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Thermal Properties of Steel Slag Asphalt Surface Layer Based on Microtopography and Element Composition

  • CAI Chunbing , 1, 2 ,
  • LI Xiaolong , 1, * ,
  • JIA Jingpeng 1 ,
  • WU Lingli 1 ,
  • DENG Jianbin 1
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  • 1 Yunnan Research Institute of Highway Science and Technology, Kunming 650051, China
  • 2 College of Mechanical and Transportation Engineering, Southwest Forestry University, Kunming 650224, China

Received date: 2025-03-14

  Online published: 2025-06-02

Abstract

To study the influence of the microtopography and elemental composition of steel slag aggregates on the thermal physical properties of asphalt mixtures and the variation law of the internal temperature field of the steel slag asphalt surface layer, firstly, this paper analyzed the microtopography of steel slag aggregates from different sources and obtained the elemental composition through SEM scanning electron microscopy and EDS energy spectrometer. Then, a self-developed measurement system was used to determine the thermal properties of steel slag asphalt mixture. Combined with the finite element analysis software, a steel slag asphalt surface layer model was established to analyze the variation law of the internal temperature field of the surface layer under the high-temperature conditions in summer. The results show that the hot-pouring process for treating steel slag results in more surface aging crystallization products, greater roughness and more micropores. Steel slag from different origins contains a large amount of O and Ca elements, and the O element is generally higher than the Ca element, especially in the steel slags treated by the hot-pouring process, which is more obvious. At the same time, the composition proportion of metal element also varies greatly. The heat transfer performance of some hot-poured steel slag with a relatively high content of metal elements is lower than that of hot-sealed steel slag with a relatively low content of metal elements. During the heat absorption process in the day, the internal temperature of the surface layer decreases with the increase of depth and is positively correlated with the thermal conductivity and thermal diffusion coefficient of the material. During the heat release process at night, the internal temperature of the surface layer increases with the increase of depth and is positively correlated with the specific heat capacity of the material. The research results indicate that the heat transfer performance of steel slag asphalt mixture is more influenced by the microtopography of steel slag than by its elemental composition. Moreover, the heat transfer performance is inversely proportional to the heat storage capacity. The temperature distribution within the surface layer changes in opposite directions during the day and night.

Cite this article

CAI Chunbing , LI Xiaolong , JIA Jingpeng , WU Lingli , DENG Jianbin . Thermal Properties of Steel Slag Asphalt Surface Layer Based on Microtopography and Element Composition[J]. Transport Research, 2025 , 11(2) : 119 -128 . DOI: 10.16503/j.cnki.2095-9931.2025.02.010

0 引言

目前,我国钢渣的综合利用率仍不足30%[1],其中仅有7.6%的钢渣得以在道路工程建设中消耗[2],未回收利用的钢渣只能简单堆存,在占用大量土地资源的同时还会对环境、水体等造成污染[3]。钢渣质地坚硬、强度高、耐磨性好,是一种优质的天然集料替代材料[4]。然而早期的钢渣中游离氧化钙和氧化镁含量较高,在富水环境下会出现体积膨胀现象[5-6],这也成为其在道路工程中应用的主要障碍。近年来,随着钢铁冶炼工艺的飞速发展,钢渣的品质也得到较大提升,早期存在的体积安定性不良、软弱颗粒较多、含灰量较大等问题也逐步得到解决。因此,采用钢渣集料替代天然石料作为沥青路面骨料愈发受到重视。
沥青混合料作为一种温度敏感性材料[7],其热物性对路面温度有着直接的影响,同时热物性也是沥青路面温度场和温度应力计算分析中的重要参数[8]。因此,部分学者通过研制测量装置和建立数学模型等方法对沥青混合料的热物性及其影响因素开展了相关研究与探索,研究结果表明,沥青混合料的导热系数是一个温变值,在低于沥青软化点时随温度的升高而增大,在高于沥青软化点时会随温度的升高而减小,且导热系数与沥青含量、孔隙率均呈负相关[9-12]。钢渣沥青混合料中含有一定数量的钢渣骨料,钢渣中的金属元素是良好的热传导介质,其传热性能与传统沥青混合料有很大差异[13-14]。张争奇等采用瞬态平板热源法测定了不同钢渣掺量下的沥青混合料热物性参数,结果表明钢渣的掺入使沥青混合料的导热系数降低,比热容增大[15]。刘尊青等对不同钢渣掺量的沥青混合料进行微波加热试验,结果表明,钢渣的掺入提高了沥青混合料的升温速率和融冰性能[16]。张庆宇等采用X射线衍射仪(XRD)和X射线荧光光谱仪(XRF)对石灰岩、玄武岩和钢渣3种集料的化学成分和物相组成进行了分析,数据表明钢渣的活性金属化合物Fe2O3含量较高,微波加热的敏感性较好,材料热能转化效率更高[17]。上述研究在普通天然石料沥青混合料的热物性影响因素方面的结论一致,但在掺入钢渣后对混合料的导热系数以及比热容的影响方面却存在争议。
对于钢渣沥青混合料,一方面钢渣中金属元素含量相对较高[18],使其具备了良好的传热性能;另一方面钢渣内外部均具有丰富的孔隙和空隙[19],又会阻碍热量的传导;加之不同产地、处理工艺的钢渣在微观形貌特征和元素组成上差异较大,是导致已有研究结论存在争议的主要原因。钢渣沥青混合料的传热性能既受混合料级配类型、沥青种类、钢渣掺量等的影响,也受钢渣集料多孔结构和组成成分的共同影响。因此,基于钢渣集料的微观形貌和元素组成开展钢渣沥青混合料热物性研究,分析在钢渣的集料微观形貌和元素组成两者耦合作用下混合料的传热变化情况是非常必要的。
为此,本文通过扫描电子显微镜(Scanning Electron Microscope, SEM)对不同产地、处理工艺的钢渣集料进行微观形貌分析,并借助能量散射光谱仪(Energy Dispersive Spectrometer, EDS)对钢渣集料进行能谱分析,获取其元素组成;随后采用自行研制的热物性测量系统测定不同钢渣沥青混合料的比热容和导热系数,获取热物性参数后,采用Abaqus有限元软件建立钢渣沥青面层模型,分析夏季高温条件下一天24 h内不同钢渣面层内部温度场变化规律,以得到在微观形貌和元素组成共同作用下钢渣沥青混合料的传热规律及热物性影响机理,并模拟不同钢渣路面在实际服役过程中其内部温度场的变化规律,为钢渣沥青路面工程设计、材料选择以及温度场和温度应力计算分析提供参考依据。

1 材料与试验

1.1 材料

粗集料选用昆钢、呈钢、仙福、凤钢等4种来自不同产地的钢渣骨料,其中昆钢为热闷钢渣,其余均为热泼钢渣。4种钢渣骨料主要物理性能指标检测结果如表1所示,外观如图1所示。
表1 钢渣骨料主要物理性能指标检测结果
钢渣
类型
毛体积
相对密度
吸水率
(%)
压碎值(%) 磨光值
昆钢 3.421 0.97 14.0 68
呈钢 3.558 1.05 15.2 73
仙福 3.461 1.17 14.9 69
凤钢 3.165 2.38 23.7 71
图1 4种钢渣骨料外观
沥青采用70#道路石油沥青,细集料采用优质石灰岩机制砂,填料采用石灰岩磨细得到的矿粉,技术指标均符合《公路沥青路面施工技术规范》(JTG F40—2004)的要求。
为减少粗集料离析对试验结果造成影响,粗集料公称最大粒径为9.5 mm,混合料级配类型选择AC-10,每种钢渣沥青混合料的沥青用量均为4.5%,设计空隙率均为4.0%。由于钢渣密度较大,与石灰岩细集料掺配使用时须将目标级配的通过率看作体积通过率进行配合比设计,再转换为质量配合比供成型试件时称量使用,换算方法见表2
表2 体积-质量配合比换算
矿料
类型
体积配合比(%) 毛体积
相对密度
质量
分量
质量配合比(%)
1 P1 γ1 P1γ1 P1γ1/M
2 P2 γ2 P2γ2 P2γ2/M
3 P3 γ3 P3γ3 P3γ3/M
合计 100 M 100
表2中,先假设钢渣与石灰岩集料的密度相差不大,即两种矿料在混合料中的质量占比等于体积占比,再利用各档矿料的毛体积相对密度按照设计配合比计算每种矿料的质量分量并求出总和M,最后计算每种矿料的质量分量占总质量分量的比例,即为换算之后的质量配合比。

1.2 SEM微观形貌测试

采用德国卡尔蔡司GeminiSEM 360电子显微镜观察钢渣集料的微观形貌特征,其具有高亮度肖特基场发射电子枪,可快速获得最佳的成像和分析条件,本次测试加速电压均采用5.0 kV,电子显微镜配有能谱仪装置,在观察钢渣骨料微观形貌的同时能通过电子图像表面不同元素的X射线光子特征能量的不同来进行元素组成分析。

1.3 热物性参数测试

目前多数研究均采用数学模型计算沥青混合料的导热系数,但与热量在沥青混合料中实际传递过程有一定区别。本文基于热传导原理,自行研制了一种钢渣沥青混合料热物性简易测量装置(如图2所示)。该装置由双层保温隔热箱体、试样槽、油浴加热系统、智能温控系统和多路温度采集模块等组成,可测定不同钢渣骨料的热传导时间以及沥青混合料的比热容、导热系数等参数。
图2 沥青混合料热物性测量装置

2 结果与讨论

2.1 钢渣骨料微观形貌特征分析

为分析不同来源钢渣骨料的微观形貌特征,对4个钢铁厂产出的钢渣开展SEM电镜扫描测试,测试结果如图3所示。
图3 钢渣骨料微观形貌SEM电镜扫描图
图3可以看出,昆钢产出的钢渣整体较为光滑,质地均匀,表面陈化产物及疏松结构较少、相对密实;呈钢钢渣表面较为粗糙,微孔较多,含有部分陈化产物且分布不均;仙福钢渣表面粗糙程度较大,凹凸明显且含有部分大孔隙;凤钢钢渣表面多为陈化产物的结晶物,孔洞较多。结合表1中的物理性能指标检测结果可知,不同产地的钢渣集料磨光值均处于较高水平,昆钢钢渣的吸水率和压碎值最小,凤钢钢渣的吸水率和压碎值最大。说明钢渣预处理工艺对其微观形貌结构和物理性能指标的影响较大,其中采用热闷法处理的钢渣,其表面陈化产物和疏松结构较少,整体相较密实、吸水率小、强度高;而采用热泼法处理的钢渣表面陈化结晶产物和微孔较多,整体较为粗糙,吸水率较大。

2.2 电镜图像EDS分析

本测试采用的电子显微镜配有能谱仪装置,可对钢渣集料进行EDS能谱分析,获取其元素组成。4种钢渣骨料的电子分层图像见图4
图4 钢渣骨料表面电子分层图
图5为不同钢渣骨料表面的EDS能谱图,首先通过能谱仪测量入射电子与试样相互作用产生的特征X射线频率,以定性分析试样中元素组成;然后根据检测到的信号强度,与存储在软件中的标准值进行比较,经过校正后可以定量分析各元素的含量。
图5 钢渣骨料EDS能谱图
图5可知,4种钢渣骨料表面均含有O、Ca、C、Fe、Si、Mg、Al等元素,其中Ca元素和O元素均占有较大的比例,但其余元素的占比差别较大,尤其是Fe元素在呈钢钢渣中占比达11.12%,而在凤钢钢渣中的占比仅为0.43%;此外,仙福钢渣中还含有较高的Al元素,凤钢钢渣中含有大量Na和Cl元素,说明不同产地钢渣的元素组成较为复杂多变。钢渣中的O元素普遍高于Ca元素,尤其在采用热泼工艺处理的钢渣中表现得较为明显,且钢渣表面微孔越多,两种元素之间的差值越大。

2.3 钢渣沥青混合料热物性分析

采用AC-10级配、70#基质沥青制备不同钢渣种类的沥青混合料车辙试件,将试件切割为100 mm×50 mm×50mm的柱形试样和100 mm×100 mm×50 mm的板状试样,分别测定比热容和导热系数,结果见表3图6
表3 热物性测试结果
指标项目 钢渣类型
昆钢 呈钢 仙福 凤钢
毛体积密度/(t/m3) 2.688 2.659 2.633 2.559
比热容/(J/(kg·℃)) 933 981 1 055 1 106
导热系数/(W/(m·K)) 2.31 2.22 1.88 1.63
热扩散系数×10-6/(m2/s) 0.921 0.851 0.677 0.576
图6 不同钢渣沥青混合料热物性分析
由试验结果可知,钢渣沥青混合料比热容大小顺序为:凤钢>仙福>呈钢>昆钢,而导热系数和热扩散系数大小顺序为:昆钢>呈钢>仙福>凤钢,说明钢渣沥青混合料的储热能力和传热性能成反比,储热能力越强,传热性能越弱。同时,使用不同处理方法和不同产地的钢渣会导致沥青混合料的储热性能和导热能力产生较大差异,其原因为:一方面,热闷法处理的钢渣整体相对较密实,表面微孔结构较少,而热泼法处理的钢渣陈化后表面结晶产物较多,结构疏松,表面孔隙较多,导致导热系数减小;另一方面,金属元素是良好的热传导介质,不同产地的钢渣表面金属元素的成分占比差异较大,也会影响混合料的传热性能,如仙福钢渣中金属元素原子份数最多,但传热性能却低于昆钢钢渣,原因为仙福钢渣表面结构疏松、孔隙较多,热量传导受到孔隙内空气的阻隔。说明钢渣混合料的传热性能受钢渣微观形貌的影响大于元素组成的影响。

3 钢渣沥青路面温度场模拟分析

3.1 钢渣沥青面层结构建模

为模拟24 h昼夜温差条件下不同钢渣沥青面层内部温度变化规律,采用Abaqus创建长(1 m) ×宽(0.5 m) ×厚(0.04 m)的钢渣面层结构模型(见图7)。路面属性参数采用实际测得的密度、比热容、热传导率,绝对零度值取-273 ℃,Stefan-Boltzmann取2.041 ×10-4,路面黑度(发射率)取0.81,太阳辐射吸收率取0.90。
图7 钢渣面层结构模型

3.2 路面温度场边界条件

在一天24 h内,钢渣沥青面层内部温度会受到太阳直接辐射和大气对流热交换的共同作用。在沥青路面结构厚度、热物性等确定的情况下,影响其温度场的主要环境因素有日太阳辐射总量Qs、有效日照时间c、日最高气温Tmax、日最低气温Tmin、日平均风速vw等。对某地区各环境因素取值作出假设,如表4所示。
表4 某地区环境因素取值
因素类别 取值
太阳辐射总量Qs/(MJ/m2) 20.0
有效日照时间c/h 11
日最高气温Tmax/℃ 40
日最低气温Tmin/℃ 20
日平均风速vw/(m/s) 3.6
不同时刻t太阳辐射量Q(t)采用Barber[20]、严作人等[21]提出的近似模拟函数进行计算,见式(1)。
Q ( t ) =                       0                                                               0 t 12 - c 2 q 0 c o s m ω t - 12           12 - c 2 t 12 + c 2                       0                                                           12 + c 2 t 24
式(1)中:q0为正午最大辐射,q0=0.131mQsm=12/cω为角频率,ω=2π/24(rad)。
大气温度受太阳辐射的影响一般会呈现出周期性的变化特征,日最低气温通常出现在黎明前后,日最高气温出现在太阳最大辐射2 h后(下午14:00左右),无实测数据的情况下可采用两个正弦函数的线性组合来模拟气温T的日变化过程,如式(2)所示。
T = T a ¯ + T m 0.96 s i n ω t - t 0 + 0.14 s i n 2 ω t - t 0
式(2)中: T a ¯为日平均气温, T a ¯ = 1 2 T m a x + T m i n T m为日气温变化幅度, T m = 1 2 T m a x - T m i n t 0为初相位,即最大太阳辐射(12:00)与最高气温(14:00)出现的时间差加7,本文中 t 0 = 9。按式(1)、式(2)计算一天内各时间段的大气温度和太阳辐射量,结果见表5
表5 一天各时段气温及太阳辐射量
时刻 气温
/℃
辐射量
/(kJ/m2)
时刻 气温
/℃
辐射量
/(kJ/m2)
0:00 24.6 0 13:00 39.5 2 278
1:00 22.9 0 14:00 40.0 2 042
2:00 21.4 0 15:00 39.6 1 667
3:00 20.4 0 16:00 38.6 1 179
4:00 20.0 0 17:00 37.1 610
5:00 20.5 0 18:00 35.4 0
6:00 21.8 0 19:00 33.6 0
7:00 24.0 610 20:00 31.8 0
8:00 26.8 1 179 21:00 30.0 0
9:00 30.0 1 667 22:00 28.2 0
10:00 33.2 2 042 23:00 26.4 0
11:00 36.0 2 278 24:00 24.6 0
12:00 38.2 2 358
路表与大气产生热量交换的热交换系数hc主要受风速vw的影响,两者的关系为:
hc=3.7vw+9.4

3.3 不同钢渣沥青面层温度场模拟

在Abaqus/CAE相互作用中定义钢渣面层与周围大气进行热交换的过程和路表辐射,在荷载中定义由于太阳辐射进入路面的热流量,将路面结构模型划分网格后,计算面层温度场。不同时刻钢渣面层内部不同深度的温度变化情况见图8,相同深度不同钢渣面层的温度变化情况见图9
图8 钢渣面层内部不同深度温度变化情况
图9 相同深度不同钢渣面层温度变化情况
由模拟结果可知,一天24 h内,钢渣面层的整体温度会随着气温变化呈现出周期性变化规律。白天在太阳辐射下,路表温度首先升高,随着路表持续吸收热量并向下传递,面层中部及底部温度也将持续上升,其中在7:00—15:00,温度高低分布情况为:路表>中部>底部,15:00以后因太阳辐射减弱,气温下降,路表与气流产生热量交换,此后面层内部温度会逐渐超过路表温度;夜晚面层内部会通过表面向外界释放热量,在此过程面层温度高低分布情况为:底部>中部>内部。
图9可知,不同钢渣路面路表的温度变化趋势基本一致,说明路表温度主要受太阳辐射量和气温变化的影响,与所用钢渣类型无关;白天面层内部相同位置温度高低分布情况为:昆钢>呈钢>仙福>凤钢,与路面导热系数和热扩散系数大小关系一致,其原因为昆钢钢渣传热性能较好,面层内部温度上升较快;夜晚温度高低分布情况为:凤钢>仙福>呈钢>昆钢,与面层材料的比热容大小关系一致,其原因为凤钢钢渣的储热能力较好,导致内部温度较高。说明在面层吸热过程中,内部温度与材料导热系数和热扩散系数呈正相关,在放热过程中则与材料的比热容呈正相关。

4 结论

本文通过对不同来源钢渣的微观形貌和元素组成进行测试分析,研究了在两者耦合作用下钢渣沥青混合料的传热规律及热物性影响机理,同时对钢渣面层在夏季高温条件下内部温度场的分布情况进行了模拟分析,得到如下结论。
1)钢渣预处理方式对其微观形貌结构和物理性能指标的影响较大,其中热闷钢渣的表面陈化产物和疏松结构较少,整体相对较密实,强度较高且吸水率较低;而热泼钢渣的表面陈化结晶产物较多,表面微孔较多,粗糙程度及吸水率较大。
2)不同钢渣之间金属元素的成分占比也存在较大差异,虽然金属元素的传热能力较强,但混合料的传热性能在更大程度上取决于钢渣的微观形貌,热泼钢渣金属元素含量较高但表面微孔较多,其内的空气会阻隔热量的传播。
3)钢渣沥青混合料的储热能力和传热性能成反比,储热能力越强,传热性能越低。
4)路面在白天会吸热,面层内部温度随着深度增加而减小,并与材料的导热系数和热扩散系数呈正相关;在夜晚放热过程中,面层内部温度随深度增加而增加,并与材料的比热容呈正相关。
5)不同地区、不同炼钢以及处理工艺的钢渣品质差异较大,本文仅对热泼和热闷两种典型工艺处理后的钢渣进行了相关研究,同时采用软件模拟了钢渣沥青面层内部温度场变化规律,与实际路面内部温度监控结果仍存在一定差异。下一步将在实际夏季高温气候条件下对钢渣沥青面层实体工程内部温度场变化情况进行分析,同时将温度场作为钢渣沥青面层车辙影响因子分析高温变形稳定性。
[1]
杨光, 杨志强, 石磊, 等. 钢渣资源化利用与实践[J]. 冶金能源, 2024, 43(5):37-40.

[2]
吴跃东, 彭犇, 吴龙, 等. 国内外钢渣处理与资源化利用技术发展现状综述[J]. 环境工程, 2021, 39(1):161-165.

[3]
王宏祥, 黄毅, 查旭东. 基于全寿命周期的钢渣沥青混合料环境及经济效益分析[J]. 长安大学学报(自然科学版), 2024, 44(3):20-33.

[4]
林振华, 孟秀元, 程千, 等. 沥青混凝土用钢渣集料加工与试验分析[J]. 建材世界, 2021, 42(1):12-15,28.

[5]
高颖, 王伟赫, 陈萌, 等. 钢渣体积膨胀行为及改性方法研究进展[J]. 科学技术与工程, 2021, 21(33):14040-14048.

[6]
磨炼同, 林顺, 孟秀元, 等. 钢渣体积膨胀特性研究与胀裂模拟[J]. 中国公路学报, 2021, 34(10):180-189.

[7]
朱浩然, 蔡海泉, 任奇, 等. 既有沥青路面中面层高温性能发展规律试验分析[J]. 公路, 2020, 65(8):17-22.

[8]
李盛, 张豪, 程小亮. 非均布三向应力作用下CRC+AC复合式路面动力响应分析[J]. 中南大学学报(自然科学版), 2021, 52(3):971-982.

[9]
延西利, 李绪梅, 孙毅, 等. 基于傅立叶导热定律的沥青混合料热传导试验[J]. 交通运输工程学报, 2013, 13(6):1-6.

[10]
顾海荣, 叶敏, 樊晓旭, 等. 温度对沥青混合料导热系数的影响及预估模型验证[J]. 长安大学学报(自然科学版), 2023, 43(4):12-21.

[11]
张倩, 李彦伟, 谢来斌. 沥青混合料导热系数测试及其影响因素分析[J]. 西安建筑科技大学学报(自然科学版), 2014, 46(2):199-203.

[12]
CHEN J, ZHANG M, WANG H, et al. Evaluation of thermal conductivity of asphalt concrete with heterogeneous microstructure[J]. Applied Thermal Engineering, 2015, 84: 368-374.

[13]
周雄, 武建民, 杨永利, 等. 钢渣沥青混合料碾压温度场[J]. 筑路机械与施工机械化, 2019, 36(3):79-85.

[14]
单景松, 郭忠印. 沥青路面温度场的预估方法[J]. 江苏大学学报(自然科学版), 2013, 34(5):594-598.

[15]
张争奇, 张璟业, 郑文章, 等. 钢渣热阻沥青路面的抗车辙性能研究[J]. 重庆交通大学学报(自然科学版), 2024, 43(1):18-25.

[16]
刘尊青, 李宗才, 古丽妮尕尔·阿卜来提, 等. 钢渣沥青混合料微波加热融冰性能研究[J]. 新型建筑材料, 2024, 51(6):130-135.

[17]
张庆宇, 罗京, 赵毅, 等. 微波加热集料的传热特性及其影响因素[J]. 材料导报, 2023, 37(8):62-69.

[18]
张浩, 高青, 韩祥祥, 等. 基于XRF和XRD的热闷渣改性活性炭降解甲醛机理分析[J]. 光谱学与光谱分析, 2020, 40(5):1447-1451.

[19]
DU Y, DAI M, DENG H, et al. Evaluation of thermal and anti-rutting behaviors of thermal resistance asphalt pavement with glass microsphere[J]. Construction and Building Materials, 2020, 263:120609. DOI:https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2020.120609.

[20]
BARBER E. Caleulation of maximum pavement temperature from weather reports[J]. Highway Research Board Bulletin, 1957, 168:1-8.

[21]
严作人. 层状路面体系的温度场分析[J]. 同济大学学报(自然科学版), 1984(3):76-85.

Outlines

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