研究委員会

近年、アルカリシリカ反応やエトリンガイトの遅延生成、さらには骨材中の硫化鉱物の酸化によるエトリンガイト生成など、内部膨張反応（ISR）によるリスクが国内外で注目されているが、これらの膨張現象の評価・予測は未だ研究途上である。本委員会では、ISRに共通する基礎理論を改めて見つめ直し ISRに関する試験法と予測モデルをセットで提案することで、より実行性のあるISRリスク評価法を世界的にも先行して提示することを最終目標とする。本目標達成のため、FS委員会では、数値解析モデル と室内実験・分析手法の利点・欠点を整理した上で、今後モデリングや試験法で目指すべき方向性を提 示する。また、硫化物含有骨材の国内リスクを検討し、今後の研究方向性を示す。

近年、アルカリシリカ反応やエトリンガイトの遅延生成、さらには骨材中の硫化鉱物の酸化によるエトリンガイト生成など、内部膨張反応（ISR）によるリスクが国内外で注目されているが、これらの膨張現象の評価・予測は未だ研究途上である。膨張劣化というISRに共通する基礎理論を改めて見つめ直し、ISRに関する試験法のあるべき方向性や材料・構造のモデルをセットで提案することで、より実行性のあるISRリスク評価法を提示することを最終目標とする。具体的には、ASRやDEFの微視的機構、またミクロな膨張圧生成プロセスとマクロな構造物の劣化プロセス両者の相互影響を検討し、微視的機構に基づいたコンクリート構造物中の内部膨張の評価と予測に関する数値解析モデルや実験・分析手法を整理する。また、硫化鉄含有骨材による劣化のメカニズムを整理するとともに、地質学的アプローチにより、日本における発生リスクを検討し、提示する。

パリ協定やSDGsなどを背景に、持続可能な社会を目指す取組みが推進される中で、セメント・コンクリート産業においても、SDGsを意識した取組みが数多くなされており、その一環として、様々な環境負荷低減に関する活動が行われている。しかし、セメント・コンクリートに関連する環境影響評価においては、一部の評価範囲や評価項目に対してのみ実施されがちなのが実情であり、このことを鑑み、多様な環境側面を網羅的に評価する理想的な姿に近づけるため、現実的で妥当性のある環境影響評価の枠組みを検討するものである。これによって、セメント・コンクリートに関連する多面的な環境影響を適切に評価する手法を提示することを目的とする。

我が国は四方を海に囲まれており、冬季に凍結防止剤を散布する山間部も多いため、鉄筋腐食はコンクリート構造物の抱える重要な課題となっている。鉄筋腐食に関しては、これまで塩化物イオンや中性化について議論されており、塩化物イオン量が多いほど、中性化深さが大きいほど腐食の進行が速いと考えられてきた。しかし、最近の研究により、塩化物イオンの浸入や中性化によるpHの低下は腐食の起点にはなるが、その後の腐食の進行は水と酸素の作用の仕方で決まる可能性が高いことが分かってきている。また、様々な構造物における腐食生成物の調査の結果、腐食環境は水と酸素の作用の仕方により、乾燥環境、湿潤環境（酸素十分）、湿潤環境、乾湿繰返し環境に分類することができ、乾湿繰返し環境により腐食が進行するケースがほとんどであることも分かってきている。しかし、水の作用形態として、液状水以外にも水蒸気（湿度）などが影響する可能性も考えられるが、この点に関してはこれまでほとんど議論がなされていないのが現状である。水の作用の仕方について整理できれば、塩害や中性化といった枠組みではなく、統一的な腐食の取扱いが可能になると考えられるため、本研究委員会ではコンクリート中の鉄筋腐食に与える水の影響を整理することを目的とする。

本FS委員会は、石灰砕石製造時の副産物や石灰砕石をさらに粉砕して得られる石灰石微粉末をコンクリートの混和材料として活用して行くに際し、品質の仕様等が明確でないことがコンクリート技術の中での実用性の課題と考えらえることが設立に至った理由である。本FS研究委員会の目的は、コンクリート技術において石灰石微粉末を混和材として実際的に有効活用していく道筋をつけることを目的とし、石灰石微粉末の流通や利用の実状の調査および石灰石微粉末の実用的な効果等に関する既往の文献等の調査を行い、実用性の意義を明確にする。

本研究委員会は、コンクリート構造物に関する実務での設計や維持管理体系の高度化に対し、今後活用が期待されるAI・機械学習技術の利用を促進させることを目的として、コンクリートの材料及び構造両面でのビッグデータの収集方法の構築と、AI・機械学習への活用方法の提案を行う。具体的には、JCIならびに各種学会で発表された実験及び実構造物データを項目ごとに抽出し、これらの整理方法や公開方法等を議論し、データを一元的に集約するとともに、これらのデータをAI・機械学習に活用し、コンクリート構造物の構造性能や材料挙動等に関する予測の回帰式等、具体的なモデルの構築手順を提示する。