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前沿應(yīng)用|低場(chǎng)核磁共振技術(shù)在固廢中的研究

發(fā)布時(shí)間:2024-04-12 13:31

隨著我國工業(yè)化、城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展,固廢排放越來越多,如何有效妥善處理,成為現(xiàn)今一個(gè)重要課題。

我國大部分城市的固廢處理主要通過垃圾填埋和焚燒處理實(shí)現(xiàn),帶來的環(huán)境問題也越來越明顯。例如,垃圾填埋場(chǎng)占用大量的土地資源,垃圾焚燒則可能產(chǎn)生有毒有害的氣體和飛灰。因此,我國開始積極推動(dòng)廢物減量、分類和資源化利用的政策,希望通過提高廢棄物的回收利用率,降低廢棄物的排放量[1]。

固廢處理與循環(huán)經(jīng)濟(jì)的開發(fā)利用,對(duì)新材料提出了更高的要求,在諸如:尾礦摻和制備水泥、廢棄物固化、煤矸石破碎處理、煤矸石土壤化利用、污泥固化等應(yīng)用中。

使用低場(chǎng)核磁技術(shù)對(duì)樣品進(jìn)行固化檢測(cè)分析[3],有以下結(jié)論:

1、水泥加入淤泥后,7d內(nèi)大量孔隙水迅速轉(zhuǎn)化為化合水,可形成孔隙結(jié)構(gòu)骨架;7d后,水化反應(yīng)減緩,已初步成型的固化體三維網(wǎng)絡(luò)骨架不再發(fā)生顯著變化,孔隙結(jié)構(gòu)只發(fā)生輕微調(diào)整。

2、分析水泥固化淤泥的水分轉(zhuǎn)化機(jī)制,水泥摻量越小,水化反應(yīng)程度越高。

3、基于文中水化模型,只要利用NMR技術(shù)測(cè)得參數(shù)Mhw,即可求出滲透、強(qiáng)度和變形特性參數(shù),為工程實(shí)踐提供理論指導(dǎo)。

煤矸石含有一定的氫元素,可以提高制作建筑材料的力學(xué)強(qiáng)度,而氫含量的多少影響了建筑材料的具體力學(xué)性能。

煤矸石原石 

煤矸石制磚

對(duì)不同煤矸石樣品,使用紐邁低場(chǎng)核磁共振設(shè)備進(jìn)行氫含量的測(cè)試,將不同樣品的氫信號(hào)質(zhì)量歸一化后帶入標(biāo)線計(jì)算,得到不同煤矸石的氫含量測(cè)試結(jié)果,其測(cè)試結(jié)果如下:

根據(jù)測(cè)試結(jié)果可以快速挑選富含氫含量的煤矸石用于制造高強(qiáng)度的建筑材料。

該案例將機(jī)械與核磁相結(jié)合研究煤樣的三軸應(yīng)力應(yīng)變,通過紐邁提供的核磁偽三軸設(shè)備,可以進(jìn)行原位在線煤樣壓縮過程中的力學(xué)觀測(cè)與核磁觀測(cè)[4]。

三個(gè)煤樣的應(yīng)力應(yīng)變特性與核磁成像

靜水壓下的煤樣T2譜與孔隙劃分

借助核磁與力學(xué)測(cè)試的綜合測(cè)試,有以下結(jié)論:

圖一三個(gè)樣品峰值強(qiáng)度分別為49.5、47.2和45MPa,最大應(yīng)變分別為3.59%、3.7%和3.47%。核磁成像表征了樣品在加載過程中含水量的空間分布,暖色程度越高水含量越高。

圖二為靜水壓力煤樣T2譜。借助核磁弛豫技術(shù)對(duì)空隙進(jìn)行分類:左邊的弛豫值(T2<2.5ms)對(duì)應(yīng)于微孔和過渡孔隙,中間的弛豫值(2.5<T2<100ms)對(duì)應(yīng)中孔,右邊的弛豫值(T2>100ms)對(duì)應(yīng)大孔孔隙和微裂縫。

通過機(jī)械、核磁測(cè)試,得到煤樣中PFS含量和空間分布的演變,建立孔隙可壓縮性模型,準(zhǔn)確描述SPF對(duì)應(yīng)力的敏感性。

巖土樣品通過紐邁提供的偽三軸低場(chǎng)核磁設(shè)備進(jìn)行應(yīng)力損傷測(cè)試分析,以下提供了施加軸壓的壓力圖,以及孔隙度的變化曲線[5]。

核磁成像對(duì)比圖

隨著軸壓的增大,裂紋數(shù)量不斷增多,損傷不斷加劇。

軸壓在低于三軸抗壓強(qiáng)度90%時(shí),大理巖損傷的加劇主要是內(nèi)部較小孔隙數(shù)量的不斷增多引起。

軸壓大于三軸抗壓強(qiáng)度90%時(shí),大理巖損傷急劇增加直至破壞是由內(nèi)部裂隙數(shù)量和裂隙開度均急劇增大引起。

[1] 凌江, 孫京楠, 劉剛. 增強(qiáng)固廢處理能力提升資源化利用水平—再生資源行業(yè)環(huán)境政策分析[J].環(huán)境保護(hù), 2017(20):10-15.

[2] Haijun H E, Xi M, Jian T,et al. Event-triggered-based self-organizing fuzzy neural network control for the municipal solid waste incineration process[J].中國科學(xué):技術(shù)科學(xué)英文版, 2023.

[3] 王士權(quán), 魏明俐, 何星星. 基于核磁共振技術(shù)的淤泥固化水分轉(zhuǎn)化機(jī)制研究[J]. 巖土力學(xué), 2019(5):1778-1786.

[4] Hongwei Zhou, Zelin Liu, et al. In-situ observation and modeling approach to evolution of pore-fracture structure in coal[J]. International Journal of Mining Science and Technology, 2023.

[5] 周科平, 胡振襄, 高峰. 基于核磁共振技術(shù)的大理巖三軸壓縮損傷規(guī)律研究[J]. 巖土力學(xué), 2014, 35(11):3117-3122.

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