Tối ưu hóa thành phần cấp phối bê tông geopolymer bằng phương pháp taguchi

TÓM TẮT Luận văn kế thừa phát huy sở nghiên cứu tác giả trước với mục đích tìm nguồn vật liệu xây dựng “xanh” cho tương lai trước bối cảnh nguồn tài nguyên dần bị khai thác cạn kiệt Báo cáo sử dụng phương pháp Taguchi để đánh giá mức độ ảnh hưởng với ba cấp độ năm yếu tố: Nồng độ dung dịch sodium hydroxide (12, 14, 16 mol), tỷ lệ dung dịch hoạt hóa – tro bay (0,4, 0,5, 0,6), tỷ lệ sodium silicate – sodium hydroxide (1,5, 2, 2,5), thời gian (4, 6, giờ) nhiệt độ dưỡng hộ (600C, 900C, 1200C) đến tiêu cường độ chịu nén, chịu kéo gián tiếp giá thành cấp phối Trên sở dựa vào lý thuyết quy hoạch thực nghiệm để tính tốn nhằm tìm cấp phối tối ưu cho yếu tố đầu cuối hướng đến cấp phối thỏa mãn nhiều tiêu chí lúc Kết thực nghiệm cho thấy: Cường độ chịu nén đạt 42,12 MPa cấp phối tối ưu CMNaOH = 16mol, AL/FA=0,4, SS/SH=2,0, thời gian dưỡng hộ nhiệt độ dưỡng hộ 1200C Cường độ chịu kéo gián tiếp đạt 4,102 MPa cấp phối tối ưu CMNaOH = 12mol, AL/FA=0,5, SS/SH=2,5, thời gian dưỡng hộ nhiệt độ dưỡng hộ 1200C Giá thành thấp cấp phối tối ưu CMNaOH = 12mol, AL/FA=0,4, SS/SH=1,5, thời gian dưỡng hộ nhiệt độ dưỡng hộ 600C Từ cấp phối tối ưu nêu trên, báo cáo kết hợp phân tích quan hệ xám (Grey Relational Analysis) phương pháp Taguchi để tối ưu hóa đa mục tiêu cho phép tối ưu hóa tồn diện cho kết tốt Kết kiểm nghiệm cho thấy thông số: CMNaOH = 12 mol, AL/FA = 0,4, SS/SH = 1,5, thời gian dưỡng hộ nhiệt nhiệt độ dưỡng hộ 1200C cho cường độ chịu nén tăng 3,68%, cường độ chịu kéo gián tiếp tăng 0,68% giá thành giảm 12,4% xii ABSTRACT Thesis is inherited and promoted on the basis of the research of the authors precedent with the main purpose is to find the source of "green" building materials for the future in the context of resources are gradually being exploited exhausted This report uses the Taguchi method to assess the effect of three levels of five factors: concentration of sodium hydroxide solution (12, 14, 16 mol), rate of activated solution - fly ash (0 , Sodium silicate - sodium hydroxide (1.5, 2, 2.5), time (4, 6, hours) and curing temperature (600C, 900C , 1200C) to the index of compressive strength, indirect tensile and cost of each level On that basis, based on empirical planning theory, it is calculated to find the optimal distribution for each output and, ultimately, to optimize a class that satisfies many criteria at the same time The experimental results showed that: Compressive strength was 42,12 MPa at optimum CMNaOH = 16mol, AL/FA = 0,4, SS/SH = 2,0, treatment time was hours and conditioning temperature was 1200C The intermediate tensile strength was 4,102 MPa at the optimal CMNaOH = 12mol, AL/FA = 0,5, SS/SH = 2,5, the cure time was 8h and the curing temperature was 1200C The lowest cost of CMNaOH is 12mol, AL/FA = 0,4, SS/SH = 1,5, meditation time of hours and warming temperature of 600C From the above optimization gradings, the Gray Relational Analysis and Taguchi methods for multi-objective optimization allow for more comprehensive optimization and better results The results of the tests showed that the parameters: CMNaOH = 12 mol, AL / FA = 0.4, SS / SH = 1.5, heat cure time of hours and curing temperature of 1200C for compressive strength increased by 3.68%, indirect tensile strength increased by 0.68% and cost reduced by 12.4% xiii MỤC LỤC Trang tựa Quyết định giao đề tài Xác nhận giáo viên hướng dẫn Lý lịch cá nhân………………………………………………………………………… i Cam đoan…………………………………… …….…………… ………….….…… ii Lời cảm ơn…………………………………….……………………………………….iii Tóm tắt…………………………………………………………….…….………… …iv Abstract……………………………………………………………… ………… ……v CHƯƠNG 1: 1.1 TỔNG QUAN Tính cấp thiết đề tài nghiên cứu 1.1.1 Môi trường – vấn đề chung toàn cầu 1.1.2 Tìm kiếm phát triển nguồn vật liệu xây dựng cho tương lai 1.1.3 Tối ưu hóa thành phần cấp phối phương pháp Taguchi 1.2 Tình hình nghiên cứu 1.2.1 Khái niệm Geopolymer 1.2.2 Tình hình nghiên cứu ngồi nước 1.2.3 Tình hình nghiên cứu nước 1.3 Mục tiêu đề tài 1.4 Nhiệm vụ đề tài 1.5 Phương pháp nghiên cứu 1.6 Ý nghĩa khoa học thực tiễn đề tài xiv CHƯƠNG 2: 2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT Công nghệ Geopolymer 2.1.1 Lịch sử hình thành phát triển bê tơng Geopolymer 2.1.2 Cơ sở khoa học công nghệ geopolymer 2.1.3 Tro bay (Fly Ash) 11 2.1.4 Dung dịch hoạt hóa Sodium Hydroxyde Sodium Silicate 14 2.2 Phương pháp Taguchi 15 2.3 Tối ưu hóa thành phần cấp phối theo phương pháp Taguchi 18 2.3.1 Phương pháp xác định cấp phối tối ưu 18 2.3.2 Phân tích thực nghiệm 19 2.3.3 Tối ưu hóa đơn mục tiêu 20 2.3.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu 21 CHƯƠNG 3: 3.1 NGUYÊN VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP THÍ NGHIỆM 23 Ngun vật liệu thí nghiệm 23 3.1.1 Cốt liệu lớn (đá dăm) 23 3.1.2 Cốt liệu nhỏ (cát) 23 3.1.3 Nước 24 3.1.4 Tro bay 25 3.1.5 Dung dịch hoạt hóa (Alkaline) 25 3.2 Thiết kế thí nghiệm 26 3.2.1 Tính tốn thành phần cấp phối định hướng 26 3.2.2 Lựa chọn thông số đầu vào 27 xv 3.2.3 Thiết kế thí nghiệm phương pháp Taguchi 28 3.3 Kết thí nghiệm 30 3.4 Đánh giá mức độ ảnh hưởng thông số đầu vào đến cường độ chịu nén bê tông geopolymer 36 3.5 Tối ưu hóa cường độ chịu nén bê tông geopolymer 41 3.6 Đánh giá mức độ ảnh hưởng thông số đầu vào đến cường độ chịu kéo gián tiếp (ép chẻ) bê tông geopolymer 45 3.7 Tối ưu hóa cường độ chịu kéo gián tiếp bê tơng geopolymer 50 3.8 Đánh giá mức độ ảnh hưởng thông số đầu vào đến giá thành cấp phối 53 3.9 Tối ưu hóa giá thành bê tơng geopolymer 57 CHƯƠNG 4: KIỂM NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 61 4.1 Kết kiểm nghiệm 61 4.2 Kết hợp GRA - Taguchi tối ưu hóa đa mục tiêu 62 4.3 Tối ưu hóa cấp quan hệ xám 65 4.4 Đánh giá kết 67 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 68 5.1 Kết luận 68 5.2 Hướng phát triển đề tài 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO……………….…….……… ………………………………….70 xvi DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 1.1: Thành phần vật lý tro bay 12 Bảng 2.2: Chỉ tiêu chất lượng tro bay dùng cho bê tông vữa 13 Bảng 3.1: Đặc tính cát dùng cho bê tơng 24 Bảng 3.2: Thành phần hạt cát 24 Bảng 3.3: Thành phần hóa học tro bay Formosa 25 Bảng 3.4: Bảng trực giao yếu tố ảnh hưởng thành phần cấp phối 27 Bảng 3.5: Bậc tự ma trận thí nghiệm 28 Bảng 3.6: Bảng ma trận thí nghiệm Taguchi 29 Bảng 3.7: Bảng kết thực nghiệm cường độ chịu nén, chịu kéo gián tiếp 32 Bảng 3.8: Bảng tổng hợp vật liệu cấp phối 33 Bảng 3.9: Bảng giá tiền cấp phối thí nghiệm cho 01m3 bê tơng 34 Bảng 3.10: Bảng giá trị tỷ số S/N tiêu 35 Bảng 3.11: Bảng ANOVA trị số cường độ chịu nén 36 Bảng 3.12: Mức độ ảnh hưởng thông số đến cường độ chịu nén 37 Bảng 3.13: Bảng ANOVA trị số tỷ số S/N cường độ chịu nén 41 Bảng 3.14: Mức độ ảnh hưởng thông số đến tỷ số S/N cường độ chịu nén 42 Bảng 3.15: Bảng ANOVA trị số cường độ chịu kéo gián tiếp 45 Bảng 3.16: Mức độ ảnh hưởng thông số đến cường độ chịu kéo gián tiếp 46 Bảng 3.17: Bảng ANOVA trị số tỷ số S/N cường độ chịu kéo gián tiếp 50 Bảng 3.18: Mức độ ảnh hưởng thông số đến tỷ số S/N cường độ chịu kéo 51 Bảng 3.19: Bảng ANOVA trị số giá thành 01m3 bê tông 54 Bảng 3.20: Mức độ ảnh hưởng thông số đến giá thành 1m3 bê tông 54 Bảng 3.21: Bảng ANOVA trị số tỷ số S/N giá thành 58 Bảng 3.22: Sự ảnh hưởng thông số đến tỷ số S/N giá thành 58 Bảng 3.23: Giá tiền cấp phối cho 01 m3 bê tông geopolymer 60 xvii Bảng 4.1: Bảng cấp phối tối ưu thông số 61 Bảng 4.2: Bảng cấp phối thực nghiệm 61 Bảng 4.3: Bảng giá trị kết thực nghiệm 62 Bảng 4.4: Hệ số thơng số đầu chuẩn hóa độ sai lệch dãy tham chiếu 63 Bảng 4.5: Bảng hệ số quan hệ xám  0,i k  64 Bảng 4.6: Bảng ANOVA trị số hệ số cấp độ quan hệ xám 65 Bảng 4.7: Mức độ ảnh hưởng thông số đến hệ số cấp độ quan hệ xám 65 Bảng 4.8: Bảng ANOVA trị số tỷ số S/N cấp quan hệ xám 66 Bảng 4.9: Sự ảnh hưởng thông số đến tỷ số S/N cấp quan hệ xám 66 Bảng 4.10: Bảng giá trị kết thực nghiệm GRA – Taguchi 67 xviii DANH SÁCH CÁC HÌNH Hình 1.1: Khối bê tông làm từ xi măng polymer vô “xanh” Hình 2.1: Tinh thể Geopolymer Hình 2.2: Cấu trúc Poly (Sialates) theo Davidovits [1] Hình 2.3: Q trình hoạt hóa vật liệu Aluminosilicate [1] 10 Hình 2.4: Tro bay 11 Hình 2.5 Cấu trúc SEM vi hạt tro bay 12 Hình 2.6: Dung dịch thủy tinh lỏng dung dịch NaOH 14 Hình 2.7: Mơ hình tối ưu theo phương pháp Taguchi 15 Hình 2.8: Ảnh hưởng độ nhiễu lên kết theo tỷ số S/N [17] 17 Hình 2.9: Sơ đồ quy trình thực 18 Hình 3.1: Cốt liệu lớn cốt liệu nhỏ 23 Hình 3.2: Natri Hydroxit dạng vảy nến 25 Hình 3.3: Mơ hình yếu tố ảnh hưởng đến cường độ bê tông geopolymer 27 Hình 3.4: Khn đúc mẫu thí nghiệm 30 Hình 3.5: Máy nén mẫu tủ sấy mẫu 30 Hình 3.6: Sơ đồ quy trình thí nghiệm 31 Hình 3.7: Ảnh hưởng thông số đầu vào đến cường độ chịu nén 37 Hình 3.8: Sự tương tác thông số đầu vào đến cường độ chịu nén 38 Hình 3.9: Ảnh hưởng nhiệt độ dưỡng hộ đến cường độ chịu nén 38 Hình 3.10: Ảnh hưởng tỷ lệ AL/FA đến cường độ chịu nén 39 Hình 3.11: Ảnh hưởng nồng độ NaOH đến cường độ chịu nén 39 Hình 3.12: Ảnh hưởng tỷ lệ SS/SH đến cường độ chịu nén 40 Hình 3.13: Ảnh hưởng thời gian đến cường độ chịu nén 40 Hình 3.14: Ảnh hưởng thơng số đến tỷ số S/N cường độ chịu nén 42 Hình 3.15: Sự tương tác thơng số đầu vào đến S/N cường độ chịu nén 43 xix Hình 3.16: Ảnh hưởng thơng số đầu vào đến cường độ chịu kéo gián tiếp 46 Hình 3.17: Sự tương tác thơng số đến cường độ chịu kéo gián tiếp 47 Hình 3.18: Ảnh hưởng nhiệt độ đến cường độ chịu kéo 47 Hình 3.19: Ảnh hưởng tỷ lệ SS/SH đến cường độ chịu kéo 48 Hình 3.20: Ảnh hưởng thời gian đến cường độ chịu kéo 48 Hình 3.21: Ảnh hưởng tỷ lệ AL/FA đến cường độ chịu kéo 49 Hình 3.22: Ảnh hưởng nồng độ NaOH đến cường độ chịu kéo 49 Hình 3.23: Ảnh hưởng thơng số đến tỷ số S/N cường độ chịu kéo 51 Hình 3.24: Sự tương tác thơng số đến S/N cường độ chịu kéo 52 Hình 3.25: Ảnh hưởng thơng số đầu vào đến giá thành 55 Hình 3.26: Sự tương tác thông số đầu vào đến giá thành 55 Hình 3.27: Ảnh hưởng tỷ lệ SS/SH đến giá tiền 56 Hình 3.28: Ảnh hưởng tỷ lệ AL/FA đến giá tiền 56 Hình 3.29: Ảnh hưởng thời gian dương hộ đến giá tiền 56 Hình 3.30: Ảnh hưởng nồng độ NaOH đến giá tiền 57 Hình 3.31: Ảnh hưởng nhiệt độ dưỡng hộ đến giá tiền 57 Hình 3.32: Ảnh hưởng thơng số đầu vào đến tỷ số S/N giá tiền 59 Hình 3.33: Sự tương tác thơng số đầu vào đến S/N giá tiền 59 Hình 4.1: Ảnh hưởng thơng số đến tỷ số S/N cấp quan hệ xám 66 xx DANH MỤC CÁC CỤM TỪ VIẾT TẮT CM - Concentration of mol Nồng độ mol AL/FA – Alkaline/Fly ash Tỷ lệ dung dịch hoạt hóa/tro bay SS/SH – Sodium Silicate/Sodium Hydroxyde Tỷ lệ dung dịch thủy tinh lỏng/NaOH MSD - Mean Square Deviation Độ lệch trung bình bình phương GRA - Grey relational analysis Phân tích quan hệ xám dof - degree of freedom Bậc tự S/N - Signal to Noise ratio Tỷ số tín hiệu/nhiễu SEM - Scanning electron microscopy Kính hiển vi điện tử ANOVA - Analysis of variance Phân tích phương sai xxi DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J.Davidovits Geopolymers – Inorganic polymeric new materials Journal of Thermal Analysis and Calorimetry, 1991 [2] M.J.A Mijarsh, M.A Megat Johari, Z.A Ahmad Synthesis of geopolymer from large amounts of treated palm oil fuel ash: Application of the Taguchi method in investigating the main parameters affecting compressive strength Construction and Building Materials, 2014 [3] Mohammad Javad Khalaj Split tensile strength of slag-based geopolymer composites reinforced with steel fibers: Application of Taguchi method in evaluating the effect of production parameters and their optimum condition Ceramics International, November 2015 [4] Ahmer Ali Siyan, Khairun Azizi Azizli Effects of Parameters on the Setting Time of Fly Ash Based Geopolymers Using Taguchi Method Procedia Engineering, 2016, page 302–307 [5] A.M.Mustafa Al Bakri, H.Kamarudin, M.Bnhussain, I Khairul Nuzar, W.I.W Mastura Mechanism and chemical reaction of Fly ash Geopolymer cement, 2011 [6] Roy, R A Primer on the Taguchi Method Van Nostrand Reinhold, 1990 [7] Chao Li, Sun Henghu, Li Longtu A review: The comparison between alkaliactivated slag (Si+Ca) and metacaolin (Si+Al) cements Cement and Concrete Reasearch, 2010 Vol 40, pp 1341-1349 [8] Shi Caijun, Day Robert A calorimetric study of early hydration of alkali – slag cements Cement Concrete Reasearch, 1995 Vol 25, pp 1333-1346 [9] Douglas C Montgomery, Design and Analysis of Experiments, Wiley & Sons, 2001 [10] Lê Trung Thành, Tống Tôn Kiên, Phạm Thị Vinh Lanh Bê tơng Geopolymer thành tựu, tính chất ứng dụng Hội Nghị Khoa Học kỷ niệm 50 năm ngày thành lập Viện Khoa học công nghệ xây dựng, 2013 70 [11] Nguyễn Văn Dũng Nghiên cứu chế tạo bê tơng Geopolymer từ tro bay Tạp chí khoa học công nghệ, số 5, 2014 [12] Phan Đức Hùng, Lê Anh Tuấn Ảnh hưởng nhiệt độ cao đến cường độ vữa Geopolymer Diễn đàn khoa học công nghệ, số tháng & 6, 2015 [13] Lê Anh Tuấn, Phan Đức Hùng Ảnh hưởng tỷ lệ phối trộn, kích cỡ hạt độ ẩm đến khả thay cốt liệu tự nhiên phế thải xây dựng Tạp chí Người Xây Dựng, số tháng & 10, 2015 [14] Đỗ Văn Vũ Phương pháp Taguchi – Khả ứng dụng quy hoạch thực nghiệm nghiên cứu tối ưu hóa Tạp chí Cơ Khí Ngày Nay, số 94, 2002 [15] Phan Đức Hùng, Lê Anh Tuấn Phân tích ảnh hưởng thành dung dịch hoạt hóa đến cường độ bê tông Geoplymer phương pháp Taguchi Tạp chí Xây Dựng, số 01, 2016 [16] Nguyễn Ngọc Kiên Ứng dụng phương pháp trí tuệ nhân tạo phân tích Taguchi để xác định chế độ cắt tối ưu gia công máy phay CNC Trường Đại học Bách khoa Hà Nội, 2014 [17] Nguyễn Hữu Phấn Nghiên cứu nâng cao hiệu gia công phương pháp tia lửa điện biện pháp trộn bột Titan vào dung dịch điện môi Đại học Thái Nguyên, 2016 Danh mục tiêu chuẩn tham khảo Tiêu chuẩn TCVN 7570:2006 Cốt liệu cho bê tông vữa – yêu cầu kỹ thuật Tiêu chuẩn TCVN 8262:2009 Tro bay – phương pháp phân tích hóa học Tiêu chuẩn TCVN 10302:2014 Phụ gia hoạt tính tro bay dùng cho bê tơng, vữa xây 71 TỐI ƯU HÓA THÀNH PHẦN CẤP PHỐI BÊ TÔNG GEOPOLYMER BẰNG PHƯƠNG PHÁP TAGUCHI GEOPOLYMER CONCRETE GRINDING COVERAGE BY TAGUCHI METHOD PGS.TS Phan Đức Hùng* KS Hồ Sỹ Tuấn Khoa Xây dựng, Đại học Sư phạm kỹ thuật TP.HCM, Việt Nam * Đại học Sư phạm kỹ thuật TP.HCM - TÓM TẮT Báo cáo sử dụng phương pháp Taguchi để đánh giá mức độ ảnh hưởng với ba cấp độ năm yếu tố: Nồng độ NaOH (12, 14, 16 mol), tỷ lệ dung dịch hoạt hóa – tro bay (0,4, 0,5, 0,6), tỷ lệ sodium silicate – sodium hydroxide (1.5, 2, 2.5), thời gian (4, 6, giờ) nhiệt độ dưỡng hộ (600C, 900C, 1200C) đến tiêu cường độ chịu nén, chịu kéo gián tiếp giá thành Sau tìm cấp phối tối ưu cho yếu tố đầu cuối hướng đến cấp phối thỏa mãn nhiều tiêu chí Kết thực nghiệm cho thấy: Cường độ chịu nén đạt 42,12 MPa cấp phối tối ưu CMNaOH = 16mol, AL/FA=0,4, SS/SH=2,0, thời gian dưỡng hộ nhiệt độ dưỡng hộ 1200C Cường độ chịu kéo gián tiếp đạt 4,102 MPa cấp phối tối ưu CMNaOH = 12mol, AL/FA=0,5, SS/SH=2,5, thời gian dưỡng hộ nhiệt độ dưỡng hộ 1200C Giá thành thấp cấp phối tối ưu CMNaOH = 12mol, AL/FA=0,4, SS/SH=1,5, thời gian dưỡng hộ nhiệt độ dưỡng hộ 600C Từ cấp phối tối ưu nêu trên, kết hợp phân tích quan hệ xám (Grey Relational Analysis) phương pháp Taguchi để tối ưu hóa đa mục tiêu Kết kiểm nghiệm cho thấy thông số: CMNaOH = 12 mol, AL/FA = 0,4, SS/SH = 1,5, thời gian nhiệt độ dưỡng hộ 1200C cho cường độ chịu nén tăng 3,68%, cường độ chịu kéo gián tiếp tăng 0,68% giá thành giảm 12,4% Từ khóa: Bê tơng geopolymer, phương pháp Taguchi ABSTRACT This report uses the Taguchi method to assess the effect of three levels of five factors: concentration of sodium hydroxide solution (12, 14, 16 mol), rate of activated solution - fly ash (0.4, 0.5, 0.6) , sodium silicate - sodium hydroxide (1.5, 2, 2.5), time (4, 6, hours) and curing temperature (60, 90, 1200C) to the index of compressive strength, indirect 72 tensile and cost Then find the optimal distribution for each of the outputs and finally to a level that satisfies many criteria The experimental results showed that: Compressive strength was 42.12 MPa at optimum CMNaOH = 16mol, AL/FA = 0.4, SS/SH = 2.0, treatment time 8h and temperature 1200C The average tensile strength was 4.102 MPa at the optimum mixing level of CMNaOH = 12mol, AL/FA = 0.5, SS/ SH = 2.5, the cure time of 8h and the curing temperature of 1200C Lowest cost in optimal mix CMNaOH = 12mol, AL/FA = 0.4, SS/SH = 1.5, cure time of hours and warming temperature of 600C From the above optimal gradients, incorporate Gray Relational Analysis and Taguchi to optimize multi-objective The test results showed that the parameters: CMNaOH = 12 mol, AL/FA = 0.4, SS/SH = 1.5, time hours and curing temperature was 1200C for compressive strength increased 3,68%, the tensile strength increased indirectly 0.68% and the price decreased 12.4% Keywords: Optimization of concrete mix, geopolymer, Taguchi method GIỚI THIỆU Phương pháp Taguchi phương pháp tối ưu hóa thực nghiệm dựa tảng phương pháp quy hoạch thực nghiệm truyền thống Theo phương pháp loạt thí nghiệm thực theo bảng trực giao Taguchi đưa dựa nguyên tắc: “Cặp trạng thái yếu tố điều khiển hai cột có xác suất xuất nhau” Phương pháp Taguchi đánh giá mức độ ảnh hưởng yếu tố trình làm việc yếu tố gây nhiễu tác động làm sai lệch kết mong muốn đầu Phương pháp Taguchi thiết kế thí nghiệm dựa việc lựa chọn mảng trực giao phù hợp nhất, định số lượng cột thích hợp, miêu tả kết hợp thí nghiệm đơn từ giảm đáng kể số lần thí nghiệm đảm bảo tính tổng quát trình xử lý Báo cáo sử dụng phương pháp Taguchi để thiết kế ma trận thí nghiệm, sử dụng kết thí nghiệm để tính tốn giá trị tỷ số S/N, từ đánh giá mức độ ảnh hưởng yếu tố thành phần cấp phối đến tiêu cường độ chịu nén, chịu kéo gián tiếp giá thành Sau đó, dựa vào lý thuyết quy hoạch thực nghiệm để tìm cấp phối tối ưu cho yếu tố đầu cuối hướng đến tối ưu cấp phối thỏa mãn nhiều tiêu chí lúc 73 NỘI DUNG 3.1 Tối ưu hóa theo phương pháp Taguchi Phương pháp Taguchi dựa vào việc đánh giá qua tỷ số S/N để giúp nhà nghiên cứu nhanh chóng tìm thơng số phạm vi cần tác động để nhận hiệu đầu tốt Thí nghiệm có giá trị tỷ số S/N cao cho kết tốt nhất, tỷ số để xác định mức cho kết đầu tối ưu S/N = -10log10(MSD) (2.1) Trong đó: MSD độ lệch trung bình bình phương Nếu giá trị đầu có tính chất: - “Càng lớn tốt”: MSDi  m  m j 1 yij2 MSDi  m ( y )2  m j 1 (2.2) - “Càng nhỏ tốt”: (2.3) - Thơng số có giá trị tỷ số Fisher lớn ảnh hưởng mạnh đến kết đầu ra: F MS đk MS lđđ (2.4) Trong đó: MSđk: Cho điều kiện MSlđk: Lỗi điều kiện 3.2 Phân tích phương sai: - Tổng bình phương (SST): Đo độ lệch liệu thí nghiệm từ trị số trung bình n  SS T   yi  T  (2.5) i 1 Trong đó: n: Số lượng giá trị kiểm tra yi: Giá trị trung bình kết kiểm tra yi đối tượng thứ i - Tổng bình phương hệ số A (SSA) xác định theo công thức: nk  A2 SS A    i i 1  n Ai  T2   N  (2.6) Trong đó: Ai: Giá trị mức i thí nghiệm T: Tổng giá trị kiểm tra nAi: Số kết khảo sát Ai - Tổng bình phương lỗi (SSE): Là phân bố bình phương giá trị khảo sát từ giá trị trung bình trạng thái A 74 k A n Ai  SS E   yi  A j  j 1 i 1 (2.7) - Phần trăm phân bố ảnh hưởng: P SS A' 100 (%) SST (2.8) 3.3 Tối ưu hóa đơn mục tiêu - Giá trị tối ưu (µ) ước tính thơng số có ảnh hưởng mạnh:  A , B ,C  T  ( A2  T )  ( B2  T )  (C3  T ) 2 (2.9) Trong đó: T trị số trung bình - Khoảng phân bố mẫu CICE:  1 CI CE  F 1, f e  Ve    n R   eff (2.10) - Khoảng phân bố cho nhóm mẫu: CI POP  F 1, fe  Ve neff (2.11) Trong đó: fe: Hệ số f mức tin cậy (1-α) Ve: Giá trị thay đổi lỗi - Giá trị neff : neff  N  dof (2.12) Trong đó: dof: Bậc tự tổng thơng số có ảnh hưởng mạnh N: Tổng kết thí nghiệm 3.4 Tối ưu hóa đa mục tiêu Trong phân tích kết hợp (Grey Relational Analysis, GRA) – Taguchi, cấp quan hệ xám sử dụng để đánh giá đồng thời nhiều kết đầu Tỷ số S/N chuyển đổi thành chuỗi so sánh đại lượng khơng thứ ngun Các kết thí nghiệm chuẩn hóa khoảng từ đến liệu chuyển sang liệu gốc để so sánh Giá trị mục tiêu liệu gốc chuẩn hóa theo cơng thức sau [7]: - “Lớn tốt hơn”: xi* ( k )  xio k   xio k  max xio k   xio k  (2.13) xi* (k )  max xio k   xio k  max xio k   xio k  (2.14) - “Nhỏ tốt hơn”: 75 Trong đó: x:io k  : Dữ liệu gốc liệu max xio k , xi0 k  : Trị số lớn nhỏ xio k  - Hệ số xám xác định để miêu tả mối quan hệ kết tốt với tỷ số S/N chuẩn hóa thực nghiệm, tính sau [7]:  0,i k   Với:     max   0,i k    0,i k     max  0,i k  Độ sai lệch (2.15) dãy tham chiếu  : Hệ số phân biệt, nghiên cứu thực nghiệm chọn  =0,5 - Cấp quan hệ xám trọng số tổng hệ số quan hệ xám Các kết đầu đánh giá tổng thể cấp quan hệ xám [7]: n (2.16) 0 ,i   Wk  ,i k  k 1 Với Wk trọng số đặc trưng thứ k n W k  k 1 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Thiết kế thí nghiệm Phương pháp Taguchi ứng dụng hiệu để giải tốn có số lượng yếu tố đầu vào lớn số lượng thí nghiệm ít, kết nhận từ phương pháp có độ xác cao loại bỏ yếu tố không điều khiển (sai số ngẫu nhiên đo, rung động ngẫu nhiên từ bên ngoài, thay đổi nhiệt độ môi trường, ….) Bảng 3.1: Bảng trực giao yếu tố ảnh hưởng thành phần cấp phối Kí hiệu Yếu tố Cấp độ Cấp độ Cấp độ A CMNaOH 12 mol 14 mol 16 mol B AL/FA 0,4 0,5 0,6 C SS/SH 1,5 2,5 D Thời gian giờ E Nhiệt độ dưỡng hộ 600C 900C 1200C 76 Bảng 5.1: Bảng ma trận thí nghiệm Taguchi Kí hiệu CMNaOH (A) AL/FA (B) SS/SH (C) CP-1 12 0,4 1,5 60 CP-2 12 0,4 1,5 90 CP-3 12 0,4 1,5 120 CP-4 12 0,5 60 CP-5 12 0,5 90 CP-6 12 0,5 120 CP-7 12 0,6 2,5 60 CP-8 12 0,6 2,5 90 CP-9 12 0,6 2,5 120 CP-10 14 0,4 60 CP-11 14 0,4 90 CP-12 14 0,4 120 CP-13 14 0,5 2,5 60 CP-14 14 0,5 2,5 90 CP-15 14 0,5 2,5 120 CP-16 14 0,6 1,5 60 CP-17 14 0,6 1,5 90 CP-18 14 0,6 1,5 120 CP-19 16 0,4 2,5 60 CP-20 16 0,4 2,5 90 CP-21 16 0,4 2,5 120 CP-22 16 0,5 1,5 60 CP-23 16 0,5 1,5 90 CP-24 16 0,5 1,5 120 CP-25 16 0,6 60 CP-26 16 0,6 90 CP-27 16 0,6 120 77 Thời gian (D) Nhiệt độ (E) Bảng 5.2: Bảng giá trị thực nghiệm tỷ số S/N Tên cấp phối Cường độ chịu nén (MPa) S/N cường độ chịu nén Cường độ chịu kéo (MPa) S/N cường độ chịu kéo Giá thành (đồng) S/N giá thành (đồng) CP-1 29,8 29.4843 2,36 7.4582 1.121.732 -120.998 CP-2 32,4 30.2109 2,63 8.3991 1.127.960 -121.046 CP-3 43,7 32.8096 3,7 11.3640 1.134.188 -121.094 CP-4 34,2 30.6805 3,26 10.2644 1.384.416 -122.825 CP-5 39,9 32.0195 3,68 11.3170 1.393.758 -122.884 CP-6 42,3 32.5268 4,1 12.2557 1.403.100 -122.942 CP-7 33,4 30.4749 3,78 11.5498 1.729.162 -124.757 CP-8 35,2 30.9309 4,12 12.2979 1.741.618 -124.819 CP-9 37,8 31.5498 4,37 12.8096 1.754.074 -124.881 CP-10 36,7 31.2933 3,03 9.6289 1.329.254 -122.472 CP-11 39,9 32.0195 3,34 10.4749 1.341.710 -122.553 CP-12 46,6 33.3677 4,02 12.0845 1.354.166 -122.633 CP-13 34,4 30.7312 3,27 10.2910 1.564.855 -123.889 CP-14 36,7 31.2933 3,44 10.7312 1.571.083 -123.924 CP-15 43,4 32.7498 4,11 12.2768 1.577.311 -123.958 CP-16 32,3 30.1841 2,91 9.2779 1.310.581 -122.349 CP-17 33,4 30.4749 3,03 9.6289 1.319.923 -122.411 CP-18 41,2 32.2979 3,83 11.6640 1.329.265 -122.472 CP-19 37,2 31.4109 3,15 9.9662 1.480.724 -123.409 CP-20 40,4 32.1276 3,38 10.5783 1.490.066 -123.464 CP-21 46,1 33.2740 3,87 11.7542 1.499.408 -123.518 CP-22 34,4 30.7312 3,26 10.2644 1.276.347 -122.119 CP-23 41,3 32.3190 3,59 11.1019 1.288.803 -122.204 CP-24 43,4 32.7498 3,62 11.1742 1.301.259 -122.287 CP-25 34,8 30.8316 3,06 9.7144 1.521.999 -123.648 CP-26 37,5 31.4806 3,36 10.5268 1.528.227 -123.684 78 3.2 Tối ưu hóa cường độ chịu nén Bảng 3.4: Mức độ ảnh hưởng thông số đến cường độ chịu nén Hình 5.1: Ảnh hưởng thông số đến tỷ số S/N cường độ chịu nén Trị số tối ưu cường độ chịu nén bê tông xác định theo (2.9): Rnentoiuu = 45,15 MPa - Khoảng phân bố fe = 16, F0.1(1;16) = 3,048 Ve = 3,599, N = 27, Số lần lặp lại R = - Theo công thức (2.10), (2.11), (2.12): neff = 3,86, CICE = ± 3,71 MPa, CIPOP = ± 1,58 MPa - Thay số: 43,57 ≤ Rnentoiuu ≤ 46,73 MPa Theo kết tính tốn với thành phần cấp phối CMNaOH = 16 mol; AL/FA = 0,4; SS/SH = 2,0; thời gian giờ, nhiệt độ 1200C giá trị tối ưu nằm khoảng từ 43,57 đến 46,73 MPa 79 3.3 Tối ưu hóa cường độ chịu kéo gián tiếp Bảng 5.5: Mức độ ảnh hưởng thông số đến cường độ chịu kéo gián tiếp Hình 5.2: Ảnh hưởng thơng số đến tỷ số S/N cường độ chịu kéo - Trị số tối ưu cường độ chịu kéo gián tiếp xác định theo (2.9): Rkeotoiuu = 4,36 MPa - Khoảng phân bố fe = 16, F0.1(1;16) = 3,048 Ve = 0,0336, N=27, R = - Theo công thức (2.10), (2.11), (2.12): neff =3,86, CICE = ± 0,36 MPa, CIPOP = ± 0,16 MPa - Thay số: 4,197 ≤ Rkeotoiuu ≤ 4,523 MPa Theo kết tính tốn với thành phần cấp phối CMNaOH = 12 mol, AL/FA = 0,5, SS/SH = 2,5, thời gian nhiệt độ dưỡng hộ 1200C giá trị tối ưu nằm khoảng từ 4,19 đến 4,52 MPa 80 3.4 Tối ưu hóa giá thành cấp phối Kết sau tính tốn với thành phần cấp phối: CMNaOH = 12 mol, AL/FA = 0,4, SS/SH = 1,5, thời gian nhiệt độ dưỡng hộ 600C giá thành 1.121.732 đồng, sai lệch kết tính tốn kết thực nghiệm 0,45% 3.5 Kết tối ưu hóa thành phần cấp phối bê tơng geopolymer Bảng 3.6: Bảng cấp phối tối ưu thông số Thông số tối ưu Thời Nhiệt CMNaOH AL/FA SS/SH gian độ (mol) (giờ) (độ C) Giá trị tối ưu Cường độ chịu nén 16 0,4 2,0 120 45,15±1,58 MPa Cường độ chịu kéo gián tiếp 12 0,5 2,5 120 4,36±0,163 MPa Giá thành 12 0,4 1,5 60 1,117±0,0059 Tr.đ Sau tiến hành thực nghiệm kiểm chứng, giá trị cường độ chịu nén cường độ chịu kéo gián tiếp bê tông geopolymer tổng hợp Bảng 3.7 Bảng 3.7: Bảng giá trị kết thực nghiệm Tên cấp Cường độ chịu nén Cường độ chịu kéo phối (MPa) gián tiếp (MPa) CP-1A, 2A 42,12 3,15 1.254.032 CP-1B, 2B 37,81 4,102 1.380.739 CP-1C, 2C 29,43 2,54 1.121.732 Giá tiền (đồng/m3) Kết thực nghiệm cho thấy: Mẫu thí nghiệm CP-1A, 2A cho giá trị cường độ chịu nén tối ưu Rnentoiuu = 42,12 MPa, sai lệch kết tính tốn kết thực nghiệm 6,7% Mẫu thí nghiệm CP-1B, 2B cho giá trị cường độ chịu kéo gián tiếp tối ưu Rkeotoiuu = 4,102 MPa, sai lệch kết tính tốn kết thực nghiệm 5,9% 3.6 Kết hợp GRA - Taguchi tối ưu hóa đa mục tiêu Tỷ số S/N chuẩn hóa theo kiểu “lớn tốt hơn”, sử dụng kết tỷ số S/N Bảng 3.3, với số thí nghiệm m = 27, số đặc trưng khảo sát n = áp dụng cơng thức (2.13) để chuẩn hóa liệu xác định độ sai lệch dãy tham chiếu  0i k  81 Bảng 3.8: Hệ số thông số đầu chuẩn hóa độ sai lệch dãy tham chiếu Cấp phối thí nghiệm CP-1 CP-2 CP-3 CP-4 CP-5 CP-6 CP-7 CP-8 CP-9 CP-10 CP-11 CP-12 CP-13 CP-14 CP-15 CP-16 CP-17 CP-18 CP-19 CP-20 CP-21 CP-22 CP-23 CP-24 CP-25 CP-26 CP-27 Hệ số thống số đầu chuẩn hóa Rnén Rkéo GT 0,0000 0,1871 0,8563 0,3080 0,6528 0,7835 0,2551 0,3725 0,5319 0,4658 0,6528 1,0000 0,3211 0,4658 0,8409 0,1802 0,2551 0,7245 0,4961 0,6807 0,9759 0,3211 0,7300 0,8409 0,3469 0,5141 0,6359 0,0000 0,1758 0,7299 0,5244 0,7211 0,8965 0,7646 0,9044 1,0000 0,4056 0,5637 0,8645 0,5294 0,6116 0,9004 0,3400 0,4056 0,7859 0,4687 0,5830 0,8028 0,5244 0,6809 0,6944 0,4216 0,5734 0,6627 1,0000 0,9876 0,9753 0,5295 0,5143 0,4994 0,0319 0,0160 0,0000 0,6204 0,5995 0,5789 0,2555 0,2465 0,2377 0,6521 0,6361 0,6204 0,3791 0,3649 0,3510 0,7113 0,6894 0,6680 0,3175 0,3083 0,2993 82  0i k  Rnén Rkéo GT  0i Rnén   0i Rkéo   0i GT  1,0000 0,8129 0,1437 0,6920 0,3472 0,2165 0,7449 0,6275 0,4681 0,5342 0,3472 0,0000 0,6789 0,5342 0,1591 0,8198 0,7449 0,2755 0,5039 0,3193 0,0241 0,6789 0,2700 0,1591 0,6531 0,4859 0,3641 1,0000 0,8242 0,2701 0,4756 0,2789 0,1035 0,2354 0,0956 0,0000 0,5944 0,4363 0,1355 0,4706 0,3884 0,0996 0,6600 0,5944 0,2141 0,5313 0,4170 0,1972 0,4756 0,3191 0,3056 0,5784 0,4266 0,3373 0,0000 0,0124 0,0247 0,4705 0,4857 0,5006 0,9681 0,9840 1,0000 0,3796 0,4005 0,4211 0,7445 0,7535 0,7623 0,3479 0,3639 0,3796 0,6209 0,6351 0,6490 0,2887 0,3106 0,3320 0,6825 0,6917 0,7007 Hình 3.3: Ảnh hưởng thông số đến tỷ số S/N cấp quan hệ xám Sự kết hợp tốt thơng số điểm khoanh trịn Hình 3.3 là: CMNaOH = 12 mol, AL/FA = 0,4, SS/SH = 1,5, thời gian nhiệt độ dưỡng hộ 1200C Bảng 3.9: Bảng giá trị kết thực nghiệm GRA – Taguchi Thông số Kết thực nghiệm Đơn vị Cấp phối tối ưu GRA – Taguchi So sánh (%) Cường độ chịu nén MPa 42,12 43,73 3,68 Cường độ chịu kéo gián tiếp MPa 4,102 4,13 0,68 đồng/m3 1.121.732 1.280.875 - 12,4 Giá thành Từ kết thực nghiệm GRA – Taguchi cho thấy: Cường độ chịu nén tăng 3,68%, cường độ chịu kéo gián tiếp tăng 0,68%, giá thành giảm 12,4% Điều chứng tỏ cường độ chịu nén chịu kéo gián tiếp bê tông cải thiện rõ rệt kết hợp phân tích quan hệ xám (GRA) Taguchi KẾT LUẬN Trên sở đánh giá mức độ ảnh hưởng thông số đầu vào: Nồng độ NaOH, tỷ lệ hoạt hóa – tro bay, tỷ lệ thủy tinh lỏng – NaOH, thời gian nhiệt độ dưỡng hộ đến cường độ chịu nén, chịu kéo gián tiếp giá thành bê tông geopolymer, cho kết sau: - Thời gian nhiệt độ dưỡng hộ hai yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến phát triển cường độ bê tông geopolymer Khi dưỡng hộ mức nhiệt cao, thời gian dưỡng hộ dài cường độ bê tơng tăng 83 - Tỷ lệ dung dịch hoạt hóa - tro bay ảnh hưởng mạnh đến cường độ chịu nén giá thành lại ảnh hưởng yếu đến cường độ chịu kéo gián tiếp bê tông - Nồng độ dung dịch NaOH có ảnh hưởng đến cường độ chịu nén lại ảnh hưởng không đáng kể đến cường độ chịu kéo gián tiếp giá thành bê tông - Tỷ lệ dung dịch thủy tinh lỏng – NaOH ảnh hưởng mạnh đến cường độ chịu kéo giá thành lại ảnh hưởng không đáng kể đến cường độ chịu nén Kết tối ưu đơn mục tiêu phương pháp Taguchi cho kết sau: - Cường độ chịu nén Rnentoiuu = 45,15±1,58 MPa, với thông số tối ưu: CMNaOH = 16 mol, AL/FA = 0,4, SS/SH = 2,0, thời gian nhiệt độ 1200C - Cường độ chịu kéo gián tiếp Rkeotoiuu = 4,36±0,163 MPa, với thông số: CMNaOH = 12 mol, AL/FA = 0,5, SS/SH = 2,5, thời gian nhiệt độ 1200C - Giá thành Gtoiuu = 1,117±0,0059 triệu đồng, với thông số tối ưu: CMNaOH = 12 mol, AL/FA = 0,4, SS/SH = 1,5, thời gian dưỡng hộ nhiệt độ 600C Kết tối ưu đa mục tiêu phương pháp kết hợp GRA - Taguchi cho kết sau: Cả mục tiêu ( Rnentoiuu , Rkeotoiuu , Gtoiuu ) chịu ảnh hưởng mạnh nhiệt độ dưỡng hộ, tỷ lệ dung dịch AL/FA, tỷ lệ SS/SH, với thông số: CMNaOH = 12 mol, AL/FA = 0,4, SS/SH = 1,5, thời gian nhiệt độ dưỡng hộ 1200C TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J.Davidovits Geopolymers – Inorganic polymeric new materials Journal of Thermal Analysis and Calorimetry (1991) [2] Mohammad Javad Khalaj Split tensile strength of slag-based geopolymer composites reinforced with steel fibers: Application of Taguchi method in evaluating the effect of production parameters and their optimum condition Ceramics International (2015), pp.121-128 [3] Ahmer Ali Siyan, Khairun Azizi Azizli Effects of Parameters on the Setting Time of Fly Ash Based Geopolymers Using Taguchi Method Procedia Engineering (2016) pp 302–307 [4] Van Nostrand Reinhold: A Primer on the Taguchi Method Book Co., New York, NY(1990), pp 232-244 [5] Đỗ Văn Vũ Phương pháp Taguchi – Khả ứng dụng quy hoạch thực nghiệm nghiên cứu tối ưu hóa Cơ Khí Ngày Nay, số 08 (2002), pp 30-31 84 ... bình phương lúc Ngồi cịn sử dụng để tính lại giá trị y ban đầu 2.3 Tối ưu hóa thành phần cấp phối theo phương pháp Taguchi 2.3.1 Phương pháp xác định cấp phối tối ưu Phương pháp giải tốn tối ưu. .. 15 2.3 Tối ưu hóa thành phần cấp phối theo phương pháp Taguchi 18 2.3.1 Phương pháp xác định cấp phối tối ưu 18 2.3.2 Phân tích thực nghiệm 19 2.3.3 Tối ưu hóa đơn mục... CIPOP,… → Kết tính tốn tối ưu Thực nghiệm → Xác định cấp phối tối ưu ứng với tiêu Kết hợp GRA – Taguchi tính tốn dựa cấp phối tối ưu Kiểm nghiệm xác định cấp phối tối ưu thỏa mãn nhiều tiêu chí