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Evaluation of Void Distribution on Lightweight Aggregate Concrete Using Micro CT Image Processing

Micro CT 이미지 분석을 통한 경량 골재 콘크리트의 공극 분포 분석

  • 정상엽 (연세대학교 토목환경공학과) ;
  • 김영진 (연세대학교 토목환경공학과) ;
  • 윤태섭 (연세대학교 토목환경공학과) ;
  • 전현규 (GS건설(주) 기술연구소)
  • Received : 2010.11.11
  • Accepted : 2011.01.26
  • Published : 2011.04.30

Abstract

Spatial distribution of void space in concrete materials strongly affects mechanical and physical behaviors. Therefore, the identification of characteristic void distribution helps understand material properties and is essential to estimate the integrity of material performance. The 3D micro CT (X-ray microtomography) is implemented to examine and to quantify the void distribution of a lightweight aggregate concrete using an image analysis technique and probabilistic approach in this study. The binarization and subsequent stacking of 2D cross-sectional images virtually create 3D images of targeting void space. Then, probability distribution functions such as two-point correlation and lineal-path functions are applied for void characterization. The lightweight aggregates embedded within the concrete are individually analyzed to construct the intra-void space. Results shows that the low-order probability functions and the density distribution based on the 3D micro CT images are applicable and useful methodology to characterize spatial distribution of void space and constituents in concrete.

콘크리트 내부에 존재하는 공극(void)의 공간적 분포는 콘크리트의 역학적, 물리적 거동에 큰 영향을 미친다. 따라서 콘크리트 재료 물성의 파악과 건정성 평가를 위해 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 파악하는 것은 매우 중요하다. 콘크리트에는 육안으로 보이는 재료 표면의 공극 이외에도 내부 공극이 존재한다. 본 연구에서는 경량골재 콘크리트의 공극 분포를 파악하기 위하여 micro CT(X-ray microtomography)를 활용하여 생성된 3차원 콘크리트 디지털 시편을 사용하였다. 흑백처리된 단면 이미지를 중첩하여 공극을 묘사할 수 있는 3차원 시편을 생성하였다. 공극의 분포 상태를 확률적으로 묘사하기 위하여 확률 분포 함수 two-point correlation function과 lineal-path function으로 분석하였다. 또한, 이미지 분석을 통해서 콘크리트 시편의 공극의 밀도 분포를 파악하였다. 콘크리트 내부에 있는 개별 경량 골재의 공극도 이미지 처리와 확률 분포함수를 사용하여 분석하였다. Micro CT와 3차원 이미지 분석 방법을 통하여 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 분포 상태를 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.

Keywords

References

  1. 김용직, 최연왕, 문한영(2005) 경량굵은골재 밀도에 따른 자기충전콘크리트의 배합설계, 대한토목학회논문집, 대한토목학회, 제25권, 제2A호, pp. 455-462.
  2. 한국콘크리트학회(2005) 최신 콘크리트공학, 기문당, 한국콘크리트학회.
  3. Chung. S.-Y. and Han, T.-S. (2010) Reconstruction of random twophase polycrystalline solids using low-order probability functions and evaluation of mechanical behavior, Comput. Mater. Sci., Elsevier, Vol. 49, pp. 705-719. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2010.06.014
  4. Coker, D.A. and Torquato, S. (1995) Extraction of morphological quantities from a digitized medium, J. Appl. Phys., American Institute of Physics, Vol. 77, pp. 6087-6099. https://doi.org/10.1063/1.359134
  5. Corson, P.B. (1974) Correlation functions for predicting properties of heterogeneous materials. I. experimental measurement of spatial correlation functions in multiphase solids, J. Appl. Phys., American Institute of Physics, Vol. 45, pp. 3159-3164. https://doi.org/10.1063/1.1663741
  6. Dorey, R.A., Yeomans, J.A., and Smith, P.A. (2002) Effect of pore clustering on the mechanical properties of ceramics, J. Eur. Ceram. Soc., Elsevier, Vol. 22, pp. 403-409. https://doi.org/10.1016/S0955-2219(01)00303-X
  7. Gokhale, A.M., Tewari, A., and Garmestani, H. (2005) Constraint on microstructural two-point correlation functions, Scr. Mater., Elsevier, Vol. 53, pp. 989-993. https://doi.org/10.1016/j.scriptamat.2005.06.013
  8. Han, T.-S. and Dawson, P.R. (2005) Representation of anisotropic phase morphology, Modelling Simul. Mater. Sci. Eng., IOP Publishing, Vol. 13, pp. 203-223. https://doi.org/10.1088/0965-0393/13/2/004
  9. Lin, S., Garmestani, H., and Adams, B. (2000) The evolution of probability functions in an inelasticly deforming two-phase medium, Int. J. Solids Struct., Elsevier, Vol. 37, pp. 423-434. https://doi.org/10.1016/S0020-7683(99)00013-X
  10. Lu, B. and Torquato, S. (1992) Lineal-path function for random heterogeneous materials, Phys. Rev. A, American Physical Society, Vol. 45, pp. 922-929. https://doi.org/10.1103/PhysRevA.45.922
  11. Singh. H., Gokhale, A.M., Lieberman, S.I., and Tamirisakandala, S. (2008) Image based computations of lineal path probability distributions for microstructure representation, Mater. Sci. Eng. A, Elsevier, Vol. 474, pp. 104-111. https://doi.org/10.1016/j.msea.2007.03.099
  12. Tewari, A., Gokhale, A.M., Spowart, J.E., and Miracle, D.B. (2004) Quantitative characterization of spatial clustering in threedimensional microstructures using two-point correlation functions, Acta Mater., Elsevier, Vol. 52, pp. 307-319. https://doi.org/10.1016/j.actamat.2003.09.016
  13. Torquato, S. (2002) Random heterogeneous materials, Springer, New York.
  14. Underwood, E. (1970) Quantitative stereology, Addison-Wesley, Massachusetts.