Применение фотоэлектрического колориметра при исследовании нерудного сырья на загрязненность органическими примесями —

Гравий, пески и их механические смеси, широко применяющиеся в качестве заполнителей бетонов и растворов, часто содержат в том млн ином количестве органические примеси в виде остатков или гумусовых веществ. Они отрицательно влияют на процессы твердения портландцемента, на механическую прочность бетонов и растворов, особенно в первые сроки твердения.

Как в нашей стране, так и за рубежом методы испытаний и песка с целью определения их пригодности для строительных целей строго регламентируются стандартами, обязательная проверка этих материалов с точки зрении наличия в них органических примесей.

В СССР содержание органических примесей в гравии, песке н их смесях определится колориметрическим методом согласно ГОСТ 8269—5G п ГОСТ 8735—58 следующим образом. Испытываемые робы обрабатываются 3%-ным раствором едкого натра и выдерживаются 21 ч. Одновременно готовится эталон, который в свежеприготовленном состоянии имеет светло-желтый цвет. Далее визуальным сравнением цвета раствора над испытуемым материалом с эталоном судят о степени загрязненности нерудного сырья органическими веществами и делают вывод о его пригодности для различных строительных целей.

Этот метод оценки качества заполнителей, по нашему мнению, имеет ряд недостатков: параллельно с подготовкой проб к анализу приходится каждый раз готовить раствор эталона, цвет которого зависит как от вида, состава и качества применяемого танина, так и точности приготовления раствора. При визуальном сравнении цветных растворов точность результатов во многом зависит от идентичности формы, размеров, толщины стенок, цвета и оптических характеристик стеклянных цилиндров н цвета фона. Наконец, сравнительная оценка цветов человеческим глазом носит субъективный характер.

Мы предлагаем для контроля нерудного сырья применять фотоэлектрический колориметр (рис. 1). Это освободит работников лабораторий от необходимости частого приготовления эталонного раствора и повысит точность эксперимента.

Categories :
Яндекс.Метрика