沥青路面的抗滑性能与道路安全性密切相关。如何控制路面抗滑性能衰减，保持高抗滑性能是众多道路研究者关注的重要问题[1-2]。钢渣作为一种钢铁尾矿废料，产量虽然巨大，但综合利用率只有30%左右，导致出现资源浪费和环境污染等问题。将沥青混合料中的部分常规集料替换为钢渣是处理固体废弃物的有效方法[3-4]。路面的长期抗滑性能取决于集料的耐磨性能，集料表面形貌对集料耐磨性能有显著影响。研究钢渣集料微观形貌、耐磨性能衰减规律和机理有利于保障行车安全、节约土地资源和保护生态环境，对指导路面抗滑表层材料设计和有效利用钢渣固体废弃物具有积极的意义[5-7]。

钢渣在道路工程领域的研究和应用已经取得一定成果。利用钢渣硬度高且与沥青黏附性好等特点，可以将其代替常规集料，改善路面的抗滑性能。Ji等[8]测量了钢渣集料表面微观形貌，阐述了钢渣对SSAM抗滑性能的改善机理，发现钢渣掺量与SSAM抗滑性能的提高无线性关系；Santanu等[9]采用转炉钢渣代替天然粗骨料，评价了OGFC混合料的性能，结果表明：钢渣作为粗骨料可提高OGFC混合料的摩擦阻力；武建民等[10]对AC-13钢渣-橡胶沥青混合料抗滑性能进行了评价，分析了不同钢渣掺量对ASSAM抗滑性能的影响，利用Asymptotic指数模型研究了ASSAM抗滑性能衰减规律，确定了AC-13钢渣-橡胶沥青混合料的最佳钢渣掺量；熊锐等[11]测定了磨耗过程中玄武岩、花岗岩集料的形态特征参数，并分析了集料磨耗损失率随磨耗次数的变化规律，通过相关性分析发现：分形维数与磨耗损失率相关系数最高；谭乐等[12]通过洛杉矶磨耗试验、磨光值试验测试了4种粗集料的磨耗值和磨光值，并探究了粗集料耐磨性能衰减规律，发现粗集料的坚固性、压碎值越小，相应的磨耗值也越小，而磨光值则越大。Li等[13]利用路面宏观纹理和三维骨料微观纹理等指标来表征路面摩擦性能，结果表明：熵（Tetp纹理参数）和峰值曲率（基于Spc特征的参数）对路面摩擦力的影响最为显著；Zheng等[14]通过激光扫描获得密封结构试样表面的三维纹理特征参数，建立了密封结构特征参数与BPN之间的关系，其中Spc与摆值相关性最好，可作为表征密封件防滑性能的参数。

目前，国内外学者对路面或沥青混合料抗滑性能衰减规律研究较多，对钢渣微观形貌和耐磨性能之间关系的研究相对较少，关于钢渣微观纹理演变对耐磨性能衰减的影响机理研究更是鲜见。为此，笔者采用加速磨光机对2种集料试件进行磨光，用摆式仪测量不同磨光时间下的集料磨光值，研究其抗滑性能衰减规律；采用激光共聚焦显微镜测量2种集料在不同磨光时间下的表面微观形貌，分析钢渣集料表面微观形貌变化规律；通过灰色关联度分析方法分析了微观形貌评价指标与磨光值的关联度，探讨了影响集料耐磨性能的关键因素。上述成果可为研究钢渣集料耐磨性能衰减规律和机理，以及钢渣在道路建设方面的推广应用提供依据。

1、原材料和试验方法

1.1原材料

钢渣取自嘉峪关和榆中的钢铁生产基地，其中JSS代表嘉峪关生产的钢渣，YSS代表榆中生产的钢渣。按照相关规范对钢渣集料进行了性能测试，测试结果见表1。

表1 钢渣集料性能

由表1可知，钢渣集料的各项性能均符合规范对于路用集料的性能要求[15]。

1.2试验方法

1.2.1粗集料磨光值试验

笔者采用加速磨光机进行集料磨光值试验。该试验选用粒径9.5～13.2 mm的集料制备试件，道路轮转速为（320±5) r/min，橡胶轮对道路轮的压力调整为（725±10) N，在橡胶轮与试件接触面之间加入金刚砂和水，控制溜沙量为（27±7) g/min，调节水流量为60 m L/min，磨光机打磨0、1、2、3、4 h后，利用摆式仪分别测定试件磨光值。

1.2.2钢渣表面微观形貌测试

笔者采用Zeiss LSM800白光干涉共聚焦显微镜对钢渣微观形貌进行测试，并由显微镜配置的计算机软件自动获取集料微观形貌特征参数。集料表面微观形貌的评价指标主要包括算术平均高度Sa、最大高度Sz、偏斜度Ssk、尖度Sku、波峰密度Spd和波峰平均曲率Spc。评价集料表面微观形貌的参数定义和公式见表2。

表2 评价集料表面微观形貌的参数

2、结果与分析

2.1钢渣集料表面微观形貌和特征参数变化规律

2.1.1磨光时间对钢渣集料微观形貌的影响

笔者采用激光共聚焦显微镜对2种集料在不同磨光时间下的表面微观形貌进行了扫描，见图1、2。其中，红色表示其表面存在较为突出的尖刺，蓝色则表示该位置形成了坑槽。

由图1可知，在未经过磨光处理时，JSS集料表面呈现出明显的尖刺特征，说明其表面存在不规则的凸起，同时也存在一些凹陷的坑槽，但表面尖刺数量明显比坑槽更多。随着磨光时间的增加，JSS表面尖刺明显减少。当磨光时间由0 h增加至3 h时，JSS集料表面坑槽逐渐减少；当磨光时间增加至3 h以上时，由于JSS集料的矿物组成复杂，各矿物的晶体颗粒大小不同，磨光时间的增加会使坑槽也增加，因此导致JSS集料表面凸起和凹陷同时存在。硬度低和硬度高的晶体颗粒在磨光处理中被磨去的程度不同，集料表面微观形貌在磨光前后出现了较大变化。

图1 不同磨光时间下的JSS表面微观形貌

由图2可知，在未经过磨光处理时，YSS集料表面存在较多尖刺和坑槽，磨光后则有较多尖刺和少量坑槽。当磨光时间由0 h增加到1 h时，YSS集料表面坑槽明显减少；随着磨光时间的增加，YSS集料表面在3 h磨光时出现大量尖刺，而坑槽磨损明显，表面凹陷区域基本消失。与JSS集料相比，当磨光时间从0 h增加至4 h时，YSS集料表面凸起数量更多，凸起也更高。这是由于持续的磨光作用导致表面硬度较低的矿物成分被破坏，又一次形成了新的表面微观形貌。JSS与YSS集料在炼钢方法、预处理工艺等方面均不同，因此矿物组成和含量变化也较大。晶体形状和结晶性差异影响了2种集料在磨光作用下的微观形貌。

图2 不同磨光时间下的YSS表面微观形貌

2.1.2磨光时间对钢渣集料微观形貌特征参数的影响

通过激光共聚焦显微镜，分别测定了JSS、YSS集料经过不同磨光时间处理后的微观形貌，并对其进行了Sa、Sz、Ssk、Sku、Spd、Spc等特征参数的评价。2种集料的微观形貌特征参数随磨光时间的变化规律见图3。

由图3a）可知，2种集料的Sa均随磨光时间的增加而降低。其中，JSS集料的Sa在磨光前为56.2μm，磨光后为33.9μm;JSS集料的Sa变化曲线高于YSS集料，说明随磨光时间的增加，JSS集料的表面粗糙度大于YSS集料。YSS集料磨光前后的Sa变化幅度大于JSS集料，说明磨光对YSS集料Sa的影响比JSS集料更大。

由图3b）可知，2种集料的Sz均随磨光时间的增加而呈现出波动的变化趋势。其中，磨光前JSS集料的Sz大于YSS集料；4 h磨光后，2种集料的Sz虽都有所降低，但YSS集料的Sz大于JSS集料；JSS集料的Sz变化幅度，磨光前后均比YSS集料大，说明受磨光作用的影响，2种集料表面都变得更加平坦了，但磨光时间对JSS集料Sz的影响要比YSS集料显著。

由图3c）可知，随着磨光时间的增加，YSS集料的Ssk呈现起伏变化的趋势，而JSS集料的Ssk则呈先升高再下降的趋势。其中，磨光时间由0 h增加至1 h时，JSS集料的Ssk逐渐上升；磨光时间由1 h增加至4 h时，JSS集料的Ssk持续下降。磨光前，JSS集料的Ssk绝对值大于YSS集料，说明磨光前JSS集料表面坑槽比YSS集料多。磨光后，YSS集料的Ssk大于JSS集料，说明磨光后YSS集料表面坑槽比JSS集料少。JSS集料磨光后的Ssk比磨光前高，YSS集料磨光后的Ssk则比磨光前低，说明磨光使得YSS集料的表面坑槽增多，而JSS集料的坑槽有所减少。磨光前后，JSS集料的Ssk变化幅度大于YSS集料，说明磨光作用对JSS集料的Ssk影响更大。

由图3d）可知，随着磨光时间的增加，2种集料的Sku都呈现波动变化的趋势。其中，未磨光时，JSS集料的Sku大于YSS集料，说明YSS集料的表面尖刺比JSS集料圆润；当磨光时间由0 h增加至1 h时，JSS集料的Sku明显降低，YSS集料的Sku明显提高；磨光时间从由1 h增加至4 h时，2种集料表面的Sku均趋于稳定。

图3 微观形貌特征参数随磨光时间的变化规律

由图3e）可知，随着磨光时间的增加，2种集料的Spd均呈现逐渐下降的趋势。其中，磨光前，JSS集料的Spd高于YSS集料，这是因为YSS集料表面毛刺比JSS集料少，JSS集料与其他物体接触时，接触点比YSS集料更多；经过磨光处理后，JSS集料的Spd仍高于YSS集料，表明JSS集料表面的尖刺分布依然比YSS集料更密集；当磨光时间由0 h增加至1 h时，2种集料的Spd均快速下降；1 h后，2种集料的Spd均小幅降低。磨光过程中，JSS集料的Spd变化曲线始终高于YSS集料。磨光前后，JSS集料的Spd降低幅度均大于YSS集料，说明磨光作用对YSS集料的Spd影响较JSS集料小。

由图3f）可知，随着磨光时间的增加，2种集料的Spc均呈现降低的趋势。未磨光时，JSS集料的Spc大于YSS集料，说明JSS集料与其他物体表面接触点比YSS集料更尖锐；磨光过程中，JSS集料的Spc变化曲线始终高于YSS集料；当磨光时间由0 h增加至2 h时，2种集料的Spc均明显降低；当磨光时间达到2 h后，2种集料的Spc均小幅降低。磨光前后，YSS集料的Spc降低幅度均大于JSS集料，说明磨光作用对YSS集料的Spc影响较JSS集料大。

通过分析不同磨光时间下钢渣集料表面微观形貌特征参数的变化可知，2种钢渣集料表面的初始状态有差异，这和其结晶性、矿物组成和含量有关。受磨光作用的影响，2种钢渣集料的微观形貌特征参数变化出现较大差异，Sa、Spd、Spc均随磨光时间的增加呈下降趋势，造成这种现象的原因是钢渣中软矿物莫氏硬度低，钢渣表面被磨损，部分集料脱落，软矿物晶粒嵌入钢渣孔隙并形成新的表面形貌。同时，2种钢渣集料的Sz、Ssk、Sku均呈现波动变化的趋势，这是由于钢渣产地不同，其RO相、C2F、C2S硬矿物含量和组元分布情况也不同，随磨光时间的增加，其特征参数产生了很大差异。

2.2钢渣集料的耐磨性能衰减规律

为了明确2种钢渣集料的耐磨性能，采用加速磨光机对2种集料进行磨光试验，并在不同磨光时间测量了2种集料的磨光值，以评价其耐磨性能。2种集料磨光值随磨光时间变化曲线见图4。

图4 2种集料磨光值随磨光时间变化曲线

由图4可知，随着磨光时间的增加，2种集料的磨光值均有所降低，但衰减速率变化不显著，磨光值最终也均未趋于稳定。在相同磨光时间下，不同种类集料的磨光值也不相同。JSS集料的磨光值，磨光前为86，磨光后为76;YSS集料的磨光值，磨光前为80，磨光后为69。试验过程中，JSS集料的磨光值变化曲线始终高于YSS集料，表明JSS集料相比YSS集料具有更高的耐磨性能，且在相同磨光时间下能保持这种性能。JSS集料的磨光值变化幅度为11.6%,YSS集料的磨光值变化幅度为13.8%，这说明JSS集料抵抗磨光的能力大于YSS集料，采用JSS集料作为路面材料，可提供更优良的抗滑性能。其原因在于：钢渣虽然主要矿物相均由C3S、C2S和RO相构成，但不同的生产技术和加工工艺对其矿物组成、含量、矿相形貌和颗粒大小等特性均会产生影响，使JSS和YSS集料的晶粒尺寸、硬度较大矿物相的含量不同，表现为受磨光作用时，其抗磨光性能和维持耐磨性能存在差异。

2.3钢渣集料微观形貌与耐磨性能的灰色关联度分析

灰色关联分析法是灰色系统理论中的一种重要方法，可以从众多影响集料耐磨性能的因素中找出主要因素。为了研究集料表面微观形貌与磨光值的关系，分析各特征参数对集料耐磨性能的影响程度，揭示耐磨性能衰减机理，笔者采用灰色关联分析法定量分析钢渣耐磨性能与微观形貌特征参数的关联度。

2.3.1灰色关联系数求解

1）为了评估各因素的显著性，提取磨光值作为参考序列X0，选择6个微观形貌特征参数作为比较序列Xi(k),k=1,2,3，…，m。

2）为了消除参考序列与比较序列之间不同数据的影响，将初始值按式（1）进行归一化。

式中：Xi′为特征参数经无量纲化处理后的数据；X0为磨光值数据；Xi(k）为第i个微观形貌特征参数，k为第i个微观形貌特征参数的第k个数据。

3）采用式（2）、（3）求得各序列的最大绝对差和最小绝对差，采用式（4）计算灰熵相关系数。

式中：为比较序列与参考序列最大差值；为比较序列与参考序列最小差值；ξ（x0(k),xi(k））为比较序列与参考序列间关联系数；ρ为关联分辨系数，计算时通常取0.5。

4）根据上述结果，采用式（5）计算相关系数Ri的平均值。

式中：Ri为第i个比较序列与参考序列关联系数均值；为第i个比较序列中各关联系数和。

2.3.2钢渣集料微观形貌与耐磨性能的灰色关联度结果与分析

为了更好地分析钢渣集料微观形貌特征参数与磨光值的关系，探讨钢渣集料耐磨性能衰减机理，笔者利用激光共聚焦显微镜、摆式仪试验所测量的数据，以不同磨光时间下钢渣集料的磨光值作为参考序列，以不同磨光时间下6个微观形貌特征参数作为比较序列，计算钢渣集料磨光值与微观形貌参数的关联度，见图5。

图5 磨光值与微观形貌特征参数的关联度

通过灰色关联度分析可知，6个微观形貌特征参数与磨光值的关联度均为正值。参数值越高，说明集料的耐磨性能越好。其中，Spd与磨光值关联度最大，其次为Sku、Sa、Sz、Spc和Ssk;Sku、Spd与磨光值关联度均大于0.75,Sa、Sz、Ssk、Spc与磨光值关联度均大于0.58。根据微观形貌特征参数与磨光值之间的灰熵相关系数，选取Sku、Spd作为评价集料耐磨性能的可靠指标，而Sa、Sz、Spc、Ssk对磨光值的影响程度比Sku、Spd低，因此可作为评价集料耐磨性能的辅助性指标。

3、结论

1）磨光作用改变了钢渣集料表面的微观形貌，受结晶情况和晶体尺寸形状数量差异的影响，不同种类的钢渣集料经过不同磨光时间后，微观形貌变化较大。随着磨光时间的增加，YSS集料相比JSS集料，凸起更高，凸起数量也更多。

2)2种钢渣集料的磨光值均随磨光时间的增加而逐渐降低，并呈现一定的线性规律。其中，JSS集料的磨光值变化曲线始终高于YSS集料，磨光值变化幅度为11.6%，而YSS集料则为13.8%，表明JSS集料的耐磨性能优于YSS集料。因此JSS集料相比YSS集料更具有代替天然集料的潜力。

3）由微观形貌测试结果可知，增加磨光时间会引起2种钢渣集料Sa、Spd、Spc下降，但Sz、Ssk、Sku随着磨光时间增加呈现波动变化的趋势。

4）通过对钢渣集料磨光值和表面微观形貌6个特征参数的灰色关联度分析可知，Sku、Spd与磨光值关联度均大于0.75，可作为评价耐磨性能的可靠指标，而Sa、Sz、Ssk、Spc等指标与磨光值关联度均大于0.58，可作为辅助性指标。

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基金资助:甘肃省自然科学基金在站博士后专项(23JRRA875);

文章来源:刘新元,姚腾飞,武旭,等.基于微观形貌的钢渣集料耐磨性能衰减规律研究[J].市政技术,2024,42(09):191-197+207.