ГИДРОТЕХНИКАЛЫҚ БЕТОНДАРДЫҢ СУ ӨТКІЗБЕУ ҚАСИЕТІН ЖӘНЕ АЯЗҒА ТӨЗІМДІЛІГІН АРТТЫРУ ӘДІСТЕРІ
Notice bibliographique
Résumé
Бұл мақала гидротехникалық бетондардың су өткізбейтіндігі мен аязға төзімділігін арттырудың заманауи тəсілдерін зерделеуге арналған. Зерттеудің мақсаты – минералды пуццолан қоспалары мен талшықты арматураны қолдану арқылы бетонның микроқұрылымын тығыздау жəне оның ұзақ мерзімді беріктігін жоғарылатудың тиімділігін анықтау. Жұмыста халықаралық тəжірибелер, соның ішінде Канада, Жапония жəне Қытай елдеріндегі технологиялар талданып, Қазақстан жағдайына бейімдеу мүмкіндіктері қарастырылды.Методология ретінде Cem I 42,5 Н цементі негізінде үш түрлі бетон құрамы дайындалып, олардың жалпы жəне капиллярлық су сіңіру қасиеттері ГОСТ стандарттарына сəйкес зерттелді. Минералды қоспа ретінде 20 % күл-унос, ал жарықшаға төзімділікті арттыру үшін 0,9 кг/м³ полипропилен талшығы қолданылды.Нəтижелер күлдің енгізілуі суды сіңіруді шамамен 15 % төмендететінін, ал күл мен талшықты бірге қолдану бұл көрсеткішті 21 % - ға дейін азайтатынын көрсетті. Капиллярлық су сіңіру мөлшері де 29 % төмендеді. Бұл қоспалар бетонның суға жəне аязға төзімділігін арттыруда жоғары тиімді екенін дəлелдеді.Зерттеудің практикалық маңызы – гидротехникалық құрылыстардың ұзақ мерзімділігі мен сенімділігін арттыру, сондай-ақ цементті өнеркəсіптік қалдықтармен ішінара алмастыру арқылы материал құнын төмендету. Данная статья посвящена исследованию современных способов повышения водонепроницаемости и морозостойкости гидротехнических бетонов. Цель исследования – определить эффективность уплотнения микроструктуры бетона и повышения его долговременной прочности за счет применения минеральных пуццолановых добавок и дисперсного армирования волокнами. В работе проанализирован международный опыт, включая технологии Канады, Японии и Китая, а также рассмотрена возможность их адаптации к условиям Казахстана.В качестве методологии использованы три бетонные смеси, изготовленные на основе цемента Cem I 42,5 Н; их общая и капиллярная водопоглощаемость исследованы в соответствии со стандартами ГОСТ. В качестве минеральной добавки применялось 20 % золы-уноса, а для повышения трещиностойкости -0,9 кг/м³ полипропиленового волокна.Полученные результаты показали, что введение золы снижает водопоглощение примерно на 15 %, а совместное использование золы и волокон уменьшает этот показатель до 21 %. Капиллярное водопоглощение также снизилось на 29 %. Эти данные подтверждают высокую эффективность добавок в повышении водостойкости и морозостойкости бетона.Практическая значимость исследования заключается в повышениидолговечности и надежности гидротехнических сооружений, а также в снижении стоимости материала за счет частичной замены цемента промышленными отходами. This article examines modern approaches to improving the waterproofing and frost resistance of hydraulic concrete. The aim of the study is to determine the effectiveness of densifying the microstructure of concrete and increasing its long-term durability through the use of mineral pozzolanic additives and fiber reinforcement. The research analyzes international practices, including technologies used in Canada, Japan, and China, and considers the potential for their adaptation to conditions in Kazakhstan. The methodology involved preparing three concrete mixtures based on Cem I 42.5 N cement. Their total and capillary water absorption properties were investigated in accordance with GOST standards. As a mineral additive, 20 % fly ash was used, and 0.9 kg/m³ of polypropylene fiber was added to improve crack resistance.The findings showed that the addition of fly ash reduced water absorption by approximately 15 %, while the combined use of fly ash and fibers decreased the indicator by up to 21 %. Capillary water absorption was also reduced by 29 %. These results confirm the high effectiveness of the additives in improving the water resistance and frost durability of concrete.The practical significance of the study lies in enhancing the longevity and reliability of hydraulic structures, as well as reducing material costs through the partial replacement of cement with industrial by-products.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,011 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».