КОМПЛЕКСНА ОЦІНКА ЗАСТОСУВАННЯ АЛЬТЕРНАТИВНИХ ЗАПОВНЮВАЧІВ ПРИКАРПАТТЯ У ЗАВОДСЬКОМУ ВИРОБНИЦТВІ ЗАЛІЗОБЕТОННИХ ПЛИТ І БЛОКІВ

Анотація

Ключові слова: заповнювач, бетонна суміш, модифікуюча добавка, міцність, стіновий блок, дорожня плита

Представлено результати експериментальної оцінки залізобетонних дорожніх плит і стінових блоків, у яких традиційні заповнювачі замінено на місцеві заповнювачі Прикарпаття – гравійний щебінь та щебінь із пісковику. Розроблено чотири склади бетонних сумішей (окремо для плит і блоків на кожному типі заповнювача) з підтриманням рухливості на рівні S3 для блоків і S1 для плит. Міцність бетону визначали у ранні терміни твердіння, після теплової обробки та на 28-му добу, а морозостійкість оцінювали прискореним циклічним методом у 5% сольовому розчині. Усі склади забезпечили 28-денну міцність, що перевищує нормативний рівень для бетону класу C16/20, а відносна втрата міцності після циклів заморожування й відтавання відповідала вимогам для класу F150. Результати неруйнівного контролю за склерометрією та ультразвуковою діагностикою узгоджувалися з даними руйнівних випробувань. Бетон на гравійному щебені продемонстрував вищі показники міцності та морозостійкості, водночас обидва типи місцевих заповнювачів підтвердили придатність для промислового виготовлення плит і блоків.

1. Jang J., Jeong E., Cho J., Kim T. W. Exploring Simultaneous Effects of Delay Factors in Precast Concrete Installation. Buildings. 2024. Vol. 14, no. 12. P. 3894. https://doi.org/10.3390/buildings14123894
2. Liu W., Tao X., Mao C., He W. Scheduling optimization for production of prefabricated components with parallel work of serial machines. Automation in Construction. 2023. Vol. 148. P. 104770. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2023.104770
3. Vijerathne D., Wahala S., Illankoon C. Impact of Crushed Natural Aggregate on Environmental Footprint of the Construction Industry: Enhancing Sustainability in Aggregate Production. Buildings. 2024. Vol. 14, no. 9. P. 2770. https://doi.org/10.3390/buildings14092770
4. Matar M., Aday A. N., Adams C. J., Suraneni P. Salt-scaling resistance of biomimetic PEG–PVA-modified concrete. Materials and Structures. 2025. Vol. 58, no. 4. https://doi.org/10.1617/s11527-025-02623-y
5. Yang C., Zhou W., Zhao H., Zhou M. Frost resistance improvement of recycled powder concrete by chemical admixtures. Scientific Reports. 2026. https://doi.org/10.1038/s41598-026-35840-8
6. Abbas M. M., Muntean R. The Effectiveness of Different Additives on Concrete’s Freeze–Thaw Durability: A Review. Materials. 2025. Vol. 18, no. 5. P. 978. https://doi.org/10.3390/ma18050978
7. Kapeluszna E. Mutual compatibility of superplasticizers (PC, SNF), grinding aids, and cement composition: Effects on rheology and air content. Construction and Building Materials. 2023. P. 131589. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2023.131589
8. Zhang R., Feng X., Mou Z., Zhang Y. Green optimization for precast production rescheduling based on disruption management. Journal of Cleaner Production. 2023. Vol. 420. P. 138406. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2023.138406
9. Andrusyak A. V., Silchuk D. V., Velychkovych A. S. Assessment of the efficiency of designing the compositions of concrete mixtures using alternative aggregates from the natural resources of the Carpathian region. Modern technologies and methods of calculations in construction. 2024. No. 21. P. 15–28. https://doi.org/10.36910/6775-2410-6208-2024-11(21)-02
10. Velychkovych A. S., Andrusyak A. V., Silchuk D. V. Evaluation of the properties of coarse aggregates from crushed rock in the western region of Ukraine for the production of concrete mixes. Modern Technologies and Methods of Calculations in Construction. 2025. No. 23. P. 89–104. https://doi.org/10.36910/6775-2410-6208-2025-13(23)-09
11. Andrusyak A. V., Silchuk D. V., Velychkovych A. S. Development of concrete mixtures based on aggregates from different regions of Ukraine to produce hardened concrete of the same strength class. Resource-saving materials, structures, buildings and structures. 2025. No. 47. P. 18–31. https://doi.org/10.31713/budres.v0i47.02
12. Saeheaw T. Interpretable Machine Learning Framework for Non-Destructive Concrete Strength Prediction with Physics-Consistent Feature Analysis. Buildings. 2025. Vol. 15, no. 15. P. 2601. https://doi.org/10.3390/buildings15152601