К лучшим формулам

Новое моделирование позволяет сопоставить значения ключевых характеристик, таких как жесткость, упругость и твердость, которые видны в реальных образцах бетона. Это показывает, что моделирование полезно, говорит он, и может помочь в проведении исследований по разработке улучшенных формул, например, таких, которые уменьшают необходимое количество воды в исходной смеси с цементным порошком. Именно производство цементного порошка, процесс, который требует варки известняка (с глинами) при очень высоких температурах, делает производство бетона одним из ведущих источников антропогенных выбросов парниковых газов.

Исследователи обнаружили, что точная настройка количества воды, необходимой для конкретного применения, также может повысить долговечность материала. Количество воды, используемой в исходной смеси, может существенно повлиять на долговечность бетона, хотя большая часть этого испаряется в процессе схватывания. Команда исследователей обнаружила, что в то время как вода необходима для того, чтобы суспензия текла так, чтобы ее можно было заливать на место, слишком большое количество воды приводит к гораздо большему пространству пор и более рыхлым, «пушистым» областям в затвердевшем бетоне. Такие области могут сделать материал более уязвимым для последующей деградации или даже могут быть спроектированы для повышения его долговечности.

«Это наиболее существенный шаг на пути к обеспечению беспроблемного понимания бетона между атомами и структурами с огромным среднесрочным практическим воздействием с точки зрения проектирования и оптимизации материалов», — говорит Кристиан Хельмих, директор Института механики материалов и Структуры в Венском технологическом университете, который не был вовлечен в это исследование. Он добавляет: «Это исследование помогает продвигать конкретные исследования как передовую научную дисциплину, где сотрудничество инженеров и физиков становится движущей силой для воссоединения естественных наук через зачастую слишком жестко установленные границы под дисциплин. »

Первым автором этой работы является MIT postdoc Катерина Иоанниду. Команда также включала других исследователей в MIT; Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе; Университет Ньюкасла в Великобритании; и Университет Сорбонны, Университет Экс-Марселя и CNRS во Франции. Работа была поддержана Schlumberger, Французским национальным научным фондом (ANR) через Labex ICoME2 и CSHub в MIT.