Прогнозирование прочности и контроль качества укладки монолитного бетона в конструкциях с несъемной опалубкой

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

При возведении ряда сооружений атомных электростанций применяют сборно-монолитную технологию строительства с использованием армоопалубочных блоков, состоящих из арматурного каркаса и несъемной опалубки из сталефибробетона. Использование указанной технологии позволяет снизить время возведения объекта. В то же время возникает ряд проблем, связанных с оценкой прочности и контролем качества уложенного монолитного бетона, находящегося за несъемной опалубкой. Отсутствие прямого доступа к поверхности бетона не позволяет использовать стандартизированные неразрушающие методы оценки прочности. Дефекты монолитного бетона в виде каверн и пустот становятся скрытыми и требуется использование специализированных инструментальных методов. Для выбора оптимальной методики оценки прочности бетона и контроля качества его укладки выполнены экспериментальные исследования фрагмента армоопалубочного блока с уложенным монолитным бетоном. Установлено, что оптимальным способом контроля качества укладки является ультразвуковая томография, позволяющая выявить дефект за несъемной СФБ опалубкой, а также вести контроль параметров армирования. В результате апробации предложено использовать методы прогнозирования прочности бетона на основании температурно-временных зависимостей.

Об авторах

Д. Н. Коротких

Акционерное общество «Институт «Оргэнергострой»; Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)

Email: Korotkih.dmitry@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-5041-0847
SPIN-код: 6391-7829

Д. Е. Капустин

Акционерное общество «Институт «Оргэнергострой»; Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет (НИУ МГСУ)

Email: kde90@bk.ru
ORCID iD: 0000-0002-6493-1301
SPIN-код: 6645-1159

Список литературы

  1. Дорф В.А., Красновский Р.О., Капустин Д.Е. На пути к реализации технологии возведения зданий и сооружений АЭС из армоблоков с несъемной сталефибробетонной опалубкой // Строительство в атомной отрасли. 2020. № 1. С. 47–54.
  2. Капустин Д.Е. Прочностные и деформационные характеристики несъемной сталефибробетонной опалубки как несущего элемента железобетонных конструкций : дис. канд. техн. наук. М., 2015. 211 с.
  3. Kapustin D., Krasnovsky R., Kiliani L. Stress-strain behavior (SSB) of steel fiber concrete // American Concrete Institute, ACI Special Publication. M., 2018. Vol. 326.
  4. Трекин Н.Н., Кодыш Э.Н., Терехов И.А. Совершенствование нормативной базы стандартизации сборных железобетонных конструкций // Железобетонные конструкции. 2023. № 1 (1). С. 64–71.
  5. Тамразян А.Г. Концептуальные подходы к оценке живучести строительных конструкций, зданий и сооружений // Железобетонные конструкции. 2023. № 3 (3). С. 62–74. doi: 10.22227/2949-1622.2023.3.62-74
  6. AP1000 Design Control Document (rev. 18). Tier 2 Chapter 3. Design of Structures, Components, Equip. & Systems — Section 3.8 Design of Category I Structures // Официальный интернет-портал «Nuclear Regulatory Commission» (NRC). USA. 206 p. URL: https://www.nrc.gov/docs/ML1034/ML103480517.pdf
  7. Мочко А., Мочко М., Андреев В.И. Проверка качества бетона в существующих конструкциях. Технологии европейских стандартов // Вестник МГСУ. 2019. Т. 14. № 8. С. 967–975. doi: 10.22227/1997-0935.2019.8.967-975
  8. Коротких Д.Н., Дорф В.А., Капустин Д.Е. Оценка прочности монолитного бетона по температурно-временным зависимостям // Инженерный вестник Дона. 2024. № 11.
  9. Utepov Y., Aniskin A., Tulebekova A., Aldungarova L. и др. Complex maturity method for estimating the concrete strength based on curing temperature and relative humidity // Applied Sciences. 2021. Nо. 11. Р. 7712. doi: 10.3390/app11167712
  10. Schindler A.K. Effect of temperature on hydration of cementitious materials // ACI Materials Journal. 2004. Vol. 101. No. 1. Pp.72–81.
  11. Дудина И.В., Тамразян А.Г. Обеспечение качества сборных железобетонных конструкций на стадии изготовления // Жилищное строительство. 2001. № 3. С. 8–10.
  12. Пивоваров В.А. Метрологическое обеспечение дефектоскопии бетона // Альманах современной метрологии. 2022. № 4 (32). С. 59–67.
  13. Zhussupbekov, Iwasaki Y., Eun Chul Shin, Shakirova N. Control and Quality of Piles by Non-Destructive Express Methods: Low Strain Method and Cross-Hole Sonic Logging // International Journal for Computational Civil and Structural Engineering. 2019. Vol. 15. No. 1. Pр. 171–180. doi: 10.22337/2587-9618-2018-15-1-171-180
  14. Зеркаль Е.О., Калашников А.Ю., Лапшинов А.Е., Тютюнков А.И. Выявление внутренних дефектов бетонирования в теле монолитной фундаментной плиты по данным георадиолокационного обследования // Вестник МГСУ. 2020. Т. 15. № 7. С. 980–987. doi: 10.22227/1997-0935.2020.7.980-987
  15. Wendrich A., Trela C., Krause M., Maierhofer C., Effner U., Wöstmann J. Location of Voids in Masonry Structures by Using Radar and Ultrasonic Traveltime Tomography // ECNDT. 2006. Tu. 3.2.5. 11 p.
  16. Капустин В.В., Хмельницкий А.Ю., Бакайкин Д.В. О возможности использования неоднородных электромагнитных волн для исследования фундаментных конструкций // Вестник Московского университета. Серия 4: геология. 2011. № 4. С. 52–55.
  17. Shuvalov A.N., Lapshinov A.E., Zheletdinov R.R., Zerkal' E.O. Comparison of ultrasonic and GPR methods for investigation of reinforced concrete columns // BIO Web Conf. 2024. Vol. 107. doi: 10.1051/bioconf/202410706016
  18. Сагайдак А.И. Стандарт на метод акустико-эмиссионного контроля бетонных и железобетонных изделий и монолитных конструкций // Бетон и железобетон. 2021. № 3 (605). С. 19–24.
  19. Арленинов П.Д., Крылов С.Б., Калмакова П.С. Система контроля сплошности бетона сталежелезобетонных конструкций на основе тепловизионного метода // Academia. Архитектура и строительство. 2024. № 2. С. 150–156. doi: 10.22337/2077-9038-2024-2-150-156
  20. Савин С.Н., Попов В.М., Пухаренко Ю.В., Морозов В.И. Сейсмоакустические методы интегральной оценки физико-механических характеристик строительных конструкций зданий и сооружений // Вестник евразийской науки. 2023. Т. 15. № 6. URL: https://esj.today/PDF/09SAVN623.pdf

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».