콘크리트는 대표적인 다상 재료로서, 재료를 구성하는 각 성분의 공간적 분포는 콘크리트의 특성에 큰 영향을 미친다. 콘크리트에 존재하는 공극(void)은 콘크리트의 강도 및 투수성에 큰 영향을 주는 요인으로서, 콘크리트의 재료 물성의 파악을 위해 내부 공극의 분포를 파악하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 투수 콘크리트의 공극 분포 분석을 위해서 CT(computed tomography)로부터 얻은 단면 이미지를 중첩하여 3차원 콘크리트 디지털 시편을 생성, 공극 분포를 시각화(visualization)하였다. 공극 분포 상태를 확률적으로 묘사하기 위하여 확률 분포 함수들(two-point correlation function, lineal-path function과 two-point cluster function)을 사용하여 투수 콘크리트 디지털 시편의 공극 분포를 분석하였다. 그 결과, CT와 확률 분포 함수를 이용한 3차원 이미지 분석 방법을 통하여 투수 콘크리트 내부에 존재하는 공극의 공간적 분포에 대한 연속성, 투수성 및 이방성을 효과적으로 파악할 수 있음을 확인하였다.
The phase distribution in concrete materials strongly affects its material properties. It is important to identify the spatial distribution of void in concrete because the void in concrete materials affects mechanical behavior and permeability significantly. Therefore, a proper method to describe the void distribution of a material is needed. In this research, CT(computed tomography) is used to examine and to quantify the void distribution of porous concrete specimens. 3D concrete digital specimens are created by subsequent stacking of 2D cross-sectional images from CT. Then, probability distribution functions such as two-point correlation, lineal-path and two-point cluster functions are used for void distribution characterization. It is confirmed that probability distribution functions obtained from CT images are effective in characterizing void distributions including the anisotropy and percolation.
