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沥青混合料感应加热用钢渣有效成分的研究
中文摘要
将钢渣重新用作感应加热骨料已成为沥青路面的重要课题。然而，钢渣的成分和尺寸如何影响其感应加热效率仍需要进一步研究。本文通过组分，尺寸和铁元素比例依赖性分析研究了钢渣的感应加热效率。使用钢渣，铁粉，Fe3O4，天然矿物以及钢渣来制备模拟各种成分的样品。通过红外摄像机 确认了相应的加热效率。此外，X射线荧光和电子探针微量分析仪用于表征样品的元素组成和钢渣中的元素分布。
结果表明，钢渣感应加热的有效成分为Fe3O4和铁。Fe3O4在钢渣的微米尺寸(小于75 mu;m)的感应加热效率中起主导作用。另外，钢渣的尺寸增加对其感应加热效率有负面影响，铁元素比例较高的钢渣通常具有较高的加热效率。或者，Fe3O4和铁的感应加热机制是不同的。铁的主要机制是涡流损耗，而磁滞损耗和残余损耗是Fe3O4感应加热的主要部分。通过这些机制的叠加，Fe3O4显示出比铁更好的感应加热效率。该研究为钢渣的选择和利用提供了实验室基础，让它可以让他可以进一步用作沥青混合料的加热材料。
1.介绍
世界各地快速发展的建筑行业急剧消耗着工程材料。过度开采玄武岩和石灰石等天然矿物资源已成为对生态环境的严重威胁。为了解决这个问题，研究人员试图利用工业固体废物[1]和边际聚集体[2]来取代天然骨料。
钢渣[3-5]是一种在土木工程中得到广泛应用的固体废弃物，它的利用有利于环境和整个工程界。研究人员还发现，钢渣也可以用作感应加热的材料。李等人[6] 认为导电沥青混凝土由钢渣组成，与通过感应加热的天然骨料相比具有更高的温升。添加钢渣可以提高沥青路面的自愈效率。感应加热[7]已广泛应用于工业和工程领域。在路面工程中，它被用于一种加热沥青路面的方法，这种路面由磁性材料组成 [8-10]。因此，由于温度的增加，路面的损坏可以通过沥青的流动[11]来修复。
钢渣的主要元素是Ca、Fe、Si、C和O。研究人员得出结论，MgO、CaO、Fe3O4等金属氧化物和SiO2和C2S等非金属氧化物是钢渣中的主要成分[12-14]。为了实现对物体的感应加热，加热物体必须包含磁性成分[15,16]，例如铁和碳钢，这是必不可少的。没有它们，就无法进行感应加热。在本文中，有助于钢渣感应加热的组分被定义为“有效组分”。
在这些钢渣组分中，大多数金属氧化物，非金属氧化物，共价化合物和金属盐并不是磁性材料。因此它们对感应加热没有贡献。然而，经过分析和消除，仍然有两种可能的成分，Fe3O4和铁。它们通常用作感应加热材料，它们对钢渣的影响仍需要进一步研究。
铁被认为是炼钢，磁选和老化过程后的残留产物。Fe3O4的形成和存在形式更加复杂，可能的来源是钢渣户外长期复杂老化。需要指出的是，可能还有其他物体也可以被感应加热。然而，考虑到它们的低质量比例和对感应加热的贡献很少，因此它们没有被讨论。本研究还研究了钢渣的尺寸和铁元素含量对钢渣感应加热效率的影响，这是用作感应加热用途的钢渣沥青路面工程[17]研究中的重要问题。
本文进行了组分依赖性实验，以评估受铁和Fe3O4影响的组合样品感应加热效率。分别混合Fe3O4、铁、矿物和钢渣的粉末以制造组合样品，然后进行感应加热。本研究还测试了钢渣感应加热效率的尺寸效应。将钢渣分类为三种尺寸范围，并测试它们相应的感应加热效率。此外，还包括铁元素依赖性实验，以研究了钢渣的感应加热效率与其铁元素含量之间的相关性。根据钢渣独特的感应加热效率进行分类。通过X射线荧光(XRF)进行这些钢渣的总元素分析[18]以表征它们相应的元素组成。电子探针微分析仪(EPMA)[19,20]用于对钢渣进行EDS [21]扫描分析。本研究为钢渣选择、研究人员和工程师提供了实验基础，以提高钢渣沥青路面的感应加热效率。
2. 原料与试验方法
2.1. 原料
Fe3O4粉末、铁、传统矿物和钢渣用于感应加热目的的组件依赖性实验。在整个研究中，钢渣粉在江西省制备，其中含有与钢渣颗粒基本相同的元素组成。将所有粉末筛分成小于75mu;m的颗粒。钢渣粉的详细信息列于表1中。这项研究中的钢渣也来自江西省。这些钢渣清洗后，被分成 1.18mm—2.36mm ，2.36mm—4.75mm 和 4.75mm—9.5mm 的级配范围。这些钢渣的比热容几乎相同。
2.2. 研究方法
图1展示了组件，尺寸和铁元素含量依赖性实验的研究概况。引入感应加热设备以加热样品。进行了总元素分析和扫描分析，以表征钢渣中样品的元素组成和元素分布。粉末用于制造组合样品进行组分依赖性实验。钢渣用于尺寸和铁元素含量依赖性实验。然后分析了用于感应加热的有效组合物的机理。
2.2.1. 试验设备
图2展示了感应加热设备、红外相机和样品的红外图。感应加热设备是专为实验室使用而设计的，提供了交变磁场。红外摄像机用于记录样品的感应加热温度。感应加热的参数如表2所示。根据参数加热每个样品。使用XRF对钢渣粉和钢渣进行总元素分析，以进行元件表征。还使用EPMA进行钢渣的扫描分析，以检查钢渣主要元素的分布。
2.2.2. 组分依赖性试验
由于铁和Fe3O4被认为是钢渣感应加热中的有效成分。这里讨论了有效成分如何影响钢渣的感应加热效率。对钢渣粉的总元素分析和钢渣的扫描分析进行了分析。组件依赖性实验旨在研究铁和Fe3O4对钢渣感应加热效率的贡献。
图3说明了组件依赖性分析的测试程序。将表1中列出的铁，Fe3O4，矿物和钢渣粉末在圆形塑料容器中混合，然后进行感应加热。假设这些粉末的组合模拟由各种成分组成的钢渣和骨料，可以看作是“模拟骨料和钢渣”。通过检测组合样品的感应加热效率，能够研究有效成分的影响。
表3展示了组分及其质量比例的组合，每个样品的总质量为30g。然后基于相应的感应加热效率评估组分对钢渣感应加热效率的影响。矿物粉末，钢渣粉末，铁粉末和Fe3O4粉末分别缩写为M-粉末，S-粉末，I-粉末和F-粉末。
在样品的感应加热过程中产生的诱导温度增量和热量用于确定样品的感应加热效率。式(1)用于确定本研究中样品的诱导温度增量(ITI)。
ITI =最终平均温度-初始平均温度
ITI分析的温度场和分析方法如图4所示。由于容器的上表面是圆形的，因此设置相同的检测圆来计算样品的总体温度。 检测圆的半径为样品表面圆的80％，两个圆的中心位于同一位置。 检测圆内的平均温度用软件计算，并定义为样品的最终平均温度。 样品的初始平均温度与环境温度相同。 此外，还记录了每60秒的样品温度。
还考虑了样品产生的热量，这与每种组分的比热容(SHC)[22]有关。式(2)显示了热量的计算方法。
当Q(J)是产生的热量时，C(J /( ℃times;Kg))是SHC，m(Kg)是质量，DT( C)是温度增量。同时，由于组合由不同的粉末组成，样品的总SHC应根据式(3)计算。它表达了由不同对象组成的组合的SHC。
其中C0(J /(℃times;Kg))是组合样品的总SHC，Ci(J /(℃times;Kg))是物体的SHC，mi(％)是物体的相应质量比例组合。
2.2.3. 尺寸依赖性试验
在工程中，钢渣尺寸的选择也是重要的一环。尺寸依懒性试验用于探究钢渣的尺寸如何影响其感应加热效率，尺寸范围为1.18mm—2.36mm、2.36mm—4.75mm和4.75mm—9.5mm。将这些筛过的钢渣放入用于组件依赖性实验的容器中。每个样品中钢渣的质量为50g。然后对样品进行感应加热并确认相应的ITI值。另外，由于钢渣的不同尺寸范围的比热容相似且样品质量相等，因此样品产生的热量可通过其ITI确定。
2.2.4. 铁元素依赖性试验
由于铁和Fe3O4的质量比例与钢渣中铁元素有确定的比例关系。假设钢渣的铁元素比例可能影响其感应加热效率。换句话说，如果铁和Fe3O4在钢渣的感应加热中起着至关重要的作用，钢渣的铁元素比例也会影响感应加热效率。为了研究铁元素比例对钢渣感应加热效率的影响，讨论了铁元素比例依赖性实验。
首先，对4.75mmtimes;9.5mm尺寸的钢渣进行感应加热。然后挑出总温度升高超过60°C的钢渣并标记为高ITI钢渣。总体温度升高低于20℃的钢渣被标记为低ITI 钢渣。通过XRF对这些钢渣进行总元素分析，以表征它们相应的元素质量比例。因此，建立了钢渣铁元素比例与其感应加热效率之间的相关性。
3. 结论与分析
3.1. Component dependency experiment
表4列出了钢渣粉末中的主要元素及其质量比例。这些元素的质量比例通过其相应的典型氧化物的形式表示。表4表明，Fe，Ca和Si是钢渣粉末中的主要元素，Fe2O3的质量比例为29.04%。
钢渣内表面主要元素分布的结果如图5所示，放大倍数为200。相应的元素用不同颜色的点标记和区分。
图5表明铁元素(Fe)的分布是不均匀且不连续的，并且铁元素物质通常是微米尺寸。正是基于该结果，在该实验中，铁粉和Fe3O4粉末被设计成在粉末进行混合和分散，这样能保证它们是纳米尺寸，且也是不均匀和不连续的。因此，这些组合近似模拟钢渣中铁元素物质的存在形式。它们的感应加热效率可以作为相同成分的钢渣的参考。
将钢渣粉和矿粉混合，然后进行感应加热，以验证钢渣粉的感应加热效率。图6表明，组合样品的ITI值随着S-粉末质量比例的增加呈现逐渐上升的趋势。证明钢渣粉末能够被感应加热，其在240秒内的ITI值为9.5°C。因此，钢渣粉末也可用作有效的感应加热对象。或者，还将M-粉末与F-粉末或I-粉末的组合进行感应加热以检查铁或Fe3O4的感应加热效率。其ITI结果总结在图7中。两种组合的ITI值随着F-粉末或I-粉末的质量比例增加而显示出上升趋势。然而，当F-粉末和I-粉末占据相同质量比例的组合时，F-粉末的ITI通常远高于I-粉末的ITI。应该注意的是，含有Fe3O4的组合比含有相同质量比例的铁的组合具有更大的ITI。随着质量比例的增加，ITI之间的差距也在增大。
另外，由于钢渣上的感应加热是一个发热过程，因此讨论了组合产生的热量。由于加热时间短，组合与环境温差很小，因此本实验不包括对大气的散热。在感应加热过程中产生的热量大致定义为将组合的总体温度提高到相应程度的热量。式(2)表示感应加热过程中产生的组合热量的计算方法。这些组合的SHC 可以根据式(3)计算。
图8表示M-粉末与F粉末或I-粉末组合的热量和SHC。F-粉末混合物和I-粉末的热量随着它们在组合中的质量比例增加而增加。含有F-粉末的组合在该过程中产生了更高的热量。另一方面，F粉末组合的SHC值也随着F粉末质量比例的增加而增加。然而，I-粉末组合显示出相反的趋势，并且通常F-粉末组合的SHC值更高。
因为F-粉末的SHC值高于M-粉末，并且I-粉末具有最低的SHC值。因此，F-粉末组合的SHCs因此高于I-粉末组合。F-粉末组合的SHC随着质量比例的增加而增加，而I-粉末组合同时减少。因为F-粉末组合具有比I-粉末组合更高的温升 (DT)和更高的SHC(C)。因此，相同质量(m)的F-粉末组合能够在感应加热过程中产生比I-粉末组合高得多的热量。因此，由F-粉末组合产生的ITI和热量均以相等质量比例的I-粉末组合高得多。在这个尺寸下，Fe3O4具有比铁更大的感应加热效率(小于75mu;m)。
图9表示感应加热过程中组合的红外温度场。红外线温度记录每60秒组合的场图。如图所示，随着感应加热时间的延长，组合的温度场逐渐变得均匀。这表明粉末内还存在传热过程。图10显示了在感应加热过程中 M-粉末与I-粉末或F-粉末组合的ITI上升趋势。这表明每60秒组合的ITI值与其最终ITI正相关。含有Fe3O4粉末的组合优选在整个感应加热过程中显示出更高的升温速率。
Fe3O4和铁如何影响钢渣组合的感应加热效率如图11所示。F-粉末和I-粉末组合显示出明显不同的感应加热效率。组合中I-粉末的质量比例变化对ITI没有显着影响。这表明相同质量的铁粉与此尺寸的钢渣粉具有平行的ITI。另一方面，含有Fe3O4粉末的组合的ITI随着质量比例的增加而逐渐上升，这与M-粉末与F-粉末的组合一致。
此外S-粉末与I-粉末或F-粉末的混合物的结果分别显示在图12中。(a)部分说明，混合物中I-粉末的质量比例变化对ITI值也没有显着影响。(b)部分表明，增加F-粉末的质量比例会导致组合物ITI的增加。因此，钢渣粉中Fe3O4与铁的共存具有相互影响，它们对感应加热的贡献是独立的。
S粉末与F粉末或I-粉末的组合的热量和SHC结果示于图13。I-粉末和F-粉末组合的SHC值随着质量比例的增加而呈现下降趋势。I-粉末组合的下降速度更快。由于S-粉末的高SHC，两种粉末的加入降低了组合的总SHC，并且粉末插入越多，SHC将减少越多。
此外，随着质量比例的增加，I-粉末组合的热量也减少，而F-粉末组合的热量显示出明显增加的趋势。考虑到I-粉末组合的ITI相似且质量相等的事实，较低的SHC确实导致根据式（1）产生的较低的热量。(2)。虽然F-粉末组合的SHCs呈下降趋势，但F-粉末组合的显着ITI上升也导致热量趋势增加。因此，在组合的感应加热中，F-粉末具有比I-粉末更高的ITI并且产生更高的热量。这表明Fe3O4与S-粉末结合起主导作用，而铁在这种尺寸下贡献不大。
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