Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The influence of nano-SiO2 emulsion on sulfate resistance of cement-based grouts

Li Shuiping, Yuan Bin, Cheng Jian, Yu Xiaocheng, Wei Chao, Wu Qisheng, Zhang Youchao

Materials Science Poland

2024

Vol. 42, No. 1

116--125

Sulfate attack is one of the most significant durability issues for cement-based grouts, which are widely used to repair concrete structures in sulfate-rich environments. The purpose of this study was to investigate the impact of nano-SiO2 emulsion on the sulfate resistance of cement-based grouts. The durability of the mixes was evaluated on the basis of weight loss and compressive strength. X-ray diffraction (XRD) and scanning electron microscopy (SEM) of hardened grout matrix were used to analyze the hydration products and microstructure of the hardened grout matrix. The results indicate that the hydration degree of nano-SiO2-modified samples is higher than that of the control sample. The compressive strength from highest to lowest was 16 NSE, 10 NSE, NSP, and the control sample. The XRD and SEM results suggest that the deterioration of properties may be attributed to the formation and growth of ettringite (AFt) crystals, which may result in crack generation and extension and in the corrosion of gypsum, leading to exfoliation. The addition of nano-SiO2 to cement-based grouts through a preprepared emulsion, which facilitates dispersion within the cement matrix, has the potential to reduce AFt and gypsum contents, enhance microstructure density, decrease the migration channels of SO4-2, and ultimately improve the resistance to sulfate attack. This work will provide a novel route to enhance the sulfate resistance of cement-based grouts, which may be serviced in a sulfate-rich environment.

A source discrimination method of mine water-inrush based on 3D spatial interpolation of rare classes

Jiang Qiong, Zhao Weidong, Zheng Yong, Wei Jiajia, Wei Chao

Archives of Mining Sciences

2019

Vol. 64, no. 2

321--333

When the distribution of water quality samples is roughly balanced, the Bayesian criterion model of water-inrush source generally can obtain relatively accurate results of water-inrush source identification. However, it is often difficult to achieve desired classification results when training samples are imbalanced. Sample imbalance is common in the source identification of mine water-inrush. Therefore, we propose a three-dimensional (3D) spatial resampling method based on rare water quality samples, which achieves the balance of water quality samples. Based on the virtual water sample points distributed by the 3D grid, the method uses the 3D Inverse Distance Weighting (IDW) method to interpolate the groundwater ion concentration of the virtual water samples to achieve oversampling of rare water samples. Case study in Gubei Coal Mine shows that the method improves overall discriminant accuracy of the Bayesian criterion model by 5.26%, from 85.26% to 90.69%. In particular, the discriminative precision of the rare class is improved from 0% to 83.33%, which indicates that the method can improve the discriminant accuracy of the rare class to large extent. In addition, this method increases the Kappa coefficient of the model by 19.92%, from 52.26% to 72.19%, increasing the degree of consistency from “general” to “significant”. Our research is of significance to enriching and improving the theory of prevention and treatment of mine water damage.

W przypadku zrównoważonych danych o jakościowym rozkładzie próbek, zastosowanie kryterium Bayesowskiego do modelowania źródeł wycieków daje stosunkowo dokładne wyniki w analizie dyskryminacyjnej źródeł wycieków wody kopalnianej. Jednakże w przypadku niezrównoważonych danych, pożądane efekty kategoryzacji są niezmiernie trudne do uzyskania. Dane o składzie próbek są w znacznej mierze niezrównoważone, i jest to powszechny problem napotykany przy identyfikacji źródeł wycieków. W obecnej pracy zaproponowano więc trójwymiarową (3D) metodę powtórnego próbkowania z wykorzy-staniem próbek wód z kategorii zdarzeń rzadkich, tak by uzyskać zrównoważony zbiór danych. W oparciu o wirtualne punkty na trójwymiarowej siatce, wykorzystano trójwymiarową metodęśredniej ważonej odległością (Inverse Distance Weighing – IDW) do interpolacji stężenia jonów w wodach gruntowych w wirtualnych próbkach wody, w celu nadpróbkowania dla kategorii zdarzeń rzadkich. Studium przypadku kopalni węgla Gubei pokazuje, że metoda poprawia dokładność dopasowania modelu w oparciu o kryterium Bayesowskie o 5.25% (z 85.26% na 90.96 %). W szczególności, dokładność rozróżniania i dyskryminacji próbek należących do kategorii zdarzeń rzadkich wzrasta od 0% do 83.33%, co oznacza bardzo znaczna poprawę. Ponadto, wartość współczynnika Kappa wzrasta o 19.92%, od 52.26 % do 72.19%, tym samym podnosząc poziom zgodności metody z poziomu ogólnego na „znaczący”. Prowadzone przez nas badania mają poważne znaczenie z punktu widzenia udoskonalenia teorii leżących u podstaw metod i technik zapobiegania i kontroli wycieków wód kopalnianych.