混凝土建筑结构缺陷检测技术研究

李灵芝

武汉九通交通工程检测有限公司 湖北 武汉 430300

1 引言

自2020年8月28日，中国政府发布的《关于加快新型建筑工业化发展的若干意见》将装配式混凝土建筑提升为战略目标，装配式混凝土正迎来广泛应用的新时代，混凝土在建筑领域因其关键的安全性和可持续性显得尤为重要[1]。然而，混凝土结构在长期使用过程中常受多种因素影响，导致结构缺陷问题日益凸显。结构缺陷不仅威胁人员和财产安全，还会增加维护成本，降低建筑寿命。因此，及时而准确的混凝土结构缺陷检测至关重要。本文旨在探讨混凝土建筑结构缺陷检测技术的研究进展，包括缺陷的分类与特征、不同检测技术的比较。

2 混凝土结构缺陷的分类与特征

2.1 裂缝

混凝土结构中的裂缝是一种常见的缺陷，可能会对结构的稳定性和耐久性产生严重的影响。裂缝的形成通常是由于多种内外因素相互作用的结果[2]。温度变化是裂缝形成的常见原因之一。在混凝土结构中，由于日夜温差以及季节性温度变化，混凝土会膨胀和收缩。这种温度引起的收缩和膨胀可能会导致裂缝的出现。这些裂缝通常被称为温度裂缝。

混凝土结构在受到负载时也容易发生裂缝。如果结构设计或施工不当，超过其负载能力的范围可能导致混凝土的弯曲和应力集中，最终导致裂缝的产生。这种类型的裂缝被称为负载裂缝。地震活动也是裂缝形成的一个重要因素。地震的产生会使混凝土结构发生振动，超过其承受能力时，裂缝可能会出现，这种裂缝通常被称为地震裂缝。

2.2 腐蚀

混凝土结构中的腐蚀也是一种常见且危害极大的缺陷，通常是由于外部环境中的化学物质对混凝土构件的侵蚀而引起的。腐蚀可以分为多种类型，包括碳化、氯离子侵入和硫酸盐侵蚀等。碳化是一种常见的腐蚀形式。它通常是由于大气中的二氧化碳与混凝土中的水和氢氧根离子发生反应，形成碳酸，进而导致混凝土中的钙离子被转化为可溶性碳酸钙。这一过程削弱了混凝土的碱性，降低了混凝土的抗腐蚀性能，最终引发裂缝和结构损坏。

氯离子侵入也是造成混凝土腐蚀的常见原因。氯离子通常来自盐水、海水或含氯化物的环境，它们渗入混凝土后会与钢筋发生电化学反应，导致钢筋腐蚀[3]。腐蚀的结果是钢筋体积膨胀，使周围混凝土开裂，最终破坏了结构的稳定性。硫酸盐侵蚀也可能对混凝土结构造成损害。硫酸盐可以来自土壤、工业废水或污水，它们与混凝土中的矿物质反应，形成可溶性硫酸盐，导致混凝土的体积膨胀和强度降低。

2.3 浮渣

在混凝土结构中，浮渣是一种常见的缺陷，它通常是由混凝土制备和施工过程中的不当操作或质量管理问题引起的。浮渣是指混凝土中的骨料、沙粒、水泥浆等颗粒物质分离，集中在混凝土表面或内部，形成明显的疏松或空洞区域。浮渣可能会对混凝土结构的强度和耐久性产生负面影响[4]。第一，浮渣使混凝土结构表面变得不均匀，降低了其美观性。第二，浮渣区域通常比周围混凝土更容易受到环境侵蚀，如气候变化和化学物质侵蚀，从而导致结构的腐蚀和破坏。第三，浮渣还可能导致声学性能降低，影响混凝土结构的声学特性。浮渣的形成通常与混凝土的搅拌、振捣和浇注过程中的振动和震动有关。

3 混凝土结构缺陷检测技术

图1 混凝土建筑检测技术改善结构缺陷应用过程

3.1 目视检测

目视检测是混凝土结构缺陷检测的最基本方法之一，它依赖于人眼对混凝土表面和结构的观察和分析。尽管这是一种最简单的检测方法，但在许多情况下仍然是非常有效的，尤其是对于表面可见的缺陷。目视检测可以用于观察混凝土结构表面的裂缝、浮渣、腐蚀迹象等明显缺陷。检测人员可以通过肉眼观察来识别这些问题，并进行初步的评估。这种方法的优点是操作简单，无需特殊设备，成本较低，且能够迅速发现明显的缺陷。

目视检测可以用于检查混凝土结构的颜色、质地和一般外观。这有助于识别可能存在的问题，如表面开裂、颜色不均匀或材料偏差。检测人员还可以观察是否存在混凝土的起伏或不平整情况，这可能暗示着结构中的潜在问题。然而，目视检测也有其局限性。它主要适用于表面可见的问题，对于深埋在结构内部的缺陷，如腐蚀或裂缝扩展到混凝土内部的情况，目视检测可能无法检测到。此外，检测结果受到检测人员经验和专业知识的影响，可能存在主观性。

3.2 超声波检测

超声波检测是一种非破坏性检测方法，广泛应用于混凝土结构的缺陷检测。它基于声波在不同材料中传播的特性，通过发送超声波脉冲并测量其回波来检测混凝土结构内部的缺陷。这种技术的优点之一是它可以用于检测混凝土结构内部的隐蔽缺陷，如裂缝、空洞、腐蚀或锈蚀的钢筋等[5]。超声波通过混凝土中的声波速度和衰减率的变化来识别这些缺陷。通过分析超声波的传播时间和能量损失，检测人员可以确定缺陷的位置、大小和性质。另一个优点是超声波检测是一种快速、精确和高分辨率的方法。它可以提供有关缺陷的详细信息，包括深度、形状和方向。这对于决定是否需要采取维修措施以及维修的具体方法非常重要。第一，它需要受过培训的技术人员来操作专业设备，并进行数据分析。第二，检测结果受到混凝土材料的性质和结构复杂性的影响。不同混凝土类型、密度和含水量可能会导致超声波传播的变化。

3.3 磁粉检测

磁粉检测是一种常用于混凝土结构缺陷检测的非破坏性技术，特别适用于检测钢筋和钢筋混凝土结构中的裂缝和腐蚀。这种方法的原理基于以下基本概念，当钢筋表面存在裂缝或腐蚀时，磁场会受到干扰，从而导致磁粉在受影响区域产生集聚或分布不均。通过在受测区域撒布磁粉，然后应用磁场，磁粉会在存在缺陷的位置聚集，形成可见的磁粉轨迹，显示出钢筋或混凝土表面的缺陷。磁粉检测具有许多优点，其中之一是其高灵敏度和高分辨率。它能够检测到非常小的裂缝和腐蚀，甚至可以检测到深埋在混凝土内部的隐蔽缺陷。这使得它成为发现早期缺陷并采取及时维修措施的理想工具。另一个优点是磁粉检测是一种快速且可视化的方法。检测人员可以直观地看到缺陷的位置和形状，而不需要进行复杂的数据分析。这有助于快速决策和维修计划的制定。尽管如此，磁粉检测也有一些限制。第一，它主要适用于钢筋混凝土结构，对于非金属构件的检测不太适用。第二，检测结果受到环境和材料的影响，如湿度和磁性材料的存在。因此，在进行磁粉检测时，需要仔细控制环境条件。

3.4 热成像检测

热成像检测是一种非常有前景的混凝土结构缺陷检测技术。它基于红外热像仪捕捉表面温度分布，通过分析温度差异来检测结构内部的缺陷或问题。热成像检测是一种非破坏性技术，不需要直接接触混凝土结构，因此不会对结构造成进一步的损伤[6]。这对于保护结构的完整性至关重要。热成像可以迅速扫描大面积的混凝土表面，捕捉温度分布。这一快速性使其在大型建筑或桥梁等项目中非常实用。热成像不受天气条件的限制，可以在白天或黑夜、晴天或雨天进行，因此在恶劣气候条件下仍能有效工作。并且，能够检测到隐蔽的缺陷，如混凝土内部的裂缝、空洞或湿度变化，这些缺陷可能在肉眼不易察觉。

然而，热成像检测也有其局限性，对于深埋在混凝土内部的缺陷，如深层裂缝，可能需要其他技术来补充。温度差异受环境条件的影响，如太阳辐射、风速和湿度等。这可能导致温度图像的误差，需要在数据分析中进行修正。解释热成像图像需要专业知识。不同的混凝土结构和缺陷可能会产生复杂的温度分布，需要经验丰富的分析人员来正确识别问题。

3.5 高分辨率成像技术

高分辨率成像技术是一种非常有前景的混凝土结构缺陷检测方法，它利用高分辨率摄像机或传感器来获取混凝土结构的详细图像，包括内部和外部表面。高分辨率成像技术提供了非常精确的结构表面信息。它可以捕捉细微的细节，包括小型裂缝、浮渣和其他视觉缺陷。这些详细的图像使检测人员能够清晰地识别缺陷的位置和形状，有助于更准确地评估结构的状态[7]。这种技术可以生成多维数据，包括颜色、纹理和形状等信息。这些数据可以提供更全面的结构信息，有助于深入分析缺陷和结构特性。高分辨率成像，不需要直接接触混凝土结构，因此不会对结构造成进一步的干扰或损害。

尽管如此，它同样存在一些缺陷，比如依赖于光照条件，高分辨率成像技术对光照条件敏感。在光线不足或恶劣天气条件下，图像质量可能会受到影响，导致较差的成像效果。高分辨率成像通常有限于相机的视野范围。对于大型混凝土结构，可能需要多个摄像头或多次成像来覆盖整个区域。同时数据处理复杂，大量的高分辨率图像数据需要进行处理和分析，这需要大量时间和专业知识。数据处理过程也较为复杂，需要适当的软件和硬件支持。

4 技术比较与展望

4.1 不同技术的比较

在混凝土结构缺陷检测领域，不同的检测技术具有各自的特点和优劣势。因此，对这些技术进行比较和评估，可以帮助选择适用于特定情况的最佳方法。不同的技术在检测缺陷时具有不同的灵敏度。例如，超声波检测和高分辨率成像技术通常具有较高的灵敏度，可以检测到非常小的缺陷，而目视检测可能只能发现明显的问题。然而，高灵敏度可能伴随着更高的误报率，因此需要综合考虑。

成本和可操作性也是比较的重要因素。不同技术的设备和人力成本各不相同。例如，目视检测和磁粉检测通常成本较低，而超声波检测和高分辨率成像技术可能需要更昂贵的设备和培训。此外，可操作性和实施难度也需要考虑。一些技术可能需要受过培训的专业人员来执行，而其他技术可能更容易操作。另一个比较的维度是适用范围。不同的技术可能对特定类型的缺陷或结构更具优势。例如，磁粉检测对于检测钢筋和钢筋混凝土结构中的裂缝和腐蚀非常有效，而高分辨率成像技术可能更适用于识别表面浮渣和其他视觉缺陷。

4.2 技术融合与创新

在混凝土结构缺陷检测领域，技术融合和创新是不可忽视的趋势，它们有助于提高检测的准确性、效率和可操作性。技术融合指的是将多种不同的检测技术整合在一起，以充分利用它们的优势并弥补各自的局限性。例如，可以将目视检测与高灵敏度的超声波检测结合使用，通过目视快速筛查结构，然后使用超声波来验证和精确定位潜在缺陷。这种技术融合可以提供更全面的结构评估，同时减少了虚假报警的风险。

基于人工智能（AI）的自动检测系统也是一种创新方法，它利用机器学习和深度学习算法来识别和评估混凝土结构中的缺陷[8]。这些系统可以通过训练模型来自动识别图像或传感器数据中的异常模式，从而提高检测的速度和准确性。AI技术还可以分析大量数据，帮助识别结构中的潜在问题，有助于制定更科学的维护计划。多模态技术的结合也是创新的方向。通过同时应用多种不同的检测技术，可以获得更多层次的信息。

5 结语

混凝土建筑结构缺陷检测技术的研究启示我们在建筑领域取得了显著的进步，但也提醒我们在面临挑战时需要不断创新和改进。通过研究不同类型的结构缺陷及其特点，我们能够更好地理解混凝土材料的性质和行为，从而有助于提前发现和解决潜在的问题。各种缺陷检测技术的比较让我们认识到，多模态和综合性的方法可能是未来发展的趋势。将不同技术融合，结合人工智能等先进技术，可以提高检测的准确性和效率，进一步提高建筑结构的可靠性。