图像分析技术在混凝土材料中的应用
基于图像识别技术的混凝土表面裂纹检测方法研究
基于图像识别技术的混凝土表面裂纹检测方法研究基于图像识别技术的混凝土表面裂纹检测方法研究目前，混凝土结构在建筑工程中扮演着重要的角色。
然而，随着时间的推移和外界环境的影响，混凝土表面可能出现裂纹，这可能会导致结构的稳定性和安全性问题。
对混凝土表面裂纹的快速、准确检测变得尤为重要。
传统的裂纹检测方法通常需要耗费大量的人力和时间，而基于图像识别技术的混凝土表面裂纹检测方法则具有更高的效率和准确性。
在基于图像识别技术的混凝土表面裂纹检测方法研究中，首先需要采集混凝土表面的图像数据。
这可以通过高分辨率摄像设备或采用无人机拍摄的航空照片来完成。
接下来，对图像进行预处理，以提高后续处理的准确性。
预处理涉及到对图像进行去噪、灰度化和边缘检测等操作。
去噪可以通过滤波算法，如中值滤波器或高斯滤波器，来减少图像上的噪声干扰。
灰度化是将彩色图像转换为灰度图像，以简化后续的图像处理步骤。
边缘检测是通过检测图像中的强度变化来提取混凝土表面裂纹的边缘信息。
使用深度学习算法对预处理过的图像进行训练和特征提取。
深度学习算法，如卷积神经网络（CNN），被广泛应用于图像识别领域，因其在特征提取和分类方面的卓越表现。
通过将大量的混凝土图像输入CNN进行训练，可以使其学习混凝土裂纹的特征，从而能够准确地检测和分类裂纹。
在特征提取中，CNN将学习到的图像特征转化为数字特征向量，并将其输入到分类器中进行判别。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）和决策树。
这些分类器能够根据输入的特征向量对混凝土表面裂纹进行自动分类和识别。
为了进一步提高混凝土表面裂纹检测的准确度，可以采用图像分割技术。
图像分割是将图像分为多个区域的过程，可以将混凝土表面与裂纹区域分离开来，更好地实现裂纹的检测和分析。
常用的图像分割算法有基于阈值、区域增长和边缘检测等，可以根据具体情况选择适合的算法。
除了对裂纹进行检测，还可以利用图像识别技术进行裂纹的定性和定量分析。
可以利用图像处理方法计算裂纹的长度、宽度、数量和密度等指标，从而对混凝土表面的病害程度进行评估和预测。
基于图像处理的土木工程纹理分析技术
基于图像处理的土木工程纹理分析技术在当今的土木工程领域，随着技术的不断进步，图像处理技术正逐渐成为一项重要的工具，特别是在纹理分析方面。
纹理作为物体表面的一种特征，包含了丰富的信息，对于土木工程中的材料性能评估、结构健康监测以及施工质量控制等方面都具有重要意义。
土木工程中的材料，如混凝土、砖石、木材等，其表面纹理往往反映了材料的组成、制造工艺以及使用过程中的变化。
通过对这些纹理的分析，可以获取有关材料质量、耐久性和强度等关键性能指标的信息。
例如，混凝土表面的纹理可以揭示其骨料分布、水泥浆含量以及是否存在裂缝等缺陷。
同样，砖石表面的纹理可以反映其烧制工艺和质量，木材表面的纹理则可以表明其生长环境和木材的强度。
在结构健康监测中，图像处理的纹理分析技术也发挥着重要作用。
建筑物和桥梁等结构在长期使用过程中，由于荷载、环境等因素的影响，可能会出现裂缝、腐蚀等损伤。
这些损伤往往会导致结构表面纹理的变化。
通过定期采集结构表面的图像，并进行纹理分析，可以及时发现这些损伤的存在和发展趋势，从而采取相应的维护和修复措施，保障结构的安全运行。
那么，如何进行基于图像处理的土木工程纹理分析呢？首先，需要获取高质量的图像数据。
这通常需要使用专业的摄影设备，如高分辨率相机、扫描仪等，以确保能够清晰地捕捉到纹理的细节。
在获取图像时，还需要考虑光照条件、拍摄角度等因素，以减少图像的失真和误差。
接下来，就是对图像进行预处理。
这包括图像的去噪、增强、裁剪等操作，以提高图像的质量和可读性。
去噪可以去除图像中的噪声干扰，增强可以突出纹理的特征，裁剪则可以去除图像中无关的部分，聚焦于我们感兴趣的纹理区域。
在完成预处理后，就可以进行纹理特征的提取。
纹理特征可以分为基于统计的特征、基于结构的特征和基于模型的特征等。
基于统计的特征，如灰度共生矩阵、灰度游程长度矩阵等，通过计算图像中像素灰度值的分布和关系来描述纹理。
基于结构的特征，则关注纹理的基本单元和它们的排列方式。
建筑材料质量标准的智能化监测技术有哪些
建筑材料质量标准的智能化监测技术有哪些在建筑行业中，建筑材料的质量是确保建筑物安全、稳定和持久的关键因素。
随着科技的不断进步，智能化监测技术正逐渐应用于建筑材料质量标准的评估和控制中。
这些技术不仅提高了监测的准确性和效率，还为建筑质量提供了更可靠的保障。
一、无损检测技术无损检测技术是在不破坏材料结构和性能的前提下，对材料进行检测和评估的方法。
其中，超声波检测技术是一种常见的无损检测手段。
它通过向材料发射超声波，并接收反射回来的声波，根据声波的传播速度、振幅和频率等参数，来判断材料内部是否存在缺陷、裂缝或不均匀性。
例如，在检测混凝土构件时，超声波可以检测出混凝土中的空洞、疏松等问题。
另一种常用的无损检测技术是 X 射线检测。
X 射线能够穿透建筑材料，通过接收和分析穿透后的射线强度和分布，从而检测出材料内部的结构缺陷、杂质分布等情况。
这项技术在检测钢结构的焊缝质量、钢筋的分布和腐蚀情况等方面具有重要作用。
还有磁粉检测技术，主要用于检测铁磁性材料的表面和近表面缺陷。
将磁粉施加在被检测材料表面，在磁场作用下，材料表面的缺陷处会产生磁痕，从而显示出缺陷的位置和形状。
二、传感器监测技术传感器在建筑材料质量监测中发挥着重要作用。
例如，应变传感器可以实时监测材料在受力情况下的变形情况。
将应变传感器安装在混凝土构件或钢结构上，可以获取材料在荷载作用下的应变数据，从而评估材料的承载能力和结构的稳定性。
温度传感器能够监测建筑材料在施工和使用过程中的温度变化。
对于一些对温度敏感的材料，如高性能混凝土，温度的变化可能会影响其性能和强度发展。
通过温度传感器的监测，可以及时采取措施控制温度，保证材料质量。
湿度传感器用于监测材料的湿度情况。
在建筑施工中，湿度对材料的固化和性能有着重要影响。
例如，木材的含水率过高会导致变形和腐烂，通过湿度传感器的监测，可以确保木材在合适的湿度条件下使用。
三、图像识别技术图像识别技术通过对建筑材料的外观图像进行采集和分析，来判断材料的质量状况。
基于图像处理技术的混凝土表面缺陷检测方法
基于图像处理技术的混凝土表面缺陷检测方法一、引言混凝土作为一种常见的建筑材料，在建筑工程中有着广泛的应用。
然而，由于混凝土的制作和施工过程中难以避免的因素，混凝土表面常常会出现各种缺陷，如裂缝、孔洞、凹凸不平等。
这些缺陷会严重影响混凝土结构的强度、密实性和耐久性，因此对混凝土表面的缺陷进行有效的检测和分析具有重要的意义。
本文将基于图像处理技术，提出一种混凝土表面缺陷检测方法。
二、图像获取混凝土表面缺陷检测的第一步是获取混凝土表面图像。
在实际应用中，可以使用相机或扫描仪等设备获取高清晰度的混凝土表面图像。
为了保证图像质量，应选择分辨率高、镜头清晰、曝光度合适的相机或扫描仪。
三、图像预处理获取到混凝土表面图像后，需要进行图像预处理，以便更好地进行缺陷检测。
图像预处理的过程包括图像增强、滤波、二值化等。
其中，二值化是重要的预处理步骤，可以将图像转化为黑白二值图像，方便后续的处理和分析。
四、缺陷检测在二值化后的混凝土表面图像中，缺陷的位置和形状通常比较明显，因此可以采用基于形状和纹理特征的方法进行缺陷检测。
具体而言，可以采用以下步骤进行缺陷检测：1. 边缘检测边缘检测是图像处理中常用的一种方法，可以将图像中物体的边缘提取出来。
在混凝土表面图像中，边缘检测可以将混凝土表面的纹理特征和缺陷的轮廓提取出来，方便后续的处理和分析。
常用的边缘检测算法有Sobel算法、Canny算法等。
2. 形态学处理形态学处理是一种图像处理方法，可以对图像中的形状进行处理和分析。
在混凝土表面缺陷检测中，可以利用形态学处理方法对缺陷进行分析和处理。
常用的形态学处理方法有膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等。
3. 特征提取特征提取是指从图像中提取出有用的信息来描述物体的形状、纹理等特征。
在混凝土表面缺陷检测中，可以利用特征提取方法对混凝土表面的缺陷进行描述和分析。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、局部二值模式等。
4. 缺陷分类在完成了缺陷检测后，需要对缺陷进行分类和识别。
CT技术在混凝土中的应用
郝景 宏 （ 三峡大学 土木与建筑学院 ， 湖北 宜昌 ４ ３ ０ ４ ０ ２）
摘 要：采ＡＣ 技术进行混凝土内部结构无损探 测， Ｔ 源于２１ 纪８ 年代 ， （ 世 （ １ 并由最 初对ｃＴ 图像的认识逐步深化为对混凝 土裂纹 演化规律的分析和应用研究。 Ｔ Ｃ 是 研究混凝土和岩石内部裂纹演化规律的有效手段
目前关于裂纹具体形状的描述和萌生时间的判定 问题 尚未 解决， 关于混 凝土Ｃ 图像中裂纹的定量分析进 展不大 ， Ｔ 裂纹 模
式识别 、 空间定 位 和 演化 过 程 描 述 等 问题 依 然 存 在 ， 这些 已经 成 为 制约 混 凝 土 Ｃ ｚ 的瓶 颈 问题 。 以 ， 于 模 糊 数学 理 论 ， Ｔ￣展 ＇ 所 基 采
表 现 为 整体 压密 和 扩 容。小统 计 区域 平 均 Ｃ 数 变裂纹 宽度 、 长度随时间发展的变化规 律的定量研究 。 丁卫华基于ｘ 射线 密度损伤增量公式 推导 岩石 体应变公 式 ， 得到岩石内部裂纹 宽度 的普 适性计算 公式 ， 测得 岩石 中两条Ｃ 尺度 裂纹在不 同应 力阶段的宽度 ， Ｔ 并与有文献进 行了比较验 证。 从整 体来 看，目前关 于混 凝土 、 岩石Ｃ 图像 中裂纹具 体形 Ｔ 状 的描述 和裂纹萌生时间如何判定的问题 尚未解决 。 有学 者指 ｍ， 合成材料 中窄裂纹与宽 裂纹 在Ｃ 图像的纵剖面上要采用不 Ｔ 同的方 法进行 。 还有学者指 出， 动态 条件下Ｃ 图像中裂纹 宽度 Ｔ 的测 量与静 态有所 不同 ， 可把 同一扫描 断面 、 同应力状 态的 不
Ｃ 图像 中裂纹 区域 的定量分析方法 ， Ｔ 从理 论上探讨了以往在混 凝 土Ｃ 图像 中受骨料影响裂纹 是否出现难以确定及裂纹 出现后 Ｔ 其具体区域也 无法确定的难题 ， 为定量描述裂纹形 态和位置奠 定了基础。周尚志等应 用ｘ射线Ｃ 对单轴 压缩条 件下混凝 土的 Ｔ 细 观破裂过 程进 行了实时扫描观测 ， 获得了混凝土试件 内部Ｃ Ｔ 尺度裂纹开裂 、 扩展、 连通的全过程 Ｃ 图像 。 Ｔ Ｔ Ｃ 图像显示 ， 混凝 土材料进 入屈服阶段 的现象是不同的Ｃ 尺度裂纹各 自变形和扩 Ｔ
基于图像分析技术的混凝土桥梁结构表面裂缝宽度检测
Ｊ ｎ ２０ １２ ａ ．
文 章 编 号 ：６４２ ７ （ ０２ ０ —０ ７０ １ ７ —９ ４ ２ １ ）１０ ０ —６
基 于 图 像 ５ ＂ 技 术 的 混 凝 ．． 梁 结 构 ３析 －桥 ｔ － 表 面 裂 缝 宽 度 检 测
方 志 十 ，彭 海 涛
（ 南大学 土木工程学院 ， 南 长沙 湖 湖 ４０８ ） １ ０ ２
关键词 ： 凝土 ； 混 结构检 测 ； 裂缝 宽度 ； 图像 分 析 ； 图像修 正
中图分 类号 ： ４ ． Ｕ４ ６ ３
文献 标 识码 ： Ａ
Ｃｒ ｃ ｉ ｔ ｔ ｃ ｉ ｎ ｏ ｈ ｎ ｒ ｔ ｕ ｆ ｃ ｆＢｒｄ ｅ ａ ｋ Ｗ ｄ ｈ Ｄｅ ｅ ｔ ｎ ｔ ｅ Ｃｏ ｃ ｅ ｅ Ｓ ｒａ ｅ ｏ ｉ ｇ ｏ Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ａ ｅ Ａｎ ｌ ｓｓＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｓ ｄ ｏ ｍ ｇ ａ ｙ ｉ ｃ ｎ ｌ ｇ
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔｈ ｒ ｃ ｄｔ ｔ ｕｃ ｕ ａ ｏｎ ｒ ｔ ｕｒａ ｅｉ ｎｅ ｏ ｈｅｍ ｏ ｔｉ ｐ ｒ ａ ｒ ｍ ｅ ｅ ｓｉ ｈｅ ｓｒ ｃ ： ｅ ｃ ａ ｋ ｗｉ ｈ ｏｎ ｓ ｒ ｔ ｒ ｌｃ ｃ ｅ ｅｓ ｆ ｃ Ｓｏ ｆｔ ｓ ｍ ｏ ｔ ｎｔｐａ ａ ｔ ｒ ｎ ｔ ｄｅ ｅ ｔｏ ｎｄ ａ ｓ ｓ ｍｅ ｔ ｏ ｏ ｒ ｔ ｔ ｕｃ ｕ ｅ ． Ａｔ ｐｒ ｓ ｎ ， ｈ ｃ ｎｔ ｃ — ｓ ｄ ｍｅ ｈｏ ｓ ｃ ｔ ｃ ｉ ｎ ａ ｓ ｅ ｓ ｎ ｆ ｃ ｎｃ ｅ ｅ ｓ ｒ ｔ ｒ ｓ ｅ ｅ ｔ ｔ ｅ ｏ ａ ｔｂａ ｅ ｔ ｄ ｉ ｏｍｍｏ ｙ ｕ ｅ ｎｌ ｓ ｄ
第 ３ 卷 第 １ ９ 期
２ Ｏ １ 年 ２
湖
南
大
混凝土材料中微观裂纹的识别与评估
混凝土材料中微观裂纹的识别与评估一、引言混凝土是一种广泛应用的建筑材料，它在建筑物、桥梁、道路、隧道等工程中的应用非常普遍，具有良好的力学性能和耐久性。
但是，由于混凝土的力学性质和物理性质与其微观结构有关，因此混凝土中微观裂纹的出现会对混凝土的性能产生明显的影响。
因此，识别和评估混凝土材料中的微观裂纹是非常重要的。
二、混凝土中的微观裂纹混凝土中的微观裂纹是指裂纹宽度小于0.1mm的裂缝，它们通常不能被肉眼观察到，需要通过显微镜等工具进行观察。
混凝土中的微观裂纹主要有以下几种形式：1. 微裂纹微裂纹是混凝土中最常见的微观裂纹，它们通常是由混凝土内部的应力引起的，这些应力可能是由于混凝土的干燥收缩、温度变化、荷载变化等原因引起的。
2. 气孔气孔是混凝土中一种比较常见的缺陷，它们通常是由于混凝土中的水分蒸发而形成的。
气孔可以导致混凝土的强度和耐久性下降。
3. 毛细裂纹毛细裂纹通常是由于混凝土中的水分蒸发而引起的，这些裂纹通常是非常细小的，但它们可以导致混凝土的强度和耐久性下降。
三、混凝土中微观裂纹的识别方法为了识别混凝土中的微观裂纹，通常需要使用显微镜等工具。
具体的识别方法如下：1. 光学显微镜光学显微镜是一种非常常见的显微镜，它可以用来观察混凝土中的微观裂纹。
使用光学显微镜时，通常需要将混凝土样品放在显微镜下，然后使用适当的光源来照明样品。
这样，可以看到混凝土中的微观裂纹。
2. 扫描电子显微镜扫描电子显微镜是一种高分辨率的显微镜，它可以用来观察混凝土中非常细小的微观裂纹。
使用扫描电子显微镜时，需要将混凝土样品放在显微镜下，然后用电子束扫描样品表面。
这样，可以得到混凝土中微观裂纹的非常详细的图像。
四、混凝土中微观裂纹的评估方法识别混凝土中的微观裂纹之后，需要对这些微观裂纹进行评估。
目前，常用的混凝土微观裂纹评估方法如下：1. 图像分析法图像分析法是一种比较常见的混凝土微观裂纹评估方法，它可以通过对混凝土中微观裂纹图像的分析，来评估混凝土中微观裂纹的数量、尺寸、分布等参数。
混凝土材料微观结构的图像分析技术研究
混凝土材料微观结构的图像分析技术研究一、研究背景混凝土是常用的建筑材料之一，其性能受到微观结构的影响。
图像分析技术在混凝土微观结构研究中具有重要的应用价值。
本文旨在探讨混凝土材料微观结构的图像分析技术研究。
二、混凝土材料微观结构的图像分析技术1.扫描电子显微镜（SEM）SEM是一种常用的图像分析技术，可以观察混凝土微观结构的形貌和特征。
通过SEM可以得到混凝土的孔隙结构、粒径分布、形态特征等信息，为混凝土的性能分析提供了重要的数据支持。
2.透射电子显微镜（TEM）TEM是一种高分辨率的图像分析技术，可以观察混凝土微观结构的晶体结构和组织结构。
通过TEM可以得到混凝土中水泥熟料、水化产物、气孔等微观结构的形貌和分布情况，为混凝土的性能分析提供了重要的数据支持。
3.X射线衍射（XRD）XRD是一种材料分析技术，可以观察混凝土微观结构的晶体结构和组织结构。
通过XRD可以得到混凝土中水泥熟料、水化产物、气孔等微观结构的晶体结构和分布情况，为混凝土的性能分析提供了重要的数据支持。
4.原子力显微镜（AFM）AFM是一种高分辨率的图像分析技术，可以观察混凝土微观结构的表面形貌和特征。
通过AFM可以得到混凝土表面的纹理、粗糙度、孔隙分布等信息，为混凝土的性能分析提供了重要的数据支持。
三、混凝土材料微观结构的图像分析技术在性能分析中的应用1.孔隙结构分析通过SEM和TEM可以观察混凝土的孔隙结构和形态特征，通过XRD 可以分析孔隙中水化产物的晶体结构。
这些数据可以为混凝土的渗透性、强度、耐久性等性能分析提供数据支持。
2.粒径分布分析通过SEM可以观察混凝土中粗骨料和细骨料的分布情况，通过XRD可以分析水泥熟料中的晶体粒径分布。
这些数据可以为混凝土的强度、韧性等性能分析提供数据支持。
3.水化产物分析通过TEM和XRD可以观察混凝土中水化产物的晶体结构和分布情况，这些数据可以为混凝土的早期强度、长期强度等性能分析提供数据支持。
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(5) 其他应用 混凝土断裂过程的细观力学模型
• 最具典型的有格构模型(Lattice model)、随机粒子模型 (Random particle model)、Mohamed A R等提出的细观模 型、随机骨料模型(Random aggregate model)及唐春安等 人提出的随机力学特性模型等。
静电吸附收集粉末
混凝土粉末打磨机 (DRB-H1 )
试样归位图像采集
剖面磨削机
(DRB-P1 )
制取粉末用于化学分析
图像分析,粉末样品采集
• 2. 混凝土剖面成分分布的全信息，获得精确的化 学分析结果 • 骨料分布 孔隙分布
• 胶凝材料分布(氯离子示踪法)
一种利用碳酸钙含量测定装置 测量氢氧化钙含量的方法
图像分析技术在混凝土材料中的应用
青岛理工大学 范 宏
报告内容
• 一、图像分析技术
• 二、应用一——混凝土骨料分布 • 三、应用二——混凝土空隙分布
• 四、应用三——细度模数计算
• 五、图像分析技术应用展望
一、图像分析技术
• 图像分析就是通过分析图片的方法来测量 图片上测量对象的测量数值。 • 图像分析是一种间接的测量方法，在许多 情况下，无法进行实际的测量时，使用图 像分析的方法能有效地完成准确的测量。
二、混凝土骨料分布
试块配合比
199-自然养护 201-自然养护
Pb199-标准养护 Pb201-标准养护
201的骨料分布图
Pb201的骨料分布图
199的骨料分布图
Pb199的骨料分布图
骨料累积百分数对比图
三、混凝土空隙分布
201的空隙分布图
Pb 201的空隙分布图
199的空隙分布图
Pb199的空隙分布图
原装置与方法
挡浪坝中的氯离子分布
预制混凝土扭工字块中的氯离子分布
• 3. 建立混凝土各组分的空间分布模型,与混凝土性 能建立联系（尺寸效应、边界效应、弹性模量、 徐变等） • 混凝土随机骨料模型：圆型、椭圆型、多边形
4.硬化混凝土原始组分测定
(1)硬化混凝土中自由水含量和水灰比的测定 • 荧光显微图像法 • 1999年的挪威标准描述了使用荧光显微镜法分析W／C的方 法。 • 背散射电子图像法 • 2004年SAHU S等介绍了一种使用背散射电子图像法(BEI) 确定硬化混凝土W／C的技术方法。 • 数字图像法 • 2005年ZHANG Shuqiang等使用图像分析软件处理照片， 然后计算随机提取的样本基础色调强度值和标准差，建立 不同样本的基础色调值与设计试样W／C的关系作为标准曲 线，最后用于评估其他待测混凝土的W／C。 • 综合微观数字图像分析法 • 烧失量法等其他确定混凝土水灰比的方法
混凝土细观层次界面初始缺陷的初步判断
混凝土材料的破坏开始于其结构在加载前就有的内部不可见的损伤和缺陷，在 细观层次上对初始损伤进行分析，更能反映真实的混凝土破坏行为。
前海栈桥的梁的开裂方式不同与细观层次界面初始缺陷有关吗?
作用：解决骨料接触（链）问题；为细观数值模拟提供基础数据； 检验数值模拟结果的可靠性。 例子：基于细观力学方法的混凝土热膨胀系数预测。 烟囱的温度应力和大体积混凝土
气泡参数 气泡频率 气泡比表面积 链长度 空间因子 胶孔比
参数描述 单位长度上的气泡数量 气泡面积除气泡体积 单位长度上的气泡长度 胶凝材料中气泡外围最大长度 胶凝材料与气泡的体积比
ACI201.2 / ACI211.1 600-1100 IN2/IN3 0.0036-0.0067 IN 0.004-0.008 IN 4-10
细观层次的混凝土结构
• 从孔结构上看混凝土也是由不同尺度和类型的孔隙构成的多孔体系， 可以包括粗大孔(100μm~10mm )、毛细孔(0.05μm~100μm)及凝胶孔(小 于50nm)等层次，流体在毛细孔中传输比在凝胶孔中要容易得多，硬 化水泥桨体的传输性能土要由毛细孔孔隙率和毛细孔结构控制，孔连 通性对混凝土传输性能及长期耐久性有很大影响。
图像处理的流程
拍出一张客观真实的照片
混凝土的层次结构
• 一般从特征尺寸和研究方法的侧重点不同将混凝土内部结构分为三个层次 • (1)微观层次(Micro-level)。材料 的结构单元尺度在原子、分子量级，即从 小于10-7cm～10-4cm。可用电子显微镜观察； • (2)细观层次(Meso-level)。从分子尺度到宏观尺度，其结构单元尺度变化范 围在10-4厘米至几厘米，或更大些。 • 在这个层次上，混凝土被认为是一种由粗骨料、硬化水泥砂浆和它们之间的 过渡区(粘结带)组成的三相材料。 • (3)宏观层次(Macro-level)。特征尺寸大于几厘米，混凝土作为非均质材料 存在着一种特征体积，一般认为是相当于3～4倍的最大骨料体积。当大于特 征体积时，材料假定为均质。
（2）硬化混凝土水泥用量的确定方法 • 化学分析法 • 水泥溶解法 • CaO、SiO2溶解法 • 图像分析法
（3）硬化混凝土中集料的确定方法 • • • • 机械筛分法 数字图像分析法 酸溶解法 XRD法
（4）硬化混凝土中含气量的测定
• 显微镜法 • 自动测试法 自动计算含气量、气泡间距系数、 气泡比表面积等气孔结构参数。 • 显微镜法与压汞仪结合可获得混凝土气孔的全面 资料。 • 混凝土剖面磨削工具获得的三维信息结合图像分 析技术可获得混凝土气孔的全面、准确资料。
• 骨料是构成混凝土多相复合体系的重要条件，混凝土中骨料的渗透性 较低，这主要由于岩石较致密且内部具有不连通的孔结构以及骨料被 水泥浆体包裹的原因。 • 由于混凝土材料的一个显著特征是存在界面过渡区，它是在水泥浆与 骨料界面处存在的厚度约10~40微米的区域，由于界面处水泥浆体与 骨料的性质有很大差异以及水化产物氢氧化钙等晶体显著的取向作用， 使得这个区域的孔隙率较大，因而使混凝土过渡区的传输能力大幅度 提高，也就是当骨料体积分数较大时界面过渡区很容易形成高渗透性 的传输路径。
混凝土孔隙的后期处理
混凝土细观力学的研究方法
• 目前的研究方法： • （1）对混凝土进行切片压碎后分离出集料，然后测定集 料在每个截面内的分布密度。 • （2）借助图像分析技术研究混凝土边界效应层中粗集料 的分布特征。 • （3）离散元算法模拟三维球形集料动态堆积的混凝土边 界效应。 • （4）借助于计算机模拟技术将集料模拟成二维圆盘，利 用圆盘的有序随机分布模型研究骨料分布。 • （5）通过试验确定三相组成材料的力学性质(包括弹性模 量、强度、本构关系等)，以此为基础进行混凝土试样的 断裂过程模拟。
100
80
mg/g£© ¬Á¿£¨ º
1
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Ì ¼» ¯ ÐÂÔö CaCO3º ¬ Á¿Êµ ÓÐÖµ Ca(OH)2º ¬ Á¿Êµ ² â Öµ
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3
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混凝土粉末碳化试验容器(DRB-C1 配套)
定义曲折因子或连续性指数评价混凝土渗透性
• 在描述流体在多孔材料中的渗透时，认为有效扩 散系数Deff不同于理论扩散系数Db，通常受反映 多孔材料内部结构的一个因子的影响。
Deff
Db c
• 其中θc是孔与胶凝材料体积分数，τ是曲折因子， 反映孔、胶凝材料与骨料的交织程度。
• 从试件的特定位置开始对胶凝料进行竖向的追踪, 通过对 每一个横断面薄片进行观察来完成对胶凝材料的追踪, 使得 各个方向的胶凝材料分枝都能够被追踪到, 所得到的结果用 胶凝材料连续性指数来表示, 这个指数可以表征胶凝材料是 否径向( 水平) 相通或竖向相通, 以及从中央横断面连续传 播的方向。
谢谢大家!
空隙累计百分数对比图
空隙沿深度变化对比图
混凝土的孔隙率由外到内逐渐降低，这主要是由于富浆造成。
四、细度模数计算
砂子细度模数计算式的分析
GB/T 14684-2011 建设用砂
试验用标准方孔筛
图像分析方法
序号
个数
百分数
平均直径(mm)
M=3.831
五、图像分析技术应用展望
1.图像分析基础工具