CN111595882B - 基于化学组分确定矿粉表面能的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于化学组分确定矿粉表面能的方法。本发明通过测得矿粉中6种化学组分含量占比，得到一种基于化学组分确定矿粉表面能的方法。利用波长色散型X射线荧光光谱仪测量出的矿粉中化学组分含量，通过将测试结果中CO2转换为CaCO3，得到矿粉中MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO等6种主要化学组分单位质量百分比。将矿粉中6种化学组分的单位质量百分比代入矿粉表面能预测模型中，求解出矿粉矿粉表面能。该方法相较于传统上采用毛细上升法及蒸气吸附法进行矿粉表面能测试，实现了缩短试验时间，降低试验成本的目的。同时，采用该方法可以定量描述化学组分对矿粉表面能的影响。

Description

基于化学组分确定矿粉表面能的方法
技术领域
本发明属于道路工程领域，具体涉及一种基于化学组分确定矿粉表面能的方法。
背景技术
随着高速公路的快速发展，我国对高速公路的服役性能要求也越来越高。其中沥青混凝土路面作为主要路面形式之一，在其服役过程中水损害的现象时有发生。而水损害发生的原因之一是沥青与矿粉之间的黏附性变弱导致的。为具体探究矿粉与沥青黏附性的影响，现阶段国际上采用较为先进的表面能理论进行试验研究。表面能法通过分别测量沥青与矿粉的表面能参数，采用配伍性指标对沥青与矿粉的黏附性进行评价。
为了定量描述沥青与矿粉的黏附情况，需要分别测试得到沥青与矿粉的表面能大小。但由于矿粉测试中，采用毛细上升法具有仅适用于测试试剂能与试验样品形成稳定接触角的情形，忽略由测试试剂自身重力造成的扩散压力的影响等缺点。采用蒸气吸附法具有试验价格较高，试验时间长，试验难度大等缺点。
为了在较短时间里得到沥青与矿粉的黏附情况，有必要研究出一种简便的矿粉表面能预测方法。
发明内容
针对现有技术中必须采用表面能试验进行矿粉表面能测量的缺陷，本发明目的在于提供一种基于化学组分确定矿粉表面能的方法，为今后沥青—矿粉优选提供便利。
为达到上述目的，本发明提供的基于化学组分确定矿粉表面能的方法，包括以下步骤：
1)矿粉中化学组分含量测试
采用波长色散型X射线荧光光谱仪进行矿粉中化学组分含量测量，主要包括MgO、Al2O3、SiO2、CaO、Fe2O3以及CO2。由于CO2无法单独纯在矿粉中，而是以碳酸根的形式存在在矿粉中。在常见金属氧化物中，CaO极最容易与CO2反应生成CaCO3。因此，需将CO2和CaO转化为CaCO3进行化学组分含量确定。由于不同矿粉中CO2和CaO所占比例不同，所以根据CO2与CaO反应生成CaCO3的相对摩尔比，将转化类型分为以下三种情形。
(1)CO2与CaO刚好发生完全反应，不剩余CO2和CaO。此时可直接计算得到CaCO3摩尔质量百分含量，然后将此时CaCO3摩尔质量百分含量根据CaCO3的摩尔质量换算出CaCO3在矿粉中的单位质量百分含量，此时，CO2与CaO质量比为1：1。
(2)CO2与CaO反应后，矿粉中不剩余CO2，剩余部分CaO。此时CaCO3的摩尔质量百分含量为CO2的摩尔百分含量，同时计算出剩余的CaO摩尔质量百分含量，并将二者换算回单位质量百分含量。
(3)CO2与CaO反应后，矿粉剩余部分CO2，不剩余CaO。此时CaCO3的摩尔质量百分含量为CaO的摩尔质量百分含量，此时剩余的CO2因为含量较少可直接忽略不计，并将CaCO3换算回单位质量百分含量用于后续计算。
2)矿粉表面能预测模型
i模型的基本假设
采用多因素分析建立矿粉表面能预测模型时，因矿粉是由多种化学组分构成的化合物，其在矿粉内部化学性质相对稳定，所以各化学组分表面能相互独立。在多因素分析模型建立过程时，假设各种化学组分表面能的总和即为总表面能。
Y'＝A1×X1×x1+A2×X2×x2......+An×Xn×xn+C+ε
式中：Y'为矿粉样品的表面能(ergs/cm2)；xi为化学成分的单位质量百分比(％)，x1到x6分别为MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO在矿粉中的单位质量百分比；Ai分别为MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO等6种化学成分的影响系数；Xi为MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO等6种化学组分的表面能(ergs/cm2)；C为常数。
ii边界条件
根据矿粉内部化学组分的多因素分析模型，当矿粉为单质化学组分构成时，模型可以转化为以下条件，如下式所示。
Figure BDA0002538616340000031
其中，Y1'到Y6'为当矿粉中该种化学组分含量为100％时化学组分表面能大小。
iii建立矿粉在粉末状态下的预测模型
采用多种矿粉样品粉末状态下的实测表面能数据、6种化学组分表面能数据以及6种化学组分在矿粉样品中的含量数据进行计算，得到关于矿粉的化学组分的函数，如下式所示。
Y'＝-182.56+2.53×10-2×128.28×x1+3.01×10-2×93.12×x2+3.99×10-2×65.11×x3+4.01×10-2×61.31×x4+3.94×10-2×65.20×x5+3.95×10-2×62.35×x6
式中：Y'为矿粉表面能(ergs/cm2)；xi为化学成分的单位质量百分比(％)，x1到x6分别为MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO在矿粉中的单位质量百分比。
模型参数汇总
Figure BDA0002538616340000041
本发明优点及有益效果在于：
本发明通过测得矿粉中6种化学组分含量占比，得到一种基于化学组分确定矿粉表面能的方法。利用波长色散型X射线荧光光谱仪测量出的矿粉中化学组分含量，通过将测试结果中CO2转换为CaCO3，得到矿粉中MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO等6种主要化学组分单位质量百分比。将矿粉中6种化学组分的单位质量百分比代入矿粉表面能预测模型中，求解出矿粉矿粉表面能。该方法相较于传统上采用毛细上升法及蒸气吸附法进行矿粉表面能测试，实现了缩短试验时间，降低试验成本的目的。同时，采用该方法可以定量描述化学组分对矿粉表面能的影响。
该方法需收集矿粉中主要化学组分单位质量百分比，通过矿粉表面能预测模型得到矿粉表面能，进而进行矿粉与沥青黏附性评价，从而实现矿粉及矿粉—沥青组合的优选，合理利用有限的养护资金。
附图说明
图1为本发明的方法工艺流程图；
图2为波长色散X射线荧光光谱仪仪器图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步地详细描述。
本发明的基于化学组分确定矿粉表面能的方法，该方法需收集矿粉中主要化学组分单位质量百分比，通过矿粉表面能预测模型得到矿粉表面能，进而进行矿粉与沥青黏附性评价，从而实现矿粉及矿粉—沥青组合的优选，合理利用有限的养护资金。
本实施例中方法主要包括以下步骤：
通过波长色散X射线荧光光谱仪测试出矿粉中所有化学组分含量占比，确定矿粉中主要的化学组分为MgO、Al2O3、SiO2、CaO、Fe2O3以及CO2。同时，将CO2和CaO转化为CaCO3进行化学组分含量确定。将矿粉中MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO等6种主要化学组分单位质量百分比代入矿粉表面能预测模型进行表面能求解，进而进行矿粉与沥青黏附性评价，完成化学组分对矿粉表面能的量化研究。
具体如下：
1、使用波长色散X射线荧光光谱仪测量矿粉表面能(如图2所示)。计算出将CO2和CaO转化为CaCO3后矿粉中主要化学组分的单位质量百分含量，以辉绿岩矿粉和玄武岩矿粉的测试结果为例进行数据处理过程的描述。辉绿岩矿粉和玄武岩矿粉的化学组分含量测试结果如表1所示，将CO2和CaO转化为CaCO3后矿粉中主要化学组分的单位质量百分含量如表2所示。
表1
Figure BDA0002538616340000061
表2
Figure BDA0002538616340000062
2、使用矿粉表面能预测模型计算矿粉表面能。将辉绿岩矿粉和玄武岩矿粉中的6种化学组分含量代入预测模型进行表面能计算，同时与实测得到的辉绿岩矿粉和玄武岩矿粉表面能数据对比，对比结果汇总如表3所示。
Y'＝-182.56+2.53×10-2×128.28×x1+3.01×10-2×93.12×x2+3.99×10-2×65.11×x3+4.01×10-2×61.31×x4+3.94×10-2×65.20×x5+3.95×10-2×62.35×x6
表3
Figure BDA0002538616340000063
对比各粉末状集料实测表面能和计算表面能结果可知，最大相对误差为角闪岩8.38％，公式判定系数为0.75误差结果较小，模型结果合理可用。

Claims (1)

1.一种基于化学组分确定矿粉表面能的方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)矿粉中化学组分含量测试：
采用波长色散型X射线荧光光谱仪进行矿粉中化学组分含量测量，包括MgO、Al2O3、SiO2、CaO、Fe2O3以及CO2；根据CO2与CaO反应生成CaCO3的相对摩尔比，将转化类型分为以下三种情形；
(1)CO2与CaO刚好发生完全反应，不剩余CO2和CaO；
(2)CO2与CaO反应后，矿粉中不剩余CO2，剩余部分CaO；
(3)CO2与CaO反应后，矿粉剩余部分CO2，不剩余CaO；
2)矿粉表面能预测模型：
i模型的基本假设：
采用多因素分析建立矿粉表面能预测模型，在多因素分析模型建立过程时，假设各种化学组分表面能的总和即为总表面能；
Y'＝A1×X1×x1+A2×X2×x2......+An×Xn×xn+C+ε；
式中：Y'为矿粉样品的表面能ergs/cm2；xi为化学成分的单位质量百分比，x1到x6分别为MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO在矿粉中的单位质量百分比；Ai分别为MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO的影响系数；Xi为MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO的表面能ergs/cm2；C为常数；
ii边界条件：
根据矿粉内部化学组分的多因素分析模型，当矿粉为单质化学组分构成时，模型可以转化为以下条件，如下式所示；
Figure FDA0003008921840000021
其中，Y1'到Y6'为当矿粉中该种化学组分含量为100％时化学组分表面能大小；
iii建立矿粉在粉末状态下的预测模型：
采用多种矿粉样品粉末状态下的实测表面能数据、6种化学组分表面能数据以及6种化学组分在矿粉样品中的含量数据进行计算，得到关于矿粉的化学组分的函数，如下式所示；
Y'＝-182.56+2.53×10-2×128.28×x1+3.01×10-2×93.12×x2+3.99×10-2×65.11×x3+4.01×10-2×61.31×x4+3.94×10-2×65.20×x5+3.95×10-2×62.35×x6
式中：Y'为矿粉表面能ergs/cm2；xi为化学成分的单位质量百分比，x1到x6分别为MgO、Al2O3、SiO2、Fe2O3、CaCO3、CaO在矿粉中的单位质量百分比；
所述步骤1)矿粉中化学组分含量测试中，由于CO2无法单独纯在矿粉中，而是以碳酸根的形式存在矿粉中；在常见金属氧化物中，CaO极最容易与CO2反应生成CaCO3；因此，需将CO2和CaO转化为CaCO3进行化学组分含量确定；由于不同矿粉中CO2和CaO所占比例不同，所以根据CO2与CaO反应生成CaCO3的相对摩尔比，将转化类型分为了三种情形；
所述步骤(1)中，可直接计算得到CaCO3摩尔质量百分含量，然后将此时CaCO3摩尔质量百分含量根据CaCO3的摩尔质量换算出CaCO3在矿粉中的单位质量百分含量，此时，CO2与CaO质量比为1:1；
所述步骤(2)中，CaCO3的摩尔质量百分含量为CO2的摩尔百分含量，同时计算出剩余的CaO摩尔质量百分含量，并将二者换算回单位质量百分含量；
所述步骤(3)中，CaCO3的摩尔质量百分含量为CaO的摩尔质量百分含量，此时剩余的CO2因为含量较少可直接忽略不计，并将CaCO3换算回单位质量百分含量用于后续计算。
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