Cálculo de la viscosidad dinámica en pastas de cemento: aproximación probabilística y análisis Bayesiano

• Á. De La Rosa ^[1] ; G. Ruiz ^[1] ; E. Castillo ^[2] ; R. Moreno ^[3]
  1. [1] Universidad de Castilla-La Mancha

     Universidad de Castilla-La Mancha

     Ciudad Real, España

     
  2. [2] Real Academia de Ingeniería

     Real Academia de Ingeniería

     Madrid, España

     
  3. [3] Instituto de Cerámica y Vidrio

     Instituto de Cerámica y Vidrio

     Madrid, España

     

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• Localización: Revista española de mecánica de la fractura, ISSN-e 2792-4246, Nº. 1, 2021, págs. 57-61
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    En esta comunicación se presenta un enfoque probabilista de la ecuación de Krieger-Dougherty, que permite el cálculo de la viscosidad dinámica en suspensiones cementicias, en concreto pastas de cemento. El significado físico de los parámetros de dicha ecuación (fracción de empaquetamiento máximo y viscosidad intrínseca) y la naturaleza aleatoria de este tipo de suspensiones hacen del análisis Bayesiano una herramienta de gran utilidad, ya que convierten modelos paramétricos deterministas en modelos paramétricos probabilistas. Esto supone un valor añadido en la obtención de los resultados. Los métodos numéricos, como las Cadenas de Markov y Monte Carlo y el Muestreo de Gibbs, así como el desarrollo de programas específicos, como OpenBUGS, permite superar la complejidad de los métodos Bayesianos. La interpretación de los resultados sugiere la idoneidad del análisis Bayesiano en la conversión del modelo físico determinista en un modelo probabilístico en pastas de cemento.

  • English

    This communication presents a probabilistic approach to the Krieger-Dougherty equation, which allows the calculation of dynamic viscosity in cementitious suspensions, specifically cement pastes. The physical significance of the parameters of this equation (maximum packing fraction and intrinsic viscosity) and the random nature of this type of suspensions make Bayesian analysis a very useful tool since it is possible to convert deterministic parametric models into probabilistic parametric models. This represents an added value in obtaining the results. Numerical methods, such as Markov and Monte Carlo Chains and Gibbs Sampling, as well as the development of specific programs, such as OpenBUGS, allow the complexity of Bayesian methods to be overcome. The interpretation of the results suggests the suitability of the Bayesian analysis in converting the deterministic physical model into a probabilistic model in cement pastes.