。从试件不同深度处计算的灌注饱满度可以看出M1-M7试件的灌注饱满度随着深度不断增加而逐渐减小，这是因为混合料中空隙尺寸和走向随着深度增大而不断变化，在某些位置存在较小的空隙和较大的走向改变会导致GM无法有效灌注，使灌注饱满度随深度增加不断降低。结合流动性能的测试结果( 图3 图3 )可以发现随着流动性能不断提高，灌注饱满度随着深度降低而逐渐减小，这是因为良好的流动性可以保证GM能够通过较小的空隙。M8和M9试件实测的灌注饱满度均超过85%，而且其在各个深度计算的灌注饱满度基本一致，说明G8和G9的流动性能已经可以保证试件被完全灌注。因此，试件的灌注饱满度达到85%以上即可认为灌浆材料具有优异的灌注效果。 2.4 　灰色关联分析 2 采用灰色关联分析的方法来研究水灰比和减水剂掺量对GAC灌注饱满度的影响以及2种流动性能测试方法与灌注饱满度的相关性，由于1~ 5 cm深度范围内的空隙率比较均匀，因此，采用灌注饱满度作为参考序列，将水灰比、减水剂掺量、流动时间和扩散面积作为比较序列，根据 式(3) 式(3) 和(4)分别计算灰色关联系数和灰色关联度，计算结果见 表4 表4 。从 表4 表4 可以看出改变水灰比和减水剂掺量对灌注饱满度的影响程度相差不大，两者的灰色关联度均超过0.6，说明这2种方法均可以有效提高灌浆材料的灌注效果。相对于锥桶法测试的流动时间，采用截锥圆模法获得的扩散面积与灌注饱满度具有更高的相关性。锥桶法采用的锥桶锥口直径为25.4 mm，与灌注式沥青混合料基体沥青混合料中的空隙相差较大，灌浆材料的絮凝结构在较大口径中同样可以顺利通过，因此，在少量添加减水剂的情况下，灰色关联系数较小。截锥圆模法通过扩散面积用于表征灌浆材料的流动渗透能力，可以看出灌浆材料的团聚效果可表征其在小尺寸空隙的渗透能力。因此，采用截锥圆模法来评价灌浆材料的流动性能具有更好的相关性。 注： x 0 ( k )， x 1 ( k )， x 2 ( k )， x 3 ( k )和 x 4 ( k )分别对应计算的灌浆饱和度(%)、水灰比、高效减水剂含量(%)、流动时间(s)和扩散直径(cm)。 灰色关联系数 γ ( x 0 * ( k )， x 1 * ( k )) γ ( x 0 * ( k )， x 2 * ( k )) γ ( x 0 * ( k )， x 3 * ( k )) γ ( x 0 * ( k )， x 4 * ( k )) 1 1.000 1.000 1.000 1.000 2 0.640 0.477 0.363 0.784 3 0.333 0.431 0.508 0.884 4 0.569 0.526 0.391 0.683 5 0.724 0.724 0.583 0.681 6 0.487 0.622 0.734 0.803 7 0.374 0.378 0.400 0.691 8 0.836 0.406 0.917 0.999 9 1.000 1.000 1.000 1.000 灰色关联度 0.663 0.618 0.655 0.836 根据流动时间和扩散直径-灌注饱满度分布情况进行拟合(见 图9 图9 )，研究满足灌注饱满度要求的流动性能要求，考虑到锥桶法针对无减水剂灌浆料体系评价效果较差，故剔除G1、G4和G7的流动时间与扩散直径，进行拟合。从 图9 图9 可以看出：流动时间和扩散直径与灌注饱满度的关系可以采用线性函数进行拟合，拟合后的系数 R 2 均超过0.9，因此，添加减水剂的GM体系可以采用任一测试方法对GM的流动性能进行控制，而在无减水剂的情况下采用截模圆锥法进行测试更准确。为了保证测试的准确性，建议采取2种方式同时控制GM的流动性能。根据拟合公式可以得出GM的流动时间只有小于11.3 s(添加减水剂的GM)或扩散直径大于27.2 cm，才能使基体沥青混合料空隙率为25%的GAC的灌注饱满度超过85%，表明通过2种流动度测试结合灰色关联分析的方法可以满足GM流动性能的要求。 (a) 灌注饱满度与流动时间的拟合结果；(b) 灌注饱满度与扩散直径的拟合结果 2.5 　灌注试验验证 2 为了验证上述流动度要求的合理性，重新调整GM的配备，制备4种灌浆材料，具体的配比和流动性能指标如 表5 表5 所示。为了保证2种流动性能要求的合理性，G10、G11和G12均添加了高效减水剂。从 表5 表5 可以看出：随着水灰比增加，GM的流动性能不断提高，其中G12的流动时间接近10~14 s的要求。将G10-13灌入M10-13中，测试其灌注饱满度，见 表6 表6 。从 表6 表6 可知：流动时间和扩散直径低于要求值的G10和G11形成的GAC试件，其灌注饱满度随着深度增加逐渐降低，灌注饱满度均值低于85.0%，G12的灌注饱满度为86.5%(接近85.0%)，而G13的流动性能最优，其灌注饱满度为94.7%，上述结果证明了2.4节的流动性能要求的合理性，可以采用上述方法对GM流动性能进行限制。 GM类型 水灰比 减水剂质量分数/% 流动 时间/s 扩散 直径/cm G10 0.35 0.10 13.1 21.4 G11 0.40 0.10 12.1 24.0 G12 0.45 0.10 11.4 27.0 G13 0.50 0.10 10.5 28.9 混合料类型 1 cm灌注饱满度/% 3 cm灌注饱满度/% 5 cm灌注饱满度/% 平均灌注饱满度/% M10 80.8 69.5 61.3 70.5 M11 85.2 78.5 73.5 79.1 M12 87.2 86.4 85.6 86.4 M13 93.8 95.6 94.8 94.7 3 结论 1 1) 增大水灰比和减水剂用量均可有效增加GM的流动性能。与G1相比，G7和G3的流动时间分别降低60.5%和57.2%，扩散直径分别提高40.4%和42.9%。减水剂对GM性能影响较小，但增大水灰比会降低其力学强度，与G1相比，G7的力学强度降低约25%，因此，需要综合考虑GM的流动性能和力学强度来选取合适的水灰比。 2) GM良好的流动性能有利于提高GAC的灌注饱满度。当灌注饱满度超过85%时，不同深度的灌注效果基本一致，可以认为该值为灌注饱满度的最低值。 3) 采用锥桶法和截锥圆模法获取的水泥净浆体系的GM流动性能指标均与灌注饱满度具有明显的关联性，均可用于控制GAC的灌注饱满度，其中，扩散直径与灌注饱满度的关联性更高。为了保证基体沥青混合料空隙率为25%的GAC灌注饱满度大于85.0%，水泥净浆体系GM的流动时间须小于11.3 s(添加减水剂)或者扩散直径大于27.2 cm。灌注试验结果验证了流动性能要求的合理性。 参考文献 DU Yinfei , CHEN Jiaqi , HAN Zheng , et 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