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STAC瀝青儲存穩定性影響因素研究

2023-05-10 04:33緱永濤孔令云
關鍵詞:乳化劑油水儲存

緱永濤,許 磊,孔令云

(1. 寧夏交投高速公路管理有限公司,寧夏 銀川 750001;2. 仁壽縣交通運輸局,四川 眉山 620599; 3. 重慶交通大學 土木工程學院,重慶 400074)

與傳統瀝青路面施工工藝相比,乳化瀝青因其施工方便、節能環保等優勢,在路面微表處、稀漿封層、冷再生技術、透層與黏層、水泥-乳化瀝青路面及路面養護等方面被廣泛應用[1-2]。乳化瀝青是在機械作用下,將加熱的瀝青以細小顆粒形式分散到含有乳化劑和助劑的皂液中,形成的一種高分子分散膠體乳液。乳化瀝青呈水包油狀態,在常溫下具有較好的流動性[3-4];但這種水包油的乳液在熱力學上屬于不穩定狀態。穩定性對乳化瀝青的儲存、運輸和破乳時間都有著重要影響[5],是衡量乳化瀝青性能的重要指標[6]。

影響乳化瀝青穩定性的因素眾多,當前學界研究主要集中在乳化劑用量、酸堿性、瀝青微粒粒徑大小、溫度及帶電瀝青微粒在電解質溶液中懸浮狀態等方面[7-11]。作為乳化劑的一種,十八烷基三甲基氯化銨(STAC)屬于季銨鹽類陽離子,在20世紀70年代便由前蘇聯試制成功,并得到廣泛應用[12]。

自陽離子乳化瀝青誕生以來,便有許多學者針對其性能進行了研究。LIU Baoju等[13]研究發現:通過增加用水量能稀釋水泥和瀝青微粒,從而達到延長陽離子乳化瀝青破乳時間的目的;杜雪潔等[14]研究發現:適當調節皂液pH可提高陽離子乳化瀝青穩定性;王文峰等[15]研究發現:當粒徑較小、分布較均勻時,乳化瀝青的儲存穩定性較好。綜上,乳化瀝青的儲存穩定性受乳化條件影響較大,但以往的研究一般只分析了不同條件對乳化瀝青性能的影響,對其性能的預測還較為鮮見。

近年來,BP神經網絡被廣泛應用于路面工程中。楊彥海等[16]通過神經網絡模型對乳化瀝青混合料性能進行了預測,當預測誤差率集中在5%以內時,最大誤差率為19%;翟登攀等[17]基于BP網絡,對季凍區瀝青路面預防性養護進行了分析。由此BP神經網絡用于道路工程研究具有較高的準確性。

十八烷基三甲基氯化銨(STAC)是季銨鹽類陽離子乳化劑的典型品種,也是目前乳化劑中應用較為廣泛的一種。STAC屬于快裂型乳化劑,具有良好的水溶性和乳化能力。因此,筆者選擇STAC陽離子乳化瀝青(以下簡稱“STAC瀝青”)作為研究對象,利用小膠體磨制備陽離子乳化瀝青,通過相關性能試驗和灰色關聯度分析,從瀝青溫度、乳化劑用量、油水比、皂液溫度及皂液pH值等因素對陽離子乳化瀝青儲存穩定性的影響進行研究,并基于BP神經網絡建立了各因素與乳化瀝青儲存穩定性之間的定量模型。

1 乳化瀝青制備

1.1 瀝 青

筆者選用廣東茂名70 #瀝青作為基質瀝青,其主要性能指標見表1[18]。

表1 瀝青技術指標

1.2 乳化劑及皂液

筆者采用STAC作為陽離子乳化劑,購買于阿拉丁試劑網站。陽離子皂液采用STAC乳化劑+穩定劑無水氯化鈣+pH調節劑鹽酸+蒸餾水進行配置。

1.3 制 備

1)將瀝青在烘箱中加熱至135 ℃左右備用;

2)將STAC和穩定劑(無水氯化鈣)溶于55 ℃的水中,按照一定比例配制成皂液,并調節皂液的pH值(pH調節劑為鹽酸);

3)將皂液經過膠體磨(德國Herbert Rink膠體磨)剪切一段時間,之后將一定溫度瀝青加入含有皂液膠體磨中剪切,在合適剪切時間之后放出膠體磨中的瀝青并冷卻,制備成STAC瀝青,并密封保存。

2 影響因素分析

2.1 乳化劑用量

對STAC瀝青而言,乳化劑用量是非常重要的參數,筆者分別設置了2%、 3%、 4%、 5%這4組用量。對照組制備工藝:瀝青溫度為135 ℃,油水比為5∶5,皂液溫度為55 ℃,皂液pH值為3,穩定劑含量為0.2%。乳化劑用量對STAC瀝青儲存穩定性影響結果見圖1(a)。由圖1(a)可知:當乳化劑用量為3%時,STAC瀝青的儲存穩定性較好。但乳化劑用量細微的變化都可能會對STAC瀝青性能造成較大影響,因此需要通過進一步試驗確定乳化劑的最佳用量,試驗后調整結果如圖1(b)。

由圖1(b)可知:當乳化劑用量在3.2%時,STAC瀝青的儲存穩定性較好;若繼續提高乳化劑用量也難以改善STAC瀝青的儲存穩定性。因此,在制備STAC瀝青時,筆者選擇3.2%作為乳化劑最佳含量。

圖1 乳化劑用量對STAC瀝青儲存穩定性影響

2.2 瀝青溫度

制備STAC瀝青時,需要將瀝青加熱至合適的溫度,以便其具有一定黏度和流動性,從而保證STAC瀝青的乳化效果和穩定性[19]。為考察瀝青溫度對STAC瀝青穩定性能影響,筆者分別設置了120、 125、 130、 135 ℃這4組瀝青溫度,對照組制備工藝:乳化劑用量為3.2%,油水比為5∶5,皂液溫度為55 ℃,皂液pH值為3,穩定劑含量為0.2%。試驗結果見圖2。

圖2 瀝青溫度對STAC瀝青儲存穩定性影響

由圖2可知:當瀝青溫度為125 ℃時,STAC瀝青儲存穩定性最好;當溫度為130、135 ℃時,STAC瀝青儲存穩定性變化不大,這說明STAC瀝青儲存穩定性在125~135 ℃之間時較為穩定;當溫度低于125 ℃時,STAC瀝青儲存穩定性顯著變差。故筆者選擇125 ℃作為瀝青溫度。

2.3 油水比

筆者分別設置了4∶6、 5∶5、 5.5∶4.5、 6∶4這4組油水比,對照組制備工藝:瀝青溫度為135 ℃,乳化劑用量為3.2%,皂液溫度為55 ℃,皂液pH值為3,穩定劑含量為0.2%。油水比對STAC瀝青儲存穩定性影響結果見圖3。

圖3 油水比對STAC瀝青儲存穩定性影響

由圖3可知:在制備STAC瀝青過程中,油水比過高或過低都不利于改善STAC瀝青的儲存穩定性。當油水比為5∶5時,STAC瀝青儲存穩定性較好。

2.4 皂液溫度

筆者分別設置了50、 55、 60、 65 ℃這4組皂液溫度,對照組制備工藝:瀝青溫度為135 ℃,乳化劑用量為3.2%,油水比為5∶5,皂液pH值為3,穩定劑含量為0.2%。皂液溫度對STAC瀝青儲存穩定性影響結果見圖4。

由圖4可知:皂液溫度過高或過低都會降低STAC瀝青的儲存穩定性。當皂液溫度為55 ℃時,STAC瀝青的儲存穩定性較好。

2.5 皂液pH值

離子型的乳化劑在乳化前需要調整pH值才能使用[20]。筆者分別設置了pH=2、3、4、5這4組皂液pH值,pH調節劑為鹽酸,對照組制備工藝:瀝青溫度為135 ℃,乳化劑用量為3.2%,油水比為5∶5,皂液溫度為55 ℃,穩定劑含量0.2%。皂液pH值對STAC瀝青儲存穩定性影響結果見圖5。由圖5可知:STAC瀝青在強酸環境中儲存穩定性更好。故筆者將皂液pH值選為3。

圖4 皂液溫度對STAC瀝青儲存穩定性影響

圖5 皂液pH值對STAC瀝青儲存穩定性影響

2.6 灰色關聯度

通過試驗得出的數據具有一定離散性,傳統分析方法對多影響因素體系很難找到規律性的結果;而通過灰色關聯分析能計算出系統與各影響因素間的關聯度[21]。筆者以瀝青溫度、乳化劑用量、油水比、皂液溫度及皂液pH值作為對比數列,分別以STAC瀝青的1、 5 d儲存穩定性作為參考數列,通過關聯度值來判斷各影響因素對穩定性的影響程度。其計算結果見圖6。

圖6 STAC瀝青儲存穩定性灰色關聯度

由圖6可知:對STAC瀝青1 d儲存穩定性而言,油水比和皂液溫度影響較大;對STAC瀝青5 d儲存穩定性而言,瀝青溫度和皂液溫度影響較大。其主要原因是:筆者先對影響穩定性較大的因素(乳化劑用量)進行了探索,在后續研究中均是采用合理的乳化劑用量,故在此基礎上出現了乳化劑用量與穩定性關系不顯著情況。由此可見,在乳化劑用量合理條件下,影響乳化瀝青儲存穩定性的關鍵因素為瀝青溫度和皂液溫度。

2.7 定量關系模型建立及驗證

基于BP神經網絡,在試驗樣本中隨機選取80%用來建立BP神經網絡模型,用剩余的20%驗證該模型的準確性[22]。訓練樣本本身精度見圖7。

圖7 訓練樣本預測精度

根據所建立的BP神經網絡模型,提出了各因素與1、 5 d儲存穩定性的關系模型。

各影響因素與STAC瀝青1 d穩定性關系模型如式(1):

a=-0.38x1-3.98x2+1.27x3-0.46x4-2.45x5+35.29

b=-0.44x1-6.31x2-0.27x3+0.13x4-1.09x5+90.60

c=-0.06x1-1.79x2+1.01x3-1.79x4+0.46x5+55.52

d=0.29x1-1.89x2+0.60x3-0.26x4-0.76x5-49.32

(1)

式中:O1d為STAC瀝青1 d儲存穩定性;x1為瀝青溫度;x2為乳化劑用量;x3為油水比;x4為皂液溫度;x5為皂液pH值。

各影響因素與STAC瀝青5 d穩定性關系模型如式(2):

a=0.64x1+0.30x2-2.32x3-0.07x4-7.38x5+76.65

b=-0.61x1-2.39x2-2.10x3+0.18x4+3.18x5+171.81

c=1.43x1+24.03x2-5.88x3+4.51x4-3.90x5-198.31

d=-0.47x1-3.08x2+0.66x3-0.70x4+1.43x5+70.94

(2)

式中:O5d為STAC瀝青5 d儲存穩定性。

根據式(1)、式(2)對20%驗證樣本進行的預測,見表2。

表2 驗證樣本預測精度匯總

由表2可看出:驗證結果中的預測值與實際值誤差均在20%以內,考慮到樣本容量及試驗本身存在誤差,可認為筆者所建立的模型能很好地對STAC瀝青儲存穩定性進行預測。

3 結 論

筆者通過對STAC瀝青進行相關性能試驗和灰色關聯度分析,從瀝青溫度、乳化劑用量、油水比、皂液溫度及皂液pH值等因素對STAC瀝青儲存穩定性影響進行了研究,并基于BP神經網絡建立了各因素與STAC瀝青儲存穩定性之間定量的關系模型,得出如下結論:

1)制備STAC瀝青時,乳化劑用量、瀝青溫度、油水比、皂液溫度及皂液pH值變化對最終的儲存穩定性影響很大。綜合來看,選擇乳化劑用量為3.2%、瀝青溫度為135 ℃、油水比為5∶5、皂液溫度為55 ℃、皂液pH值為3時,STAC瀝青的儲存穩定性最好;

2)在乳化劑用量優選之后,瀝青溫度、油水比和皂液溫度對STAC瀝青儲存穩定性影響較大;

3)基于BP神經網絡建立了影響STAC瀝青儲存穩定性的各因素與穩定性之間定量關系模型,根據訓練樣本及驗證樣本精度計算,模型預測精度較高,可用于指導該類型乳化瀝青的生產。

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