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Modelagem da carbonatação e previsão de vida útil de estruturas de concreto em ...

Author(s): Edna Possan

Date: 2010

Persistent ID: http://hdl.handle.net/10183/28923

Origin: OASIS br

Subject(s): Carbonatação : Concreto; Concrete carbonation; Life cycle; Concreto : Durabilidade; Modelos matematicos; Service life prediction; Monte Carlo simulation; Método de Monte Carlo; Confiabilidade; Reliability analysis; Focus group


Description
Este trabalho propõe um modelo matemático destinado à estimativa da profundidade de carbonatação e à previsão de vida útil de projeto de estruturas de concreto, envolvendo variáveis de entrada de fácil obtenção (como resistência à compressão, tipo de cimento, umidade relativa, entre outras). Com base no conhecimento de experts (grupo focal) criou-se o banco de dados que deu origem ao modelo, o qual considera as principais variáveis de influência na ação da carbonatação, incluindo: às características do concreto (resistência à compressão do concreto aos 28 dias, o tipo de cimento empregado, o teor de adição, quando houver); às condições de exposição (macro clima - ambiente interno ou externo, protegido ou não da chuva); e, às condições ambientais (umidade relativa média da região de exposição da estrutura e o teor de CO2 do ambiente). O modelo matemático proposto baseou-se no ajuste de dados considerando as leis físico-químicas pertinentes, o qual foi testado com dados de investigações experimentais realizadas por outros pesquisadores. Os resultados indicam que o mesmo representa a ação da carbonatação do concreto, apresentando potencial de generalização. Também foi empregado para a previsão de vida útil de projeto, com uma abordagem probabilística via Simulação de Monte Carlo (SMC) e Análise de confiabilidade, inserindo as variabilidades existentes no processo de degradação. Os resultados das simulações demonstram que o modelo pode ser empregado para estimativa de vida útil via processos estocásticos. O modelo foi desenvolvido essencialmente para servir como um suporte para a análise da durabilidade de estruturas de concreto armado em ambiente urbano, podendo ser empregado tanto para a estimativa da profundidade de carbonatação do concreto quanto para a previsão de vida útil de projeto de estruturas novas ou existentes, com abordagem determinística ou probabilística. As maiores vantagens do modelo são relacionadas à entrada de dados os quais podem ser obtidos com relativa facilidade, à facilidade de aplicação e ao potencial de generalização. This research work proposes a mathematical model to estimate carbonation depths and the service life prediction of concrete structures using easily accessible input variables (such as compressive strength, cement type, relative humidity, etc.). The model was designed using a database which was developed using the knowledge of experts (focus group). This database assesses the main variables that affect carbonation in concrete (compressive strength at 28 days, type of cement, concentration of addition, if applicable), exposure conditions (macroclimate ¿ indoors or outdoors, exposure to rain) and environmental conditions (mean relative humidity and carbon dioxide concentration of the area where the structure is located). The proposed model was tested using experimental data from other researchers and the results suggest that it accurately represents the effects of carbonation in concrete, with results that can be expanded to other structures. The mathematical model was also applied to forecasts of the service life of a project using the probabilistic approach of Monte Carlo methods (MC) and an analysis of reliability that accounted for the intrinsic variability found in decay processes. The results of the simulations show that the model can be used to estimate the service life of a project using a stochastic technique. The model was developed to serve mainly as a supporting feature in the assessment of durability in reinforced concrete structures in urban environments and can be applied both to estimates of carbonation depths and to the service life prediction of projects of new or existing structures, using deterministic or probabilistic approaches. The major benefits offered by this model are related to the input of data, which are readily available, its ease of use and its potential for application in general situations.
Document Type Other
Editor(s) Denise Carpena Coitinho Dal Molin; Jairo Jose de Oliveira Andrade
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