混凝土缺陷红外无损检测试验研究.docx

          混凝土缺陷红外无损检测试验研究                    0引言红外热像缺陷检测是通过被测对象表面的温度场及其变化特征得到其内部结构或其他特征参数的在房屋建筑的无损检测中，红外热像法可用于以下方面的检测…：①外墙饰面层空鼓的检测：②墙体渗漏的检测；③外墙保温隔热性能的检测为了定量研究缺陷特征和表面温度场的关系，针对常用建筑材料的特点，国内外的研究者多采用了持续人工加热激励的实验方式，并与其他检测方法或数值模拟的结果进行对比研究，如N．P．Avde[来自www.lw5u.CoM]lidis采用红外检测与雷达检测相对比进行了混凝土试块内部缺陷的实验研究，Ch. Maierhofer采用红外热像实验与Thermocal软件的模拟计算结果相对比研究了石材内部缺陷，王婷等采用红外热像升温实验结果与差分法数值计算相对比研究了混凝土内部空鼓缺陷进行红外热像检测的数值模拟，可对缺陷特征与对象表面温度场之间的关系进行定量研究，为故障（缺陷）检测的可行性或故障的定位、定性、定量检测提供可靠的理论依据红外检测热传导分析常用的数值求解方法有有限差分法和有限元方法等本文首先针对混凝土材料的特点，进行了持续加热混凝土缺陷红外热像检测试验，采用了基于热图像序列的绝对温度对比度方法进行了加热和散热的全过程热像图分析，然后采用有限元分析软件ANSYSlO．O对试验过程进行模拟，通过结果的对比，定量地研究了缺陷深度、大小与红外热像图特征的关系。

1试验研究为了研究带有不同深度缺陷的混凝土板在人工热源激励下表面温度对比度的变化，本文进行了模拟混凝土内部空鼓缺陷的持续人工加热红外热像检测试验1.1试件的设计及制作试件材料为C25混凝土，采用聚氨酯泡沫塑料模拟混凝土中的空鼓或杂质缺陷，材料的热工参数如表1所示混凝土试件中缺陷的布置如图1所示，图中阴影部分为人工缺陷，图中的尺寸单位为mm试件中人工缺陷类型分为A、B、C三组，分别如图1（右）中的A、B、C剖面所示A组为研究不同的缺陷厚度对红外热像图的影响，截面大小为80mm×80mm，缺陷深度为20mm，缺陷厚度分别为5mm、lOmm、20mm、30mm四种情况B组为不同截面大小的缺陷，目的是为了研究不同缺陷大小对红外热像图的影响，缺陷的截面尺寸分别为20 mm×20mm、40 mm×40mm、60 mm×60mm、80 mm×80mm、100 mm×100mm等5种类型，缺陷厚度均为50mm，深度均为15mmC组缺陷是为了研究深度对红外热像图的影响，缺陷大小均为80mm×80mm，缺陷厚度均为50mm，缺陷深度分别为15mm、30mm、50mm、70mm四种情况D剖面为没有内部缺陷的混凝土块，用于和A、B、C三组试件作对比。

试件制作[来自www.lW5u.coM]完成，在试验室标准状态下养护28d后，置于正常干燥状态下用于试验1.2试验装置及试验过程本次试验设备及试件的布置如示意图2所示加热热源为两组由单个功率为275W的加热灯泡组成的5×4点热源矩阵，如图3（左）采用JW- ll型温度热流巡回检测仪测量加热试件表面的热流密度和环境温度试验采用的红外热像仪型号为NEC TH5102为了减少外界环境的不利影响，试验在实验室内进行根据热激励时间的长短，本次试验分为两组进行，第一组的热激励时间为20min，简称为“试验一”，第二组的热激励时间为30min，简称为“试验二”两组试验红外热像图采集的时间间隔均为Imin，试验一全过程共采集了80张红外热图像，试验二采集了90张红外热图像温度热流巡回检测仪记录下试验过程每分钟的试件表面激励热流值及环境温度，图4中的曲线给出了试验一和试验二的加热热流强度1.3对比度的定义红外热像检测中，对检测对象表面施加热激励以后，对象因内部的结构或热物性参数的变异而导致相应位置表面温度场的变异，这是红外热像法由表面温度场探测对象内部缺陷特征的原理对一个带有内部缺陷的试件，初始温度为，受到热激励后，在时刻缺陷区域表面的温度为Td。

而周围正常区域表面温度为T，则可定义绝对对比度(absolutecontrast)如下：如果以一定的时间间隔记录下加热和散热全过程检测对象表面温度场，则可得到红外热图像序列，对应不同的时刻，序列中每幅图像中各点的对比度是不同的，如图5所示，其中和分别表示点i)的最大对比度及英对应时间1.4试验结果及分析由试验一和试验二分别得到了两组不同热激励持续时间的红外热图像序列，图6、图7分别为试验一的第20min和第40min试件正立面的红外热图像，图中不同大小和颜色的“热斑”分别对应于图1中不同类型的人工缺陷采用图像序列对比度分析方法，可分析不同类型缺陷对热图像特征的影响用TH71-7´IIT红外热像图处理软件，对全过程的热图像序列进行处理，可得到不同深度缺陷的表面对比度变化曲线，图8、图9分别为试验一和试验二全过程不同深度缺陷表面中心温度绝对对比度的变化由于环境“热噪声”的干扰及热象仪最小温度分辨率的限制，图中的对比度曲线呈锯齿状，但并不妨碍对比度峰值的观察，从图中可以看出，由试验一可得到深度分别为15mm、20mm、30mm缺陷的对比度峰值及其对应时间，由试验二可得到深度分别为15mm、20mm、30mm、50mm缺陷的对比度峰值及其对应时间。

随缺陷深度的增大，对比度峰值减小，出现时间而向后延迟沿不同大小的缺陷表面中心取直线，可得到该中心线上的温度分布，图10、图1 1分别给出了大小为80mm的缺陷表面中心线在升温和降温过程各时刻的温度分布，图中的虚线为缺陷的实际边界位置该图给出了不同时刻缺陷表面温度分布曲线的形状和和边界的相对关系2模拟计算结果与红外热图像序列的处理方法类似，对模拟计算得到的各时刻温度云图进行处理，可得到不同深度缺陷表面温度和对比度变化曲线图12给出了不同深度的边长80mm缺陷的混凝土试块表面温度变化曲线，在热激励阶段，温度持续上升，散热阶段，温度下降，逐渐与环境温度趋于一致由表面温度变化曲线，可得到缺陷表面对比度变化曲线，图13为由图12计算得到的对比度变化曲线，从图13可以看到，随着缺陷深度的增加，对比度峰值逐渐降低，其出现时间向后延迟在本试验给定的热激励下，当缺陷深度为60mm以上时，在计算中得不到明显的对比度峰值（图4）从上述分析可以得出以下结论：(1)对比度峰值△T受热激励能量大小的影响，随热激励时间的增加而变大；随缺陷深度的变大，对比度峰值减小，在加热时间为20min的试验中，当缺陷深度为50mm时，已不能检测到明显的对比度峰值，当加热时间为30min时，可检测到对比度峰值及其出现时间，因而要检测较深的缺陷，需较大的激励能量。

2)如果以加热终止时刻为基准计算，对比度峰值出现时间t受热激励能量的影响不大，但与缺陷深度有明显的对应关系，随缺陷深度的增加而延迟3)在激励热流一定的条件下，随检测缺陷深度的增加，t的试验值与模拟计算结果的差别变大从模拟计算与红外热像试验结果的对比可以看出，利用三维有限元的模拟计算，消除了不均匀加热、环境辐射等噪声的不利影响，有利于更准确地把握缺陷特征对外部温度场的影响规律，可以认为三维有限元模拟计算方法是进行定量红外热像检测分析的有效方法3结语(1)本文针对混凝土的特点，采用持续热激励进行了混凝土空鼓缺陷的红外热像检测试验，并以检测全过程的红外热图像序列为基础，对不同深度和大小的缺陷进行了绝对温度对比度分析，该方法可应用于其它热情性的建筑材料缺陷红外热像检测2)通过对红外热像检测试验试验的三维有限元模拟，结果表明三维有限元模拟计算能在消除外界噪声影响的情况下，更准确地把握红外热像检测中缺陷大小、深度等特征对表面温度场的影响规律，是进行红外热像检测定量分析的有效方法3)对比度峰值△T受热激励能量和缺陷深度的影响，随热激励时间的增加而变大，随缺陷深度的变大而减小，要检测较深的缺陷，需较大的激励能量。

4)对比度峰值t出现时间受热激励能量的影响不大，但与缺陷深度有明显的对应关系，随缺陷深度的增加而延迟，可作为缺陷深度反问题分析的变量5)缺陷深度的检测能力受热激励能量大小、图像采集频率、热像仪分辨率等因素的影响  -全文完-。