제어된 냉각 속도가 클링커 미세구조와 상 진화에 미치는 영향 및 머신러닝 기반 압축강도 예측
Influence of Controlled Cooling Rates on Clinker Microstructure and Phase Evolution with Machine Learning-Based Compressive Strength Prediction
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초록
본 연구는 1450 °C에서 소성된 포틀랜드 시멘트 클링커의 상 변화, 미세구조, 그리고 압축강도에 미치는 영향을 평가하기 위해 2 100 °C/분 범위의 제어된 냉각 속도를 적용하여 그 효과를 분석하였다. XRD–Rietveld 분석과 광학현미경 관찰 결과, 느린 냉각에서는 단사정 C3S와 β-C2S가 안정화된 반면, 빠른 냉각에서는 삼사정 C3S와 γ-C2S가 형성되어 수경성이 저하되는 것으로 나타났다. 정량적 상 조성 정보와 결정립 크기 데이터를 기반으로 Random Forest 모델을 구축하여 클링커의 압축강도를 예측하였다. 중간 수준의 냉각 속도(20 50 °C/분)에서는 상 안정성, 미세조직의 균질성, 강도 발현이 가장 우수한 것으로 확인되었다. 이러한 결과는 냉각 공정의 정밀 제어가 클링커의 반응성을 좌우하는 핵심 요소임을 보여주며, 데이터 기반 모델링이 기계적 성능을 최적화하고 고효율·지속가능한 시멘트 생산을지원하는 신뢰할 수 있는 도구임을 입증한다.
Abstract
The effect of cooling rate on Portland cement clinker was studied using six regimes (2–100 °C/min) after sintering at 1450 °C. X-ray diffraction rietveld refinement and optical analyses revealed that slow cooling stabilized monoclinic-C3S and β-C2S, while rapid quenching produced triclinic-C3S and γ-C2S, thereby reducing reactivity. A random forest model was used to predict compressive strength (R2 = 0.92) based on phase and microstructure data. Moderate cooling (20–50 °C/min) resulted in optimal strength and phase stability. The results indicate that controlled cooling governs clinker reactivity and data driven modeling enables reliable prediction of mechanical performance for sustainable, high-efficiency cement production.