CC BY
0
Факторный анализ влияния добавок на технологические свойства сухих
строительных смесей
12 12 2 С.Х. Байрамуков ' , З.Н. Долаева ' , М.М. Кидакоева
1 Северо-Кавказская государственная академия, Черкесск Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт, Невинномысск
Аннотация: Исследовано влияние загустителя и замедлителя схватывания на технологические свойства ГШС START. Разработаны полнофакторные планы двухфакторной модели, при минимальном (0,1%; 0,005%) и максимальном (0,2%; 0,05%) уровне дозировки порообразующей и водоудерживающей добавок соответственно. Получены уравнения регрессии выходных параметров в виде полинома второй степени с применением регрессионного и корреляционного анализа экспериментальных данных. Проанализированы значения частных коэффициентов корреляции. При увеличении дозы водоудерживающих и порообразующих добавок от 0,1% до 0,2% и от 0,005% до 0,05% вяжущего вещества, соответственно, для всех возможных сочетаний дозировки загустителя и замедлителя схватывания наблюдается увеличение времени схватывания на 10...72%, а раздвижки на 33...80 %. Наименее чувствительной к увеличению водоудерживающих и порообразующих добавок оказалась смесь, в которой количество загустителя 0,2% (на верхнем уровне), а количество замедлителя 0,04% (на нижнем уровне).
Ключевые слова: технологические свойства, организационно-технологические решения, сухие строительные смеси, функциональные добавки, загуститель, схватывание, замедлитель, двухфакторный эксперимент, коэффициент детерминации, регрессионный анализ, корреляционный анализ, коэффициент корреляции.
В современном мире актуальной задачей является оптимизация свойств строительных материалов за счет использования различных добавок. Так в составе сухих строительных смесей (ССС) имеется большое количество функциональных добавок, благодаря которым появилась возможность кардинально влиять на основные технологические свойства растворных смесей [1-3]. Таким образом, именно добавки делают сухую смесь привлекательной для выполнения ряда работ в различных условиях [2]. В статье исследованы технологические свойства гипсовой штукатурной смеси (ГШС) START с учетом влияния двух факторов на основании экспериментальных данных и применения статистических методов. В эксперименте используются следующие факторы влияния: загуститель и замедлитель схватывания смеси.
Для проведения исследования влияния варьируемых факторов на технологические свойства смеси были оценены элементы матрицы (2*2) при минимальном и максимальном Х, 1=1,2, - величины дозировки порообразующей и водоудерживающей добавок. План исследования представляет собой матрицу, столбцы которой соответствуют различным сочетаниям факторов. При его составлении исходим из того, что искомые зависимости с достаточной точностью описываются многочленом второго порядка (1), (2). Исходя из принятой гипотезы, в качестве изменяемых факторов принимаем: Х3 - загуститель; Х4 - замедлитель схватывания [2,4].
В таблице 1 представлен план двухфакторного эксперимента в двух градациях (2*2), результаты оценки изменения технологических свойств смеси с учетом выбранных факторов, при варьировании значений водоудерживающих (Х2) и порообразующих (Х1) добавок от минимальных до максимальных показателей (они указаны соответственно, как верхние и нижние значения в ячейках таблицы) [2,5].
Таблица 1
Матрица эмпирических данных_
Факторы и функции отклика Добавки Регистрируемые параметры
№ опыта Загуститель Замедлитель схватывания Начало схватывания Раздвижка Расход материала 1 2 на 1 м
Код: Х0 Хз Х4 У1 У2 Уз
Ед. изм. % % мин. мин. кг/м2
В. уровень 0,2 0,1 Значение % изменения Значение % изменения Значение % изменения
Н.уровень 0,02 0,04
С. уровень 0,11 0,07
1 0,02 0,04 90 155 72 35 50 43 9,92 8,90 -10
2 0,20 0,10 180 285 58 100 180 80 8,30 9,30 12
3 0,02 0,10 240 380 58 90 120 33 9,30 10,70 15
4 0,20 0,04 155 170 10 50 70 40 9,48 9,40 -1
В таблицах 1 и 2 верхние значения в ячейках регистрируемых параметров соответствуют нижнему уровню дозировки факторов Х2=0,1%; Х1=0,005%, нижние значения верхнему уровню дозировки соответствующих факторов Х2=0,2%; Х1=0,05%.
Полученная выборка результативных значений обрабатывается с использованием программного продукта «STATISTIKA» и табличного процессора MS Excel [5,6].
Применение статистических методов для вычислительной обработки эмпирических данных позволило получить выражения функциональных зависимостей (Y1, Y2, Y3) в виде многочленов второй степени от переменных Х3, Х4 при следующих краевых значениях факторов:
- MIN: Х2=0,1%; Х1=0,005%,
y = 104,56 + 63,13 • x32 + 10416,67 • x2, (1)
y2 = 26,124 + 315,657 • x3 + 6250 • x2, (2)
y = 10,239 - 18,182 • x2 - 107,143 • x2; (3)
- MAX: Х2=0,2%; Х1=0,05%,
y = 150,52 - 1010,1 • x32 + 20238,1 • x2, (4)
y2 = 22,45 + 1010,1 • x2 + 10417,29 • x2, (5)
y = 9,218 - 11,3636 • x2 + 101,1905 • x2. (6)
Достаточно высокие значения коэффициентов детерминации (0,81, 0,99, 0,97; 0,95, 0,98, 0,71 соответственно) говорят о том, что рассматриваемые факторы (Х3, Х4) определяют, в основном, сроки схватывания, раздвижку и расход [6]. Анализируя значение частных коэффициентов корреляции можно отметить, что начала схватывания и раздвижка определяются, в основном, замедлителем (Ь(х4) = 0,81, 0,92; 0,97, 0,9 соответственно).
Основные показатели корреляционного и регрессионного анализа представлены в таблице 2.
Таблица 2
Результаты математической обработки
Значение
Наименование показателя Начало схватывания, Y1, мин Раздвижка, Y2, мин Расход, Y3, кг/м2
Коэффициент множественной корреляции 0,81 0,95 0,999 0,98 0,97 0,71
Коэффициент детерминации (R ) 0,66 0,91 0,998 0,96 0,944 0,51
Стандартизированные коэффициенты регрессии (Beta): b(x3), b(x4) 0,02, 0,81 -0,21, 0,92 0,23, 0,97 0,40, 0,90 -0,61, -0,76 -0,33, 0,63
Стандартная ошибка аппроксимации 62,5 55 2,5 20 0,28 0,95
р-value А X32 X42 0,341152 0,221678 0,974549 0,599696 0,394863 0,199199 0,060344 0,461180 0,125666 0,295167 0,030292 0,139209 0,017292 0,064957 0,236117 0,718376 0,192017 0,535331
t-статистика А X3 X2 1,683944 2,754803 0,040000 -0,727273 1,400000 3,0909090 10,51830 1,130047 5,00000 2,000000 21,00000 4,500000 36,80756 9,766665 -2,57143 -0,473684 -3,21429 0,894737
F- критерий Фишера 0,98 5,04 233 12,125 8,47 0,512
Р 0,58 0,30 0,046 0,199 0,236 0,702
Трехмерные изображения уравнений (1)-(6) представлены на рисунке 1.
М Инженерный вестник Дона, №1 (2024) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/nly2024/8938
а)
в)
Д)
е)
Рис. 1. - Изображения зависимостей:
а) начала схватывания У] при минимальных значениях Х], Х2;
б) У] при максимальных значениях Х], Х2;
в) раздвижки У2 при минимальных значениях Х], Х2;
г) У2 при максимальных значениях Х], Х2;
д) расхода материала на 1 м У3 при минимальных значениях Х], Х2;
е) У3 при максимальных значениях Х], Х2.
Кроме того, можно отметить, что начало схватывания практически не зависит от загустителя, а раздвижка имеет незначительную связь с дозой загустителя. Варьирование расхода практически на 60...76 % определяется загустителем и замедлителем схватывания [2,7,8]. Причём отрицательное значение коэффициентов регрессии, в уравнении расхода, свидетельствует о негативном влиянии повышения дозировки загустителя и замедлителя схватывания на расход раствора, т.е. увеличение этих добавок в растворе приводит к снижению расхода раствора [2,9,10].
На основании полученных результатов сформулированы следующие выводы:
1. Сравнительно высокие показатели коэффициентов детерминации говорят о том, что дозировка загустителя и замедлителя схватывания определяет, в основном, сроки схватывания, раздвижку и расход.
2. При увеличении дозы водоудерживающих (Х2) и порообразующих (Х1) добавок от 0,1% до 0,2% и от 0,005% до 0,05% вяжущего вещества соответственно для всех возможных сочетаний дозировки загустителя (Х3) и замедлителя схватывания (Х4) наблюдается увеличение времени схватывания на 10. 72% и времени раздвижки на 33 .80 %.
3. Наименее чувствительная к увеличению водоудерживающих и порообразующих добавок оказалась смесь, в которой количество загустителя Х3= 0,2% (находится на верхнем уровне), а количество замедлителя Х4=0,04% (на нижнем уровне).
4. Расход материала при этом практически находится на одном уровне и для различных сочетаний загустителя и замедлителя схватывания, изменяется на 10. 15%, как в сторону снижения, так и в сторону увеличения. Снижение расхода на 10 % наблюдается в рецепте, когда дозы как загустителя Х3= 0,02%, так и замедлителя схватывания Х4=0,04% находится на нижнем уровне.
5. При дозировке Х3=0,2 %, Х4=0,04 % изменение расхода материала практически не наблюдается. Для других сочетаний доз загустителя и замедлителя схватывания наблюдается увеличение расхода материала на 12.15%.
Литература
1. Хобот Э.И., Иванов Д.И., Оганнисян С.Р., Сарычев С.В., Максимович В.В. Анализ современных сухих строительных смесей // Экономика и предпринимательство. 2017. № 12-4 (89). С. 1263-1265.
2. Кидакоев М.М., Крымова В.Г., Кидакоева М.М. Исследование влияние загустителя и замедлителя схватывания на строительно -технологические свойства сухих строительных смесей // Международный научно-исследовательский журнал. 2020. № 6 (96). С. 69-74.
3. Байрамуков С.Х., Долаева З.Н. Совершенствование проекта производства работ с учетом факторов ресурсо- и энергосбережения // Инженерный вестник Дона. - 2018. - №4. - URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2018/5408
4. Bogachkova L.YU, Baybakova K.A. Application of the index method of factor analysis to studying the rates of territorial energy intensity increase (the case of macro-regions of the Russian Federation). Modern Economics: Problems and Solutions. 2020. № 12 (132). Pp. 163-173.
5. Фомченков А.О., Бонадысев К.О. Применение полного факторного эксперимента в анализе сложных линейных цепей//Устойчивое развитие науки и образования. 2020. № 10 (49). С. 157-163.
6. Ястребов А.П., Ши Ч. Факторный анализ инвестиционной и инновационной деятельности строительной компании // Качество. Инновации. Образование. 2019. № 4 (162). С. 76-81.
7. Баженов Ю. М, Коровяков В.Ф., Денисов Г.А. Технология сухих строительных смесей: учебное пособие для вузов. - Москва: Изд-во АСВ, 2003. 95 с.
8. Дергунов С.А., Рубцова В.Н. Проектирование составов сухих строительных смесей // Известия высших учебных заведений. Строительство. 2005. № 11-12 (563-564). С. 34-41.
9. Гафарова Л.А. Субъектно-факторный анализ создания и распределения стоимости // Инженерный вестник Дона. - 2013. - №4. -URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/1970.
10. Байрамуков С.Х., Басов Е.Д., Боровков А.В., Долаева З.Н. [и др.] Проблемы и перспективы развития строительного комплекса и машиностроения: монография. Невинномысск: ГАОУ ВО «Невинномысский государственный гуманитарно-технический институт», 2018. 155 с.
References
1. Hobot Je.I., Ivanov D.I., Ogannisjan S.R., Sarychev S.V., Maksimovich V.V. Jekonomika i predprinimatel'stvo. 2017. № 12-4 (89). Pp. 1263-1265.
2. Kidakoev M.M., Krymova V.G., Kidakoeva M.M. Mezhdunarodnyj nauchno-issledovatel'skij zhurnal. 2020. № 6 (96). Pp. 69-74.
3. Bajramukov S.H., Dolaeva Z.N. Inzhenernyj vestnik Dona, 2018. №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2018/5408
4. Bogachkova L.YU, Baybakova K.A. Modern Economics: Problems and Solutions. 2020. № 12 (132). Pp. 163-173.
5. Fomchenkov A.O., Bonadysev K.O. Ustojchivoe razvitie nauki i obrazovanija. 2020. № 10 (49). Pp. 157-163.
6. Jastrebov A.P., Shi Ch. Kachestvo. Innovacii. Obrazovanie. 2019. № 4 (162). Pp. 76-81.
7. Bazhenov Ju. M., Korovjakov V.F., Denisov G.A. Tehnologija suhih stroitel'nyh smesej [Technology of dry building mixes]: uchebnoe posobie dlja vuzov. Moskva: Izd-vo ASV, 2003. 95 p.
8. Dergunov S.A., Rubcova V.N. Izvestija vysshih uchebnyh zavedenij. Stroitel'stvo. 2005. № 11-12 (563-564). Pp. 34-41.
9. Gafarova L.A. Inzhenernyj vestnik Dona, 2013. №4. URL : ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/1970.
10. Bayramukov S.H., Basov E.D., Borovkov A.V., Dolaeva Z.N. [i dr.] Problemy i perspektivy razvitija stroitel'nogo kompleksa i mashinostroenija: monografija [Problems and prospects for the development of the construction omplex and engineering]. Nevinnomyssk: GAOU VO «Nevinnomysskij gosudarstvennyj gumanitarno-tehnicheskij institut», 2018. 155 p.
Дата поступления: 24.11.2023 Дата публикации: 6.01.2024
