基于地聚合反应和纳米材料复配优化的赤泥固化研究

doi:10.16552/j.cnki.issn1001-1625.2025.1026

硅酸盐通报 ›› 2026, Vol. 45 ›› Issue (5): 1693-1708.DOI: 10.16552/j.cnki.issn1001-1625.2025.1026

基于地聚合反应和纳米材料复配优化的赤泥固化研究

田淑梅¹(), 罗皓文², 汪洪星²(), 阮俊浩², 赵田甜³, 张笑一², 巫尚蔚²

^1.湖北三峡职业技术学院建筑工程学院，宜昌 443000
^2.重庆科技大学安全科学与工程学院，重庆 401331
^3.荆门市自然资源和城乡建设局掇刀分局，荆门 448124

收稿日期:2025-10-22 修订日期:2025-12-23 出版日期:2026-05-15 发布日期:2026-06-10
通信作者: 汪洪星，博士，副教授。E-mail：2021078@cqust.edu.cn
作者简介:田淑梅（1987—），女，讲师。主要从事固体废弃物资源化利用等方面的研究。E-mail：442639066@qq.com
基金资助:
重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202301530);国家自然科学基金青年科学基金(52304125);山区道路工程与防灾减灾技术国家地方联合工程实验室开放基金(SQDL-2023-02)

Solidification of Red Mud Based on Geopolymerization and Nanomaterial Composite Optimization

TIAN Shumei¹(), LUO Haowen², WANG Hongxing²(), RUAN Junhao², ZHAO Tiantian³, ZHANG Xiaoyi², WU Shangwei²

^1.School of Civil Engineering and Architecture，Hubei Three Gorges Polytechnic，Yichang 443000，China
^2.School of Safety Science and Engineering，Chongqing University of Science and Technology，Chongqing 401331，China
^3.Duodao Branch of Natural Resources and Urban-Rural Construction Bureau of Jingmen City，Jingmen 448124，China

Received:2025-10-22 Revised:2025-12-23 Published:2026-05-15 Online:2026-06-10

摘要/Abstract

摘要：

赤泥的资源化利用长期受限于高pH值特性。本文反向利用赤泥的强碱性化学环境，借助粉煤灰、矿渣等固废的地聚合反应潜力和纳米材料的填充分散功能，提出了一种基于固废协同固化和纳米材料复配优化的赤泥固化技术；设计了针对固废协同固化及纳米材料复配优化的正交力学试验，结合方差分析和极差分析，确定了赤泥固化最优配比方案；对典型配比试样进行扫描电子显微镜分析和X射线衍射分析，辅以微观孔隙结构分析，揭示了赤泥固化机理。结果表明，赤泥固化的最优配比为m（偏高岭土）∶m（粉煤灰）∶m（矿渣）∶m（氯化钙）∶m（硅酸钠）∶m（纳米二氧化硅）∶m（纳米氧化铝）∶m（碳纳米管）=20.00%∶25.81%∶12.90%∶7.74%∶7.74%∶23.46%∶1.16%∶1.16%。所有试样均检测到了地聚合反应和水化水解反应的产物。通过纳米材料的硅铝比调控，可提高硅铝物质的溶出度和化学反应充分度，对大于1.0 μm的狭长孔隙进行更好填充，优化固化赤泥的微观结构，从而提供强度保障。该技术实现了赤泥80%（质量分数）的高掺量固化，为大宗固废资源化利用提供了新思路。

关键词: 赤泥, 固废协同固化, 地聚合反应, 纳米结构优化, 正交试验, 硅铝比调控

Abstract:

The resource utilization of red mud has long been limited by its high pH value characteristic. A red mud solidification technology based on synergistic reactions of solid wastes and optimized compounding of nanomaterials was proposed by the reverse utilization of the strongly alkaline environment of red mud， the geopolymerization potential of solid wastes such as fly ash and mineral waste residue， and the filling-dispersion function of nanomaterials. Orthogonal mechanical experiments were designed to obtain the optimized mix proportions for the red mud solidification， aided by the variance and range analyses. Scanning electron microscopy and X-ray diffraction analyses were conducted on typical ratio samples to reveal the solidification mechanism of red mud， aided by micro-pore structure analysis. The results indicate that the optimal mass ratio for red mud solidification is m（metakaolin）∶m（fly ash）∶m（mineral waste residue）∶m（calcium chloride）∶m（sodium silicate）∶m（nano-SiO₂）∶m（nano-Al₂O₃）∶m（carbon nanotube）=20.00%∶25.81%∶12.90%∶7.74%∶7.74%∶23.46%∶1.16%∶1.16%. The products of geopolymerization and hydration-hydrolysis reactions are both detected in all the samples. Dissolution rate and degree of chemical reaction completion of silicon-aluminum substances are improved， and the elongated pores larger than 1.0 μm are better filled， through the silicon-aluminum ratio regulation by the nanomaterial adjustments， to optimize the microstructure of the solidified red mud and provide strength assurance for it. This technology achieves a high red mud incorporation rate of 80% （mass fraction）， providing a new strategy for the resource utilization of bulk solid wastes.

Key words: red mud, solid waste co-solidification, geopolymerization, nanostructure optimization, orthogonal test, silicon-aluminum ratio regulation

中图分类号:

X705

田淑梅, 罗皓文, 汪洪星, 阮俊浩, 赵田甜, 张笑一, 巫尚蔚. 基于地聚合反应和纳米材料复配优化的赤泥固化研究[J]. 硅酸盐通报, 2026, 45(5): 1693-1708.

TIAN Shumei, LUO Haowen, WANG Hongxing, RUAN Junhao, ZHAO Tiantian, ZHANG Xiaoyi, WU Shangwei. Solidification of Red Mud Based on Geopolymerization and Nanomaterial Composite Optimization[J]. BULLETIN OF THE CHINESE CERAMIC SOCIETY, 2026, 45(5): 1693-1708.

图/表 22

表1 RM的基本物理力学指标

Table 1 Basic physical and mechanical indicators of RM

Category of characteristic	Characteristic name	Scope of indicator
Physical characteristic	Particle diameter/mm	0.088~0.25
	Specific gravity/（g·cm^-3）	2.7~2.9
	Bulk density/（g·cm^-3）	0.8~1.0
	Dry density/（g·cm^-3）	1.0~1.5
	Wet density/（g·cm^-3）	1.5~2.0
	Liquid limit/%	40~80
	Plastic limit/%	20~40
	Index of plasticity	20~60
	Melting point/℃	1 200~1 250
Mechanical property	Osmotic coefficient/（cm·s^-1）	1×10^-7~1×10^-9
	Coefficient of compressibility a_1-2/MPa^-1	0.2~0.5
	Internal friction angle φ	15°~30°
	Cohesive strength c/kPa	10~50
	Natural state bearing capacity/kPa	50~100

表2 原材料的主要化学成分

Table 2 Main chemical composition of raw materials

Material	Mass fraction/%
Material	SiO₂	Al₂O₃	Fe₂O₃	TiO₂	CaO	MgO	K₂O	Na₂O	SO₃	Other
MK	55.06	43.02	0.76	0.24	0.17	0.06	0.55	0.06	—	—
FA	45.10	24.20	3.90	—	1.60	2.10	—	—	1.60	—
MWR	34.36	16.89	0.36	—	38.13	6.23	0.41	0.24	1.08	1.08
RM	20.92	26.26	5.43	3.17	18.31	—	—	6.36	—	19.55

表3 纳米材料的技术参数

Table 3 Technical parameters of nanomaterials

Parameter	Nano-SiO₂	Nano-Al₂O₃	CNT
Average grain diameter/nm	10~20	20	10~20
Purity/%	99.80	99.99	99.50
Specific area/（m²·g^-1）	240	120~150	225±25
Bulk density/（g·cm^-3）	0.06~0.14	0.05~0.50	0.01~0.10
Crystal form	Amorphism	Gamma	Honeycomb lattice
Appearance	White powder	White powder	Black powder
pH value	3.5~7.0	6.0~8.0	6.5~7.5
Fiber length/µm			5~15

图1 试样制备和测试过程

Fig.1 Specimen preparation and testing process

表4 固化材料取值范围和取值水平

Table 4 Curing material value range and value level

Material	Functioning characteristic	Value range/%	Orthogonal test value level （mass fraction）/%
RM	Main object to solidify	80（fixed value）
MK	Provide SiO₂ and Al₂O₃to ensure the lower limit of intensity	Curing agent 20 （fixed value）
FA	Supplement SiO₂ and Al₂O₃， commonly used auxiliary curing materials	5~20^{［7⁃8，18］}	5	7.5	10	15	20
MWR	Functionally similar to FA， but rich in CaO	0~20^［7，18］	0	5	10	15	20
CC	Rich in calcium material， regulate alkalinity， improve curing effect	0~15^{［15，18］}	0	3	6	10	15
SS	Form a complex alkali activator with sodium hydroxide in RM to improve dissolution rate of active ingredients	0~15^［15］	0	3	6	10	15
Nanophase material	Optimize nano-porous structure and improve performance	1~10^［7，15］	1	3	5	7	10

表5 极差分析方法

Table 5 Range analysis method

Variable	Representation	Implication
$δ 1$	$δ 1 = I 1 - Y$	Difference between average of test results at each value level and average of all test results
$δ 2$	$δ 2 = I 2 - Y$
$δ 3$	$δ 3 = I 3 - Y$
...	…….	Other levels of value
$T$	$M a x δ 1, δ 2, … …, δ n - M i n (δ 1, δ 2, … …, δ n)$	Range

表5 极差分析方法

Table 5 Range analysis method

Variable	Representation	Implication
$δ 1$	$δ 1 = I 1 - Y$	Difference between average of test results at each value level and average of all test results
$δ 2$	$δ 2 = I 2 - Y$
$δ 3$	$δ 3 = I 3 - Y$
...	…….	Other levels of value
$T$	$M a x δ 1, δ 2, … …, δ n - M i n (δ 1, δ 2, … …, δ n)$	Range

表6 方差分析方法

Table 6 Variance analysis method

Method	Abbreviation	Total	Factor	Error
Variance	SS'	$S S T = ∑ k = 1 n y k - Y 2$	$S S j = ∑ k = 1 m' I k - Y 2$	$S S E = S S T - ∑ j = 1 p S S j$
Degree of freedom	DOF	$f T = n m' - 1$	$f j = m' - 1$	$f E = f T - ∑ j = 1 p f j$
Mean square departure	MSD		$S j = S S j / f j$	$S E = S S E / f E$
F value	F		$F j = S j / S E$

表6 方差分析方法

Table 6 Variance analysis method

Method	Abbreviation	Total	Factor	Error
Variance	SS'	$S S T = ∑ k = 1 n y k - Y 2$	$S S j = ∑ k = 1 m' I k - Y 2$	$S S E = S S T - ∑ j = 1 p S S j$
Degree of freedom	DOF	$f T = n m' - 1$	$f j = m' - 1$	$f E = f T - ∑ j = 1 p f j$
Mean square departure	MSD		$S j = S S j / f j$	$S E = S S E / f E$
F value	F		$F j = S j / S E$

图2 SRM的典型应力-应变曲线

Fig.2 Typical stress-strain curves for SRM

图3 SWC-SRM的正交试验结果

Fig.3 Orthogonal test results of SWC-SRM

图4 SWC-SRM的聚类平均结果

Fig.4 Cluster mean results of SWC-SRM

表7 SWC-SRM的方差分析

Table 7 Variance analysis of SWC-SRM

Material	Sum of deviations squared	Degree of freedom	F value	Sensitivity sequencing
FA	0.253	4	5.606	5
MWR	0.391	4	8.663	4
CC	0.409	4	9.066	3
SS	0.539	4	11.931	1
Nano-SiO₂	0.488	4	10.811	2

表8 SWC-SRM的极差分析

Table 8 Range analysis of SWC-SRM

Index	Level	FA	MWR	CC	SS	Nano-SiO₂
K value	1	2.80	2.80	2.83	2.89	2.66
	2	2.79	2.92	2.95	2.89	2.56
	3	2.93	2.54	2.83	2.82	2.86
	4	2.70	2.79	2.64	2.50	2.83
	5	2.63	2.81	2.60	2.75	2.95
Best level		3	2	2	2	5
Extreme deviations R		0.30	0.38	0.34	0.40	0.38
Sensitivity ranges from large to small		SS， nano-SiO₂， MWR， CC， FA

图5 NC-SRM的正交试验结果

Fig.5 Orthogonal test results of NC-SRM

图6 NC-SRM的聚类平均结果

Fig.6 Cluster mean results of NC-SRM

表9 NC-SRM的方差分析

Table 9 Variance analysis of NC-SRM

Material	Sum of deviations squared	Degree of freedom	F value	Ranking of impact
Nano-SiO₂	4.652	4	1.163	1
Nano-Al₂O₃	1.286	4	0.322	3
CNT	2.686	4	0.672	2

表10 NC-SRM的极差分析

Table 10 Range analysis of NC-SRM

Index	Level	Nano-SiO₂	Nano-Al₂O₃	CNT
K value	1	3.453	4.213	4.513
	2	3.467	3.527	4.113
	3	4.260	3.987	3.740
	4	4.027	4.020	3.773
	5	4.540	4.000	3.607
Best level		5	1	1
Extreme deviations R		1.087	0.687	0.907
Sensitivity ranges from large to small		Nano-SiO₂， CNT， nano-Al₂O₃

图7 典型SRM的SEM照片

Fig.7 SEM images of typical SRM

图8 典型SRM微观孔隙的SEM照片

Fig.8 SEM images of microscopic pore structure of typical SRM

图9 基于MPA的微观孔隙统计

Fig.9 Microscopic pore statistics based on MPA

图10 基于MDMP的微观孔隙统计

Fig.10 Microscopic porosity statistics based on MDMP

表11 SRM的孔隙结构参数

Table 11 Pore structure parameters of SRM

Sample	Total pore area/μm²	Average pore area/μm²	Porosity/%	Average pore perimeter/μm	Mean pore size/μm
N7	33.39	0.242	9.873	2.60	0.874
N8	20.83	0.495	6.169	3.23	1.041
N24	11.37	0.162	3.332	1.83	0.679

图11 SRM的XRD谱

Fig.11 XRD patterns of SRM

参考文献 23

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基于地聚合反应和纳米材料复配优化的赤泥固化研究

Solidification of Red Mud Based on Geopolymerization and Nanomaterial Composite Optimization

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