英语原文共 9 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
苏州科技大学 建筑环境与能源应用工程专业 李 汨 14200133110利用表面温度测量方法优化混合废弃瓷砖的近红外区反射率作为冷却路面的表面涂层材料
摘 要：深色沥青的表面反射率较低，所以沥青表面产生的热量主要造成的环境问题是城市热岛效应。由于太阳辐射的高能量吸收，太阳光高能量波长（例如可见光和红外区域）的低反射率会导致路面具有高表面温度。此文介绍了基于选定瓷砖骨料的冷路面涂层材料的优化结果，以获得高的近红外区域（NIR）反射率。研究中使用了三种类型的废瓷砖，分别是全身瓷（FBP），釉面内墙砖（MP）和瓷釉（PG）。所有的瓷砖都是以骨料的形式制备的。将一个线性模型作为混合瓷砖分数的函数，方差分析表明用于该模型的线性项是显著的。模型的诊断使用Box-Cox图、残差的正常图表进行评估，并且经过优化来预测不同类型瓷砖的混合，以产生最高的表面NIR反射率值。第一种解决方案表明，100％的MP瓷砖可以提供0.53的NIR反射率，而第二种解决方案表明，50％的FBP和50％的MP瓷砖总量的组合可以给出约0.51的NIR反射率值。测量表面温度的实验工作发现，优化的样品M1和M2具有较高的NIR反射率，可显著降低沥青路面的表面温度4.1℃-9.6℃。总之，优化的结果是可靠的，并且该方法能够提供关于优化砖材料混合的重要信息，从而获得冷路面涂料的高NIR反射率值。
关键词：废弃瓷砖；实验设计；城市热岛；冷却路面；表面温度；近红外区域反射率
- 介绍
现代城市的快速发展会直接或间接地对我们的环境产生重大影响。现代化涉及自然环境的变化，即从绿色的自然景观到混凝土丛林的变化。不适当的城市规划和设计，例如（a）材料选择;和（b）建筑布局，会直接影响城市的热力条件，这就是所谓的城市热岛（UHI）现象，这个术语用来描述城市地区的加热现象。城市热岛效应是一个环境问题，被认为是城市地区的加热过程，导致城区整体温度高于周边农村地区。在全球四季国家进行的一项研究表明，城市白天的平均气温高于周边地区5.6℃。热不适、因制冷要求的提高而产生的高能源消耗、空气污染已被列为城市热岛效应的几个直接影响。
建筑材料的表面反射率或反照率有着重要的作用，显著影响了城市热岛效应的存在。通常，材料的反照率与表面材料的颜色有关。大多数浅色材料都有很高的表面反射率值。在发达的城市，大多数建筑材料都是由低反照率的表面材料制成的，因此与农村地区相比，反射率较低的地区的树冠覆盖率较低，而农村地区大多覆盖了浅绿色表面。另外，在白天，与周边地区相比，市中心城区可吸收并储存两倍的热量。在英国进行的一项研究报道，白天和夜间室外气温的变化都是反照率。因此，可以通过增加建筑物和其他建筑材料（如道路，外部基础设施等）的反照率来改善室外空气温度。
沥青路面通常颜色较暗，并且覆盖城市表面，在城市表面占重要比例，其热特性在UHI形成中占主导地位。在白天，阳光能源加热了路面，导致了地面附近空气的发热现象。此外，入射的太阳辐射通过路面的下表面被吸收和储存为热能，并在晚上重新释放。许多研究表明，这种城市结构通常造成地表温度和整体气温在白天和夜间升高。通常情况下，常见的路面由不透水沥青材料制成，其具有的太阳反射率值为4％-45％和夏季最高表面面温度范围为48℃-67℃。冷路面是有潜力最小化城市热岛效应的有前途的替代技术之一。冷路面的一个重要特点是表面温度低，这是由于它能够反射吸收进来的太阳能中大量的热量。这种机制大大减少了路面释放到大气中的热量。因此，许多与高反射率材料作为冷路面涂层的技术相关的研究已经引起了人们的兴趣。有研究表明，在炎热的季节通过使用热反射涂层增加沥青路面的表面阻抗，可以降低其表面温度至9℃。有潜力的被用于冷路面涂层材料应由高热辐射化合物组成。正如[ 34 ]所述，晶体矿物（如石英）的存在可显著增加任何平坦表面的太阳反射率。[ 35 ]的研究报道纯SiO2使材料表面的近红外反射率达到89.4％。
本研究的重点在于确定由全身瓷（FBP），釉面内墙砖（MP）和瓷釉（PG）三种废料砖得到的冷路面材料的最佳混合组成。研究表明，在选择的瓷砖中存在近红外反射化合物，如二氧化硅、二氧化钛和氧化铝。因此，优化是基于近红外区域反射率值作为响应因子来执行的。这项研究的结果是要得到每种类型的浪费瓷砖的最佳量，然后按百分比计算，得到最大的NIR反射率值。本研究的最后部分是基于其表面温度评估具有高NIR反射率的最佳性能的测试样品。这是为了说明通过提高沥青表面的近红外反射率将降低其表面温度，从而使其适用于低温路面材料。
2.方法
2.1.材料准备
用于制造涂层材料的材料由三种类型的废瓷砖组成，（被混合在一起）用环氧树脂作为粘合剂。这三种废弃瓷砖已经被选定作为本研究中新开发的冷路面材料的主要材料，分别是（a）全瓷器;（b）釉面内墙砖;和（c）瓷釉。废弃的瓷砖材料由马来西亚马赛克有限公司（MMB）提供，马来西亚Nichireki有限公司提供的Coalcut环氧树脂被选中作为粘合剂将瓷砖骨料粘附在给定表面。环氧树脂的使用量为马来西亚公共工作部门定义的1.2kg/m2。
首先，使用粉碎机将由MMB获得的瓷砖单独粉碎使其成为骨料形式。然后，将每块废砖分别筛滤以获得0.5mm-2.0mm的尺寸的瓷砖。然后，将瓷砖骨料用水彻底清洗以去除灰尘和杂质，这将有助于改善瓷砖之间骨料和环氧树脂的结合强度。然后，使用烘箱以110plusmn;5℃将材料干燥24小时，并且现在该材料被考虑应用于实验中。
2.2.样品制备
根据Stat-EaseVer7.0 指定的模型，已经准备了16种瓷砖组合的混合设计模型。在本研究中，我们选择最适合材料混合物优化方法的D优化算法。每种瓷砖的比例和设计专家软件分配的设计总结如表1所示。该模型的设计总结基于每种组分的范围集合，D优化算法选取了最小化整个设计空间中预测方差积分的点。
每个样品的尺寸为150mmtimes;150mm，厚度为2.0mm〜3.0mm。基于表格1，根据基于体积的百分比称量每块瓷砖骨料，然后将它们一起放在烧杯中，并使用机械搅拌器均匀混合2分钟。然后，将样品标记为M1至M16，并将由聚苯乙烯制成的平台作为开发的冷路面涂层材料的表面基础。以重量比为1：1的比例将树脂与硬化剂混合而成的环氧树脂倾倒并均匀地涂布在聚苯乙烯平台的尺寸为150mmtimes;150mm样品上，速率为1.2kg/m2或等于0.0027kg。然后，将烧杯中制备的混合瓷砖骨料均匀涂布在环氧树脂层的顶部，相应的贴上标签M1到M16。应用重量为20kg的滚筒压实机，确保混合瓷砖骨料牢牢粘附在环氧树脂和聚苯乙烯平台上。然后，将所有样品正确放置并放在阳光下硬化两个小时。最后，去除残留物质，并在7天后进行表面反射率（反照率）的测量。
表1 混合设计模式的16组运行条件
2.3.实验装置
使用规格分光光度计（分析光谱装置）测量样品的表面反射率，如图1所示，其可以捕获波长在350nm至2500nm范围内的样品的表面反射率。然而，这项研究使用的波长在700-2000nm之间，这是太阳辐射的近红外区域（NIR）的波长。
使用位于样品上方50cm处的500W的碘钨灯产生模拟日光的光源[31],如图2所示。
为了获得准确的结果，在测试材料的表面取了5个点反射率数据，并且针对每个点采集了10个反射率数据。NIR反射率的最终值是所有5个测量点获得的反射率数据的平均值。
进一步的表面温度测量实验是根据热带气候的实际天气情况进行优化取样。所有优化样品的表面温度在炎热和晴朗的天气条件下连续测量24小时至少6天。使用T型热电偶（型号TT-T-24）测量表面温度，通过数据记录器（Graphtec220）连接和记录。使用HOBOU12数据记录仪（型号U12-011）在地面以上1.5米处测量环境温度。使用日照强度计（MS-602）同时测量太阳辐射强度，这是确定实验期间天气条件全天炎热和阳光充足的重要参数。
图2 设置用于测量表面反射率的样品
3. 结果与讨论
3.1. NIR反射率的响应值
在优化设计的实验中使用的三种类型的设计专家软件分别是D-Optimal、A-Optimal和IV-Optimal。其中，D优化被证明是获得混合瓷砖骨料的最佳组分以获得一个响应即NIR的反射率值的最有效方法。在实验中得到的响应值显示在表2中。通过数据初步观察发现，所有重复的样本给出的值彼此接近，这意味着实验工作已经正确完成。但是，这些结果将进一步讨论进行统计分析。
表2 测试样品的近红外反射率值
3.2.测试样品的NIR反射率分析
近红外太阳能反射率作为实验优化设计考虑的响应之一，其线性模型所已经被选定使用Stat-Ease Ver.7.0，并且与实验结果相吻合。为了提供最好的结果，不需要进行转换。用于预测给定模型的NIR反射率的方程如下：
NIR Reflectance =（0.49times;A） （0.53times;B） （0.36times;C） (1)
其中A，B和C分别表示FBP、MP瓷砖和PG瓷砖的成分。
从诊断部分，预测的NIR反射率与实际NIR反射率绘制如图3所示。发现该模型成功地捕获了R平方值为0.9478的混合物组分之间的相关性。合适的精度是用于测量信号比的术语，大于4的值是可取的。该模型的适当精度为28.937，这是高的，并且表明信号充足，并且表明了该模型适用于导航空间设计。
图3 预测的近红外反射率与实际的近红外反射率
图4中显示了设计标准误差的等高线和三维曲面，这表示设计的标准误差（即均方根误差）相对较小，介于0.004和0.007之间。此外，已经实现了几乎均匀的精确设计，这意味着该区域内的误差几乎是不变的，此外，该区域的数据预测是好的。
图4 （a）标准误差的等高线图 （b）标准误差的3D表面轮廓
3.3.方差分析（ANOVA）
模型的适合度和意义可以使用Stat-Ease Ver.7.0进行方差分析测试，结果显示在表3。使用F值来比较设计点处平均响应差异的变化以及使用线性模型的相应估计响应，从重复设计点估计的预期实验变化。用于NIR反射率的模型显示F值为118.00，这意味着该模型是有意义的。
P值（可能gt;F）得到F值的概率。当得到的值小于0.05时，这意味着平均值之间存在显著的统计差异，而当值大于0.10时，平均值之间没有差异，这得到了[ 37 ]的支持。结果在表3总结出整体模型p值小于0.0001，这意味着该模型非常重要。
表3 方差分析表
3.4.样品的诊断测试
诊断测试用于以图形方式分析模型，并且实验中使用的诊断工具之一是残差的正常绘图，如图5。图中的点遵循一条直线，这意味着残差遵循正态分布，个别点的变化不会影响分析结果。
图5 响应值残差的标准图
所使用的第二种诊断工具是Box-Cox图，以证实图6所示的这一标准。由于该模型的最大值与最小值之比，该模型不需要转换。表1所示的响应为1.57143，小于10。通常，当最大值与最小值的比率大于10时需要转换，因此即使Box-Cox曲线图显示最佳lambda;值建议为0.48，也不需要转换。
图6 幂变换的贝氏图诊断
3.5.瓷砖组分对NIR反射率值的影响
线性模型方差分析的测试结果显示在表3中，表明该方程的所有参数都是有意义的，并且影响近红外反射率值，这由线性模型的较高F值支持。模型的线性方程如方程(1)对于A，B和C的线性项表示瓷砖的类型对增加NIR反射率值具有积极作用，并且对于每种材料的系数都显示为正值。因此，显然可以看到每个参数的增加肯定会影响NIR反射率值（图7）。
图7 预测的NIR反射率的3D表面
使用模型的三维曲面图表示由同时改变参数引起的效果，如图8所示。当MP的百分比从0增加到100％时，FBP和PG的固定量增加，NIR的反射率值持续增长到50％，并且还观察到通过增加FBP的百分比，NIR反射率值增加了50％。然而，随着材料组成比例中PG的增加， NIR反射率减小0.35。
图8 连续热，晴天条件下测试样品的表面温度分布曲线
3.6.具有高NIR反射率值的瓷砖骨料混合组成的优化
这项研究的结果是确定每块瓷砖用作含有较高反照率或表面反射率的冷路面涂层材料的最佳量。这些混合材料的优化如表4所示。所有因素的目标，在这种情况下瓷砖的比例被设置在“范围内”并且响应被设置为“最大化”，以及它们的上限和下限，这是优化过程所需的，如表4所示。该模型提供了两种用于混合的解决方案，以得到最高的反射率值，其中解决方案1表明，为了达到最大反射率值（即0.53），全身瓷器，MP和PG的使用量分别为0％、100％和0％，可取性为0.888。根据解决方案2，为了得到0.51的反射率值，所需的材料组成为50％全身瓷砖骨料，50％的MP瓷砖骨料的和0.0％的PG瓷砖骨料，按照0.796的可取值。
表4 数值优化结果总结
3.7.优化样品的表面温度测量
优化表面涂层材料的沥青样品的表面温度（如表4中方案1和方案2中提出的），连同对照沥青样品（没有涂层）一起测出了NIR反射率对降低表面温度的影响。用于测试样品的混合瓷砖的组成以及对照样品汇总于表5。
<p
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料</p
资料编号：[464442]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
