红外热像技术在建筑的应用

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摘要：红外热像技术在建筑物无损检测领域中具有明显优势，可以经济便捷地识别建筑物的缺陷。本文以甘肃省兰州市某建筑为红外热像检测项目为研究对象，采用数值模拟以及现场实测的研究手段，分析了缺陷热流密度、缺陷深度和缺陷尺寸对红外热像检测效果的影响，并应用于实际工程项目中。研究结果表明，物体表面与缺陷之间的热流密度越大、缺陷深度越浅、缺陷尺寸越小，红外热像越容易获得缺陷异常；采用敲击法验证结果表明，红外热像技术准确率大于85%，利用其对建筑结构的缺陷得到可靠的分析结果。关键词：红外热像技术；无损检测；建筑工程在建筑工程无损检测领域，基于声、光、电、磁等物理原理的方法众多，诸如超声波检测、射线检测、雷达检测、电磁检测和红外热像检测等，这些无损检测的本质均是利用物质之间的物性差异而进行[1]。其中，红外热像检测是利用测试物体散发红外线波场，反演物体的其他参数，诸如热分布场、结构均匀性、热传导率等，获得的热像图可以便捷地识别建筑结构物的缺陷[2]。因此，与传统的无损检测方法相比，红外热像检测技术在建筑工程检测中的得到了广泛的应用[3]。

1红外热像技术的基本原理

在现实物理世界中，任何物体只要具备一定的温度且比绝对温度高，它在任意时刻都会散发红外线辐射，这种光线的光谱位于可见光的红色光外侧，波长约0.80~1000μm，因此叫做红外线[4]。红外线含有物体大量的特征信息，如热力温度场可以反映结构物的热传导特性，通过热力温度场中的异常值来推测物体的某种特性，如建筑物的外墙缺陷、结构物中的局部渗水以及建筑物结构质量损伤等[5]。红外线在遵循一般的可见光传播规律之外，也存在着自身特有的规律，如遵循斯蒂芬-玻尔兹曼定律、维恩位移定律和普朗克定律等[6]。一般而言，衡量红外线辐射的功率的物理指标为光谱辐射率PλT，如公式（1）所示。2511TCTCPeλλλ−=−（1）式中：λ为红外线的波长；T为物体的温度；e为自然底数；C1为第一辐射系数，其数值为C1=3.74209×10-16w·m2；C2为第二辐射系数，其数值为C1=1.4390×10-2m·K。红外热像检测时，使用红外热像仪对待测物体进行扫描，物体产生的红外线辐射穿过探测设备的光学成像物镜，被红外探测器中的光学敏感元件采集到辐射红外线光子，并将光子的能量转换为电信号传输至数据采集系统中，记录的电信号通过数据处理系统的信号放大、滤波等处理转化为红外热像图，使得不可见的红外线能量以可见的红外热像图形式在电视屏幕或者监视器中显示[7]。

2建筑结构缺陷参数对红外热像检测结果的影响分析

红外热像检测技术利用的是物体辐射的红外线强度来反演建筑结构物的物理性质，属于非接触性、无损检测方法，检测设备与被测物体之间存在一定的距离，检测过程也可以实现自动化和智能化，但是红外热像的解译精度数和物理参数的影响，在实际工程中红外热像检测技术的应用存在一定程度的阻碍[8]。为此，以建筑物表面结构缺陷为例，利用数值模拟方法设置不同的建筑结构缺陷参数，研究其对红外热像检测结果的影响。建筑结构缺陷参数共有3种，分别为热流密度、缺陷深度、缺陷尺寸。数值模拟计算采用迈达斯MIADASGTS有限元分析软件建立二维平面模型进行运算，基本模型尺寸长度为50cm，宽度为25cm，材料属性为C40混凝土，其密度为25kg/cm3，比热容为835J/kg·K；在模型中设置有一个边长为4cm的正方形缺陷，缺陷距离结构物表面的距离为2cm，缺陷属性为空气，其密度为0kg/cm3，比热容为1J/kg·K。

计算过程中，模拟的表面加热的热流密度为700w/m2。为比较热流密度对红外热像检测结果的影响，将缺陷的热流密度分别设置为70、700、7000w/m2；为比较缺陷深度对红外热像检测结果的影响，将缺陷的深度分别设置为1.0、2.0、4.0cm；为比较缺陷尺寸对红外热像检测结果的影响，将正方形缺陷的边长分别设置为2.0、4.0、8.0cm。图1为不同缺陷热流密度对红外热像检测结果的影响曲线。从图中可以看出，当热流密度为70w/m2时，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差基本没有变化，因此在红外热像检测时较难获得缺陷异常；当热流密度为700w/m2时，物体表面与缺陷之间的热流密度一致，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时较容易获得缺陷异常；当热流密度为7000w/m2时，缺陷的热流密度远大于物体表面的热流密度，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时容易获得缺陷异常。综合可知，物体表面与缺陷之间的热流密度越大，红外热像越容易获得缺陷异常。图1不同缺陷热流密度对红外热像检测结果的影响曲线图2为不同缺陷深度对红外热像检测结果的影响曲线。从图中可以看出，当缺陷深度为4.0cm时，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差增加幅度基本可以忽略不计，因此在红外热像检测时较难获得缺陷异常；当缺陷深度为2.0cm，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时较容易获得缺陷异常；当缺陷深度为1.0cm，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时容易获得缺陷异常。综上可知，缺陷的深度越小，物体表面与缺陷之间的温度差越大，红外热像越容易获得缺陷异常，缺陷深度大于一定深度后，红外热像就无法识别缺陷的位置。

图3为不同缺陷尺寸对红外热像检测结果的影响曲线。从图中可以看出，当缺陷边长为2.0cm时，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差增加幅度基本可以忽略不计，因此在红外热像检测时较难获得缺陷异常；当缺陷边长为2.0cm，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时较容易获得缺陷异常；当缺陷边长为8.0cm，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时较容易获得缺陷异常。综合可知，缺陷的尺寸越大，物体表面与缺陷之间的温度差越大，红外热像越容易获得缺陷异常，缺陷边长小于一定尺寸后，红外热像就无法识别缺陷的大小。的影响曲线。从图中可以看出，当缺陷深度为4.0cm时，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差增加幅度基本可以忽略不计，因此在红外热像检测时较难获得缺陷异常；当缺陷深度为2.0cm，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时较容易获得缺陷异常；当缺陷深度为1.0cm，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时容易获得缺陷异常。综上可知，缺陷的深度越小，物体表面与缺陷之间的温度差越大，红外热像越容易获得缺陷异常，缺陷深度大于一定深度后，红外热像就无法识别缺陷的位置。图2不同缺陷深度对红外热像检测结果的影响曲线图3为不同缺陷尺寸对红外热像检测结果的影响曲线。

从图中可以看出，当缺陷边长为2.0cm时，随着时间的增长，物体表面与缺陷之间的温度差增加幅度基本可以忽略不计，因此在红外热像检测时较难获得缺陷异常；当缺陷边长为2.0cm，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时较容易获得缺陷异常；当缺陷边长为8.0cm，随着时间的增长，初始阶段物体表面与缺陷之间的温度差存在非线性段，但时间大于300s后，物体表面与缺陷之间的温度差呈现近线性增加，因此在红外热像检测时较容易获得缺陷异常。综合可知，缺陷的尺寸越大，物体表面与缺陷之间的温度差越大，红外热像越容易获得缺陷异常，缺陷边长小于一定尺寸后，红外热像就无法识别缺陷的大小。

3红外热像检测技术在建筑结构表面缺陷检测中的应用效果

甘肃省兰州市某建筑修建于2006年，为混凝土框架剪力墙结构，由主楼和裙楼组成，主楼结构层高21层，裙楼结构层高5层，建筑总面积约22000m2。建筑外墙采用白色釉面瓷砖装饰，尺寸的为7.5cm×1.5cm，厚度为0.5cm，装饰瓷砖采用水泥砂浆与建筑混凝土结构外墙进行粘贴。由于建筑物长时间的运营，白色釉面装饰瓷砖出现不同程度的剥落、空鼓、破损等现象，极大地影响建筑物的美观，也存在安全隐患。为此，借助红外热像技术对建筑结构物的白色釉面装饰瓷砖进行扫描检测，以为缺陷的整治提供现实依据。工程测试时采用的检测设备为NECTH5102红外热像仪，其可测试温度范围大，能够测试物体表面的热场分布范围为-20~200℃，最小温度分辨率达到0.03℃，测量精度可达到±0.5%，可检测红外线的波长范围从8~12μm不等，成像范围在水平方向为30°，纵向方向为28°，水平方向上的图像像素为225点，垂直方向上的图像像素为233点，聚焦范围大于等于30cm。对整栋建筑物的外表面进行红外线扫描，获得的红外热像如图4所示。从图中可以看出，在白色釉面装饰瓷砖存在缺陷的位置，红外热像可以容易地进行识别和确定，为了进一步验证红外热像检测结果的可靠性，采用敲击法进行验证，两者的对比结果如表1所示。从表1中可以看出，不同缺陷边长等级的红外热像检测结果与敲击法验证结果基本一致，准确率均大于85%，表明采用红外热像技术可以对建筑结构的缺陷得到可靠的分析结果。

4结语

以甘肃省兰州市某建筑为红外热像检测项目为研究对象，采用数值模拟以及现场实测的研究手段，分析了缺陷热流密度、缺陷深度和缺陷尺寸对红外热像检测效果的影响，并应用于实际工程项目中，得到以下几个结论：（1）物体表面与缺陷之间的热流密度越大，物体表面与缺陷之间的温度差越大，红外热像越容易获得缺陷异常；（2）缺陷的深度越小，物体表面与缺陷之间的温度差越大，红外热像越容易获得缺陷异常，缺陷深度大于一定深度后，红外热像就无法识别缺陷的位置；（3）缺陷的尺寸越大，物体表面与缺陷之间的温度差越大，红外热像越容易获得缺陷异常，缺陷边长小于一定尺寸后，红外热像就无法识别缺陷的大小；（4）不同缺陷边长等级的红外热像检测结果与敲击法验证结果基本一致，准确率均大于85%，表明采用红外热像技术可以对建筑结构的缺陷得到可靠的分析结果。

参考文献：

[1]彭雄,钟新谷,赵超,等.基于无人机热成像的建筑饰面层脱粘缺陷识别[J].红外技术,2022,44(2):189-197.

[2]王杨洋,李阳,方修睦,等.红外热像仪在建筑围护结构热工缺陷诊断中的应用[J].新型建筑材料,2021,48(5):116-120.

[3]魏嘉呈,刘俊岩,何林,等.红外热成像无损检测技术研究发展现状[J].哈尔滨理工大学学报,2020,25(2):64-72.

[4]陈宁,王娟,董庆广.无人机搭载红外热像仪检测外墙外保温系统缺陷影响因素及案例分析[J].施工技术,2020,49(9):12-15,23.

作者:师建平 单位:甘肃恒达诚鑫工程建筑检测有限公司 天水分公司