水利混凝土复合物性能检测与评价

摘要：本文的研究重点是水利混凝土复合物的性能检测和评估。检测中，引入非破坏性声学检测技术，通过智能传感器的实时监测和高分辨率CT扫描分析，可以准确地获得物料的内部信息。性能评价方面，详细说明了基于大数据驱动性能预测，多尺度建模仿真评估以及人工智能辅助决策系统，以达到科学判断和高效管理混凝土性能。这些技术和方法对水利工程混凝土质量把控，性能优化等提供了强有力的支持。

关键词：水利混凝土复合物；性能检测；性能评价

1.引言

水利工程是我国基础设施建设中的重点组成部分，水利工程的稳定性和耐久性非常重要。混凝土复合物是水利工程中经常用到的一种材料，它的性能好坏直接关系到工程质量的好坏。准确地检测和科学地评价水利混凝土复合物的性能对于确保水利工程的安全运行和延长使用寿命具有重要的指导意义。伴随着科学技术的进步，出现了一系列先进的检测和评价技术，给水利工程领域带了全新的变化和契机。

2.水利混凝土复合物性能检测

2.1 非破坏性声学检测技术

非破坏性声学检测技术以其特有的优点在水利混凝土复合物的性能检测中发挥了至关重要的作用。核心原理就是根据声波在非均匀介质——混凝土中传播过程中与介质内部结构发生作用而引起传播参数变化这一特点对混凝土内部状况进行精准检测。超声脉冲法作为典型代表，在大量实际工程检测中得到广泛应用。以三峡水利枢纽工程中一些混凝土结构检测为例，研究者用超声脉冲法检测了各种标号混凝土。混凝土内有缺陷时声波的传播特性发生明显改变。以C30标号混凝土为研究对象，如果内部有直径为30mm孔洞时，当超声频率为100kHz时，声时延长平均为12μs左右，波幅衰减大于25dB；当裂缝的长度为50mm、宽度为0.2mm时，声音的持续时间增加大约8μs，而波幅的衰减可以达到大约20dB。通过统计分析海量检测数据，构建不同缺陷类型和大小超声参数变化规律数据库，从而为混凝土内部缺陷的精确评价提供有力支持。

2.2 智能传感器实时监测

光纤光栅传感器对混凝土应变的监测性能突出。在白鹤滩水电站的混凝土浇筑和运行监测项目中，大坝的不同部位的混凝土内预埋了大量的光纤光栅传感器。混凝土浇筑前期，水化热使混凝土内部温度剧烈升高，继而引发应变的变化。根据监测的数据，混凝土在浇筑完成后的3-5天时间里，其内部温度可以达到最高的75°C，而在这段时间里，相应位置的应变变化率可以达到100με/°C。通过分析光纤光栅传感器的实时反馈数据，适时调整混凝土浇筑工艺和温控措施，使混凝土内部温度梯度得到有效地控制，最大温度裂缝宽度限制在0.1mm范围内，保证大坝混凝土结构完整。无线智能传感器网络凭借其简便的网络构建方式和出色的分布式监控功能，在水利项目中起到了不可或缺的角色。港珠澳大桥混凝土桥墩长时段监测工程中布设了以上百个无线智能传感器为核心的监测网，实现了复杂海洋环境中桥墩应力应变，温度和湿度多参数实时监测。通过对多年监测数据的累积分析发现：桥墩在高水位和强风荷载作用下混凝土表面应变瞬时增大了50-80微米ε，混凝土内部钢筋的锈蚀速度受到湿度变化的显著影响，当相对湿度上升10%时，钢筋的锈蚀速度大约会增加20%。

2.3 高分辨率CT扫描分析

高分辨率CT扫描分析技术作为一项先进的无损检测工具，能够深度揭示水利混凝土复合物的内部微观结构特性，为性能评估提供极其重要的微观信息。在小浪底水利枢纽工程的部分老化混凝土研究项目中采用高分辨率CT扫描技术来检测来自不同位置的混凝土样本。经过对CT图像进行精确的量化分析，我们观察到在长时间受到水流侵蚀和泥沙磨损的区域，混凝土内部的骨料出现了严重的磨损，同时骨料与水泥浆体之间的界面过渡区的宽度也从最初的10-20μm扩大到了30-50μm，与此同时，孔隙率从最初的4%上升到了12%-15%，微裂缝的数量也有了明显的增加，其宽度主要分布在0.03-0.1mm的范围内。这些微观结构变化对混凝土强度和耐久性有着直接的影响。

3.水利混凝土复合物性能评价

3.1 大数据驱动的性能预测

通过高级数据挖掘与机器学习算法来构造准确的性能预测模型。在某大型水利工程群的长期监测项目中，收集了长达10年的2000多个混凝土试件数据，包括抗压强度、抗渗性、抗冻性及其他指标和同时期环境温度，湿度及水位变化环境资料。采用多元线性回归与神经网络算法相结合的方法建立混凝土抗压强度的预测模型。通过实地测试，我们发现该模型在预测未来1-2年混凝土的抗压强度时，其平均相对误差能够控制在5%之内。作为一个例子，预估某C40混凝土在第18个月的抗压强度达到45.6MPa，而实际测得的数值为43.8MPa，这个误差是可以被接受的。进一步的大数据分析揭示，当环境湿度超出80%并且温度处于20-30°C的范围内时，混凝土的抗渗性明显减弱，而其孔隙率则上升了大约2%-3%。运用这些数据规律可以事先预警混凝土性能劣化的趋势，从而为工程维护工作提供科学依据。

3.2 多尺度建模仿真评估

多尺度建模与仿真评估是从微观，细观，宏观等多尺度综合模拟与分析水利混凝土复合物的性能。在微观尺度下，采用原子分子动力学模拟对水泥水化产物微观结构的生成和演化进行了研究；在细观尺度上，利用随机骨料模型模拟骨料，砂浆与界面过渡区之间相互作用；在宏观尺度上，则是以有限元方法为基础，对混凝土结构进行力学性能与耐久性的总体分析。将多尺度建模技术应用于大型跨海大桥混凝土承台设计过程中，对其性能进行了评价。微观模拟表明：水泥水化产物初期生成的C-S-H凝胶结构随时间的推移而致密化，平均孔径由最初的约10nm降至约5nm。在细致的模拟研究中，考虑到骨料的随机分布和界面过渡区的特性，我们发现当骨料的体积分数从35%上升到40%时，混凝土的弹性模量会增加大约10%-15%。宏观有限元分析与实际海洋环境荷载相结合，预测出50年设计使用期内承台混凝土表层由于氯离子侵蚀引起钢筋起始锈蚀约25年，为混凝土配合比优化及防护措施的制定提供准确的数据支撑。

3.3 人工智能辅助决策系统

人工智能辅助决策系统集成了各种检测数据，模型分析结果和专家经验知识等，对水利混凝土复合物性能评价和工程决策提供了高效，智能支持。本系统通过深度学习算法学习海量历史数据，迅速而准确的识别出混凝土性能中存在的问题，为解决这些问题提供了有针对性的方法。以某大型水库大坝安全监控和维修工程为研究对象，搭建了一套基于人工智能辅助决策系统。系统采集大坝竣工后混凝土性能测试数据，渗流监测资料和结构变形资料。在监测数据显示异常的情况下，比如混凝土坝体某个区域的渗流量在短时间内增加了20%，系统会通过深度学习算法迅速分析判断，这可能是该区域混凝土出现裂缝的原因。在进一步图像识别及数据分析后，对裂缝的位置及大小进行了定位，基于预设专家知识库快速给出了修复方案，具体包括灌浆材料的选取，灌浆压力的控制以及其他细节参数。在实际工程中，系统使大坝维护决策时间由最初的几天减少到几个小时，极大地提升了工程维护的效率，确保大坝安全、稳定地运行。

结束语

总之，用于水利混凝土复合物性能检测及评估的各种技术及方法各具优势，互为补充。非破坏性声学检测及其他技术能够实时准确地获得材料的状态信息，而大数据驱动下的性能预测及其他评估手段则可以达到科学决策的目的。今后，要不断推动技术融合和创新，进一步提高检测和评估的准确性和高效性，筑牢水利工程高质量建设和长期平稳运行的基础。

参考文献

[1]龙国文， 曾开华， 谢帮华， 田海， 邱智坚. 相变混凝土复合材料的性能研究综述及展望[J]. 功能材料， 2024， 55 （10）： 10038-10046.

[2]黄震. 隧道钢管混凝土复合结构力学性能研究[J]. 铁道建筑技术， 2024， （12）： 178-181+206.