混凝土表面遭受的最高温度近红外高光谱成像检测方法技术

本发明专利技术提供了一种混凝土表面遭受的最高温度近红外高光谱成像检测方法，本申请通过试验和数据处理整理建立硅酸盐砼高温

【技术实现步骤摘要】
混凝土表面遭受的最高温度近红外高光谱成像检测方法


[0001]本专利技术涉及混凝土防灾减灾工程
，尤其是涉及一种用于火灾后混凝土表面遭受的最高温度近红外高光谱成像检测方法。

技术介绍

[0002]目前，火灾后混凝土表面曾遭受最高温度（T
e
）是评估灾后钢筋混凝土构件残余承载力的关键参数。将构件表面遭受的最高温度视为温度场边界条件，结合有效燃烧时间（t
e
），根据稳态热转导基本方程计算高温构件截面温度场，然后依据混凝土和钢筋材料力学性能随温度变化的关系就可以推算构件混凝土截面火灾受损深度和钢筋力学性能损伤程度，评估钢筋混凝土构件参与承载力。
[0003]现有技术存在如下缺点：1）微观法检测火损混凝土表面曾遭受最高温度局限性较大，首先X光衍射检测设备和电子显微镜设备贵重，环境要求高，只能在实验室内操作，而且对操作技术人员要求较高；其次样本制作工序复杂，检测效率低下；另外每次试验只能获得单个测点的检测结果，无法快速、全面掌握构件表面火灾温度。
[0004]2）表观法通过观察混凝土表面颜色、裂损剥落和锤击反应综合判断混凝土表面遭受的最高温度，属于定性检测范畴，对评估技术人员要求很高，且评估结果误差较大，仅适合于构件火场温度初步评估，无法满足后续损伤深度和残余承载力评估的要求。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供混凝土表面遭受的最高温度近红外高光谱成像检测方法，以解决现有技术中存在的至少一个上述技术问题。
[0006]为解决上述技术问题，本专利技术提供的一种混凝土表面遭受的最高温度近红外高光谱成像检测方法，包括如下步骤：S10.砼标准温升试验将偶数块的设定强度等级的立方体的硅酸盐砼试块置于升温试验炉中，依照以下ISO834国际标准升温公式将升温试验炉内温度升至设定阶梯温度，且保持恒温设定时长；其中，t为时长（min），T
g
为初始温度（℃），T为砼试块所承受的温度值（℃）；S20.取出加热后的硅酸盐砼试块；（在高温情况下）对硅酸盐砼试块的立方体六个面进行近红外高光谱成像拍摄和高清相机拍摄；S30.将所述偶数块中的一半的硅酸盐砼试块自然冷却至常温，然后再次对硅酸盐砼试块的立方体六个面进行近红外高光谱成像和高清相机拍摄；S40.将所述偶数块中的另一半的硅酸盐砼试块采用喷水方式快速冷却，清除表面爆裂部分后，对硅酸盐砼试块的立方体六个面进行近红外高光谱成像和高清相机拍摄；S50.分别将步骤S30和S40中的硅酸盐砼试块从中间切开，利用电子显微镜观察并
记录断面微观结构物相特征；采用酚酞试剂测试断面碳化深度；S60.光谱数据预处理对采集的高光谱数据进行大气校正、混合噪声校正以及数据归一化处理;砼高光谱数据采集时往往收到许多因素干扰，会导致光谱信噪比降低,因此需要对光谱数据预处理。
[0007]S70.调整步骤S10中的设定阶梯温度，重复步骤S10
‑
S60，将相同设定强度等级的硅酸盐砼试块分别加热到不同的设定阶梯温度，然后采集光谱数据和高清图像，并对光谱数据预处理；S80.调换不同设定强度等级的硅酸盐砼试块，并建立数据库和映射模型；重复步骤S10
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S70，在砼标准温升试验和近红外高光谱成像采集数据基础上，建立硅酸盐砼高温
‑
近红外光谱数据库；将不同设定强度等级的硅酸盐砼试块分别加热到不同的设定阶梯温度，然后采集光谱数据和高清图像，并对光谱数据预处理；进而建立硅酸盐砼高温
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近红外光谱和高清图像的数据库,建立砼表面曾经遭受的高温与近红外高光谱数据之间的映射模型;S90. 在火灾后对砼表面进行检测时，直接对过火后的砼表面进行近红外高光谱成像拍摄和高清相机拍摄，获取过火后砼表面的光谱数据和高清图像，将该数据和高清图像带入映射模型，即与数据库的数据和图像进行比较后，推算出火灾中砼表面遭受的最高温度。
[0008]本申请通过试验和数据处理整理建立硅酸盐砼高温
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近红外光谱和高清图像的数据库，并根据数据库建立砼表面曾经遭受的高温与近红外高光谱数据之间的映射模型，在火灾后对砼表面进行检测时，通过砼表面近红外高光谱成像数据反映的高温相关特征成分光谱峰值推算砼表面遭受的最高温度。
[0009]进一步地，映射模型采用基于注意力机制的卷积神经网络，建立多参数分类模型，将试验数据按照3：7比例分为学习数据集和训练数据集进行深度学习，并进行交叉验证测试，确保模型精度不低于95%。
[0010]进一步地，所述设定强度等级包括C30、C40、C50三个强度等级；数据库设置C30、C40、C50三个强度等级子库；每个强度等级子库下设的所述设定阶梯温度包括300℃、500℃、700℃、750℃、800℃、850℃、900℃、950℃及自然降温（喷水冷却）共9级温度档。
[0011]进一步地，每档数据库指标包括工程指标、微观物相特征和近红外光谱数据三类；进一步地，所述工程指标包括龄期、水泥、掺和料、水的掺量和配比数据。
[0012]进一步地，所述微观物相特征为电镜扫描图像与诊断结果、断面砼碳化深度结果。
[0013]进一步地，所述近红外光谱数据包括立方体六个表面近红外光谱成像数据和相应的砼碳化深度。
[0014]进一步地，步骤S60包括如下步骤：S61.将高光谱图像进行辐射定标处理，输入高光谱图像的参数，所述参数包括图像的中心坐标、数据采集时间以及像元大小等；根据图像的地理特征进行选择和设置气溶胶模型，通过相应气体吸收波段计算图像的水汽参数，利用FLAASH模型对高光谱数据进行大气校正；
S62.采用散射校正类、导数校正类和/或基线校正类方法对高光谱数据进行混合噪声校正。
[0015]其中，可以通过去噪效果对比选取最优混合噪声校正方法。
[0016]S63.采用包络线去除法对高光谱数据进行归一化处理，有效突出光谱曲线的吸收和反射特征,并归一化到一致的光谱背景上，有利于后续分析。
[0017]进一步地，还包括对硅酸盐砼试块进行抗压强度试验。
[0018]优选地，所述硅酸盐砼试块为边长为100
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150mm的立方体。
[0019]进一步地，所述偶数块为4、6、8或者10块。
[0020]进一步地，步骤S40中采用多种波段的近红外光谱对硅酸盐砼试块进行近红外高光谱成像，分别识别试块中关于碳酸根（）、氢氧根离子（OH
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）和水分（H2O）浓度的光谱数据。
[0021]进一步地，步骤S90中，采用多种波段的近红外光谱对过火后砼表面进行近红外高光谱成像，分别识别过火后砼中关于碳酸根、氢氧根离子（OH
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）和水分（H2O）浓度的光谱数据；通过与数据库中碳酸根、氢氧根离子（OH
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）和水分（H2O）浓度的光谱数据进行比较后，推算出火灾中砼表面遭受的最高温度。
[0022]进一步地，步骤S40中，光谱峰值代表试块表面本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.混凝土表面遭受的最高温度近红外高光谱成像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S10.砼标准温升试验将偶数块的设定强度等级的立方体的硅酸盐砼试块置于升温试验炉中，依照以下ISO834国际标准升温公式将升温试验炉内温度升至设定阶梯温度，且保持恒温设定时长；,其中，t为时长，T
g
为初始温度，T为砼试块所承受的温度值；S20.取出加热后的硅酸盐砼试块；对硅酸盐砼试块的立方体六个面进行近红外高光谱成像拍摄和高清相机拍摄；S30.将所述偶数块中的一半的硅酸盐砼试块自然冷却至常温，然后再次对硅酸盐砼试块的立方体六个面进行近红外高光谱成像和高清相机拍摄；S40.将所述偶数块中的另一半的硅酸盐砼试块采用喷水方式快速冷却，清除表面爆裂部分后，对硅酸盐砼试块的立方体六个面进行近红外高光谱成像和高清相机拍摄；S50.分别将步骤S30和S40中的硅酸盐砼试块从中间切开，利用电子显微镜观察并记录断面微观结构物相特征；采用酚酞试剂测试断面碳化深度；S60.光谱数据预处理对采集的高光谱数据进行大气校正、混合噪声校正以及数据归一化处理;S70.调整步骤S10中的设定阶梯温度，重复步骤S10
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S60，将相同设定强度等级的硅酸盐砼试块分别加热到不同的设定阶梯温度，然后采集光谱数据和高清图像，并对光谱数据预处理；S80.调换不同设定强度等级的硅酸盐砼试块，重复步骤S10
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S70，在砼标准温升试验和近红外高光谱成像采集数据基础上，建立硅酸盐砼高温
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近红外光谱数据库；将不同设定强度等级的硅酸盐砼试块分别加热到不同的设定阶梯温度，然后采集光谱数据和高清图像，并对光谱数据预处理；进而建立硅酸盐砼高温
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近红外光谱和高清图像的数据库,建立砼表面曾经遭受的高温与近红外高光谱数据之间的映射模型;S90. 在火灾后对砼表面进行检测时，直接对过火后的砼表面进行近红外高光谱成像拍摄和高清相机拍摄，获取过火后砼表面的光谱数据和高清图像，将该数据和高清图像带入映射模型，即与数据库的数据和图像进行比较后，推算出火灾中砼表面遭受的最高温度。2.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王罡，闵红光，陈明晹，
申请(专利权)人：中冶建筑研究总院深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：