Клей для газобетона

Для возведения стен из автоклавного газобетона СИБИТ вы можете выбрать классический вариант кладки на цементно-песчаный клей или полиуретановый клей СИБИТ Smart-Lock. Давайте разберемся в преимуществах, правилах и особенностях каждого вида кладки.

ЦЕМЕНТНО-ПЕСЧАНЫЙ КЛЕЙ ДЛЯ ГАЗОБЕТОНА

КЛАДКА НА ЦЕМЕНТНО-ПЕСЧАНЫЙ КЛЕЙ

Зубчатой кельмой или зубчатым шпателем формируются бороздки клея по всей горизонтальной и вертикальной поверхности под укладку блока.

Устанавливаемый блок берется за захваты для рук, подносится максимально близко к горизонтальной поверхности с клеем.

Блок пристыковывается к вертикальной, промазанной клеем поверхности ранее уложенного блока.

Затем блок опускается на горизонтальную поверхность. После установки производится окончательная корректировка и фиксация блока с помощью уровня и киянок.

ПРЕИМУЩЕСТВА ЦЕМЕНТНО-ПЕСЧАНОГО КЛЕЯ

ПОЛИУРЕТАНОВЫЙ КЛЕЙ ДЛЯ ГАЗОБЕТОНА

Инновационный клей на полиуретановой основе СИБИТ Smart-Lock идеально подходит для работы с геометрически точными блоками СИБИТ. Он позволяет уменьшить толщину шва до 1 миллиметра (± 0,5 мм), добиться однородности кладки и существенно снизить финансовые затраты.

Кстати, строительные работы с клеем СИБИТ могут вестись даже при температуре -10 °C. 

Клей для газобетона СИБИТ имеет компактные размеры и небольшой вес, отличается удобством и простой в использовании – требуется только подготовить поверхность. Проверено: пока строители готовят цементно-песчаный раствор по стандартной технологии, применение полиуретанового клея позволяет положить несколько блоков, ведь смесь в баллоне полностью готова к эксплуатации.

ПРЕИМУЩЕСТВА ПОЛИУРЕТАНОВОГО КЛЕЯ

КЛАДКА НА ПОЛИУРЕТАНОВЫЙ КЛЕЙ

ТЕХНОЛОГИЯ КЛАДКИ I ВАРИАНТ

Из баллона с помощью пистолета для пены наносятся полоски полиуретанового клея на ровную часть торца и по горизонтальной поверхности блока.

Устанавливаемый блок берется за захваты для рук, подносится максимально близко к вертикальной поверхности с клеем.

Блок опускается на горизонтальную поверхность с нанесенным полиуретановым клеем и окончательно пристыковывается к вертикальной поверхности.

После установки производится окончательная корректировка и фиксация блока резиновой киянкой.

ТЕХНОЛОГИЯ КЛАДКИ II ВАРИАНТ

На горизонтальную поверхность наносится полиуретановый клей. Вертикальный шов выполняется насухую без нанесения клея на торцы блоков.

Устанавливаемый блок берется за захваты для рук и пристыковывается к вертикальной сухой поверхности ранее установленного блока

Затем блок опускается на горизонтальную поверхность и корректируется резиновой киянкой.

После укладки блока или всего ряда выполняют заполнение пазов полиуретановым клеем.

клей для газобетона расход на м3 кладки

Газобетонные, пенобетонные или другие блоки, изготовленные на основе ячеистого бетона, требуют соблюдения технологии укладки. Использование специальных растворов компенсирует высокое водопоглощение материала. Для частного строителя становится актуальным вопрос о том, сколько клея уходит на 1 куб газобетона.

Содержание

• 1 Выбор материала
• 2 Рекомендации частным строителям
• 3 Расход клея для газобетона на 1 м³
• 4 Как приготовить клей для газобетона своими руками
• 5 Технические характеристики
• 6 Клей для газобетона, отзывы и цены
• 7 Книги по теме:

Выбор материала

На рынке встречаются два основных вида клея, предназначенных для работы с ячеистыми бетонами, — стандартный и морозостойкий. В первом случае состав используется для ведения летних работ. В список ингредиентов входит портландцемент. Цвет материала белый, что хорошо вписывается в концепцию кладки и позволяет экономить на отделке. Морозостойкий клей предназначен для реализации всесезонных работ, но до — 10°С. Цвет состава серый.

Преимущества и отличия материала можно обозначить так:

• наличие противоморозных добавок;
• применение для внутренних и наружных работ, что обусловлено экологичностью;
• клей не допускает возникновения мостиков холода;
• теплопотери конструкции сводятся к минимуму;
• высокая устойчивость к негативному воздействию;
• простота работы обеспечивается пластичностью готовой смеси;
• влагостойкость.

При взаимодействии с клеевыми составами показано соблюдать технику безопасности. Мастер должен работать в средствах индивидуальной защиты

Рекомендации частным строителям

Помимо указаний, которые содержит инструкция, следует учитывать дополнительные данные:

• хранение мешков со смесью должно быть организовано в отапливаемом, сухом помещении, где и замешивается рабочий раствор;
• температура воды, используемой для приготовления клея не выше 60°С;
• температура готовой массы должна быть не менее 10°С;
• блок не должен быть покрыть снегом или льдом;
• смесь расходуется в течение получаса после замеса;
• помимо морозостойких добавок материал содержит мелкозернистый песок и пластификаторы, позволяющие обустраивать более тонкие швы. Это сокращает расход смеси и нивелирует разницу в цене с обычными смесями;
• при кладке все швы заполняются полностью.

Общие рекомендации сводятся к тому, что установка блока своими руками должна произойти не позднее 15 мин. после распределения клея. Коррекция толщины реализуется в течение трех минут. Жизнеспособность стандартной смеси составляет два часа. Все излишки убираются при помощи кельмы. Чтоб свести расход материала к минимуму, в процессе работ он регулярно перемешивается для сохранения однородной консистенции.

Расход клея для газобетона на 1 м³

Сколько нужно смеси на куб газобетона? Средний расход состава составляет 25.0 кг/м³, что соответствует одному стандартному мешку. Расход для газобетона на 1 м² принимается, как 1.50 кг. Такого количество обеспечивает создание кладки с толщиной шва 1.0-2.0 мм.

Когда условия строительства таковы, что требуется более толстый слой (до 3.0 мм), расход увеличивается и может составить 1.5 мешка на куб.

Если используется качественный клей для газобетона, расход на м³ зависит от указанных параметров:

• качество поверхности, — чем она ровнее, тем меньше смеси потребуется;
• квалификация каменщика – мастер с высоким опытом способен реализовать ювелирную укладку, оставляя минимальные зазоры между модулями;
• фактические погодные условия строительства.

Клеи с мелкозернистым песком лучше всего блокируют образование мостиков холода

Как приготовить клей для газобетона своими руками

Рабочий раствор может использоваться для кладки плит, блоков ячеистого бетона, для шпатлевания и выравнивания поверхностей. Состав наносят на чистое основание.

Приготовление смеси подчиняется следующим принципам:

• сухое вещество высыпается в воду, на 1.00 кг берется 0.21-0.24 л;
• масса размешивается вручную или инструментом – дрелью на малых оборотах;
• в результате должно получиться однородное тесто;
• средство готово к укладыванию спустя 3-5 мин. созревания;
• перед использованием проводится повторное размешивание;
• опытные мастера советуют расходовать материал в течение 30 минут, хотя производители указывают на часовую жизнеспособность клея.

Клей равномерно распределяется на горизонтальную и вертикальную поверхность соседних блоков посредством зубчатой терки или иного инструмента, укладывается следующий блок.

Технические характеристики

Состав стандартной смеси представлен минеральными заполнителями и вяжущими, полимерными модифицирующими добавками.

Технические характеристики материала представлены в табличных данных:

Клей для газобетона, отзывы и цены

Строители, которые уже возвели дом из газобетона, отмечают, что отличные свойства показали клеи марок «Волма», «Церезит», «Юнис», «Каменный цветок». Много отрицательных оценок заслужила марка «Быстрой», которая, согласно отзывам, обладает неприятным химическим запахом, неоднородной структурой и слишком быстро твердеет.

Сколько стоит клей для газобетона? При рассмотрении стоимости не стоит выбирать слишком дешевый или скидочный материал, — вполне возможно, что срок годности близится к завершению и рассчитывать на высокие технические характеристики не приходится.

Минимальная стоимость клея для газобетона марки «Волма» составляет около 270 р, «Юнис» — 265 р, «Каменный цветок» — 250 р. Зная, сколько клея нужно для укладки газосиликатных блоков, можно рассчитать общий объем материала в мешках.

Вычислив, сколько надо клея для газобетона, можно определиться с конечной стоимостью затрат на материал.

Если работы ведутся в жаркую или слишком ветреную погоду, емкость, где замешан клей, следует накрывать влажной ветошью

Сколько стоит клей для газобетона и сколько нужно клея на куб газобетона рассказано в видео:

Книги по теме:

Лечение клея для ушей, Лечение клея для ушей в Бхубанешваре

ЛОР-специалист – специализируется на лечении склероза уха

Напротив Барик Сахи, Ратха роуд, чхак, возле Мио Аморе Мусима Одиша,
Бхубанешвар

ЛОР-специалист – специализируется на лечении склероза уха

№ 693, Сахид Нагар Роуд,
Бхубанешвар

Сахид Нагар

Позвонить врачу

Записаться на прием

Плата за бронирование не взимается

MBBS, MS, отоларингология, хирургия головы и шеи

ЛОР-специалист — специализируется на лечении склеивания уха

Pristyn Care, Бхубанешвар

Напротив Барик Сахи, Ратха роуд, чхак, возле Мио Аморе Мусима Одиша.
Бхубанешвар
Полный адрес

Вызов врача

Запись на прием

Без платы за бронирование

Показать врачей рядом со мной

MBB, MS — ЛОР

ЛОР-специалист — Специализируется на лечении клеевого уха

ЛОР-клиника доктора ПГВ

Колония BDA Омфед Чхак, напротив железной дороги Восточного побережья

Чандрасекарпур
Бхубанешвар

MBBS, MS — ENT, DNB

ЛОР-специалист — специализируется на лечении клеевого уха

Больницы Аполлона Бхубанешвар

Сайник Школьная Дорога
Бхубанешвар
Полный адрес

Вызов врача

Запись на прием

Плата за бронирование не взимается

М. С.Э.Н.Т., СТАРШАЯ РЕЗИДЕНЦИЯ

ЛОР-специалист — Специализируется на лечении клеевого отита уха

MANSINGH ЛОР-УХОД

Рядом с Кешари Talkies, Kharvel Nagar, Unit-3
Бхубанешвар
Полный адрес

ЛОР-специалист – специализируется на лечении клееного уха

КИМС БОЛЬНИЦА

Кампус Кушабхадра, Кампус KIIT, 5, KIIT Road, Patia, Bhubaneswar, Odisha

Патиа
Бхубанешвар

Позвонить врачу

Записаться на прием

Без платы за бронирование

MBBS, MS (ЛОР и хирургия головы и шеи)

ЛОР-специалист — специализируется на лечении склеивания уха

больница КИМС

патиа
Бхубанешвар
Полный адрес

ЛОР-специалист – специализируется на лечении клееного уха

Больница Спарш

A / 407, обратная сторона Kalyan Jewellers, Сахид Нагар
Бхубанешвар
Полный адрес

Вызов врача

Запись на прием

Плата за бронирование не взимается

ЛОР-специалист – специализируется на лечении клееного уха

ДР. СУДИПТА КУМАР АШЕ

ENT ONE CLINIC, АЧАРЬЯ ВИХАР, БХУБАНЕСВАР.
Бхубанешвар
Полный адрес

Вызов врача

Запись на прием

Плата за бронирование не взимается

К сожалению, по вашему запросу не найдено ни одного врача. Вот некоторые другие врачи, которые у нас есть
выбрал для вас!

Показать врачей рядом со мной

Это все, что у нас есть из Бхубанешвара. Вот несколько лучших врачей из близлежащих городов

Оптимизация гиперпараметрических трансформаций для обнимающихся лиц

по Amog Kamsetty , KAI FRICKE , RHAI FRICKE , RHAI FRICKE , DIAKE , . модель. К предварительно обученной сети Transformer добавляются два новых полносвязных слоя. Поскольку мы используем существующие знания о предварительно обученной модели, требуется всего несколько эпох обучения. Гиперпараметры предоставляются модели и оптимизатору, которые оказывают значительное влияние на обучение.

Обучение моделей НЛП с нуля занимает сотни часов обучения. Вместо этого гораздо проще использовать предварительно обученную модель и подстроить ее под определенную задачу. Используя библиотеку трансформеров Hugging Face, мы можем легко загрузить предварительно обученную модель NLP с несколькими дополнительными слоями и запустить несколько эпох тонкой настройки для конкретной задачи.

Но какие гиперпараметры мы должны использовать для этой тонкой настройки?

Несмотря на то, что один тренировочный прогон для точной настройки выполняется относительно быстро, необходимость повторять его с различными конфигурациями гиперпараметров в конечном итоге занимает довольно много времени. Почти все (1, 2, 3, 4), включая первоначальных авторов BERT, либо игнорируют настройку гиперпараметров, либо просто выполняют простой поиск по сетке всего по нескольким различным гиперпараметрам с очень ограниченным пространством поиска.

В этом сообщении блога мы покажем, что базовый поиск по сетке не самый оптимальный, и на самом деле выбранные нами гиперпараметры могут оказать существенное влияние на окончательную производительность нашей модели.

Мы настраиваем BERT, используя более продвинутые алгоритмы поиска, такие как байесовская оптимизация и обучение на основе популяции. В результате мы можем

1. лучше понять наши гиперпараметры и
2. обучить модель с точностью на 5% выше за то же время.

Мы также завершаем парой советов и приемов по настройке гиперпараметров для моделей 🤗 Transformer.

Чтобы воспроизвести эти результаты для себя, вы можете проверить нашу записную книжку Colab, в которой используются трансформеры Hugging Face и Ray Tune!

Мы также используем Weights & Biases для визуализации наших результатов — нажмите здесь, чтобы просмотреть графики на W&B!

Мы сравнили 3 разные стратегии оптимизации — поиск по сетке, байесовскую оптимизацию и обучение на основе популяции — чтобы увидеть, какая из них приводит к более точной модели за меньшее время. Вы можете узнать больше об этих различных стратегиях в этом блоге или видео.

Мы увидим, что по сравнению со стандартной базовой линией поиска по сетке байесовская оптимизация обеспечивает повышение точности на 1,5 %, а обучение на основе популяции — на 5 %.

Экспериментальная установка

Мы используем стандартную модель BERT без корпуса от преобразователей Hugging Face и хотим точно настроить набор данных RTE из теста SuperGLUE. Поскольку у нас нет доступа к меткам для тестового набора, мы делим набор для разработчиков пополам и используем один для проверки, а другой — для тестирования.

Все приведенные ниже эксперименты выполняются на одном инстансе AWS p3.16xlarge с 8 графическими процессорами NVIDIA V100. Мы используем библиотеку Ray Tune, чтобы легко выполнять несколько параллельных запусков и использовать различные современные алгоритмы настройки с минимальными изменениями кода.

Установка базовой линии с помощью поиска по сетке

Сначала мы начнем с простого поиска по сетке по набору предопределенных гиперпараметров . Мы используем пространство поиска, рекомендованное авторами BERT:

Мы проводим в общей сложности 18 испытаний или полных тренировочных прогонов, по одному для каждой комбинации гиперпараметров.

Результаты и конфигурации для 5 лучших испытаний Grid Search. Нажмите на изображение, чтобы поиграть с ним на W&B!

Из этих испытаний окончательная точность проверки для первых 5 колебалась от 71% до 74%. Взяв наилучшую конфигурацию, мы получим точность тестового набора 65,4%. Результаты приведены ниже:

Наилучшая точность проверки = 74 %
Наилучшая точность набора тестов = 65,4 %
Общее количество GPU мин.: 5,66 мин. /час = 2,30 долл. США

Улучшение поиска по сетке с помощью байесовской оптимизации

Простой поиск по сетке работал нормально, но у него было очень ограниченное пространство поиска и учитывались только 3 гиперпараметра. Что, если существует гораздо лучшая конфигурация, которую мы не ищем? Хотя запуск 18 описанных выше испытаний занял всего около 6 минут, каждое новое значение, которое мы хотим найти, означает 6 дополнительных испытаний. И это еще больше усиливается, если мы хотим настроить еще больше гиперпараметров!

Вместо этого более продвинутым подходом является байесовская оптимизация. Здесь мы подгоняем модель гауссовского процесса, которая пытается предсказать производительность параметров (т. е. потери) и используется для информирования будущих гиперпараметров .

Мы также комбинируем это с алгоритмом ранней остановки, асинхронной гиперполосой, где мы останавливаем неэффективные испытания раньше , чтобы не тратить ресурсы на них. Таким образом, мы можем запускать больше запусков параллельно и, таким образом, тестировать большее количество конфигураций гиперпараметров.

Пример алгоритма Байеса + Ранняя остановка потока для одного параллельного испытания. Мы начинаем обучение со случайных гиперпараметров и после каждой эпохи прекращаем, если оно не работает хорошо. После завершения полного обучения мы обновляем наш байесовский оптимизатор и начинаем новое испытание с новыми предложенными гиперпараметрами.

Для этого эксперимента мы также ищем более weight_decay и warmup_steps и расширяем наше пространство поиска:

Мы проводим в общей сложности 60 испытаний, 15 из которых используются для начального случайного поиска.

Первые несколько прогонов получают точность проверки в диапазоне от 72% до 77%. В целом, по сравнению с базовым поиском по сетке, у нас больше прогонов с хорошей точностью.

В нашем тестовом наборе мы выбираем лучшую конфигурацию и получаем точность 66,9% , что на 1,5% больше, чем для лучшей конфигурации при поиске по сетке. Эксперимент занял в общей сложности ~ 13 минут, и, хотя это больше, чем поиск по сетке, мы провели в общей сложности 60 испытаний и провели поиск в гораздо большем пространстве.

Наилучшая точность проверки = 77 % (+ 3 % по сравнению с поиском по сетке)
Точность набора тестов Best run = 66,9 % (+ 1,5 % по сравнению с поиском по сетке)
Общее количество часов GPU: 13 мин. * 8 GPU = 104 мин.
Общая стоимость: 13 мин. Анализ наиболее важных гиперпараметров для тонкой настройки BERT

Поскольку байесовская оптимизация пытается смоделировать нашу производительность, мы можем изучить, какие гиперпараметры оказывают большое влияние на нашу цель, называемую важностью функции . Интересно, что мы видим, что weight_decay — второй по важности гиперпараметр, демонстрирующий важность поиска по большему количеству гиперпараметров.

Гиперпараметры нашего эксперимента ранжированы по важности. Нажмите на изображение, чтобы поиграть с этим на W&B!

Ниже мы также можем видеть, что наши лучшие испытания в основном создаются ближе к концу полного эксперимента, показывая, что наши конфигурации гиперпараметров улучшаются с течением времени, и наш байесовский оптимизатор работает.

Создана связь между испытанием на время и окончательной точностью проверки. Мы видим, что большинство наших эффективных испытаний создаются ближе к концу полного запуска эксперимента. Нажмите на изображение, чтобы поиграть с этим на W&B!

Использование популяционного обучения для максимальной точности

Благодаря байесовской оптимизации мы смогли использовать управляемый поиск по гиперпараметрам. Но даже несмотря на то, что мы остановили плохие испытания на раннем этапе, последующие испытания начинали обучение с нуля.

Вместо этого обучение на основе популяции по-прежнему использует управляемый поиск гиперпараметров, но не требует перезапуска обучения для новых конфигураций гиперпараметров. Вместо того, чтобы просто отбрасывать неэффективные испытания, мы эксплойт с хорошей производительностью выполняется копированием их сетевых весов и гиперпараметров , а затем исследование новых конфигураций гиперпараметров , продолжая обучение.

Обзор популяционного обучения. Через некоторый предопределенный интервал плохие испытания копируют состояние хороших испытаний, случайным образом возмущают клонированные гиперпараметры, а затем продолжают обучение. Изображение из блога Deepmind

Пространство поиска, которое мы используем для этого эксперимента, выглядит следующим образом:

Мы проводим только 8 испытаний, намного меньше, чем байесовская оптимизация, поскольку вместо того, чтобы останавливать плохие испытания, они копируют хорошие.

Верхние 5 испытаний имеют точность валидации в диапазоне от 75% до 78%, и ни одно из 8 испытаний не имеет точности валидации менее 70%. Мы выбираем лучшую конфигурацию и получаем точность тестового набора 70,5%. Весь эксперимент занял около 6 минут, что примерно соответствует нашему базовому поиску по сетке.

Лучшая точность проверки = 78 % (+ 4 % по сравнению с поиском по сетке)
Точность набора тестов Best run = 70,5 % (+ 5 % по сравнению с поиском по сетке)
Общее количество часов GPU: 6 мин. * 8 GPU = 48 мин.
Общая стоимость: 6 мин. Сводка результатов

Сравнение 3 различных подходов к настройке гиперпараметров.

Ключевым выводом здесь является то, что обучение на основе популяции является наиболее эффективным подходом к настройке гиперпараметров модели Transformer. Тем не менее, вот несколько других идей, которые мы обнаружили о настройке гиперпараметров для моделей НЛП, которые могут представлять более широкий интерес:

• Избегание локальных минимумов с помощью байесовской оптимизации: При использовании метода байесовской оптимизации важно обеспечить начальный набор «случайных предположений». Интуитивно это обеспечивает более информативную априорную оценку для начала байесовской оптимизации. В противном случае оптимизатор может оказаться близоруким и переобучить небольшое количество выборок.
• Сокращение времени итерации очень важно: Всегда убедитесь, что вы используете все вычислительные ресурсы, доступные на нашей машине. Все, что может выполняться параллельно, должно выполняться параллельно.
• Настройка интервала возмущения/мутации для PBT: В PBT важным фактором является интервал возмущения, или как часто мы хотим использовать и исследовать наши гиперпараметры. Для наших экспериментов мы проводили эту мутацию после каждой эпохи. Однако делать это слишком часто на самом деле контрпродуктивно, поскольку производительность модели будет зашумлена, если она обучена только для нескольких пакетных шагов.
• Случайные начальные числа также влияют на наши результаты точности . В дополнение к настройке гиперпараметров, описанных выше, возможно, стоит перебрать различные случайные начальные значения, чтобы найти наилучшую модель. Здесь лучше всего сработает двухэтапный подход: сначала используйте алгоритм ранней остановки для обучения на множестве различных начальных значений, а затем выберите только самые эффективные начальные значения и используйте обучение на основе популяции для настройки других гиперпараметров.

Вы можете ознакомиться с нашей реализацией обучения населения в этом блокноте Colab. С помощью Ray Tune мы можем легко реализовать масштабируемый PBT без особых изменений в нашем стандартном рабочем процессе тонкой настройки.