Стелефибробетон (SFRC) - это практичный строительный материал, который можно быстро и легко использовать. Но контролировать качество SFRC сложно, и это удерживает промышленность на низком уровне. Новый метод предлагает быстрый способ изучить его состав.
Бетон является самым популярным строительным материалом в мире: мы используем его для строительства мостов через реки и долины, строительства стен и прокладки туннелей. Самый распространенный вид бетона - армированный сталью - принцип, знакомый каждому, кто когда-либо внимательно рассматривал строительную площадку. Длинные стальные стержни, также называемые арматурными стержнями, сгибаются в плотный каркас, известный как арматура, который затем заполняется бетоном. Но строительство из сталежелезобетона требует много времени. Могут пройти дни или даже недели, прежде чем арматура для больших зданий будет полностью собрана, арматура скреплена вместе и все будет готово для заливки бетона.
Бетон, армированный стальной фиброй, является гораздо более быстрой альтернативой, так как стальные волокна длиной с сосновые иголки просто смешиваются с жидким бетоном. Как только бетон схватывается, эта сеть волокон выполняет ту же работу, что и традиционная арматурная арматура, увеличивая прочность бетона на растяжение и противодействуя трещинам. Несмотря на это, СФБ не очень широко используется в строительной отрасли. Причина в том, что в прошлом всегда было очень сложно определить качество материала, так как не существовало метода простого и надежного анализа распределения волокон в бетоне. И все же именно это распределение определяет несущую способность материала. Если внутри бетона есть зоны, где волокна слиплись, или если некоторые участки плиты вообще не содержат стальных волокон, материал гораздо менее способен противостоять нагрузкам. Это представляет собой элемент риска, на который многие строительные компании не желают идти, из-за чего они избегают использования СФБ.
Программное обеспечение для оценки матрицы волокна
Помощь пришла в виде нового метода анализа, разработанного математиками Фраунгоферовского института промышленной математики ITWM в Кайзерслаутерне. Он использует вероятностные расчеты для расчета распределения всех волокон в образцах бетона за считанные секунды. Руководитель проекта доктор Рональд Рёш и его команда экспертов используют рентгеновскую компьютерную томографию так, как он описывает, как в медицине используется компьютерная томография. «Единственная разница в том, что мы используем его для исследования образцов, взятых из готовых бетонных компонентов, а не людей», - объясняет доктор Рёш. Ученые берут образец бетона длиной около десяти сантиметров для тестирования. Затем образец подвергается рентгеновскому излучению с использованием промышленного компьютерного томографа с разрешением примерно в тысячу раз выше, чем у медицинских сканеров. Эта система выявляет в материале даже мельчайшие микрометровые структуры и создает набор 3D-данных с высоким разрешением для образца бетона, который содержит около восьми миллиардов пикселей - огромный файл. Затем Рёш и его команда используют свое новое программное обеспечение для анализа данных изображения. Оценивая различия в контрасте, программное обеспечение может назначать каждый пиксель определенной структуре внутри материала, будь то бетон, небольшой камень, захваченный пузырь воздуха или стальное волокно. По мере того, как программа обрабатывает набор данных, все волокна постепенно становятся видимыми на изображении.
«Однако сама по себе эта картинка не очень полезна, поскольку запутанная сеть волокон настолько густая, что почти невозможно различить отдельные невооруженным глазом», - объясняет Рёш. Это побудило экспертов из Кайзерслаутерна разработать программное обеспечение, которое упорядочивает хаос, анализируя систему в целом, а не оценивая каждое волокно в отдельности. Программа просто решает, представляет ли конкретный пиксель часть стального волокна, и вычисляет ориентацию этого волокна.
Для каждого пикселя программа вычисляет состав соседнего с ним материала. Это волокна или нет? Случаи, когда многочисленные волокна соприкасаются или пересекаются друг с другом, представляют наибольший интерес, так как изначально неясно, какой из всех соседних пикселей на самом деле принадлежит какому волокну. Принадлежит ли этот пиксель волокну, идущему сверху слева, или тому, который пересекает остальные непосредственно сверху? Здесь вступает в действие расчет вероятности. Он взвешивает местоположение каждого пикселя и приписывает его конкретному волокну на основе того, что имеет логический смысл. Результаты говорят экспертам все, что им нужно знать, раскрывая не только долю стальных волокон в образце, но и их ориентацию.«Это особенно важно, когда бетонный компонент должен поглощать силы, поступающие с определенного направления», - говорит Рёш. Примером этого являются мосты, по которым едут автомобили и поезда на высокой скорости.
Само собой разумеется, что Рёш знает о текущих ограничениях системы; КТ-сканер размером с небольшой настенный шкаф просто слишком велик для практического использования на строительной площадке. «Но это препятствие, которое мы можем преодолеть», - говорит он. «Наши коллеги из Центра развития рентгеновских технологий Фраунгофера EZRT в Эрлангене уже разработали аппарат размером с пивной ящик». По оценкам Рёша, прототип для практического применения может быть готов через пять лет.