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摘要：紅外熱像技術(shù)在建筑物無損檢測領(lǐng)域中具有明顯優(yōu)勢，可以經(jīng)濟(jì)便捷地識別建筑物的缺陷。本文以甘肅省蘭州市某建筑為紅外熱像檢測項目為研究對象，采用數(shù)值模擬以及現(xiàn)場實測的研究手段，分析了缺陷熱流密度、缺陷深度和缺陷尺寸對紅外熱像檢測效果的影響，并應(yīng)用于實際工程項目中。研究結(jié)果表明，物體表面與缺陷之間的熱流密度越大、缺陷深度越淺、缺陷尺寸越小，紅外熱像越容易獲得缺陷異常；采用敲擊法驗證結(jié)果表明，紅外熱像技術(shù)準(zhǔn)確率大于85%，利用其對建筑結(jié)構(gòu)的缺陷得到可靠的分析結(jié)果。關(guān)鍵詞：紅外熱像技術(shù)；無損檢測；建筑工程在建筑工程無損檢測領(lǐng)域，基于聲、光、電、磁等物理原理的方法眾多，諸如超聲波檢測、射線檢測、雷達(dá)檢測、電磁檢測和紅外熱像檢測等，這些無損檢測的本質(zhì)均是利用物質(zhì)之間的物性差異而進(jìn)行[1]。其中，紅外熱像檢測是利用測試物體散發(fā)紅外線波場，反演物體的其他參數(shù)，諸如熱分布場、結(jié)構(gòu)均勻性、熱傳導(dǎo)率等，獲得的熱像圖可以便捷地識別建筑結(jié)構(gòu)物的缺陷[2]。因此，與傳統(tǒng)的無損檢測方法相比，紅外熱像檢測技術(shù)在建筑工程檢測中的得到了廣泛的應(yīng)用[3]。

1紅外熱像技術(shù)的基本原理

在現(xiàn)實物理世界中，任何物體只要具備一定的溫度且比絕對溫度高，它在任意時刻都會散發(fā)紅外線輻射，這種光線的光譜位于可見光的紅色光外側(cè)，波長約0.80~1000μm，因此叫做紅外線[4]。紅外線含有物體大量的特征信息，如熱力溫度場可以反映結(jié)構(gòu)物的熱傳導(dǎo)特性，通過熱力溫度場中的異常值來推測物體的某種特性，如建筑物的外墻缺陷、結(jié)構(gòu)物中的局部滲水以及建筑物結(jié)構(gòu)質(zhì)量損傷等[5]。紅外線在遵循一般的可見光傳播規(guī)律之外，也存在著自身特有的規(guī)律，如遵循斯蒂芬-玻爾茲曼定律、維恩位移定律和普朗克定律等[6]。一般而言，衡量紅外線輻射的功率的物理指標(biāo)為光譜輻射率PλT，如公式（1）所示。2511TCTCPeλλλ?=?（1）式中：λ為紅外線的波長；T為物體的溫度；e為自然底數(shù)；C1為第一輻射系數(shù)，其數(shù)值為C1=3.74209×10-16w·m2；C2為第二輻射系數(shù)，其數(shù)值為C1=1.4390×10-2m·K。紅外熱像檢測時，使用紅外熱像儀對待測物體進(jìn)行掃描，物體產(chǎn)生的紅外線輻射穿過探測設(shè)備的光學(xué)成像物鏡，被紅外探測器中的光學(xué)敏感元件采集到輻射紅外線光子，并將光子的能量轉(zhuǎn)換為電信號傳輸至數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中，記錄的電信號通過數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的信號放大、濾波等處理轉(zhuǎn)化為紅外熱像圖，使得不可見的紅外線能量以可見的紅外熱像圖形式在電視屏幕或者監(jiān)視器中顯示[7]。

2建筑結(jié)構(gòu)缺陷參數(shù)對紅外熱像檢測結(jié)果的影響分析

紅外熱像檢測技術(shù)利用的是物體輻射的紅外線強(qiáng)度來反演建筑結(jié)構(gòu)物的物理性質(zhì)，屬于非接觸性、無損檢測方法，檢測設(shè)備與被測物體之間存在一定的距離，檢測過程也可以實現(xiàn)自動化和智能化，但是紅外熱像的解譯精度數(shù)和物理參數(shù)的影響，在實際工程中紅外熱像檢測技術(shù)的應(yīng)用存在一定程度的阻礙[8]。為此，以建筑物表面結(jié)構(gòu)缺陷為例，利用數(shù)值模擬方法設(shè)置不同的建筑結(jié)構(gòu)缺陷參數(shù)，研究其對紅外熱像檢測結(jié)果的影響。建筑結(jié)構(gòu)缺陷參數(shù)共有3種，分別為熱流密度、缺陷深度、缺陷尺寸。數(shù)值模擬計算采用邁達(dá)斯MIADASGTS有限元分析軟件建立二維平面模型進(jìn)行運(yùn)算，基本模型尺寸長度為50cm，寬度為25cm，材料屬性為C40混凝土，其密度為25kg/cm3，比熱容為835J/kg·K；在模型中設(shè)置有一個邊長為4cm的正方形缺陷，缺陷距離結(jié)構(gòu)物表面的距離為2cm，缺陷屬性為空氣，其密度為0kg/cm3，比熱容為1J/kg·K。

計算過程中，模擬的表面加熱的熱流密度為700w/m2。為比較熱流密度對紅外熱像檢測結(jié)果的影響，將缺陷的熱流密度分別設(shè)置為70、700、7000w/m2；為比較缺陷深度對紅外熱像檢測結(jié)果的影響，將缺陷的深度分別設(shè)置為1.0、2.0、4.0cm；為比較缺陷尺寸對紅外熱像檢測結(jié)果的影響，將正方形缺陷的邊長分別設(shè)置為2.0、4.0、8.0cm。圖1為不同缺陷熱流密度對紅外熱像檢測結(jié)果的影響曲線。從圖中可以看出，當(dāng)熱流密度為70w/m2時，隨著時間的增長，物體表面與缺陷之間的溫度差基本沒有變化，因此在紅外熱像檢測時較難獲得缺陷異常；當(dāng)熱流密度為700w/m2時，物體表面與缺陷之間的熱流密度一致，隨著時間的增長，初始階段物體表面與缺陷之間的溫度差存在非線性段，但時間大于300s后，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時較容易獲得缺陷異常；當(dāng)熱流密度為7000w/m2時，缺陷的熱流密度遠(yuǎn)大于物體表面的熱流密度，隨著時間的增長，初始階段物體表面與缺陷之間的溫度差存在非線性段，但時間大于300s后，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時容易獲得缺陷異常。綜合可知，物體表面與缺陷之間的熱流密度越大，紅外熱像越容易獲得缺陷異常。圖1不同缺陷熱流密度對紅外熱像檢測結(jié)果的影響曲線圖2為不同缺陷深度對紅外熱像檢測結(jié)果的影響曲線。從圖中可以看出，當(dāng)缺陷深度為4.0cm時，隨著時間的增長，物體表面與缺陷之間的溫度差增加幅度基本可以忽略不計，因此在紅外熱像檢測時較難獲得缺陷異常；當(dāng)缺陷深度為2.0cm，隨著時間的增長，初始階段物體表面與缺陷之間的溫度差存在非線性段，但時間大于300s后，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時較容易獲得缺陷異常；當(dāng)缺陷深度為1.0cm，隨著時間的增長，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時容易獲得缺陷異常。綜上可知，缺陷的深度越小，物體表面與缺陷之間的溫度差越大，紅外熱像越容易獲得缺陷異常，缺陷深度大于一定深度后，紅外熱像就無法識別缺陷的位置。

圖3為不同缺陷尺寸對紅外熱像檢測結(jié)果的影響曲線。從圖中可以看出，當(dāng)缺陷邊長為2.0cm時，隨著時間的增長，物體表面與缺陷之間的溫度差增加幅度基本可以忽略不計，因此在紅外熱像檢測時較難獲得缺陷異常；當(dāng)缺陷邊長為2.0cm，隨著時間的增長，初始階段物體表面與缺陷之間的溫度差存在非線性段，但時間大于300s后，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時較容易獲得缺陷異常；當(dāng)缺陷邊長為8.0cm，隨著時間的增長，初始階段物體表面與缺陷之間的溫度差存在非線性段，但時間大于300s后，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時較容易獲得缺陷異常。綜合可知，缺陷的尺寸越大，物體表面與缺陷之間的溫度差越大，紅外熱像越容易獲得缺陷異常，缺陷邊長小于一定尺寸后，紅外熱像就無法識別缺陷的大小。的影響曲線。從圖中可以看出，當(dāng)缺陷深度為4.0cm時，隨著時間的增長，物體表面與缺陷之間的溫度差增加幅度基本可以忽略不計，因此在紅外熱像檢測時較難獲得缺陷異常；當(dāng)缺陷深度為2.0cm，隨著時間的增長，初始階段物體表面與缺陷之間的溫度差存在非線性段，但時間大于300s后，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時較容易獲得缺陷異常；當(dāng)缺陷深度為1.0cm，隨著時間的增長，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時容易獲得缺陷異常。綜上可知，缺陷的深度越小，物體表面與缺陷之間的溫度差越大，紅外熱像越容易獲得缺陷異常，缺陷深度大于一定深度后，紅外熱像就無法識別缺陷的位置。圖2不同缺陷深度對紅外熱像檢測結(jié)果的影響曲線圖3為不同缺陷尺寸對紅外熱像檢測結(jié)果的影響曲線。

從圖中可以看出，當(dāng)缺陷邊長為2.0cm時，隨著時間的增長，物體表面與缺陷之間的溫度差增加幅度基本可以忽略不計，因此在紅外熱像檢測時較難獲得缺陷異常；當(dāng)缺陷邊長為2.0cm，隨著時間的增長，初始階段物體表面與缺陷之間的溫度差存在非線性段，但時間大于300s后，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時較容易獲得缺陷異常；當(dāng)缺陷邊長為8.0cm，隨著時間的增長，初始階段物體表面與缺陷之間的溫度差存在非線性段，但時間大于300s后，物體表面與缺陷之間的溫度差呈現(xiàn)近線性增加，因此在紅外熱像檢測時較容易獲得缺陷異常。綜合可知，缺陷的尺寸越大，物體表面與缺陷之間的溫度差越大，紅外熱像越容易獲得缺陷異常，缺陷邊長小于一定尺寸后，紅外熱像就無法識別缺陷的大小。

3紅外熱像檢測技術(shù)在建筑結(jié)構(gòu)表面缺陷檢測中的應(yīng)用效果

甘肅省蘭州市某建筑修建于2006年，為混凝土框架剪力墻結(jié)構(gòu)，由主樓和裙樓組成，主樓結(jié)構(gòu)層高21層，裙樓結(jié)構(gòu)層高5層，建筑總面積約22000m2。建筑外墻采用白色釉面瓷磚裝飾，尺寸的為7.5cm×1.5cm，厚度為0.5cm，裝飾瓷磚采用水泥砂漿與建筑混凝土結(jié)構(gòu)外墻進(jìn)行粘貼。由于建筑物長時間的運(yùn)營，白色釉面裝飾瓷磚出現(xiàn)不同程度的剝落、空鼓、破損等現(xiàn)象，極大地影響建筑物的美觀，也存在安全隱患。為此，借助紅外熱像技術(shù)對建筑結(jié)構(gòu)物的白色釉面裝飾瓷磚進(jìn)行掃描檢測，以為缺陷的整治提供現(xiàn)實依據(jù)。工程測試時采用的檢測設(shè)備為NECTH5102紅外熱像儀，其可測試溫度范圍大，能夠測試物體表面的熱場分布范圍為-20~200℃，最小溫度分辨率達(dá)到0.03℃，測量精度可達(dá)到±0.5%，可檢測紅外線的波長范圍從8~12μm不等，成像范圍在水平方向為30°，縱向方向為28°，水平方向上的圖像像素為225點，垂直方向上的圖像像素為233點，聚焦范圍大于等于30cm。對整棟建筑物的外表面進(jìn)行紅外線掃描，獲得的紅外熱像如圖4所示。從圖中可以看出，在白色釉面裝飾瓷磚存在缺陷的位置，紅外熱像可以容易地進(jìn)行識別和確定，為了進(jìn)一步驗證紅外熱像檢測結(jié)果的可靠性，采用敲擊法進(jìn)行驗證，兩者的對比結(jié)果如表1所示。從表1中可以看出，不同缺陷邊長等級的紅外熱像檢測結(jié)果與敲擊法驗證結(jié)果基本一致，準(zhǔn)確率均大于85%，表明采用紅外熱像技術(shù)可以對建筑結(jié)構(gòu)的缺陷得到可靠的分析結(jié)果。

4結(jié)語

以甘肅省蘭州市某建筑為紅外熱像檢測項目為研究對象，采用數(shù)值模擬以及現(xiàn)場實測的研究手段，分析了缺陷熱流密度、缺陷深度和缺陷尺寸對紅外熱像檢測效果的影響，并應(yīng)用于實際工程項目中，得到以下幾個結(jié)論：（1）物體表面與缺陷之間的熱流密度越大，物體表面與缺陷之間的溫度差越大，紅外熱像越容易獲得缺陷異常；（2）缺陷的深度越小，物體表面與缺陷之間的溫度差越大，紅外熱像越容易獲得缺陷異常，缺陷深度大于一定深度后，紅外熱像就無法識別缺陷的位置；（3）缺陷的尺寸越大，物體表面與缺陷之間的溫度差越大，紅外熱像越容易獲得缺陷異常，缺陷邊長小于一定尺寸后，紅外熱像就無法識別缺陷的大??；（4）不同缺陷邊長等級的紅外熱像檢測結(jié)果與敲擊法驗證結(jié)果基本一致，準(zhǔn)確率均大于85%，表明采用紅外熱像技術(shù)可以對建筑結(jié)構(gòu)的缺陷得到可靠的分析結(jié)果。

參考文獻(xiàn)：

[1]彭雄,鐘新谷,趙超,等.基于無人機(jī)熱成像的建筑飾面層脫粘缺陷識別[J].紅外技術(shù),2022,44(2):189-197.

[2]王楊洋,李陽,方修睦,等.紅外熱像儀在建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)熱工缺陷診斷中的應(yīng)用[J].新型建筑材料,2021,48(5):116-120.

[3]魏嘉呈,劉俊巖,何林,等.紅外熱成像無損檢測技術(shù)研究發(fā)展現(xiàn)狀[J].哈爾濱理工大學(xué)學(xué)報,2020,25(2):64-72.

[4]陳寧,王娟,董慶廣.無人機(jī)搭載紅外熱像儀檢測外墻外保溫系統(tǒng)缺陷影響因素及案例分析[J].施工技術(shù),2020,49(9):12-15,23.

作者:師建平 單位:甘肅恒達(dá)誠鑫工程建筑檢測有限公司 天水分公司