Natural stones are the widely used building materials in civil engineering and architectural projects. Surface abrasion resistance determination of natural stones is one of the important issues considered in flooring projects. This mechanical property is determined by performing standardized laboratory tests. In recent years, however, there has been considerable interest in its determination by means of indirect methods using the physical, mechanical, and mineralogical properties of stone materials. As a new approach, the present work was undertaken to investigate the potential usability of chemical compositions of true marbles as a guide to predict their Wide Wheel Abrasion (WWA) and Böhme Abrasion (BA) test values. By performing multiple linear regression analyses, statistically significant regression models with high prediction accuracies were derived (p-values < 0.05; R2 ═ 0.980.99). In the established prediction models MgO, SiO2, CaO, and (CaO/SiO2) ratio were determined as the most significant predictor variables. These models may be updated by inclusion of data from further studies on other types of marbles.
Construction material Marble Floor covering Abrasion resistance Wide Wheel Abrasion Böhme Abrasion Chemical composition
Doğal taşlar, inşaat mühendisliği ve mimari projelerde yaygın olarak kullanılan yapı malzemeleridir. Yer Döşemesi projelerinde kullanılacak olan doğal taşların yüzey aşınma değerlerinin belirlenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu mekanik özellik standart laboratuvar deneyleri yardımıyla belirlenmektedir. Bununla birlikte, son yıllarda, yüzey aşınma direnci değerlerinin kayaçların fiziksel, mekanik ve mineralojik özellikleri yardımıyla dolaylı olarak kestirilmesine yönelik çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, yeni bir yaklaşım olarak, gerçek mermerlerin Geniş Disk Aşınma (GDA) ve Böhme Aşınma (BA) değerlerinin kimyasal bileşimleri yardımıyla kestirilebilirliği araştırılmıştır. Çoklu doğrusal regresyon analizleri uygulanarak, istatistiksel olarak anlamlı ve yüksek kestirim doğruluğuna sahip (p ≤ 0.05; R2 ═ 0.980.99) modeller elde edilmiştir. Bu modellerde MgO, SiO2, CaO, ve (CaO/SiO2) oranı en anlamlı kestirim değişkenleri olarak belirlenmiştir. Geliştirilen modeller, diğer mermer türleri üzerinde yapılacak benzer çalışmalardan elde edilen verilerle güncellenebilir.
Yapı malzemesi Mermer Döşeme kaplaması Aşınma dayanımı Geniş disk aşınma Böhme aşınma Kimyasal bileşim
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Publication Date | December 30, 2023 |
Submission Date | February 22, 2023 |
Acceptance Date | May 10, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 |