楊鴻玉 李 赟 危 鼎 蔣佳磊 蔡睿欣 周軍紅

中國建筑第八工程局有限公司 上海 200122

混凝土的密實性直接影響鋼管混凝土結構，進而影響整個結構的安全性能。鋼管混凝土的不密實情況有：由于混凝土的澆筑位置較高而造成混凝土離析；由于混凝土內部粗細骨料配合比問題，造成底部骨料緊密堆積，而上部骨料稀疏、水泥漿含量較高；由于鋼管設置了較多內隔板，導致內隔板下部存在局部孔洞；由于混凝土本身的收縮，使鋼管與混凝土在界面處脫開造成不密實。鋼管混凝土內部缺陷若發(fā)生于結構主要受力部位，將對結構承載能力有重要影響。因此，查明鋼管混凝土內部缺陷非常必要[1]。

現(xiàn)階段，超聲波檢測是針對鋼管混凝土密實度的主要檢測方法，在混凝土與鋼管內壁脫離的缺陷檢測方面，超聲波檢測僅適用于一側混凝土與鋼管脫開、另一側混凝土與鋼管密貼的情況，存在局限性[2-3]。

在文獻[4]中，由于沒有在缺陷厚度上形成對比，設置的溫差也僅僅限于8 K、5 K，沒有更多的溫差參照對比，并且所得試驗值沒有時間歷程分析，與模擬值不能形成良好的對比。 因此，本文將在文獻[4]的基礎上進一步進行研究，將最小溫差設置到2 K，缺陷厚度設置到0.5 cm，并將試驗值和模擬值進行對比分析，從而實現(xiàn)利用混凝土的入模溫差對隔板下部局部空洞缺陷進行密實性檢測研究的目的。

1 檢測原理

紅外熱成像技術的基本原理：利用紅外熱成像技術將紅外輻射（任何高于絕對零度的物體都是紅外輻射源）轉化為可見溫度圖像，從而實現(xiàn)對物體特征的分析和評價。當物體內部存在裂縫和缺陷時，它將改變物體的熱傳導，影響物體表面溫度的分布，將不可見的裂縫和缺陷以直觀的溫度圖像反映出來，達到檢測物體內部缺陷的目的[5-6]。

現(xiàn)階段，建筑工程行業(yè)無損檢測領域的很多方面已成功運用了紅外熱成像技術，如外墻飾面檢測、建筑滲漏檢測、建筑節(jié)能檢測、災損建筑檢測和混凝土密實度檢測等。然而，在鋼管混凝土密實度檢測方面的研究卻罕有[7-8]。

2 試驗研究

2.1 試驗方案

由于鋼管混凝土澆筑時流態(tài)的混凝土中主要是水泥砂漿與鋼管壁接觸，因此試驗采用水代替混凝土中的水泥砂漿，作為入模材料。同時，雖然混凝土1.54 W/(m·K)的導熱系數(shù)為水0.6 W/(m·K)的導熱系數(shù)的2.57倍，但混凝土837 J/(kg·K)的比熱容是水4 185 J/(kg·K)的比熱容的1/5，相比于其他材料，水更適合于代替混凝土作為入模材料。

由于E P C珍珠保溫板與空氣的導熱系數(shù)分別為0.027 W/(m·K)和0.026 W/(m·K)，兩者的導熱系數(shù)基本相同，因此試驗采用EPC珍珠保溫板代替空氣作為缺陷。各材料的物理性質如表1所示。

表1 各材料物理性質

為與工程實體結構一致，試驗采用壁厚30 mm、直徑550 mm的圓形鋼管柱，鋼管材質為Q345；混凝土為C60；設置4種不同大小及厚度的EPC珍珠保溫板缺陷（A缺陷為10 cm×10 cm×1 cm，B缺陷為10 cm×10 cm×0.5 cm，C缺陷為5 cm×5 cm×1 cm，D缺陷為5 cm×5 cm×0.5 cm），用環(huán)氧樹脂粘貼于鋼管內壁；紅外熱成像儀器為FLIR T420，圖像像素值為320×240，熱靈敏度為＜0.045 K@＋30 ℃，溫度范圍為－20～＋650 ℃，溫度精度為±2 K或讀數(shù)的2%。

為了減小環(huán)境溫度變化對試驗的影響，試驗時間選擇在清晨或者晚上，此時鋼管受環(huán)境影響小，溫度均勻。試驗時先用測溫槍測出鋼管的溫度T1，并用大功率加熱器將水加熱，用電子測溫計測出水上、中、下位置處的溫度，取平均值作為T2，當T2=T1＋設定溫差值時，停止加熱，將水攪拌均勻快速地倒入鋼管中，用紅外熱成像儀進行測量觀察。

2.2 試驗結果與分析

2.2.1 B缺陷試驗結果與分析

入模溫差為8 K時，B缺陷試驗過程如圖1所示。初始時刻的熱成像圖如圖1（a）所示，此時空鋼管呈現(xiàn)淺藍色，下部淡黃色是由于鋼管內部混凝土所傳遞的熱量導致溫度高于上部空鋼管。圖1（b）圖像正中的圓形封閉區(qū)域即為B缺陷，左邊為A缺陷，由于儀器是正對著B缺陷進行試驗的，所以缺陷A并沒有完全顯示。此時B缺陷最大溫差達到0.8 K。圖1（c）為t=4 min時刻所得熱成像圖，溫差達到0.5 K，此時缺陷顏色對比不明顯，僅僅顯現(xiàn)為淡黃色，改變儀器拍攝的溫度云圖比例區(qū)間，即可得到圖1（d）所示的熱成像圖，此時t=5 min，溫差達到0.4 K，缺陷呈現(xiàn)紅色，被溫度更高的白色所包圍。

圖1 8 K入模溫差下B缺陷熱成像圖

入模溫差為5 K時，B缺陷試驗過程如圖2所示。圖2（a）為t=1 min時刻所得熱成像圖，溫差達到0.6 K，此時缺陷顏色對比明顯。圖2（b）為t=6 min時刻的熱成像圖，溫差達到0.2 K，缺陷呈現(xiàn)黃色，被溫度更高的紅色所包圍。

圖2 5 K入模溫差下B缺陷熱成像圖

入模溫差為4 K時，B缺陷試驗過程如圖3所示。圖3（a）為t=1 min時刻所得熱成像圖，溫差達到0.4 K。圖3（b）為t=4 min時刻所得熱成像圖，溫差達到0.3 K，此時缺陷區(qū)域變得模糊，缺陷不明顯。

圖3 4 K入模溫差下B缺陷熱成像圖

入模溫差為3 K時，B缺陷試驗過程如圖4所示。與入模溫差為4 K時相同，在t=1 min時刻溫差達到0.4 K，t=4 min時刻溫差達到0.2 K。

圖4 3 K入模溫差下B缺陷熱成像圖

入模溫差為2 K時，B缺陷試驗過程如圖5所示。在t=1 min時刻溫差達到0.3 K。t=2 min時刻溫差已經降至0.2 K。

圖5 2 K入模溫差下B缺陷熱成像圖

從B缺陷不同入模溫度下的試驗熱成像圖可以看出，隨著入模溫度的降低，同一時刻所得缺陷溫差也在降低，并且缺陷邊界變得模糊，可以分辨出缺陷的時間段也在逐漸縮短。

因此將各入模溫度下的熱成像圖整理分析，得到如圖6所示的B缺陷不同入模溫度下的缺陷區(qū)域溫差曲線。所有的溫差曲線整體上呈現(xiàn)下降趨勢，并且在初始時刻存在一個上升段，達到最大溫差后曲線逐漸下降；隨著入模溫度的降低，所得的缺陷區(qū)域溫差值也在降低，在8 K入模溫差下最大缺陷溫差達到1.2 K，5 K入模溫差下最大缺陷溫差達到0.7 K，在2 K入模溫差下最大缺陷溫差仍可以達到0.3 K。

圖6 B缺陷（10 cm×10 cm×0.5 cm）不同入模溫度下的溫差曲線

2.2.2 C、D缺陷試驗結果與分析

入模溫差為8 K時，C、D缺陷試驗過程如圖7所示。圖像中呈現(xiàn)3個缺陷，其中右邊一個為C缺陷，其余2個為D缺陷。t=30 s時刻的熱成像圖如圖7（a）所示，C缺陷區(qū)域溫差為0.5 K，D缺陷區(qū)域溫差為0.4 K。t=90 s時刻的熱成像圖如圖7（b）所示，C缺陷區(qū)域溫差為0.7 K，D缺陷區(qū)域溫差為0.5 K。

圖7 8 K入模溫差下C、D缺陷熱成像圖

入模溫差為5 K時，C、D缺陷熱成像如圖8所示，此時t=60 s，C缺陷區(qū)域溫差為0.6 K，D缺陷區(qū)域溫差為0.5 K。入模溫差為4 K時，C、D缺陷熱成像如圖9所示，此時t=60 s，C、D缺陷區(qū)域溫差均為0.6 K。

圖8 5 K入模溫差下t=60 s時的C、D缺陷熱成像圖

圖9 4 K入模溫差下t=60 s時的C、D缺陷熱成像圖

入模溫差為3 K時，C、D缺陷試熱成像如圖10所示，此時t=45 s，C缺陷區(qū)域溫差為0.3 K，D缺陷區(qū)域溫差為0.4 K。入模溫差為2 K時，C、D缺陷試熱成像如圖11所示，此時t=45 s，C缺陷區(qū)域溫差為0.4 K，D缺陷區(qū)域溫差為0.3 K。

圖10 3 K入模溫差下t=45 s時的C、D缺陷熱成像圖

圖11 2 K入模溫差下t=45 s時的C、D缺陷熱成像圖

將各入模溫差下的熱成像圖整理分析，得到如圖12、圖13所示的C、D缺陷不同入模溫差下的缺陷區(qū)域溫差曲線。與B缺陷溫差曲線圖相似，C、D缺陷所得的溫差曲線具有相同的規(guī)律。在8 K入模溫差下，C、D缺陷區(qū)域溫差可達到0.6 K；在5 K入模溫差下，C、D缺陷區(qū)域溫差可達到0.4 K。

圖12 C缺陷（5 cm×5 cm×1 cm不同入模溫差下的溫差曲線

圖13 D缺陷（5 cm×5 cm×0.5 cm）不同入模溫差下的溫差曲線

對比B、D缺陷區(qū)域溫差曲線可以發(fā)現(xiàn)，相同入模溫差下，B缺陷區(qū)域溫差大于D缺陷區(qū)域溫差，并且入模溫度越高差別越大，即相同入模溫度、相同缺陷厚度下，缺陷尺寸越大，缺陷區(qū)域溫差越大。同樣，對比C、D缺陷區(qū)域溫差曲線可以發(fā)現(xiàn)，兩者溫差曲線差異不大，但在相同入模溫度下，C缺陷溫差稍高于D缺陷溫差，即相同入模溫度、相同缺陷尺寸下，缺陷厚度對缺陷區(qū)域溫差的影響較小。

3 Ansys有限元熱分析

利用Ansys有限元分析軟件，建立熱分析模型。各材料物理性質參見表1，選用Thermal Solid 8node278單元，有限元分析模型如圖14所示。

圖14 有限元分析模型

各模擬圖不再一一列舉。圖15為A缺陷在入模溫差為8 K、t=15 s時刻的溫度云圖，圖中藍色區(qū)域即為A缺陷。將不同缺陷下的各模擬值進行整理，可得到如圖16～圖19所示的溫差曲線圖。

圖15 8 K入模溫差下t=15 s時的A缺陷溫度云圖

圖16 不同入模溫度下A缺陷（10 cm×10 cm×1 cm）模擬值溫差曲線

圖19 不同入模溫度下D缺陷（5 cm×5 cm×0.5 cm）溫差曲線

為了更清楚地進行對比分析，在模擬值溫差曲線的基礎上，添加了試驗值溫差曲線。在圖17中，B缺陷的模擬值和試驗值溫差曲線變化趨勢基本相同，而模擬值大于試驗值，原因可能是試驗過程受到風的影響，導致試驗值稍低，但是影響不大。在圖18和圖19中，C、D缺陷的模擬值和試驗值比較吻合，但在3 K入模溫差下所得的最大溫差，試驗值稍大于模擬值，原因可能是在試驗結果處理過程中產生誤差。

圖17 不同入模溫度下B缺陷（10 cm×10 cm×0.5 cm）溫差曲線

圖18 不同入模溫度下C缺陷（5 cm×5 cm×1 cm）溫差曲線

4 結語

1）隨著入模溫度的降低，同一時刻所得缺陷溫差也在降低，并且缺陷邊界變得模糊，可以分辨出缺陷的時間段也在逐漸縮短。

2）相同入模溫度、相同缺陷厚度下，缺陷尺寸越大，缺陷區(qū)域溫差也越大；相同入模溫度、相同缺陷尺寸下，缺陷厚度對缺陷區(qū)域溫差的影響較小。

3）對于10 cm×10 cm×1 cm（0.5 cm）和5 cm×5 cm×1 cm（0.5 cm）大小的缺陷，入模溫差控制在3～5 K之間，此時的缺陷區(qū)域溫差可達到0.4～0.6 K，易得到理想的紅外熱圖像。