Experimental and Machine Learning-Based Performance Evaluation of Ambient-Cured Geopolymer Mortar Using Microstructural Characterisation and ABAQUS Numerical Analysis

녹색 콘크리트 혁명: 재, 연금술, 그리고 AI의 이야기

건설 산업을 지구의 자원을 집어삼키는 거대하고 배고픈 괴물이라고 상상해 보십시오. 지난 한 세기 동안 이 괴물은 포틀랜드 시멘트를 먹고 자라왔습니다. 이 재료는 믿을 정도로 강력하지만, 동시에 엄청난 오염원이기도 하여 제조될 때마다 거대한 이산화탄소 구름을 뿜어냅니다. 과학자들은 수년 동안 "녹색" 대안을 찾아 헤매왔고, 마침내 매혹적인 후보를 발견했습니다. 바로 지오폴리머 모르타르(geopolymer mortar)입니다. 이것을 새로운 발명품이라기보다, 하나의 마법 같은 변화라고 생각하십시오. 시멘트를 만들기 위해 점토를 굽는 대신, 이 새로운 재료는 석탄을 태우고 남은 재(플라이 애시)나 철강 제조 과정에서 나오는 슬래그와 같은 산업 폐기물을 가져와서 '알칼리 활성제'라는 특수한 화학적 수프를 이용해 이를 "깨웁니다". 이는 마치 공장에서 남은 부스러기들을 모아 탄소 발자국을 크게 남기지 않으면서도 초강력하고 내구성 있는 벽돌으로 바꾸는 것과 같습니다.

하지만 까다로운 점이 있습니다. 이 "마법의 가루"가 완벽하게 작동하도록 만드는 것은 레시피 없이 완벽한 케이크를 굽는 것과 같습니다. 서로 다른 종류의 폐기물("밀가루")을 섞어야 하고, 적절한 화학적 수프("효모")를 선택해야 하며, 얼마나 오래 둘지("굽는 시간")를 결정해야 합니다. 만약 혼합 비율을 틀리면 결과물은 약하고 잘 부서집니다. 반대로 제대로 맞추면 전통적인 콘크리트보다 더 강하면서도 지구에 더 친화적인 재료를 얻게 됩니다. 이것이 바로 연구자들이 풀고자 하는 퍼즐입니다. 어떻게 하면 이 산업 부산물들을 섞어서 가장 강하고 신뢰할 수 있는 건축 자재를 만들 수 있을까요? 그러면서도 뜨거운 화로 대신 일반적인 실온 상태에서 경화시킬 수는 없을까요?

실험: 완벽한 "녹색" 레시피 만들기

이 연구에서 연구원 루시케시 카르토데(Rushikesh Khartode)와 수바쉬 파트카르(Subhash Patankar)는 숙련된 연금술사 역할을 하기로 했습니다. 그들의 목표는 값비싼 열을 필요로 하지 않고 일반 작업장에서도 바로 만들고 굳힐 수 있는 궁극의 지오폴리머 모르타르 레시피를 찾는 것이었습니다. 그들은 네 가지 종류의 "밀가루"(전구체 재료)를 모았습니다: 플라이 애시(석탄 발전소 유래), 분쇄된 고로 슬래그(GGBFS, 제철소 유래), 메타카올린(점토 유도체), 그리고 철강 슬래그입니다. 또한 그들은 주로 나트륨 기반 및 칼륨 기반 화학 용액에 초점을 맞춘 다양한 "효모"(알칼리 활성제)를 테스트했습니다.

그들은 단순히 추측만 하지 않았습니다. 수많은 실험을 수행했습니다. 재료의 비율을 바꾸어가며 수십 가지의 서로 다른 혼합물을 만들었습니다. 어떤 혼합물은 100% 플라이 애시였고, 어떤 것은 100% GGBFS였으며, 50:50 분할과 같은 많은 하이브리드 형태도 있었습니다. 이 혼합물들을 몰드에 붓고 실온에서 방치한 뒤, 7일, 14일, 28일 후에 강도를 측정했습니다. 또한, 이들이 얼마나 "흐름성"이 있는지도 측정했는데, 너무 걸쭉하면 균열 부위에 붓기가 어렵기 때문입니다.

위대한 발견:
결과는 명확했습니다. 100% GGBFS로 만든 혼합물이 압도적인 챔피언이었습니다. 28일 후, 이 재료는 실온에서 경화되었음에도 불구하고 68.51 MPa라는 놀라운 압축 강도에 도달했습니다. 그다음 순위는 50% 플라이 애시와 50% GGBFS의 하이브리드 혼합물로, 61.44 MPa를 기록했습니다. 이 하이브리드는 강도와 작업성 사이의 훌륭한 균형을 제공하는 최적의 지점이었습니다.

반면에 메타카올린이나 철강 슬래그에 크게 의존하는 혼합물은 이러한 특정 실온 조건에서는 성능이 좋지 않았습니다. 이들은 더 약했는데, 이는 적절한 양의 칼슘(GGBHS에 풍부함)과 적절한 화학적 "깨움"이 없다면 이 재료들이 효과적으로 굳지 못한다는 것을 시사합니다. 또한 연구진은 나트륨 기반의 화학 수프(NaOH + Na2SiO3)가 칼륨이나 칼슘 기반의 수프보다 이 작업에 훨씬 더 효과적이라는 것을 발견했습니다.

수정구슬: AI를 사용하여 미래를 예측하다

콘크리트를 만드는 것은 비용과 시간이 많이 듭니다. 혼합하고, 붓고, 몇 주를 기다린 다음, 그것이 제대로 되었는지 확인하기 위해 부수어야 합니다. 이 과정을 단축하기 위해 연구진은 디지털 수정구슬인 머신러닝(Machine Learning)을 활용했습니다. 그들은 실험 데이터를 네 가지 서로 다른 컴퓨터 뇌 모델인 인공 신경망(ANN), 가우시안 프로세스 회귀(GPR), 랜덤 포레스트(RF), 서포트 벡터 머신(SVM)에 입력했습니다.

이 모델들을 숙제를 얼마나 했느냐에 따라 최종 시험 점수를 추측하려는 네 명의 학생이라고 생각해 보십시오. **인공 신경망(ANN)**이 우등생이었습니다. 이 모델은 다른 모델들보다 화학의 복잡하고 비선적인 규칙을 더 잘 학습했습니다. ANN은 모르타르의 강도를 놀라운 정확도로 예측했으며, 실제 결과와 거의 완벽하게 일치했습니다. 다른 모델들도 훌는 편이었지만, ANN이 가장 신뢰할 수 있었습니다.

컴퓨터가 단순히 추측하는 것이 아님을 확인하기 위해 연구진은 SHAP 분석이라는 도구를 사용했습니다. 이것은 컴퓨터에게 "왜 이 혼합물이 강할 것이라고 생각했나요?"라고 묻는 것과 같습니다. 컴퓨터는 가장 중요한 재료들을 지목했습니다: GGBFS의 양, 수산화나트륨의 농도, 그리고 규산나트륨의 투입량입니다. 이는 실험이 보여준 바를 확인해주었습니다: 이것들이 바로 왕국의 열쇠였습니다.

현미경과 열 테스트: 벽돌 내부 들여다보기

연구진은 GGBFS 혼합물이 왜 그렇게 강한지 이해하기 위해 현미경으로 관찰하고 열을 가하는 실험을 진행했습니다.

• 현미경 (SEM & XRD): 100% GGBFS 혼합물을 관찰했을 때, 연구진은 겔(gel)이 빽빽하게 들어찬 조밀한 도시를 보았습니다. 이는 슬래그의 높은 칼슘 함량 덕분에 빠르게 형성되는 C-(A)-S-H 겔이라는 특수한 접착제로 가득 차 있었습니다. 구멍(기공)은 거의 없었으며 입자들이 아주 단단하게 결합되어 있었습니다. 반면, 더 약한 혼합물들은 틈새가 더 많고 이 강한 접착제도 적었습니다.
• 열 테스트 (TGA-DTG): 연구진은 샘플을 1000°C까지 가열하여 어떻게 견디는지 테스트했습니다. GGBFS 혼합물은 매우 강인했습니다. 온도가 높아짐에 따라 무게 손실이 거의 없었는데, 이는 내부 구조가 안정적이며 쉽게 무너지지 않음을 증명합니다. 이는 이 벽돌들이 단순히 강할 뿐만 아니라, 내화성이 있고 시간이 지나도 내구성이 높을 것임을 시사합니다.

구조 테스트: 무너져가는 보를 구하다

마지막으로, 연구진은 "이 재료가 실제로 건물을 구할 수 있을까?"라는 질문을 던졌습니다. 그들은 ABAQUS라는 강력한 컴퓨터 시뮬레이션을 사용하여 이미 균열이 생기고 약해진 콘크리트 보를 모델링했습니다. 그런 다음 이 보를 새로운 지오폴리머 모르타르로 만든 "자켓(jacket)"으로 감싸고 육각형 와이어 메쉬(닭장 망 같은 형태)로 보강했습니다.

그들은 메쉬의 층수(1, 2, 3개 층)를 달리하여 테스트했습니다.

• 원래의 약한 보는 48 kN의 힘을 견디고 파괴되었습니다.
• 3중 지오폴리머 자켓을 입힌 보는 74 kN을 견딜 수 있었습니다.
• 이는 강도가 54.2% 증가했음을 의미합니다!

시뮬레이션 결과, 지오폴리머 자켓은 슈퍼히어로의 방패처럼 작동했습니다. 자켓은 균열이 퍼지는 것을 막고, 보를 하나로 잡아주며, 훨씬 더 단단하게 만들었습니다. 메쉬 층을 더 많이 추가할수록 보의 성능이 좋아졌으며, 3중 층 버전이 가장 적은 손상과 가장 적은 휨 현상을 보였습니다.

결론

이 연구는 건설의 미래에 대한 매우 유망한 전망을 보여줍니다. 우리는 산업 폐기물을 가져와서 용광로 없이도 전통적인 시멘트보다 더 강한 고성능 건축 자재로 만들 수 있음을 입증했습니다. 100% GGBFS 혼합물이 가장 강하지만, 50-50 플라이 애시/GGBFS 혼합물 또한 훌륭하고 균형 잡힌 대안입니다.

또한 이 연구는 우리가 더 이상 레시피를 추측할 필요가 없다는 것을 보여주었습니다. 스마트한 컴퓨터 모델(특히 ANN)은 높은 정밀도로 결과를 예측하여 시간과 비용을 절약할 수 있습니다. 그리고 무엇보다 중요한 것은, 이 새로운 재료가 단순한 실험실의 호기기(curiosity)가 아니라는 점입니다. 이것은 낡고 손상된 건물을 보수하고 강화하는 강력한 도구로서 작동하며, 우리의 인프라를 더 안전하고 지속 가능하게 만듭니다. 연구진은 이 재료가 수년간 극한의 날씨를 어떻게 견뎌낼지에 대해 더 많은 테스트가 필요하다고 언급했지만, 지금까지의 증거는 지오폴리머 모르타가 녹색 건설을 향한 거대한 도약임을 시사합니다.