"슬러지들"의 두 판 사이의 차이

2023년 12월 19일 (화) 05:01 판

프로젝트 개요

기술개발 과제

국문 : 폐콘크리트 슬러지를 이용한 콘크리트 강도 예측

영문 : Prediction of Concrete Strength Using Waste Concrete Sludge

과제 팀명

슬러지들

지도교수

김지수 교수님

개발기간

2023.09.06 ~ 2023.12.06

구성원 소개

서울시립대학교 토목공학부·과 2020860005 권준우 (팀장)

서울시립대학교 토목공학부·과 2017860030 이종세

서울시립대학교 토목공학부·과 2018860017 박준호

서울시립대학교 토목공학부·과 2018860040 임도현

서울시립대학교 토목공학부·과 2018860033 전성민

서울시립대학교 토목공학부·과 2020860030 이재혁

서론

개발 과제의 개요

개발 과제 요약

폐콘크리트를 이용하여 재생골재를 만드는 과정에서 발생하는 슬러지를 활용하여 콘크리트(실험군)를 제작 후 일반 콘크리트(대조군)와 강도를 비교한다. 
실험군에서 폐콘크리트 슬러지의 치환율을 지속적으로 변경하여 콘크리트를 제작하고 강도를 측정하여 데이터를 얻어낸다. 얻어낸 데이터를 기반으로 dnn 모델을 사용하여 슬러지-콘크리트의 압축강도 예측 모델을 생성한다.

개발 과제의 배경

최근 건설공사의 대형화, 건설화로 인해 골재의 사용량 증가로 콘크리트 골재 부족현상이 나타났다. 이에 더하여 환경 관련한 여러 이슈가 사회적으로 대두되고 있다. 건설폐기물 또한 이와 관련되어 건설폐기물 재활용에 대한 연구와 관심이 높아지고 있다. 이러한 상황 속에서 자재 비용 절감, 환경 보호의 목적으로 재생 골재를 활용하려는 움직임이 눈에 띄게 많아지고 있다. 
이때, 폐콘크리트를 다시 골재로 재생하는 공정에서 발생하는 슬러지 및 폐수를 더욱 친환경적으로 처리하고 재활용하기 위해 슬러지를 이용한다. 슬러지는 시멘트와 모래 성분으로 이루어져 있으며, 이를 분리하여 모래는 잔골재로, 시멘트 성분은 콘크리트 혼화제로 활용하는 방법이 제시 되었다.
우리 조는 위 아이디어를 채택하여 실험군 콘크리트를 제작하여 강도를 검증하고, 데이터를 활용하여 dnn(알고리즘 모델)을 통한 강도 예측 모델을 생성하고 이를 기존 예측식과의 비교를 통해, 보다 개선된 예측 모델을 얻어내고자 한다.

개발 과제의 목표 및 내용

◇ 1차 목표 
 : 논문에서 제시된 재생골재 및 슬러지를 이용한 콘크리트 비빔의 압축 강도 검증(사용 가능성 검증)

◇ 2차 목표
 : 이후, 임의로 골재 및 슬러지의 대체율을 달리하여 공시체 양생 및 강도 시험 후, 이를 통해 얻어낸 데이터를 기반으로 dnn(알고리즘 모델)을 이용하여 최적의 강도 예측 모델 산정

◇ 3차 목표
 : 위에서 얻어낸 강도 예측 모델과 논문에서 제시된 기존 경험식을 이용하여, 특정 강도에 대한 콘크리트 비빔 및 강도 검증 후 둘의 강도 실현율 비교, dnn(알고리즘 모델)을 통해 얻어낸 강도 예측 모델의 적합성 평가

◇ 건설폐기물을 재활용하기 위하여 폐콘크리트를 사용한다. 하지만 폐콘크리트를 재사용하는 과정에서 슬러지가 또 다시 발생한다. 이 폐콘크리트 슬러지를 이용하여 콘크리트의 재료로 사용하고자 한다. 콘크리트는 시멘트, 물, 골재 등의 성분으로 이루어져 있다. 콘크리트 제작 시 폐콘크리트 슬러지로 시멘트를 대체하고, 치환율을 달리하여 여러 공시체를 제작한다. 제작한 공시체를 재령 7일차에 강도를 측정하고, 일반 콘크리트의 값과 비교한다.
해당 과정에서 축적된 데이터를 dnn(알고리즘 모델)에 적용하여 강도 예측 모델을 제작한다. 현장에 존재하는 예측식을 사용한 예측 모델과 비교하고, 더 나은 모델을 개발한다. 그리고 이 과정에서 폐콘크리트 슬러지 콘크리트의 최적 혼합률을 확인하여 가장 높은 강도를 콘크리트를 개발하고자 한다.

관련 기술의 현황

관련 기술의 현황 및 분석(State of art)

전 세계적인 기술현황

◇ 국내 연구에서 폐콘크리트미분말을 재활용할 수 있는 방안으로 최근 잔골재의 일부로서 폐콘크리트미분말을 혼합하였을 경우, 대체 가능성에 관한 연구가 진행되고 있다. 최근 연구 결과 압축강도와 모르타르의 플로우의 값을 통해 30%까지 혼입이 가능할 것으로 보고되고 있다.

◇ 슬러지의 함유량을 다르게 하여 콘크리트를 제조한 결과, 대체율이 높을수록 흡수율 및 기공률이 높다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 압축강도 및 절건밀도가 조금씩 저하하는 양상을 띤다.

◇ 폐콘크리트슬러지를 따로 건조시키지 않고 그대로 사용하여 실험을 진행해본 결과, 대체율이 높아짐에 따라 플로우값이 감소함을 보였다. 따라서 폐콘크리트슬러지 자체가 함유하고 있는 물은 배합에 유효하지 않은 것으로 보인다.

◇ DNN모델

- DNN모델은 입력층과 출력층 사이에 여러개의 은닉층으로 이루어진 신경망이다. 복잡한 비선형관계를 모델링 할 수 있다. DNN은 적은 수의 유닛, 노드를 만으로도 복잡한 데이터를 모델링 할 수 있게 한다.

◇ DNN 활용예시

- 이승준, 이한승(2018)은 DNN 기반 콘크리트 압축강도 예측모델을 구현하였다. 이 연구에서는 경사하강법을 채택했다. 100개의 데이트 예측 시 정확히 예측한 모델이 90개로 높은 합격률을 보였다.

◇ LSTM 모델

- RNN(Recurrent Netural Network)은 이전의 입력데이터를 기억하여 다음 값을 결정하는 모델이다. 하지만 입력데이터의 길이가 길어지면 Gradient Vanishing Problem이 발생하여 이전의 정보를 기억하지 못한다. 이러한 점을 개선한 모델이 LSTM으로 RNN에서 고안된 기술이라고 할 수 있다.

◇ LSTM 활용예시

- 장승주, 장승엽(2022)은 시계열 예측 성능을 향상시키기 위해 CNN과 LSTM을 결합하여 하수관거 균열 예측모델을 제안했다. 모델은 하수관거 균열을 효율적으로 예측함을 보였고, 저해상도 균열 양상을 포함해 향상된 가공기술을 포함하여 더 나은 기술개발을 제안했다.

기술 로드맵

시장상황에 대한 분석

경쟁제품 조사 비교

내용

마케팅 전략 제시

내용

개발과제의 기대효과

기술적 기대효과

A Study on the Development Trends of Wastewater Sudge Treatment Technology(2016) 해당 논문에 따르면 우리나라가 슬러지 처리기술이 취약하다고 제시되어 있다. 슬러지 처리 분야 중 응용기술 분야(연소에 의해 저등급 연료를 소각하는 활용기술과 재료의 화학적, 물리적 성질의 검출에 의해 재료 조사 또는 분석을 통해 슬러지 농축에 따른 성상 변화를 분석하는 분야)에 우리 조의 실험 결과를 데이터로 활용하여 기술 발전에 기여할 수 있다.

경제적, 사회적 기대 및 파급효과

◇ 계속되는 건설공사로 인한 건설폐기물의 효율적인 처리 및 고갈되는 천연골재, 시멘트의 대체제로서의 적극 활용

◇ 건설폐기물의 재활용 촉진에 관한 법률 제1조(목적) [이 법은 건설공사 등에서 나온 건설폐기물을 친환경적으로 적절하게 처리하고 그 재활용을 촉진하여 국가 자원을 효율적으로 이용하며, 국민경제의 발전과 공공복리 증진의 이바지함을 목적으로 한다] 및 지자체 조례 등에 부합하는 정책적 효과

◇ 시멘트 생산 비용 절감 및 운반거리, 슬러지 매설비 감소로 인한 경제성 상승

기술개발 일정 및 추진체계

개발 일정

구성원 및 추진체계

◇ 임도현, 이재혁 : dnn(알고리즘 모델),lstm을 활용하여 데이터 처리, 예측 모델 개발
◇ 박준호, 전성민 : 콘크리트 공시체 제작 및 검토, 데이터 정리 
◇ 이종세, 권준우 : 콘크리트 공시체 검토, 단계별 세부개발 내용 제시 및 검토

설계

설계사양

제품의 요구사항

내용

설계 사양

내용

개념설계안

내용

이론적 계산 및 시뮬레이션

내용

상세설계 내용

내용

결과 및 평가

완료 작품의 소개

프로토타입 사진 혹은 작동 장면

내용

포스터

내용

완료작품의 평가

내용

향후계획

내용

특허 출원 내용

내용

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 ====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
 *전 세계적인 기술현황
-내용
+ ◇ 국내 연구에서 폐콘크리트미분말을 재활용할 수 있는 방안으로 최근 잔골재의 일부로서 폐콘크리트미분말을 혼합하였을 경우, 대체 가능성에 관한 연구가 진행되고 있다. 최근 연구 결과 압축강도와 모르타르의 플로우의 값을 통해 30%까지 혼입이 가능할 것으로 보고되고 있다.
-*특허조사 및 특허 전략 분석
-내용
+ ◇ 슬러지의 함유량을 다르게 하여 콘크리트를 제조한 결과, 대체율이 높을수록 흡수율 및 기공률이 높다는 결과를 얻을 수 있었다. 또한 압축강도 및 절건밀도가 조금씩 저하하는 양상을 띤다.
+ ◇ 폐콘크리트슬러지를 따로 건조시키지 않고 그대로 사용하여 실험을 진행해본 결과, 대체율이 높아짐에 따라 플로우값이 감소함을 보였다. 따라서 폐콘크리트슬러지 자체가 함유하고 있는 물은 배합에 유효하지 않은 것으로 보인다.
+ ◇ DNN모델
+- DNN모델은 입력층과 출력층 사이에 여러개의 은닉층으로 이루어진 신경망이다. 복잡한 비선형관계를 모델링 할 수 있다. DNN은 적은 수의 유닛, 노드를 만으로도 복잡한 데이터를 모델링 할 수 있게 한다.
+ ◇ DNN 활용예시
+- 이승준, 이한승(2018)은 DNN 기반 콘크리트 압축강도 예측모델을 구현하였다. 이 연구에서는 경사하강법을 채택했다. 100개의 데이트 예측 시 정확히 예측한 모델이 90개로 높은 합격률을 보였다.
+ ◇ LSTM 모델
+- RNN(Recurrent Netural Network)은 이전의 입력데이터를 기억하여 다음 값을 결정하는 모델이다. 하지만 입력데이터의 길이가 길어지면 Gradient Vanishing Problem이 발생하여 이전의 정보를 기억하지 못한다. 이러한 점을 개선한 모델이 LSTM으로 RNN에서 고안된 기술이라고 할 수 있다.
+ ◇ LSTM 활용예시
+- 장승주, 장승엽(2022)은 시계열 예측 성능을 향상시키기 위해 CNN과 LSTM을 결합하여 하수관거 균열 예측모델을 제안했다. 모델은 하수관거 균열을 효율적으로 예측함을 보였고, 저해상도 균열 양상을 포함해 향상된 가공기술을 포함하여 더 나은 기술개발을 제안했다.
 *기술 로드맵
 [[파일:기술로드맵.png]]