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入澤 啓太; Garcia-Lodeiro, I.*; 木下 肇*
Cement and Concrete Research, 128, p.105951_1 - 105951_7, 2020/02
被引用回数:7 パーセンタイル:35(Construction & Building Technology)本研究では、ポリリン酸ナトリウムを含む混練溶液の量と濃度を変化させてリン酸添加カルシウムアルミネートセメント(CAP)の特性を調査した。ポリリン酸ナトリウムの量を一定にして、混練溶液の量を増大させたとき、カルシウムアルミネートセメント(CAC)中に存在するゲーレナイトと比較して、モノカルシウムアルミネートが減少していった。また、非晶質ゲル相中に存在する水の減少とCAP中の水和物として、ギブサイト(Al(OH))の量が増大した。ポリリン酸ナトリウムの濃度を一定にして、混練溶液の量を増大させたとき、モノカルシウムアルミネートの減少が確認されなかった。このシリーズにおいては、ギブサイトや他の結晶性水和物も同定されなかった。加えて、未反応なポリリン酸ナトリウムがCAP中に残存した。非晶質ゲル相中の水の減少とCAP中の水和物が微細構造の緻密性を向上させていると考えられる。
山澤 弘実; 古野 朗子; 茅野 政道
Atmospheric Environment, 32(24), p.4343 - 4349, 1998/00
被引用回数:5 パーセンタイル:17.41(Environmental Sciences)WSPEEDIの長距離拡散モデルの性能を、混合層モデル化と入力データの時間・空間分解能との関連で調べた。比較のための基準データとして、ETEXラン1の地上濃度分布を用いた。解析の結果、モデル性能は混合層モデル化及び入力データ分解能には大きく依存せず、モデル運用時に入力可能な低分解能入力データを用いても、モデル性能は十分に実用的であることが示された。しかし、用いている拡散のパラメタリゼーションは、拡散を大きく見積もる傾向があり、最大濃度の過小評価傾向が指摘された。また、同じ理由により、スケールの小さい濃度分布が不明瞭になる。モデルの性能向上のためには、より詳細な拡散パラメタリゼーションが必要である。