UÇUCU KÜL ESASLI HAFİF GEOPOLİMER HARÇLARIN TAZE VE SERTLEŞMİŞ ÖZELLİKLERİNİN İNCELENMESİ, MODELLENMESİ VE OPTİMİZASYONU

Abstract

Bu çalışma, karışım parametrelerinin ve bileşenlerin özelliklerinin hafif geopolimer harçların mühendislik özellikleri üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi için kapsamlı bir deneysel çalışma sunmaktadır. Farklı sodyum hidroksit (SH) çözelti molariteleri, sodyum silikat/sodyum hidroksit (SS/SH) alkali çözelti oranları ve alkali/uçucu kül (A/UK) oranları dikkate alınarak harç numuneleri hazırlanmıştır. Taze halde iken, hafif geopolimer harçların reolojisi ve işlenebilirlik özellikleri incelenmiştir. Ayrıca, sertleşmiş harçların mekanik ve durabilite özelliklerini değerlendirmek için birim ağırlık, basınç dayanımı, eğilme dayanımı, ultrases geçiş hızı, su emme, kılcal su emme, rötre (kuruma, otojen) ve termal iletkenlik değerleri incelenmiştir. Kimyasal bileşenlerin ve iç yapı analizinin belirlenmesi için mikro yapı incelemesi gerçekleştirilmiştir. Son aşamada genetik algoritma tabanlı esnek hesaplama yöntemi olan gen ekspresyon programlama (GEP) ve çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) kullanılarak istatistiksel analiz ve modelleme işlemleri gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, deneysel çalışmanın sonuçları dikkate alınarak tepki yüzey metodu (TYM) ile optimizasyon çalışması yapılmıştır. Sonuçlar, SS/SH ve A/UK oranlarının taze harç karışımların reolojik davranışını önemli ölçüde etkilediğini ve taze harçların kayma incelmesi davranışı ile Herschel-Bulkley reolojik modeline iyi uyum sağladığını göstermiştir. Sertleşmiş harçların mekanik özellikleri, oksit bileşimleri ile güçlü bir korelasyon göstermiştir. A/UK, SS/SH oranlarının düşmesi ve sodyum hidroksit molaritesinin artması, basınç dayanımının artmasına rötre değerlerinin ise azalmasına neden olmuştur. Mikroyapısal özelliklerin incelenmesi sonucunda ise, harçların karışım oranlarının ve oksit bileşimlerinin geopolimerizasyon sürecinde büyük önem taşıdığı belirlenmiştir. Yapılan istatistiksel analiz ve modellemelerde GEP modeli kullanılarak ulaşılan veri tahminlerinin ÇDR modeli ile tahmin edilen verilere göre hedeflenen değerlere daha yakın sonuçlar verdiği görülmüştür. TYM kullanılarak gerçekleştirilen optimizasyon çalışması sonucunda ulaşılan optimum A/UK, SS/SH oranları ve SH molarite değeri sırasıyla 0.45, 1.586 ve 14 M olarak bulunmuştur.