摘要：在建筑火災(zāi)中，混凝土作為核心建筑材料，其高溫特性對火災(zāi)調(diào)查具有重要價值。本文系統(tǒng)研究了混凝土在高溫下的力學(xué)性能、微觀結(jié)構(gòu)及顏色變化規(guī)律，并探討掃描電子顯微鏡（SEM）、紅外熱成像、比色法及人工智能（AI）等技術(shù)在火災(zāi)溫度反演、火源定位中的應(yīng)用。結(jié)果表明，結(jié)合多技術(shù)手段，可顯著提升火災(zāi)調(diào)查的精度與效率，同時AI技術(shù)的引入進(jìn)一步推動了火災(zāi)調(diào)查的智能化發(fā)展。

關(guān)鍵詞：混凝土；火災(zāi)調(diào)查；應(yīng)用

引言

建筑火災(zāi)因其發(fā)生頻率高、蔓延速度快、損失大等特點(diǎn)，已成為公共安全領(lǐng)域的重點(diǎn)防控對象?；馂?zāi)調(diào)查作為追溯火源、分析成因的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，常面臨現(xiàn)場物證損毀、數(shù)據(jù)缺失等挑戰(zhàn)?；炷磷鳛榻ㄖY(jié)構(gòu)中應(yīng)用最廣泛的材料，在高溫下呈現(xiàn)力學(xué)性能退化、微觀結(jié)構(gòu)劣化及顏色梯度變化等特性。這些特性與火災(zāi)溫度、受熱時長及冷卻方式密切相關(guān)，是火災(zāi)調(diào)查中不可替代的物證載體。近年來，國內(nèi)外學(xué)者針對混凝土高溫特性開展了系統(tǒng)性研究，如Schneider等[1]通過實(shí)驗(yàn)建立了混凝土抗壓強(qiáng)度與溫度的定量關(guān)系，魏亞等[2]利用比色法實(shí)現(xiàn)了火災(zāi)溫度的反演。然而，現(xiàn)有研究仍存在一定局限，如單一技術(shù)（如SEM或比色法）難以全面表征火災(zāi)對混凝土的多尺度影響；傳統(tǒng)方法依賴人工經(jīng)驗(yàn)，效率低且主觀性強(qiáng)；人工智能（AI）技術(shù)在火災(zāi)調(diào)查中的應(yīng)用尚處于探索階段，缺乏多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合。本文以“特性分析－技術(shù)協(xié)同－智能輔助”為主線，以混凝土高溫特性為核心，通過揭示其微觀結(jié)構(gòu)演變、力學(xué)性能退化及顏色變化的階段性規(guī)律，提出基于SEM、紅外熱成像、比色法與人工智能的多維分析方法，旨在解決傳統(tǒng)火災(zāi)調(diào)查中物證匱乏、效率低下等問題。研究結(jié)果為火災(zāi)溫度重建、結(jié)構(gòu)損傷評估及智能調(diào)查技術(shù)發(fā)展提供了理論支撐與實(shí)踐路徑。

一、混凝土高溫特性與火災(zāi)調(diào)查的關(guān)聯(lián)性

混凝土在高溫下的物理、化學(xué)及力學(xué)響應(yīng)特性是火災(zāi)調(diào)查中推斷火場溫度、定位火源及評估結(jié)構(gòu)損傷的關(guān)鍵依據(jù)。

（一）混凝土在高溫下的微觀特性

普通混凝土是膠凝材料、粗細(xì)骨料、外加劑和水經(jīng)拌和與硬化后形成的一種人造石材[3]。在300℃以下時，自由水蒸發(fā)，內(nèi)部孔隙率輕微增加，而水泥水化產(chǎn)物仍保持穩(wěn)定，表面與內(nèi)部形成顯著溫差；在400℃左右時，結(jié)合水完全逸出，漿體結(jié)構(gòu)因脫水收縮產(chǎn)生微裂縫，界面過渡區(qū)開始松動；在500℃—700℃時，氫氧化鈣分解為氧化鈣，骨料與漿體間裂縫擴(kuò)展，孔隙網(wǎng)絡(luò)連通性增強(qiáng)；在700℃以上時，硅酸鹽礦物（C-S-H凝膠）徹底分解，骨料熱膨脹，材料整體疏松化[4]。微觀結(jié)構(gòu)劣化是力學(xué)性能退化的根本原因。例如，孔隙率增加削弱了骨料與漿體的黏結(jié)力，而裂縫擴(kuò)展直接降低材料承載能力。因此，通過掃描電子顯微鏡（SEM）觀察裂縫形態(tài)、孔隙分布及礦物相變，可定量評估火災(zāi)溫度對混凝土的損傷程度，結(jié)合熱傳導(dǎo)模型，可定位火源并重建火災(zāi)傳播路徑。

（二）混凝土在高溫下的力學(xué)特性

混凝土的抗壓強(qiáng)度是其力學(xué)性能的核心指標(biāo)。在高溫下，強(qiáng)度損失與溫度呈非線性關(guān)系。當(dāng)溫度在200℃以下時，混凝土的抗壓強(qiáng)度下降速率較慢；在100℃時，游離水蒸發(fā)導(dǎo)致內(nèi)部蒸氣壓升高，部分未水化水泥顆粒繼續(xù)反應(yīng)，抗壓強(qiáng)度短暫小幅提升（約5%）；當(dāng)溫度在200℃—400℃時，水泥漿體脫水收縮，界面裂縫萌生，抗壓強(qiáng)度降至常溫的80%—90%；當(dāng)溫度在400℃—600℃時，C-S-H凝膠分解加速，骨料與漿體剝離，強(qiáng)度驟降至常溫的40%—60%[5]。此外，受熱時間與冷卻方式顯著影響力學(xué)性能?？焖倮鋮s（如水淋）可能因熱應(yīng)力加劇裂縫擴(kuò)展，而緩慢冷卻（自然降溫）使損傷更集中在高溫區(qū)域。因此，基于混凝土殘余抗壓強(qiáng)度與溫度的定量關(guān)系，可通過現(xiàn)場取樣測試反演火場溫度分布。強(qiáng)度梯度差異還可間接反映受熱時長與冷卻速率，為火災(zāi)發(fā)展過程提供量化依據(jù)。在火災(zāi)調(diào)查中，需結(jié)合力學(xué)測試與微觀分析，區(qū)分溫度效應(yīng)與冷卻方式的影響。

（三）混凝土在高溫下的顏色特性

混凝土表面顏色隨溫度升高發(fā)生規(guī)律性變化，這一現(xiàn)象源于礦物成分的氧化與相變。混凝土在常溫下呈灰色，在300℃—600℃時，鐵氧化物生成使混凝土呈粉紅色至磚紅色；在600℃—900℃時，碳酸鈣分解為氧化鈣，顏色褪為灰白色；在900℃以上時，硅質(zhì)骨料熔融形成玻璃相，表面呈現(xiàn)淺灰色或瓷白色。顏色變化具有顯著的空間異質(zhì)性。火源附近因持續(xù)高溫暴露，顏色褪變更徹底；遠(yuǎn)離火源區(qū)域可能保留中間過渡色（如局部粉紅色）。通過比色法量化RGB值或灰度值，可建立溫度－顏色對應(yīng)關(guān)系，進(jìn)而繪制火場溫度分布圖。需注意的是，煙灰沉積或滅火水流可能干擾顏色判讀，應(yīng)結(jié)合紅外熱成像與化學(xué)成分分析進(jìn)行校正。

二、現(xiàn)代檢測技術(shù)在火災(zāi)調(diào)查中的應(yīng)用

本文第一部分揭示了混凝土在高溫下的微觀結(jié)構(gòu)劣化、力學(xué)性能退化及顏色變化的階段性規(guī)律，這些特性為火災(zāi)溫度反演與火源定位提供了理論依據(jù)。第二部分基于上述結(jié)論，結(jié)合SEM、紅外熱成像、比色法與人工智能技術(shù)，闡述如何將混凝土高溫特性轉(zhuǎn)化為火災(zāi)調(diào)查的實(shí)際應(yīng)用，解決傳統(tǒng)方法中物證匱乏、效率低下等核心問題。

（一）掃描電子顯微鏡

SEM通過捕捉電子信號重構(gòu)混凝土微觀形貌，其高分辨率可清晰呈現(xiàn)高溫導(dǎo)致的裂縫擴(kuò)展、孔隙演化及礦物相變（如C-S-H凝膠分解）。首先，制備樣品。截取火災(zāi)現(xiàn)場混凝土樣品（優(yōu)先選擇火源附近與遠(yuǎn)離區(qū)域?qū)Ρ龋?，切割?cm3小塊，研磨和拋光樣品表面，使其平整并去除機(jī)械加工痕跡，使用超聲清洗去除表面灰塵和碎屑，對樣品進(jìn)行金屬噴鍍（如金或碳膜），以增加導(dǎo)電性，避免圖像帶電現(xiàn)象。其次，對圖像進(jìn)行采集。設(shè)置電子束電壓（5kV—20kV）及放大倍數(shù)（100x—5000x），重點(diǎn)觀察界面過渡區(qū)裂縫、骨料－漿體剝離及孔隙連通性。最后，利用圖像處理軟件（如ImageJ、MATLAB）分析其孔隙率與裂縫寬度和長度。通過比較不同溫度下樣品的裂縫數(shù)量、孔隙率和水化產(chǎn)物的形態(tài)演變，定量描述高溫對混凝土微觀結(jié)構(gòu)的影響。因此，通過SEM分析火災(zāi)后混凝土的微觀結(jié)構(gòu)，可以準(zhǔn)確評估火災(zāi)溫度、結(jié)構(gòu)損傷機(jī)制、裂縫分布和材料劣化程度以及結(jié)合能譜能夠幫助識別火災(zāi)引發(fā)的非正常化學(xué)反應(yīng)，提供重要的物證支持。這不僅有助于火災(zāi)現(xiàn)場的重建，還為火災(zāi)成因調(diào)查提供科學(xué)依據(jù)。同時，SEM觀測的裂縫密度梯度可指示熱輻射強(qiáng)度，為紅外熱成像的宏觀溫度分布提供微觀證據(jù)。

（二）紅外熱成像

紅外輻射又被稱為紅外線，是一種波長介于075μm至1000μm之間的電磁波或輻射?；馂?zāi)后混凝土殘余熱量通過紅外輻射釋放，熱成像儀可捕捉溫度分布差異，間接反映火災(zāi)熱流傳播路徑。運(yùn)用紅外熱成像技術(shù)分析火災(zāi)現(xiàn)場的具體方法如下。首先，在火災(zāi)勘察中，對火災(zāi)現(xiàn)場進(jìn)行初步評估，標(biāo)記混凝土結(jié)構(gòu)的不同區(qū)域（如火源附近、遠(yuǎn)離火源位置），采集基準(zhǔn)數(shù)據(jù)，記錄現(xiàn)場環(huán)境溫度，避免外界干擾（如太陽輻射）。其次，對火災(zāi)現(xiàn)場的混凝土表面進(jìn)行熱成像掃描，捕捉不同區(qū)域的溫度分布圖，如果條件允許，在現(xiàn)場進(jìn)行動態(tài)溫度監(jiān)測（如火災(zāi)冷卻過程），捕捉火災(zāi)殘余熱量的變化，分析局部溫度的衰減情況，同時對紅外熱成像圖像進(jìn)行分類（高溫、低溫區(qū)域），通過熱圖分析不同區(qū)域的溫度差異。最后，結(jié)合混凝土在不同溫度下的變化特征，反推火災(zāi)溫度分布。其中，要注意識別熱異常區(qū)域（如裂縫、孔隙或高溫?fù)p傷區(qū)域），裂縫會改變混凝土的熱導(dǎo)率，導(dǎo)致熱圖上出現(xiàn)不均勻的溫度分布，較大的孔隙或損傷區(qū)域可能保留較高的殘余熱量。綜上所述，紅外熱成像技術(shù)在火災(zāi)調(diào)查中具有快速、直觀、非接觸的優(yōu)勢。通過監(jiān)測火災(zāi)后混凝土表面的溫度分布，可以有效分析火災(zāi)溫度范圍、火源位置和傳播路徑，并結(jié)合裂縫與孔隙特征評估結(jié)構(gòu)受損情況，為火災(zāi)原因分析提供了強(qiáng)有力的支持。同時，紅外數(shù)據(jù)可快速劃定高溫區(qū)，指導(dǎo)SEM與比色法的重點(diǎn)取樣，提升檢測效率。

（三）比色法

比色法是根據(jù)混凝土表面顏色在受火后的變化來確定受火溫度和損傷程度的一種方法。這一過程通過拍攝混凝土表面照片，測量其顏色特征（如灰度值、RGB值或反射率）與溫度之間的關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)對高溫?fù)p傷的量化分析，從而幫助評估火災(zāi)溫度、損傷程度及火災(zāi)發(fā)展情況。首先，從火災(zāi)現(xiàn)場采集混凝土樣品，選取有代表性的區(qū)域（如火源附近、火焰影響區(qū)域、遠(yuǎn)離火源位置）。同時，在實(shí)驗(yàn)室內(nèi)，對未受火災(zāi)影響的混凝土樣品進(jìn)行高溫模擬實(shí)驗(yàn)，設(shè)定不同溫度組（如200°C、400°C、600°C、800°C）作為對比樣品。其次，將受損混凝土樣品與標(biāo)準(zhǔn)色卡進(jìn)行對比，初步判斷顏色變化范圍，并使用分光光度計(jì)測定混凝土表面的反射光譜，記錄在不同溫度下混凝土的反射率隨波長的變化情況，并使用高分辨率相機(jī)在標(biāo)準(zhǔn)光源下拍攝樣品表面，用圖像處理軟件提取表面顏色的RGB值、灰度值或色差值。最后，將溫度變化與顏色參數(shù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，繪制溫度－顏色變化曲線。根據(jù)混凝土表面顏色變化和溫度－顏色關(guān)系曲線，可以推斷出受火樣品經(jīng)歷的最高溫度，通過顏色分布圖識別火災(zāi)對混凝土結(jié)構(gòu)的影響范圍，確定高溫區(qū)域與火源位置，并分析不同位置混凝土的顏色變化程度，推斷出火災(zāi)熱量傳播路徑和溫度梯度。同時，可以結(jié)合紅外熱成像技術(shù)識別溫度分布與顏色變化之間的關(guān)系。

（四）人工智能技術(shù)（AI）的融合應(yīng)用

目前，人工智能應(yīng)用在各個領(lǐng)域，可以提高效率和生產(chǎn)力，并具有自主學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力。人工智能（AI）在火災(zāi)調(diào)查中的應(yīng)用已經(jīng)成為現(xiàn)代消防和災(zāi)后分析的重要工具。AI通過整合SEM、熱成像及比色數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對火災(zāi)場景的多維度重建。使用相機(jī)、紅外熱成像和SEM取得混凝土的圖像與熱數(shù)據(jù)以及微觀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，構(gòu)建人工智能模型，運(yùn)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN）識別混凝土的顏色變化、裂縫分布和表面損傷程度。通過AI分析紅外熱成像圖，識別溫度異常區(qū)域和熱梯度分布，利用AI圖像分析工具，處理SEM或XRD數(shù)據(jù)，自動識別裂縫分布與擴(kuò)展趨勢和孔隙率的變化。根據(jù)輸出的溫度－顏色曲線，可以推斷火災(zāi)溫度分布；根據(jù)生成火災(zāi)損傷的量化數(shù)據(jù)，可以直觀顯示裂縫分布與擴(kuò)展趨勢；重建火災(zāi)溫度場，識別高溫受熱區(qū)域及火源位置。

在火災(zāi)調(diào)查中，運(yùn)用人工智能技術(shù)可以高效、精準(zhǔn)地分析高溫下混凝土的顏色變化、微觀結(jié)構(gòu)變化和溫度分布。通過AI模型與多技術(shù)結(jié)合（如紅外熱成像、SEM分析），調(diào)查人員能夠快速重建火災(zāi)溫度場、識別火源位置，并評估火災(zāi)對混凝土結(jié)構(gòu)的損害程度，為火災(zāi)原因分析和災(zāi)后修復(fù)提供全面支持。

結(jié)語

混凝土在高溫下的特性變化為火災(zāi)調(diào)查提供了天然的“溫度記錄儀”。在微觀上，裂縫擴(kuò)展與孔隙演化揭示了火場熱梯度分布；在力學(xué)上，抗壓強(qiáng)度退化規(guī)律反映了結(jié)構(gòu)損傷程度；表觀顏色變化直觀指示了局部最高溫度。本文通過SEM、紅外熱成像與比色法的協(xié)同應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)了火源定位、溫度反演與熱傳播路徑重建，并結(jié)合人工智能技術(shù)構(gòu)建多源數(shù)據(jù)分析模型，將傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)判斷轉(zhuǎn)化為定量化、智能化的決策過程。未來，需進(jìn)一步優(yōu)化溫度－特性參數(shù)的定量關(guān)聯(lián)模型，擴(kuò)大樣本數(shù)據(jù)庫以提高AI預(yù)測精度，同時探索多技術(shù)聯(lián)用（如X射線衍射與熱重分析）在復(fù)雜火場中的應(yīng)用潛力。通過深化混凝土高溫機(jī)理研究與技術(shù)創(chuàng)新，火災(zāi)調(diào)查將邁向更高水平的科學(xué)化與智能化，為建筑安全與災(zāi)害防控提供堅(jiān)實(shí)保障。

參考文獻(xiàn)

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