一种新型核电牺牲混凝土及其制备方法

    公开(公告)号:CN110228977A

    公开(公告)日:2019-09-13

    申请号:CN201910481390.1

    申请日:2019-06-04

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种新型核电牺牲混凝土及其制备方法,该混凝土主要由以下重量份比例的原料制成:普通硅酸盐水泥350-500份、超细粉煤灰110-130份、硅灰30-50份、赤铁矿石950-1100份、河砂1000-1200份、聚乙烯醇纤维0.5-3份、聚羧酸减水剂6-8份、水180-200份,磺化石墨烯0.3-2份。该方法制备出的核电牺牲混凝土可以满足流动性、工作性能以及分解焓变的工程需求,具有广阔的应用前景。

    一种采用风积沙的承载保温型泡沫混凝土材料及其制备方法

    公开(公告)号:CN110117176A

    公开(公告)日:2019-08-13

    申请号:CN201910411213.6

    申请日:2019-05-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种采用风积沙的承载保温型泡沫混凝土材料及其制备方法,以质量份数计,该承载保温型泡沫混凝土材料组成包括:普通硅酸盐水泥200-450份,硅灰50-160份,风积沙450-730份,稳泡剂1-3份,聚丙烯纤维1-5份,减水剂4-7份,发泡剂1-2份,水105-240份。风积沙资源丰富,且圆形度高,可代替天然骨料制备承载保温型泡沫混凝土。掺入聚丙烯纤维、硅灰用于改善基体的内聚力及孔结构。所制备的承载保温型泡沫混凝土,具有抗压强度高、导热系数小、环保低碳的特点。可应用于承重保温一体化墙体系统及特殊环境下的基础工程。

    一种隔热防护一体化复合墙体及其制备方法

    公开(公告)号:CN110066188A

    公开(公告)日:2019-07-30

    申请号:CN201910414039.0

    申请日:2019-05-17

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种隔热防护一体化复合墙体及其制备方法,该墙体包括主防护层和粘结于其表面的隔热层,所述主防护层为超高性能水泥基复合材料制成,所述隔热层为风积沙聚合物泡沫混凝土材料制成。相比现有的复合墙体材料,本发明中所直接使用的超高性能水泥基复合材料具有优异的抗冲击性能及承载能力,另外所发明的风积沙聚合物泡沫混凝土与超高性能水泥基复合材料之间的粘结强度大,使得二者不需要额外的拼接或锚固,简化了复合墙体的制备工序,同时由于风积沙聚合物泡沫混凝土的多孔结构,使之兼具隔热保温与吸波防护的功能,从而实现隔热防护一体化复合墙体的设计。

    一种复合可调控水化热水泥基材料及其应用

    公开(公告)号:CN109776022A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201910170750.6

    申请日:2019-03-07

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种复合可调控水化热水泥基材料及其在降低水泥水化反应速度中的应用,该复合可调控水化热水泥基材料包括交联剂、有机酸以及淀粉基高分子有机物。该复配水泥水化调控材料制备工艺简单、成本低廉,其对水泥水化速率可实现分阶段调控,相对于现有技术具有很大提升,能降低水泥水化最大放热速率峰值。同时还可以降低水泥水化过程中水化放热量,有效的减少因为温度应力造成的大体积混凝土开裂现象,提高大体积混凝土构件的耐久性和安全性。

    一种基于光固化3D打印的仿生混凝土粗骨料及其制备方法和应用

    公开(公告)号:CN109734342A

    公开(公告)日:2019-05-10

    申请号:CN201910062902.0

    申请日:2019-01-23

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于光固化3D打印的仿生混凝土粗骨料及其制备方法和应用,所述仿生混凝土粗骨料是以光固化树脂作为原料,通过3D打印方法所得,且该粗骨料包括主体结构和位于主体结构表面的仿生凸起结构,相对于现有技术,本发明提供的基于光固化3D打印的仿生混凝土粗骨料,粒型更加圆润饱满,从理论上增强了混凝土的工作性与耐久性。表面分布的仿生凸起结构增大了骨料与水泥浆体间的机械咬合作用,可以增强高分子聚合物与水泥基无机非金属材料的界面粘结力。使用光固化3D打印制备的混凝土粗骨料,成型精确、质量稳定、打印速度快,具有极大的代替天然碎石骨料的潜力。

    一种高铁路基填料中细粒土团簇危害性的无损检测方法

    公开(公告)号:CN108508045A

    公开(公告)日:2018-09-07

    申请号:CN201810262165.4

    申请日:2018-03-28

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开一种高铁路基填料中细粒土团簇危害性的无损检测方法,包括如下步骤:(1)获取路基填料测试样品;(2)利用X射线计算机断层扫描获取测试样品的三维空间结构图像;(3)对步骤(2)获取的图像进行处理,通过图像阈值分割提取路基填料中细粒土图像,然后利用团簇算法计算细粒土的团簇率,通过团簇率的大小评定细粒土对填料土的危害程度。该检测方法能够准确无损地研究细颗粒在填料中的作用方式,并对其内部细颗粒分布进行计算,通过团簇的算法计算其团簇发生的程度,揭示了细颗粒在填料土中的堆积方式和这种分布规律对填料土冻胀敏感性造成的影响,为指导高铁填料土的耐久性提出新的方法。

    一种基于官能团分类和机器学习的钢筋阻锈剂性能预测方法

    公开(公告)号:CN119939334A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411965393.X

    申请日:2024-12-30

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明属于阻锈剂性能预测领域,具体涉及一种基于官能团分类和机器学习的钢筋阻锈剂性能预测方法,首先对阻锈剂分子结构中活性基团和官能团进行科学分类与数据采集,并采集浸泡时间、阻锈剂含量、转移电阻与阻锈效率等阻锈剂高度相关的指标数据,形成原始数据特征集;其次对采集到的原始数据进行预处理;然后基于重要性排序识别影响阻锈效率的关键官能团与环境条件特征;最后利用训练集对机器学习回归模型进行训练,通过测试集的误差指标评估模型性能,得到可预测不同阻锈剂分子结构下阻锈效率的预测模型。该方法具有预测准确度高、可解释性强、可拓展性好的优点,为钢筋阻锈剂的研发、筛选与应用提供了高效的技术支持。

Patent Agency Ranking