再生砖混粗骨料颗粒的形态表征与分析

2021-09-13杨秀芬黄佳富戴大旺杨潮军

硅酸盐通报 2021年8期

杨秀芬，黄佳富，戴大旺，杨潮军,2，孟涛

(1.浙江大学建筑工程学院，杭州 310058；2.浙江省建设工程质量检验站有限公司，杭州 310012)

0 引言

我国的城市化进程极大地加速了建筑垃圾的产生。仅计算建筑施工和拆除产生的建筑垃圾，我国每年就需要面临约18亿t的建筑垃圾处理问题[1]，据不完全统计，目前全国再生利用率仅为5%左右，资源利用率不足10%[2]。由于我国拆除建筑多为砖混结构，而将破碎砖混粗骨料应用于再生混凝土是其资源化利用的重要手段，因此，深入研究砖混粗骨料的性能，提高破碎所得砖混粗骨料的应用价值，具有重要研究价值。砖混粗骨料性能方面的研究结果表明，其性能明显劣于天然骨料，孔洞多，吸水率大，压碎指标高[3]，且随着砖骨料的掺入，混凝土性能持续恶化[4]。但从工程实践考虑，利用再生砖混粗骨料制备的混凝土仍然可以满足中低强度等级泵送混凝土的性能要求[5]，具有工程价值。由于骨料形态决定了骨料本身性质及其与水泥浆的协同作用效果，混凝土的性能就必然受到骨料形态的影响[6]。而目前对再生砖混粗骨料的研究大多围绕其简单的物理性质，再生砖混粗骨料形态研究必须得到重视。

为了推进骨料形态的相关研究，20世纪70年代，学者们开始将金属材料领域的分形定量分析方法[7]应用于混凝土领域，并认为将分形学应用于混凝土材料领域，描述细微观层次下的精细结构与宏观层次下的力学行为和自相似特征是有效的[8]。研究人员同时发现再生砂单颗粒和砂粒群轮廓具备较强的分形学特征[9]。李维涛等[10]将分形维数用于描述不同的砂，从而对砂进行分类。也有学者将分形思想应用于混凝土表面特征[11]、内部气泡空隙[12]及材料孔结构[13-14]的分析。可见，虽然分形学理论早已引入骨料研究领域，但目前主要围绕分形维数及砂群、混凝土孔结构进行，针对再生砖混粗骨料的研究仍处于起步阶段，不足以推进再生砖混粗骨料形态研究向前发展。

因此，细致的骨料形态表征研究具有重要应用价值。近年来，研究者们运用动态图像分析[15]、数字影像[16]、三维激光扫描(LS)、经典投影面积法(PAM)[17]和μXCT[18]等多种试验方法获取了骨料形态特征，并采用棱角系数、颗粒球度和形状指数等多种指标对骨料进行了形态表征研究[19-20]。Tafesse等[21]开发了Matlab程序来进行图像分析。苏栋等[22]利用三维扫描和球谐分析进行了三维骨料颗粒不同层级的几何特征研究，但数据分析相对复杂。此外，研究者大多围绕天然骨料的表征进行数据采集分析，然而再生骨料组分及性能与天然骨料存在较大差异，天然骨料的研究成果并不能直接应用于再生骨料。

基于以上分析，本文对再生砖混粗骨料颗粒形态进行了表征和分析，首先采用图像处理技术提取再生砖混粗骨料的颗粒形态特征，并计算了用于表征骨料形态的高宽比、圆整度和紧凑系数等特征参数，然后统计分析了单个骨料及混合骨料的形态特征参数，并在最后指出了各组分的颗粒形态特点及再生砖混粗骨料的应用价值。

1 实验

1.1 试验用再生骨料

再生骨料由萧山所前房屋拆迁产生的建筑固体废弃物经颚式破碎机进行破碎后形成，粒径为0～9.5 mm，基本组分技术指标见表1，级配曲线见图1。

图1 再生骨料级配曲线Fig.1 Grading curves of recycled aggregates

表1 再生骨料基本组分Table 1 Basic components of recycled aggregates

1.2 数字图像获取及预处理

首先筛选出粒径大于4.75 mm的再生骨料放置于水平黑色吸光布上，利用手机摄影功能获取数字图像，见图2。获取再生骨料的数字图像后，对其进行图像预处理，便于提取参数进行分析，本试验技术路线如图3所示。

图2 再生骨料的总图Fig.2 General layout of recycled aggregates

图3 数字图像处理方法Fig.3 Digital image processing method

(1)数字图像预处理

使用Photoshop软件截取试验感兴趣部分的数字图像，为其中一个待处理的骨料图像。本试验采用中值滤波的方法进行图像平滑处理，减少获取图像时因为光线或者模/数转换和线路传输而产生的噪音，使图像轮廓清晰、光滑，颗粒感减少，特征明显。

本试验将RGB色彩空间处理为GRAY灰度色彩空间，像素值的范围为[0，255]。剔除图像内像素高于一定值或低于一定值的像素点，将图像中所有小于或等于阈值的像素点的值设为0，将图像中所有大于阈值的像素点的值设为255，得到二值图像，可以有效分离前景和背景。

(2)骨料轮廓的查找和绘制

使用OpenCV的cv.findContours()函数用于查找图像轮廓，并返回特定方式表示的轮廓；使用cv.drawContours()绘制已查找到的轮廓，并返回轮廓的个数。图3中骨料外轮廓线就是物体的边界线。同时通过cv.bitwise_and()位与运算绘制出单个骨料。

(3)轮廓拟合

利用函数cv2.minAreaRect()绘制轮廓的最小包围矩形框，返回轮廓的高度、宽度，用于参数的计算。全部骨料预处理后的图像见图4。

图4 全部骨料Fig.4 All aggregates

1.3 特征参数提取

(1)特征参数计算

因为骨料表面凹凸不平，具有不规则性，因此引用等效直径、高宽比、圆整度和紧凑系数等特征参数进行骨料特征的描述。经数据提取计算，再生骨料特征参数见表2。

表2 再生骨料特征参数Table 2 Characteristic parameters of recycled aggregates

(2)材质识别

再生骨料中含有不同材质的骨料，并具有相互区别的特有颜色，比如：砖呈现出暗红色,石呈现出灰色等。现对每个材质的颜色取值范围按表3进行初始化设定。

表3 颜色取值范围Table 3 Color value range

由于再生骨料本身颜色存在差异，同时骨料上附着的再生砂浆会影响骨料颜色的呈现，拍摄时光线也会影响骨料的颜色，以单个像素作为参数进行识别会降低识别精度，因此本试验统计每个像素，取平均值作为骨料的参数值，根据匹配颜色取值范围表进行材质识别。

2 再生骨料的特征参数分析

2.1 单个骨料的特征参数分析

表2是对应于图4中各个骨料的具体特征参数，其中包括材质、面积、周长等，用于描述材料的基本性能和特征。由表2可知,各个骨料参数存在明显的差异，不同骨料的参数特征具有唯一性。

对骨料面积相差最大的两个骨料进行分析。骨料面积最小的是编号为107的骨料，其材质为石，面积只有21.34 mm2，等效直径为5.21 mm，形状偏向于三角形，见图5(a)；骨料面积最大的是编号为202的骨料，其材质为石，面积为144.14 mm2，等效直径为13.55 mm，形状偏向于椭圆形，见图5(b)。面积最大骨料的等效直径是面积最小骨料的2.6倍。

图5 面积最小与最大的骨料Fig.5 Aggregates with minimum and maximum area

取骨料面积相近的骨料进行分析。图6显示的是面积相近的三个骨料，其中编号为33和编号为224的骨料同为石材质，周长基本相同，但是编号33的高宽比是1.15，圆整度是0.86，而编号224的高宽比是1.26，圆整度是0.81，意味着编号33更接近于圆形，而编号224呈现出“凸”形。

图6 面积相近的骨料Fig.6 Aggregates with similar area

编号155为砖骨料，与具有相近面积的编号为33和编号为224的石骨料相比，砖骨料高宽比(1.81)明显大于石骨料，而另外两个石骨料高宽比均值仅为1.21。从圆整度角度来看，砖骨料圆整度为0.67，明显低于面积相近的石骨料圆整度均值(0.84)。基于高宽比与圆整度的差异，编号为155的砖骨料偏向于长方形，而编号为33和224的石骨料更接近于圆形，具体特征参数见表4。

表4 面积相近的骨料特征参数Table 4 Characteristic parameters of aggregates with similar area

2.2 混合骨料的特征参数分析

2.2.1 材质识别

图7显示了再生粗骨料的Hue Saturation Value (HSV)颜色模型图，每一种材质都有自己特有的一个颜色区域，且相互重叠区域很小，说明使用像素平均值作为骨料的参数值用于识别再生粗骨料是可行的。

图7 再生骨料的HSV颜色分布Fig.7 HSV color distribution of recycled aggregates

表5是数字图像识别得到的统计结果，由表可知:再生骨料中主要成分是石，占全部骨料的86.5%(数目占比)；其次是砖，占全部骨料的12.4%(数目占比)；剩余的是极少量的木、陶瓷以及杂质。这一数据与表1中再生骨料具体成分的试验数据接近，说明使用数字图像计算不同材质骨料的比例，其结果是准确的。

表5 再生骨料统计结果Table 5 Statistics of recycled aggregates

2.2.2 等效直径

等效直径是指与骨料具有相同面积的圆的直径，反应骨料尺寸大小，可用于描述骨料的级配特征。

图8显示了砖骨料的等效直径分布频率。由图可知，砖骨料等效直径分布分散、不连续。粒径在4.75～8 mm之间相对较多，占了56.5%，峰值在6.8 mm左右，相同等效直径的砖骨料数量随着等效直径的增大逐渐减少。等效直径在8～10 mm之间存在明显的空值，且相同等效直径的砖骨料数量相近，分布规律不明确。分析认为这与砖骨料在再生骨料中只有46个样本(占全部骨料的12.4%)有主要关系，砖骨料样本数量不足，无法得到足够的等效直径计算值，导致砖骨料等效直径分布规律比较模糊。

图8 砖骨料等效直径分布频率Fig.8 Equivalent diameter distribution frequencyof brick aggregates

图9显示了石骨料的等效直径分布频率。由图可知，石骨料的分布呈期望值左侧部分图形失真的正态分布，期望在等效直径6.8 mm左右，正态分布离散程度较小。失真原因在于本试验的对象为粗骨料，筛选了粒径在4.75 mm以上的砖混骨料进行统计，因此骨料正态分布图像从等效直径小于6 mm的部分开始迅速下降。石骨料等效直径主要集中在6～10 mm之间，占石骨料总量的76.6%，粒径在6～10 mm之间仍是连续分布，10～12 mm之间偶尔有骨料出现，占比较小。

图9 石骨料等效直径分布频率Fig.9 Equivalent diameter distribution frequencyof stone aggregates

图10显示了再生骨料的等效直径分布频率，分布特征与石骨料分布特征相似，呈期望值左侧部分图形失真的正态分布，期望在等效直径6.8 mm左右，正态分布离散程度较小。由图可知，骨料的等效直径主要分布于6～10 mm的范围内，占76.6%左右，小于6 mm和大于10 mm的骨料的分别占10.6%和12.8%。

再生骨料中等效直径为7 mm的骨料最多。混合后的骨料级配分布基本呈正态分布可表明砖骨料能够混合石骨料形成一种级配良好的骨料。工程实践表明，采用砖混再生粗骨料配制的再生混凝土可以满足中低强度等级泵送混凝土的性能要求。

图10 再生骨料的等效直径分布频率Fig.10 Equivalent diameter distribution frequencyof recycled aggregates

2.2.3 高宽比

高宽比是指骨料的高度与宽度之比，可用于针状颗粒筛选，当高宽比超过一定值时，会被判为针状颗粒，针状颗粒在实际工程中往往会导致混凝土和易性的降低，而准确的针状颗粒含量计算有助于控制骨料中针状骨料的含量。

对骨料按高宽比计算值升序排列，并重新编号作为自变量，绘制散点图如图11(a)所示，再以等效直径作为自变量，绘制散点图如图11(b)所示。图11显示，石和砖骨料高宽比基本处于1.0～2.0之间，仅有少量石和砖骨料的高宽比较大，处于2.0～2.7之间，没有石和砖骨料的高宽比超出2.7。当高宽比计算值在1.0～1.5范围内时，骨料数量分布均匀，当高宽比大于1.5时，随着高宽比计算值不断增大，对应骨料数量单调减少，石和砖骨料均体现了该特征，且由于小面积骨料数量更多，该特征在小面积骨料中更为明显。

图11 再生骨料的高宽比Fig.11 Height width ratio of recycled aggregates

木材由于各向异性的材质特性，通常高宽比会较大，且其相互差距较大，本试验中的两个木材样本高宽比分别为2.10和4.10，大于98%的骨料。图12为高宽比为4.10的木骨料。当高宽比超过一定值时，骨料会被判为针状颗粒。

图12 高宽比为4.10的编号为231的骨料(木材)Fig.12 Aggregate No.231 (wood) with height width ratio of 4.10

图13显示了高宽比均为1.00的骨料，其形状仍有差异，主要体现在圆整度及紧凑系数的不同，但差异不大。编号为195的石骨料圆整度最高，最接近圆形，编号为307的石骨料紧凑系数最高，最接近其最小外接矩形，具体参数见表6。

图13 高宽比为1.00的骨料Fig.13 Aggregates with height width ratio of 1.00

表6 高宽比相同的骨料特征参数Table 6 Characteristic parameters of aggregates with same height width ratio

2.2.4 圆整度

圆整度是指骨料接近圆的程度，从二维平面角度描述了材料的形状，圆整度为1.00的骨料呈现标准的圆形。对于圆整度较差的骨料，所浇筑的混凝土可能具有较大的空隙率，在相同的浇筑条件下使得所需水泥用量增加。

对骨料按圆整度计算值升序排列，并重新编号作为自变量，绘制散点图如图14(a)所示，再以等效直径作为自变量，绘制散点图如图14(b)所示。图14显示,96%以上的砖和石骨料圆整度处于0.60～0.90之间，当圆整度计算值在0.75～0.85范围内时，骨料数量分布均匀。当圆整度计算值在该范围外时，随着到该区间距离不断增大，对应骨料数量单调减少，石和砖骨料均体现了该特征，该特征同样在小面积骨料中更为明显。

图14 再生骨料的圆整度Fig.14 Roundness of recycled aggregates

编号为201的砖骨料的圆整度最大，为0.87，是本次试验中最接近圆的骨料，见图15。

图15 编号为201的骨料Fig.15 Aggregate No.201

木材的各向异性同样导致了其较差的圆整度。本试验中的两个木材骨料的圆整度分别为0.40和0.67，小于90%的骨料，圆整度较差的骨料同样具有较低的紧凑系数，具体参数见表7。

表7 木骨料特征参数Table 7 Characteristic parameters of wood aggregates

2.2.5 紧凑系数

紧凑系数是指骨料的平面形状接近其最小外接矩形的程度，可用于表征骨料轮廓的规则程度，可计算畸形骨料含量。当骨料的紧凑系数小于0.70时，骨料的高宽比一般较大，骨料偏向于针状发展。

对骨料按紧凑系数计算值升序排列，并重新编号作为自变量，绘制散点图如图16(a)所示，再以等效直径作为自变量，绘制散点图如图16(b)所示。图16显示，大部分砖和石骨料的紧凑系数处于0.70～0.90之间，均值为0.76。紧凑系数分布规律与圆整度相似,当紧凑系数计算值在0.72～0.80范围内时，骨料数量分布均匀。当紧凑系数计算值在该范围外时，随着到该区间距离不断增大，对应骨料数量单调减少，且该特征在小面积骨料中更为明显。

图16 再生骨料的紧凑系数Fig.16 Compact factor of recycled aggregates

面积小于60 mm2的骨料紧凑系数均值为0.76，面积在60～100 mm2的骨料紧凑系数均值为0.75，面积大于100 mm2的骨料紧凑系数均值为0.74，可见骨料粒径大小的不同与骨料紧凑系数的大小并无直接联系，每一面积区间获得特定紧凑系数骨料的可能性相近。

取紧凑系数差距最大的骨料进行对比分析：编号为125的骨料的紧凑系数最小，为0.60，骨料形态呈现出锥形；编号为90的骨料的紧凑系数最大，为0.87，接近于矩形，见图17，参数对比见表8。当骨料紧凑系数相差较大时，骨料圆整度及高宽比也有较大差距，紧凑系数较大的骨料圆整度更大，高宽比更小。

图17 紧凑系数差距最大的骨料Fig.17 Aggregates with minimum and maximum compact factor

表8 紧凑系数差距最大的骨料特征参数Table 8 Characteristic parameters of aggregates with minimum and maximum compact factor

2.2.6 不同材质骨料的特征参数分析

表9为再生骨料特征参数均值统计表。由表可知，骨料主要成分为石和砖，足够的样本数量使得石和砖具有较为准确的统计结果，而陶瓷与木等杂质离散性较大。

表9 再生骨料特征参数统计表Table 9 Statistical table of characteristic parameters of recycled aggregates

石的平均面积和平均周长稍大于砖，其余几项特征参数相近，主要原因是砖的强度比较低，而回收过程中需要多次粉碎。在同样的荷载作用下，砖受到的破坏更严重，因而尺寸相对更小。再生骨料在实际受力过程中：当破坏荷载小于砖骨料的破坏荷载时，砖骨料之间能够相互协调共同抵抗荷载；当破坏荷载大于砖骨料的破坏荷载时，砖骨料发生破坏，最后导致整个试件结构发生破坏。陶瓷的面积和周长相对其余骨料是最大的，因为陶瓷经过烧制工艺，强度更高，粉碎过程中破坏程度更小，因而尺寸相对较大。

砖和石的特征参数均值十分接近，仅平均高宽比存在0.09的差值，说明尽管砖与石存在力学性能上的差异，但其形态特征十分相似。因此，在合理的颗粒级配下，采用砖类颗粒作为粗骨料可制得具有与普通骨料混凝土相近填充率的混凝土。可见，寻找合适的技术手段改善砖混骨料力学性能，减小砖石骨料的力学性能差异，是提高砖混骨料应用价值的关键。