粗集料综合形态特征与抗磨耗性能的关联性

2022-07-24汪海年雷鸣宇孔庆鑫王惠敏冯珀楠

科学技术与工程 2022年18期

汪海年，雷鸣宇，孔庆鑫，王惠敏，冯珀楠

(1.长安大学公路学院，西安 710064； 2. 杭州交投建管建设集团有限公司，杭州 310024)

粗集料的形态特征包括轮廓形状、表面纹理和棱角性，其对沥青混合料路用性能有重大影响[1-2]。目前中国规范中对集料的质量控制较不严格，尤其是对粗集料外形特征的质量控制及应用做得远远不够，只是笼统地将集料分成卵石和碎石，在粗集料形态方面仅要求控制粗集料的针片状含量，因此近年来集料形态对道路材料路用性能的影响逐渐成为研究热点。与此同时，粗集料的形态特征很大程度上影响着沥青路面的性能[3-5]，尤其是路面表层，研究表明粗集料应具有良好的耐磨性，才可以保证路面的抗滑性能[6-7]。

Feng[8]利用第二代集料图像测量系统(aggregate image measurement system Ⅱ，AIMS Ⅱ)分析不同岩性粗集料的纹理特征，研究了粗集料纹理特性对沥青混合料水稳定性能的影响，发现表面纹理值越大，沥青混合料水稳定性越好。钱振东等[9]在差异磨耗原理的基础上以沥青玛蹄脂碎石混合料(stone mastic asphalt，SMA)沥青玛蹄脂碎石混合料为背景，采用4种不同岩性集料制备了13种SMA沥青混合料并进行了长期的磨光试验，发现集料的磨光值对路表抗滑能力具有最大的影响；Qian等[10]研究了集料的抛光性，试图分析不同集料类型对路面抗滑性能的影响，提出玄武岩集料具有更丰富的纹理。Zhang等[11]通过X射线衍射(XRD)对测试集料矿物组成成分，并采用AIMS分析集料形态指标，结果发现对于高性能要求的路面，应先选用棱角大、磨耗值低的粗集料，控制集料中的针片状比例，有助于沥青路面性能提升。

综上所述，目前研究多集中于对单一集料类型展开研究，多集中于石灰岩和玄武岩，缺少针对各类集料抗磨耗性能的定量表征与对比分析[12-14]，进而难以提出更全面的评价方法及指标以指导道路工程集料的优选。为了定量分析粗集料的抗磨耗性，现采用第二代集料图像测量系统(AIMS Ⅱ)测试评价粗集料形态特征，通过对比分析磨耗前后的球度、梯度棱角和纹理指标，定量分析粗集料磨耗前后的形态特征，并提出评价粗集料抗磨耗性能的新指标，通过形态综合指标评价粗集料抗磨耗性能为沥青路面抗滑表层集料的优选提供依据。

1 材料与试验方法

1.1 试验材料

选用5种岩性集料，分别为石灰岩、玄武岩、辉绿岩、花岗岩和砂岩，其中石灰岩来自浙江杭州、广州肇庆和陕西渭南，玄武岩来自浙江丽水和广东佛山，辉绿岩来自广州惠州和浙江宁波，花岗岩来自广州惠州、重庆和广东汕头，硬砂岩来自广州梅州。根据《公路工程集料试验规程》(JTGE42—2005)[15]，测试11种不同岩性和来自不同产地的集料的物理力学性能，测试结果如表1所示。

1.2 洛杉矶磨耗试验

研究发现对于路面长期抗滑性能影响应优先考虑磨耗值[16]，根据《公路工程集料试验规程》(JTGE42—2005)的粗集料磨耗试验(洛杉矶法)进行试验，试验仪器为上海荣计达公司的DM-II洛杉矶磨耗仪。研究表明，磨耗值反映了集料的耐磨性能和抗车辙性能，磨耗值越小，表明集料耐磨、坚硬及耐久性好[17-18]，具体计算公式为

(1)

式(1)中：Q为集料的磨耗值；m1为集料磨耗前的质量，g；m2为集料磨耗后的质量，g。

1.3 集料图像测量系统

集料形态评价试验采用美国PINE公司生产的AIMS II仪器(图1)，可利用系统内自有的评价指标分析集料的形态特征。对于粗集料，可评价3个不同层次且相互独立的集料形态(形状、棱角和纹理)。

1.3.1 球度

AIMS Ⅱ采用球度指标评价粗集料的三维形态特征，该指标由集料的长轴长、次轴长与短轴长(长度、宽度、高度)计算得到，如图2所示。

图1 集料图像测量系统(AIMS Ⅱ)Fig.1 Aggregate image measurement system(AIMS Ⅱ)

表1 集料基本性能测试结果Table 1 Test result of aggregate basic performance

球度指标结果取值范围为0～1。指标值越接近于1，表示集料三维形状越近似于球，球体的球度指标值为1，球度计算公式为

(2)

式(2)中：dS为集料短轴长(高度)，mm；dI为集料次轴长(宽度)，mm；dL为集料长轴长(长度)，mm。

1.3.2 梯度法棱角

AIMS Ⅱ采用梯度分析法量化集料的棱角性。集料的梯度棱角指标通过梯度向量方向改变量的平均值表征，计算公式为

(3)

式(3)中：θ为集料图像边缘点的梯度向量角度；n为集料图像边缘点的总数量；i为集料图像边缘的第i个点。

图2 集料的三维尺寸Fig.2 Three-dimensional size of aggregate

梯度棱角指标结果取值范围为0～10 000，指标值越小表示集料的棱角性越低，圆的梯度棱角指标值为0。AIMS Ⅱ建立了梯度棱角指标数值范围，即将集料的棱角划分为4个水平，具体分类如图3所示。

1.3.3 表面纹理

AIMS Ⅱ采用小波分析法获取粗集料表面纹理信息并对其进行量化。可以通过一系列转换分解后得到的所有细节系数的平方和表征粗集料表面纹理，计算公式为

图3 集料棱角性分类Fig.3 Angularity classification of aggregates

(4)

式(4)中：D为分解函数；N为一张图像中细节系数的总数量；i为第i张高精度图像；J为小波指数；x、y为在转换域中细节系数的横、纵坐标。

表面纹理取值范围为0～1 000，指标值越小表示集料表面越光滑，完全光滑表面的纹理指标值为0。根据粗集料表面的粗糙程度，AIMS Ⅱ通过纹理指标数值范围将粗集料的表面纹理划分为4个水平，具体分类如图4所示。

放大倍数为15.8×图4 集料表面纹理性分类Fig.4 Aggregate surface texture classification

1.3.4 粗集料棱角纹理综合指标

AIMS II完成上述单个形态指标评价后，可基于棱角纹理综合指标(CAAT)全面评价集料的形态，进而根据系统的给定范围评价集料优良，CAAT是由梯度棱角和纹理指标组合而成，计算公式为

CAAT=10TX+0.5GA

(5)

式(5)中：GA为梯度棱角；TX为纹理指标。

粗集料棱角纹理综合指标的范围为0～15 000，其值越大，表示粗集料具有更好的形态特征，进而可在沥青混合料中提供更好的抗滑特性、骨架嵌挤效果和与沥青的界面结合性能。

1.4 集料形态样本数量确定

采用渐近分析法确定9.5～13.2 mm粒径粗集料的最小测量样本数。渐近分析是一种描述函数在极限附近行为的方法，通过渐近分析法可以得到粗集料达到多少样本数量时，AIMS Ⅱ测量样本平均值结果趋于稳定状态，从而能够表征粗集料总体的形态特征。渐近分析结果如图5所示。

图5 渐近分析结果Fig.5 Asymptotic analysis results

从图5可以看出，对于粗集料的表面纹理特征，当样本数量达到40左右时，AIMS Ⅱ纹理指标测量结果趋于稳定状态。同样，对于粗集料的棱角和形状特征，当样本数量达到40左右时，AIMS Ⅱ梯度棱角与球度指标测量结果也趋于稳定状态。因此，当采用AIMS Ⅱ测量一组粗集料的形状、棱角和表面纹理时，粗集料的测量样本数应当至少取40颗以更准确地表征该组粗集料总体的形态特征，达到统计评价的目的。本文推荐一组粗集料的测量样本数量为50颗。

2 试验结果分析

2.1 集料的初始磨耗值

通过对11种不同岩性的集料进行磨耗值测试，随机选取磨耗试验前后的9.5～13.2 mm集料进行形态特征测定，每次选取两次试验的平均值作为结果。从磨耗过程看，不同岩性的集料在磨耗后以不同的尺寸分布，由于选取9.5～13.2 mm的集料用于洛杉矶磨耗试验，分布结果集中于4.75～13.2 mm，并产生一定的细集料。通过观察得到，石灰岩产生的细集料最多，辉绿岩产生的细集料最少，各类型集料的磨耗值如图6所示。

图6 不同岩性集料磨耗值Fig.6 Wear values of aggregates of different lithologies

由图6可知，石灰岩具有最大的磨耗值，其次是花岗岩、砂岩和玄武岩，辉绿岩具有最小的磨耗值，说明辉绿岩具有较好的耐磨性。这可能与所产生的细集料多少有关，产生的细集料越多，可能在磨耗过程中集料的棱角发生很大的改变，具体磨耗情况将通过AIMS Ⅱ进行更进一步的分析，通过集料形态的分析得到不同岩性的磨耗机理。

2.2 磨耗对集料形态的影响

每种岩性集料选取样本数为50颗，粒径为9.5～13.2 mm，对11种集料进行球度、梯度棱角和纹理指标进行测试，测试结果如图7所示。

图7 指标测试结果Fig.7 Index test results

由图7得到每种集料的指标变化趋势，中等和高等范围集料所占百分比越大，低等范围集料所占的比例越小，代表该集料形态越好，得到曲线与Y轴偏离得越远，代表该集料具有越高的指标值。通过计算，得到50颗样本集料的球度、棱角梯度和纹理指标的平均值，如表2所示。

表2 不同岩性、产地集料的球度、梯度棱角和纹理指标平均值结果Table 2 Average results of sphericity， gradient angularity and texture index of aggregates from different lithology and origin

从表2可以看出，球度、棱角梯度、纹理指标和综合指标可以较好地反映该批集料的形态特征。不同岩性与产地的集料样本所测试的球度指标相差不大，原因可能是集料的加工破碎工艺没有太大区别。辉绿岩和玄武岩具有较高的棱角梯度、纹理指标和综合指标，石灰岩具有较低的梯度棱角、纹理指标和综合指标。对这些集料进行磨耗处理，对比磨耗前后的各指标值的变化趋势，如图8所示。

由图8(a)可以看出，11种集料在磨耗前后球度的指标变化不大，受磨耗的影响较小，这可能是在磨耗过程并没有对集料产生过大的破碎作用，自身形状特征改变较小。可以判断，磨耗基本不影响集料形状的变化。

由图8(b)可以看出，棱角参数指标有很大的变化，下降了27.5%～57.5%。不同的岩性具有不同的棱角变化趋势，石灰岩在磨耗前后的变化最大，辉绿岩和硬砂岩在磨耗前后的变化最小。不同岩性的集料具有不同的物理性质，由于石灰岩硬度相对较低，在磨耗试验中石灰岩集料表面的棱角被磨平，导致梯度棱角下降。相比之下，辉绿岩就具有较高的硬度，在磨耗过程中辉绿岩集料的棱角不易于被磨平。此外，在磨耗前具有较高梯度棱角的集料，在磨耗后的变化趋势也比较小。

由图8(c)可以看出，对于集料表面纹理的变化，降低最大的是石灰岩，其次是玄武岩、花岗岩，表明其表面细观构造特征的抗磨耗性能较差；辉绿岩和硬砂岩改变较小，这表示磨耗对其表面细观构造特征的影响较小。不同于棱角参数的变化，磨耗前后纹理的变化与纹理指标的初始值无关。因此，磨耗过程并不能影响粗集料的表面结构，在磨耗前后只有少量的集料可以在表面形成新的破碎面。此外，纹理的改变即为集料表面变得光滑，可能会使球度发生细微的变化。

图8 指标变化趋势Fig.8 Trend of index change after abrasion

2.3 CAAT与集料磨耗值的相关性

CAAT可以综合反映集料的棱角和纹理特征，通过建立CAAT变化百分率与磨耗值的关系，以反映集料的形态特征变化，如图9所示。

由图9可以看出，粗集料CAAT指标和磨耗值具有良好的相关性，R2达到了0.956。因此，CAAT

图9 磨耗值与CAAT变化百分比拟合方程Fig.9 Fitting equation of wear value and CAAT change percentage

变化率可以较好地表征集料的磨耗值，也可以较好地分析不同集料在磨耗前后的形态特征变化机理。同时对抗磨耗性能的进一步深入研究。

2.4 CAAT的适用性分析

抗滑性能取决于路表的宏观纹理和微观纹理，其中宏观纹理是指由集料颗粒排列所产生的结构构造纹理，主要受集料的形状、棱角、粒径和级配等因素影响。于海利等[19]采用数字图像处理技术分析粗集料在车轮碾压作用下倾角的动态变化，揭示了粗集料空间分布对路面抗滑性能的影响，随着碾压次数的增加，部分粗集料分布状态由竖直变为水平，从而影响路面的构造深度。微观纹理是指路表面集料颗粒本身的纹理，受集料的表面粗糙度影响。集料抗磨耗性能的差异最终反映在混合料上即为服役一定时间，发生一定程度的磨耗后，对混合料构造深度的保持能力，这与沥青混合料的抗滑性能存在密切联系。

国内沥青路面规范提出的评价路面抗滑性能的方法包括铺砂法、摆式仪法、激光构造深度仪测定法和摩擦系数测试车法[20-21]，其中最能反映因构造深度变化而造成抗滑性能变化的方法为铺砂法和激光构造深度等测试方法。

为了验证AIMS Ⅱ指标CAAT评价集料的耐磨耗特性的适用性，选用5种不同的岩性(石灰岩、玄武岩、辉绿岩、花岗岩、硬砂岩)的集料，每种岩性的集料分为未经过磨耗和经过1 000次磨耗两组，选择SMA-16级配的沥青混合料成型车辙试样。通过比较AIMS Ⅱ指标CAAT与铺砂法测量结果，验证其评价抗磨耗性能的合理性。在不同岩性、不同磨耗次数的沥青混合料构造深度，测量结果如图10所示。

图10 岩性与构造深度和CAAT变化规律 Fig.10 Lithology and structural depth and CAAT variation

从图10中可以看出，SMA-16沥青混合料的表面构造深度均随着粗集料CAAT降低而变小，表明CAAT对沥青混合料抗滑性能有一定的影响，CAAT越低，抗滑性能越差。在磨耗前后，CAAT和构造深度具有良好的相关性，因此可以用CAAT来表征路面的构造深度。此外，在磨耗次数相同的情况下，不同岩性具有不同构造深度，玄武岩和辉绿岩具有较好的构造深度，石灰岩和花岗岩具有较差的构造深度，造成这一结果的原因是各岩性集料的成分和成岩结构存在显著差异。且石灰岩和花岗岩在磨耗1 000次后构造深度小于0.6，达不到《公路沥青路面设计规范》(JTG D50—2017)[22]的要求，在路面上面层并不适宜使用石灰岩和花岗岩，建议选择玄武岩或辉绿岩。