碳化环境中混凝土钢筋锈蚀速率监测研究

碳化环境中混凝土钢筋锈蚀速率监测研究
许晨;岳增国;金伟良;吴国坚;金俊
【摘要】In practical situation, the corrosion current to corrode reinforcement in concrete changes with environment temperature and humidity. Studies show that the corrosion rate of reinforcement is highly relevant to temperature and humidity in concrete. Based on the characteristic, a new method for real-time monitoring of corrosion rate of reinforcement in concrete was proposed. This method can predict the field corrosion rate of reinforcement in real time and dynamically according to the influence of temperature and humidity in concrete on corrosion rate of reinforcement based on indoor calibration test as well as the realtime monitoring data of on the spot temperature and humidity in concrete. Relevant experiments were designed to verify the feasibility of this method. The results indicated that the corrosion rate data of reinforcement based on the monitoring method can be reliably used to calculate the corrosion amount of reinforcement. The calculation accuracy can be improved with shorter time interval to sample the temperature and humidity in concrete. Similarly, the calculation accuracy can also be improved with shorter time interval to sample the field corrosion rate of reinforcement.%基于室内标定试验得到的混凝土内部温湿度对于钢筋锈蚀速率的影响关系以及现场混凝土内部温湿度的实时监测数据,提出了一种用于实时监测混凝土内钢筋锈蚀速率的新方法,并设计了相关试验进行验证.结果表明:通过该监测方法得到的钢筋锈蚀速率数据能较为可靠地计算钢筋锈蚀量.
【期刊名称】《建筑材料学报》
【年(卷),期】2012(015)004
【总页数】7页(P527-532,552)
【关键词】混凝土;耐久性;钢筋锈蚀;温度;湿度;腐蚀电流;监测
【作者】许晨;岳增国;金伟良;吴国坚;金俊
【作者单位】浙江大学结构工程研究所,浙江杭州310058;浙江大学结构工程研究所,浙江杭州310058;浙江大学结构工程研究所,浙江杭州310058;杭州市质量技术监督检测院,浙江杭州310019;杭州市质量技术监督检测院,浙江杭州310019【正文语种】中文
【中图分类】TU528.571
钢筋锈蚀是目前国内外混凝土结构耐久性研究中重点关注的热点问题[1－3].研究表明，一旦保护层开裂，钢筋锈蚀速率便会急剧增大，导致混凝土保护层在较短的时间内剥离脱落.影响保护层开裂时间的最主要因素是钢筋锈蚀速率.然而，实际结构中钢筋锈蚀速率随着环境温湿度的变化而变化，若要对钢筋锈蚀程度作出准确判断，则必须对实际结构中钢筋的锈蚀速率进行实时动态监测.目前，国内外使用最广泛的钢筋锈蚀监测系统为阳极梯系统.该系统通过观测位于阳极梯不同高度处的钢筋与参比电极之间的宏电流变化来判别外部介质侵蚀进程与内部钢筋锈蚀状态[4－5].由于宏电流与钢筋腐蚀电流存在本质区别，只能定性反映钢筋锈蚀速率，并不能用于钢筋锈蚀量计算.研究表明，影响钢筋锈蚀的主要因素为环境温湿度、腐蚀介质（Cl－，CO2）浓度与时间.Liu等[6]通过室外锈蚀试验，得到了钢筋锈蚀
速率的统计模型，该模型认为影响混凝土电阻率的主要因素为其内部的相对湿
度.Enevoldsen[7]认为钢筋锈蚀速率与混凝土内部湿度存在较好的相关性.基于既
有研究，本文提出了一种用于实时监测混凝土内部钢筋锈蚀速率的有效方法，并通过试验验证了该方法的有效性.
1 理论模型介绍
研究表明，混凝土内部温湿度变化滞后于外界环境温湿度变化，其中湿度的滞后性尤为明显.图1，2分别为6月某一天实测的混凝土内部温湿度与外界环境温湿度的变化规律.由图1可见，混凝土内部温度的变化略微滞后于外界温度的变化；由图
2可见，混凝土内外湿度变化存在显著区别，其内部湿度变化较平稳，外部湿度变化幅度较大.由于混凝土内部温湿度直接影响钢筋的锈蚀速率，若将外界环境的温
湿度数据代入相关计算模型就会导致误差.因此，建立钢筋锈蚀速率与混凝土内部
温湿度关系是非常必要的.本文将文献[6]中的钢筋锈蚀速率统计模型稍加变换得到
式（1）.考虑到实际情况下，侵蚀介质（Cl－，CO2）在钢筋表面的堆积速率非常缓慢，可在某一较短时间段（如30d）内忽略钢筋锈蚀的时变效应.基于上述考虑，本文建立了反映这一时间段的钢筋锈蚀速率方程，如式（2）所示，式中假定温度和湿度对钢筋锈蚀速率的影响相互独立，与文献[6]中的模型一致.
式中：i为腐蚀电流密度，μA／cm2；c为氯离子质量浓度，kg／m3；T 为环境
温度，K；Rc为混凝土电阻，Ω；t为时间，a；Icorr为腐蚀电流，μA；Is 为某一标准状态下钢筋腐蚀电流，μA；f[T（t）]为温度影响函数；g[RH（t）]为湿度影
响函数.
测试时间间隔不宜过长，否则需考虑钢筋锈蚀的时变效应.若以月为测试时间间隔，在每个月初对钢筋腐蚀电流进行测试，则当月中任意时刻的腐蚀电流可由式（3）计算得到.
式中：φ（T，RH）为温湿度影响因子，可由当月中任意时刻监测的混凝土内部温湿度计算得到.
将计算得到的腐蚀电流对时间进行积分，便能得到该月的钢筋锈蚀量，如式（4）所示.
式中，M 为铁的相对原子质量，55.85g／mol；z为单位原子电荷迁移数，取2；F为法拉第常数，取96 500C／mol.
2 试验部分
2.1 试验介绍
试验包括室外暴露试验与室内标定试验2个部分，其中室内标定试验又由温湿度影响函数标定试验和测试误差标定试验2部分组成.
2.2 试验设计
2.2.1 温湿度影响函数标定试验
试件尺寸为100mm×100mm×100mm，配合比见表1.试件中的钢筋采用Q235圆钢，直径为12mm，混凝土保护层厚度为2cm；在试件中部平行于钢筋放置了直径为10mm的不锈钢棒电极（见图3）.本文采用快速碳化试验加速钢筋锈蚀.此外，为防止快速碳化时钢筋两端部发生严重锈蚀，用环氧树脂将钢筋和不锈钢棒的露出部分进行了密封.参照文献[8]埋置了温湿度传感器（见图4），以监测试件内部温湿度变化.
表1 混凝土配合比Table1 Mixing proportion of specimen in carbonation test kg／m3Water Flyash Cement Sand Aggregate 195 43 304 569 1
156
试件在室内标准养护28d后，放入快速碳化箱.碳化箱中CO2浓度为20%（质量
分数），温度为25.0℃，相对湿度为75.0%.为了研究锈蚀程度不同的钢筋其腐蚀速率随温湿度的变化规律，将其中的2个试件放入碳化箱中继续碳化.碳化7d后，取出其中的1个试件，14d后结束碳化.将测试试件和监测试件一同放入温度为
25.0℃，相对湿度为98.0%的恒温恒湿箱中，经过监测，其30d后的内部温度为
26.2℃，相对湿度为98.7%.腐蚀电流测试仪器为Gamry公司生产的
Reference600电化学工作站，测试方法为线性极化法.
2.2.2 测试误差标定试验
采用与温湿度影响函数标定试验中同一批次浇注的试件，试件制作如图3所示.试
件的养护、碳化与2.2.1节相同.碳化30d后，取出试件，放入温度为25.0℃，相对湿度为75.0%的恒温恒湿箱中，每隔6d对试件中的钢筋进行腐蚀电流测试，测试方法为线性极化法.90d后，劈裂试件取出钢筋，用金相砂纸去除铁锈，用失重
法计算钢筋质量损失.根据实测腐蚀电流，用式（4）计算钢筋损耗质量，并与失重法计算的钢筋质量损失进行比较.
2.2.3 室外暴露试验
采用与温湿度影响函数标定试验中同一批次浇注的试件，测试试件与监测试件的制作与2.2.1节相同.快速碳化28d后，将测试试件与监测试件一同置于室外暴露环
境中，每隔15d对测试试件中的钢筋进行腐蚀电流测试.监测试件中温湿度数据的采样时间间隔为0.5h.暴露180d后，劈裂测试试件取出钢筋，用金相砂纸去除铁锈，用失重法计算钢筋质量损失.
2.3 试验结果
2.3.1 温湿度影响函数标定试验
2.3.1.1 温度对钢筋锈蚀影响
钢筋腐蚀电流随混凝土内部温度变化（相对湿度控制在95.0%左右）的测试结果如图5所示.由图5可见，随着温度的升高，钢筋腐蚀电流随之增加.另外，曲线
C2和C3非常接近，说明碳化37d之后若继续碳化，腐蚀电流不会明显增加.
图5 腐蚀电流随温度变化规律Fig.5 Corrosion current－temperature curve 2.3.1.2 湿度对钢筋锈蚀影响
钢筋腐蚀电流随湿度的变化曲线如图6所示.随着内部湿度的降低，各曲线均呈现出先升高后降低的变化规律，曲线峰值位于相对湿度95.0%左右.这是因为试件在相对湿度为98.0%的恒温恒湿箱中放置30d后，其内部孔隙均已饱水，外界氧气很难通过孔隙通道到达钢筋表面，此时电化学反应为氧气扩散控制，当外界湿度降低时，由于试件内部湿度降低的速度远滞后于环境湿度的改变，因此，随着孔隙中自由水的蒸发，氧气更容易达到钢筋表面，从而导致腐蚀电流增大.但是，随着试件内部湿度继续降低，电化学控制转变为混凝土电阻控制，离子在孔隙液中的迁移受阻，使腐蚀电流减小.
图6 腐蚀电流随湿度变化规律Fig.6 Corrosion current－RH curve
2.3.2 测试误差标定试验
图7为腐蚀电流随时间变化.由图7可见，在恒定温湿度环境下，钢筋腐蚀电流变化平稳.由于试验时间较短，钢筋锈蚀时变效应不明显.钢筋锈蚀情况如图8所示.
2.3.3 室外暴露试验
室外暴露试验历时6个月，在每个月初及月半对钢筋腐蚀电流进行测试，每次测试时间均在下午17：30，测试结果如图9所示.钢筋腐蚀电流逐渐降低除了有时变
效应外，主要原因是新浇筑混凝土内部的水分逐渐蒸发所致.
图9 室外试件实测腐蚀电流Fig.9 Measured corrosion current of outdoor test blocks
3 数据分析
试验结果表明，随着混凝土内部温度的提高，钢筋锈蚀速率不断增大；随着混凝土内部湿度的增加，钢筋锈蚀速率先增大后减小，其峰值位于相对湿度95.0%左右.根据式（1），（2）和试验结果可知，温湿度影响规律与指数增长函数形状类似.因此，本文采用指数增长函数描述混凝土内部温湿度对腐蚀电流密度的影响.
3.1 温度影响函数
以碳化30d试件为例，在温度为25.5℃，相对湿度为95.0%的条件下，测试得到的钢筋腐蚀电流Is＝48.1μA，将该值设为1，其余值取为相对值，用指数增长函数f（x）＝aexp（x／b）＋c对曲线进行最小二乘拟合，结果如图10所示，拟合参数见表2.由表2可知，采用相对值进行拟合，不同锈蚀程度下的拟合结果相差无几.由此推断，在同一类试件中，腐蚀程度不同的钢筋其受温度影响的变化规律基本一致，即时变效应与温度效应不发生耦合作用.
3.2 湿度影响函数
图10 温度影响函数拟合曲线Fig.10 Data fitting by temperature effect function
表2 温度影响函数拟合参数Table2 Fitting parameters by temperature effect functionCode a b c R2 C1 0.092 17.052 0.465 0.970 C2 0.109 17.959 0.437 0.976 C3 0.086 16.685 0.500 0.974
仍以碳化30d试件为例，在温度为26.4℃，相对湿度为95.0%的条件下，测试得到的钢筋腐蚀电流Is＝50.3μA，与25.5℃，相对湿度95.0%条件下测试得到的钢筋腐蚀电流（48.1μA）接近，可见短期内混凝土在恒定环境状态下的腐蚀速率较
为稳定，时变特征可不考虑.采用与3.1节相同的方法进行拟合，结果如图11所示，拟合参数见表3.需要指出的是，图11并未对曲线的下降段进行拟合，因为使用单峰函数拟合得到的拟合曲线其峰值都低于实测值，导致最终预测的锈蚀量低于实测值.对于曲线的下降段，可近似成直线来考虑.不同锈蚀程度下的拟合参数a，b相
差不大（见表3），表明钢筋受湿度影响的变化规律基本一致，即时变效应与湿度效应不发生耦合作用.
3.3 基于标准状态下的钢筋锈蚀速率模型
上述结果表明，处于不同锈蚀程度的钢筋，其受温湿度变化影响的规律一致，可使用统一的温湿度影响函数进行描述.为此本文以C1组试件为例，建立了标准状态（温度为25.0℃，相对湿度为95.0%）下混凝土钢筋锈蚀速率的标准模型，见式（5）.
图11 湿度影响函数拟合曲线Fig.11 Data fitting by humidity effect function
表3 湿度影响函数拟合参数Table3 Fitting parameters by humidity effect functionCode a b c R2 C1 0.000 22 11.353 0.000 15 0.984 C2 0.000 27 11.596 0.000 68 0.987 C3 0.000 47 12.431 0.006 13 0.972
将试件置于温度为20℃，相对湿度为80.0%的恒温恒湿箱中，15d后测试得到的钢筋腐蚀电流为10.5μA，与模型计算值9.5μA相近，从而验证了该模型的正确性.
3.4 测试误差标定
根据图7的实测钢筋腐蚀电流，用式（4）计算得到的钢筋损耗质量为0.029g，
由失重法测量得到的损失质量为0.022g，计算测试误差为ε＝（0.029－0.022）
／0.022＝0.318.
3.5 暴露试件钢筋锈蚀量计算
以8月份后半月为例，在8月15日测得的钢筋腐蚀电流为18.9μA，测试时刻的
温度为35.8℃，相对湿度为77.3%，由式（2）得Is＝18.9μA.若将标准状态改变成温度为35.8℃，相对湿度为77.3%，不考虑温湿度耦合作用，则相应的影响因
子函数变为：
以时间间隔4h采样为例，将温湿度数据代入式（6）计算，结果如图12所示.由
图12可见，在同一时刻，计算值与实测值较为接近.此外，该钢筋腐蚀电流变化趋势与混凝土内部温度变化规律相似，这是因为在该半月中的湿度变化平缓，而温度变化幅度较大，使温度对钢筋腐蚀电流的影响占主导地位.钢筋腐蚀电流总体呈上
升趋势是由于后期混凝土内部湿度略微增大所致.
图12 室外试件腐蚀电流预测值Fig.12 Predicted corrosion current of outdoor test blocks
暴露6个月后，劈裂试件取出钢筋，用砂纸去除钢筋表面的锈层，根据锈蚀前后
钢筋的重量计算实际钢筋锈蚀量，结果见表4，表中计算值与实测值之间的相对误差为111.0%，对于计算值而言，该误差仍能接受.进一步考虑测试误差的影响，结合3.4节测试误差标定结果，得到修正计算值为0.161／1.318＝0.162，此时，相对误差降低为60.4%.由此可知，本文中的监测方法能有效监测钢筋的锈蚀动态.
表4 暴露6个月后钢筋锈蚀量的计算值与实测值Table4 Calculation and measurement of steel corrosion after six months exposureSteel corrosion amount／g Mar Apr May June July Aug Total amount／g Measured amount／g Relative error／%0.051 0.043 0.039 0.025 0.026 0.029 0.213
0.101 111.0
4 讨论
由图10，11可知，在温度和湿度较大的区段，钢筋腐蚀电流变化更为剧烈.因此，当混凝土内部温度和湿度较高时，缩短温湿度数据的采样时间间隔是非常必要的.
图13为采样时间间隔与计算相对误差两者之间的关系.由图13可见，当采样时间间隔从4h变为3，2h后，计算误差明显下降；此后，若继续缩短采样间隔，误差下降趋势趋于平缓，即对减小计算误差作用不大；当采样时间间隔降低至0.5h后，计算相对误差降低至42.5%，经测试误差影响修正后为8%，表明计算精度较为理想.
图13 不同采样间隔的计算相对误差Fig.13 Relative error at different sample interval
除了缩短采样间隔能提高计算精度外，缩短现场腐蚀电流Is的测试时间间隔同样
可以提高计算精度.若将测试时间间隔扩大为30d，则钢筋锈蚀量为0.284g，相对误差增大（181.0%）.这是因为实际环境下钢筋的腐蚀电流由于时变效应的作用而逐渐降低（见图9）.此时，若将测试时间间隔扩大为30d，则后半个时段的Is比
实际值大，导致最后计算结果偏大.考虑到实际情况下钢筋锈蚀速率较低，时变效
应不太明显，因此测试时间间隔可定为30d.
5 结论
基于室内标定试验得到的混凝土内部温湿度对于钢筋锈蚀速率的影响关系以及现场混凝土内部温湿度的实时监测数据可对暴露试件中钢筋锈蚀速率进行实时动态预测.经过室内误差标定试验修正后，钢筋锈蚀量的计算值与实测值更为接近.随着混凝
土内部温湿度数据采样时间间隔的缩短，计算精度随之提高；当采样时间间隔小于0.5h后，计算精度提高不明显.此外，缩短现场钢筋锈蚀速率的采样时间间隔同样
也能提高计算精度，考虑到实际情况下钢筋锈蚀速率较低，时变效应不太明显，测试时间间隔可定为30d.
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