混凝土建筑結構缺陷檢測技術研究

李靈芝

武漢九通交通工程檢測有限公司 湖北 武漢 430300

1 引言

自2020年8月28日，中國政府發布的《關于加快新型建筑工業化發展的若干意見》將裝配式混凝土建筑提升為戰略目標，裝配式混凝土正迎來廣泛應用的新時代，混凝土在建筑領域因其關鍵的安全性和可持續性顯得尤為重要[1]。然而，混凝土結構在長期使用過程中常受多種因素影響，導致結構缺陷問題日益凸顯。結構缺陷不僅威脅人員和財產安全，還會增加維護成本，降低建筑壽命。因此，及時而準確的混凝土結構缺陷檢測至關重要。本文旨在探討混凝土建筑結構缺陷檢測技術的研究進展，包括缺陷的分類與特征、不同檢測技術的比較。

2 混凝土結構缺陷的分類與特征

2.1 裂縫

混凝土結構中的裂縫是一種常見的缺陷，可能會對結構的穩定性和耐久性產生嚴重的影響。裂縫的形成通常是由于多種內外因素相互作用的結果[2]。溫度變化是裂縫形成的常見原因之一。在混凝土結構中，由于日夜溫差以及季節性溫度變化，混凝土會膨脹和收縮。這種溫度引起的收縮和膨脹可能會導致裂縫的出現。這些裂縫通常被稱為溫度裂縫。

混凝土結構在受到負載時也容易發生裂縫。如果結構設計或施工不當，超過其負載能力的范圍可能導致混凝土的彎曲和應力集中，最終導致裂縫的產生。這種類型的裂縫被稱為負載裂縫。地震活動也是裂縫形成的一個重要因素。地震的產生會使混凝土結構發生振動，超過其承受能力時，裂縫可能會出現，這種裂縫通常被稱為地震裂縫。

2.2 腐蝕

混凝土結構中的腐蝕也是一種常見且危害極大的缺陷，通常是由于外部環境中的化學物質對混凝土構件的侵蝕而引起的。腐蝕可以分為多種類型，包括碳化、氯離子侵入和硫酸鹽侵蝕等。碳化是一種常見的腐蝕形式。它通常是由于大氣中的二氧化碳與混凝土中的水和氫氧根離子發生反應，形成碳酸，進而導致混凝土中的鈣離子被轉化為可溶性碳酸鈣。這一過程削弱了混凝土的堿性，降低了混凝土的抗腐蝕性能，最終引發裂縫和結構損壞。

氯離子侵入也是造成混凝土腐蝕的常見原因。氯離子通常來自鹽水、海水或含氯化物的環境，它們滲入混凝土后會與鋼筋發生電化學反應，導致鋼筋腐蝕[3]。腐蝕的結果是鋼筋體積膨脹，使周圍混凝土開裂，最終破壞了結構的穩定性。硫酸鹽侵蝕也可能對混凝土結構造成損害。硫酸鹽可以來自土壤、工業廢水或污水，它們與混凝土中的礦物質反應，形成可溶性硫酸鹽，導致混凝土的體積膨脹和強度降低。

2.3 浮渣

在混凝土結構中，浮渣是一種常見的缺陷，它通常是由混凝土制備和施工過程中的不當操作或質量管理問題引起的。浮渣是指混凝土中的骨料、沙粒、水泥漿等顆粒物質分離，集中在混凝土表面或內部，形成明顯的疏松或空洞區域。浮渣可能會對混凝土結構的強度和耐久性產生負面影響[4]。第一，浮渣使混凝土結構表面變得不均勻，降低了其美觀性。第二，浮渣區域通常比周圍混凝土更容易受到環境侵蝕，如氣候變化和化學物質侵蝕，從而導致結構的腐蝕和破壞。第三，浮渣還可能導致聲學性能降低，影響混凝土結構的聲學特性。浮渣的形成通常與混凝土的攪拌、振搗和澆注過程中的振動和震動有關。

3 混凝土結構缺陷檢測技術

圖1 混凝土建筑檢測技術改善結構缺陷應用過程

3.1 目視檢測

目視檢測是混凝土結構缺陷檢測的最基本方法之一，它依賴于人眼對混凝土表面和結構的觀察和分析。盡管這是一種最簡單的檢測方法，但在許多情況下仍然是非常有效的，尤其是對于表面可見的缺陷。目視檢測可以用于觀察混凝土結構表面的裂縫、浮渣、腐蝕跡象等明顯缺陷。檢測人員可以通過肉眼觀察來識別這些問題，并進行初步的評估。這種方法的優點是操作簡單，無需特殊設備，成本較低，且能夠迅速發現明顯的缺陷。

目視檢測可以用于檢查混凝土結構的顏色、質地和一般外觀。這有助于識別可能存在的問題，如表面開裂、顏色不均勻或材料偏差。檢測人員還可以觀察是否存在混凝土的起伏或不平整情況，這可能暗示著結構中的潛在問題。然而，目視檢測也有其局限性。它主要適用于表面可見的問題，對于深埋在結構內部的缺陷，如腐蝕或裂縫擴展到混凝土內部的情況，目視檢測可能無法檢測到。此外，檢測結果受到檢測人員經驗和專業知識的影響，可能存在主觀性。

3.2 超聲波檢測

超聲波檢測是一種非破壞性檢測方法，廣泛應用于混凝土結構的缺陷檢測。它基于聲波在不同材料中傳播的特性，通過發送超聲波脈沖并測量其回波來檢測混凝土結構內部的缺陷。這種技術的優點之一是它可以用于檢測混凝土結構內部的隱蔽缺陷，如裂縫、空洞、腐蝕或銹蝕的鋼筋等[5]。超聲波通過混凝土中的聲波速度和衰減率的變化來識別這些缺陷。通過分析超聲波的傳播時間和能量損失，檢測人員可以確定缺陷的位置、大小和性質。另一個優點是超聲波檢測是一種快速、精確和高分辨率的方法。它可以提供有關缺陷的詳細信息，包括深度、形狀和方向。這對于決定是否需要采取維修措施以及維修的具體方法非常重要。第一，它需要受過培訓的技術人員來操作專業設備，并進行數據分析。第二，檢測結果受到混凝土材料的性質和結構復雜性的影響。不同混凝土類型、密度和含水量可能會導致超聲波傳播的變化。

3.3 磁粉檢測

磁粉檢測是一種常用于混凝土結構缺陷檢測的非破壞性技術，特別適用于檢測鋼筋和鋼筋混凝土結構中的裂縫和腐蝕。這種方法的原理基于以下基本概念，當鋼筋表面存在裂縫或腐蝕時，磁場會受到干擾，從而導致磁粉在受影響區域產生集聚或分布不均。通過在受測區域撒布磁粉，然后應用磁場，磁粉會在存在缺陷的位置聚集，形成可見的磁粉軌跡，顯示出鋼筋或混凝土表面的缺陷。磁粉檢測具有許多優點，其中之一是其高靈敏度和高分辨率。它能夠檢測到非常小的裂縫和腐蝕，甚至可以檢測到深埋在混凝土內部的隱蔽缺陷。這使得它成為發現早期缺陷并采取及時維修措施的理想工具。另一個優點是磁粉檢測是一種快速且可視化的方法。檢測人員可以直觀地看到缺陷的位置和形狀，而不需要進行復雜的數據分析。這有助于快速決策和維修計劃的制定。盡管如此，磁粉檢測也有一些限制。第一，它主要適用于鋼筋混凝土結構，對于非金屬構件的檢測不太適用。第二，檢測結果受到環境和材料的影響，如濕度和磁性材料的存在。因此，在進行磁粉檢測時，需要仔細控制環境條件。

3.4 熱成像檢測

熱成像檢測是一種非常有前景的混凝土結構缺陷檢測技術。它基于紅外熱像儀捕捉表面溫度分布，通過分析溫度差異來檢測結構內部的缺陷或問題。熱成像檢測是一種非破壞性技術，不需要直接接觸混凝土結構，因此不會對結構造成進一步的損傷[6]。這對于保護結構的完整性至關重要。熱成像可以迅速掃描大面積的混凝土表面，捕捉溫度分布。這一快速性使其在大型建筑或橋梁等項目中非常實用。熱成像不受天氣條件的限制，可以在白天或黑夜、晴天或雨天進行，因此在惡劣氣候條件下仍能有效工作。并且，能夠檢測到隱蔽的缺陷，如混凝土內部的裂縫、空洞或濕度變化，這些缺陷可能在肉眼不易察覺。

然而，熱成像檢測也有其局限性，對于深埋在混凝土內部的缺陷，如深層裂縫，可能需要其他技術來補充。溫度差異受環境條件的影響，如太陽輻射、風速和濕度等。這可能導致溫度圖像的誤差，需要在數據分析中進行修正。解釋熱成像圖像需要專業知識。不同的混凝土結構和缺陷可能會產生復雜的溫度分布，需要經驗豐富的分析人員來正確識別問題。

3.5 高分辨率成像技術

高分辨率成像技術是一種非常有前景的混凝土結構缺陷檢測方法，它利用高分辨率攝像機或傳感器來獲取混凝土結構的詳細圖像，包括內部和外部表面。高分辨率成像技術提供了非常精確的結構表面信息。它可以捕捉細微的細節，包括小型裂縫、浮渣和其他視覺缺陷。這些詳細的圖像使檢測人員能夠清晰地識別缺陷的位置和形狀，有助于更準確地評估結構的狀態[7]。這種技術可以生成多維數據，包括顏色、紋理和形狀等信息。這些數據可以提供更全面的結構信息，有助于深入分析缺陷和結構特性。高分辨率成像，不需要直接接觸混凝土結構，因此不會對結構造成進一步的干擾或損害。

盡管如此，它同樣存在一些缺陷，比如依賴于光照條件，高分辨率成像技術對光照條件敏感。在光線不足或惡劣天氣條件下，圖像質量可能會受到影響，導致較差的成像效果。高分辨率成像通常有限于相機的視野范圍。對于大型混凝土結構，可能需要多個攝像頭或多次成像來覆蓋整個區域。同時數據處理復雜，大量的高分辨率圖像數據需要進行處理和分析，這需要大量時間和專業知識。數據處理過程也較為復雜，需要適當的軟件和硬件支持。

4 技術比較與展望

4.1 不同技術的比較

在混凝土結構缺陷檢測領域，不同的檢測技術具有各自的特點和優劣勢。因此，對這些技術進行比較和評估，可以幫助選擇適用于特定情況的最佳方法。不同的技術在檢測缺陷時具有不同的靈敏度。例如，超聲波檢測和高分辨率成像技術通常具有較高的靈敏度，可以檢測到非常小的缺陷，而目視檢測可能只能發現明顯的問題。然而，高靈敏度可能伴隨著更高的誤報率，因此需要綜合考慮。

成本和可操作性也是比較的重要因素。不同技術的設備和人力成本各不相同。例如，目視檢測和磁粉檢測通常成本較低，而超聲波檢測和高分辨率成像技術可能需要更昂貴的設備和培訓。此外，可操作性和實施難度也需要考慮。一些技術可能需要受過培訓的專業人員來執行，而其他技術可能更容易操作。另一個比較的維度是適用范圍。不同的技術可能對特定類型的缺陷或結構更具優勢。例如，磁粉檢測對于檢測鋼筋和鋼筋混凝土結構中的裂縫和腐蝕非常有效，而高分辨率成像技術可能更適用于識別表面浮渣和其他視覺缺陷。

4.2 技術融合與創新

在混凝土結構缺陷檢測領域，技術融合和創新是不可忽視的趨勢，它們有助于提高檢測的準確性、效率和可操作性。技術融合指的是將多種不同的檢測技術整合在一起，以充分利用它們的優勢并彌補各自的局限性。例如，可以將目視檢測與高靈敏度的超聲波檢測結合使用，通過目視快速篩查結構，然后使用超聲波來驗證和精確定位潛在缺陷。這種技術融合可以提供更全面的結構評估，同時減少了虛假報警的風險。

基于人工智能（AI）的自動檢測系統也是一種創新方法，它利用機器學習和深度學習算法來識別和評估混凝土結構中的缺陷[8]。這些系統可以通過訓練模型來自動識別圖像或傳感器數據中的異常模式，從而提高檢測的速度和準確性。AI技術還可以分析大量數據，幫助識別結構中的潛在問題，有助于制定更科學的維護計劃。多模態技術的結合也是創新的方向。通過同時應用多種不同的檢測技術，可以獲得更多層次的信息。

5 結語

混凝土建筑結構缺陷檢測技術的研究啟示我們在建筑領域取得了顯著的進步，但也提醒我們在面臨挑戰時需要不斷創新和改進。通過研究不同類型的結構缺陷及其特點，我們能夠更好地理解混凝土材料的性質和行為，從而有助于提前發現和解決潛在的問題。各種缺陷檢測技術的比較讓我們認識到，多模態和綜合性的方法可能是未來發展的趨勢。將不同技術融合，結合人工智能等先進技術，可以提高檢測的準確性和效率，進一步提高建筑結構的可靠性。