(57)【要約】【課題】塗膜の劣化の度合いをより正確に評価することができる塗膜の劣化評価方法を提供する。【解決手段】付着力が時間の経過とともに低下する時間的範囲における付着力、貯蔵弾性率および損失弾性率の測定結果に基づいて、付着力と貯蔵弾性率および損失弾性率との関係を表すモデルを作成し、このモデルと検査対象の貯蔵弾性率および損失弾性率とに基づいて検査対象の塗膜の劣化の度合いを評価する。これにより、塗膜の劣化が外観や付着力に現れていない場合であっても、塗膜の劣化をより正確に評価することができる。【選択図】なし【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象と同一の塗料からなる塗膜の付着力、貯蔵弾性率および損失弾性率の前記付着力が時間の経過とともに低下する時間的範囲における複数の測定結果に基づいて、付着力と貯蔵弾性率および損失弾性率との関係を表すモデルを作成する第１のステップと、
検査対象の塗膜の貯蔵弾性率および損失弾性率を測定する第２のステップと、
この第２のステップにより測定された前記貯蔵弾性率および前記損失弾性率と前記モデルとに基づいて、前記検査対象の塗膜の劣化の度合いを評価する第３のステップと
を有することを特徴とする塗膜の劣化評価方法。
【請求項２】
請求項１記載の塗膜の劣化評価方法において、
前記第１のステップは、前記塗膜の前記付着力が喪失するまでの測定結果に基づいて、前記モデルを作成する
ことを特徴とする塗膜の劣化評価方法。
【請求項３】
請求項１または２記載の塗膜の劣化評価方法において、
前記第１のステップは、重回帰分析により前記モデルを作成する
ことを特徴とする塗膜の劣化評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、塗膜の劣化の度合いを評価する塗膜の劣化評価方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、物体の保護や防錆のために、その物体の表面を塗膜で覆う塗装処理を施すことが行われている。特に、鉄塔や橋梁設備などの屋外構造物には、鋼材の腐食を防ぐため、一般塗装系より防食性能に優れた重防食塗料による塗装処理が施されている。このような塗装は、経済性，利便性において優れた防食方法であるが、屋外環境に曝されることで塗膜に経年劣化が生じると鋼材が大気に触れて腐食すため、定期的に塗り替え塗装を行う必要がある。鋼材の腐食が進行するほど、塗り替え時の部材交換や素地調整に掛かる費用が増大するため、塗り替え費用を低く抑えるためには、塗膜の劣化の度合い（以下、「劣化度」という。）を正確に評価し、適切な時期に塗り替えを行う事が必要である。
【０００３】
塗膜の劣化度を評価する方法としては、目視による外観観察に加え、塗膜の付着力を測定する方法が広く行われている。この塗膜の付着力を測定する方法には、ＪＩＳに定められた方法が用いられている（例えば、非特許文献１，２参照。）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】JIS K 5600-5-6：1999  塗料一般試験方法―第５部：塗膜の機械的性質―第６節：付着性（クロスカット法）
【非特許文献２】JIS K 5600-5-7：1999  塗料一般試験方法―第５部：塗膜の機械的性質―第７節：付着性（プルオフ法）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した評価方法では、塗膜の劣化度を正確に評価することが困難であった。例えば、外観観察による方法では、塗膜の劣化が十分に進行しないとその劣化が外観に現れないため、劣化を確認したときには既に鋼材の腐食が進行してしまっていることがあった。また、塗膜の付着力を測定する方法では、塗膜の付着力がある時点を境に時間の経過と共に低下するため、定期的に点検を行っていたとしても塗膜の劣化を見逃してしまう場合があった。このため、鋼材の腐食による塗り替え時の部材交換や素地調整に掛かる費用の増加を招いていた。
【０００６】
そこで、本発明は、塗膜の劣化の度合いをより正確に評価することができる塗膜の劣化評価方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述したような課題を解決するために、本発明に係る塗膜の劣化評価方法は、検査対象と同一の塗料からなる塗膜の付着力、貯蔵弾性率および損失弾性率の経時変化を測定し、この測定結果のうち付着力が時間の経過とともに低下する時間的範囲の測定結果に基づいて、付着力と、貯蔵弾性率および損失弾性率との関係を表すモデルを作成する第１のステップと、検査対象の塗膜の貯蔵弾性率および損失弾性率を測定する第２のステップと、この第２のステップにより測定された貯蔵弾性率および損失弾性率とモデルとに基づいて、検査対象の塗膜の劣化の度合いを評価する第３のステップとを有することを特徴とするものである。
【０００８】
上記塗膜の劣化評価方法において、第１のステップは、塗膜の付着力が喪失するまで測定が行われるようにしてもよい。
【０００９】
上記塗膜の劣化評価方法において、第１のステップは、重回帰分析によりモデルを作成するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、塗膜の劣化の度合いをより正確に評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】図１は、本発明の実施の形態に係る劣化評価方法を示すフローチャートである。
【図２】図２は、付着力と時間との関係を説明するための図である。
【図３】図３は、付着力の測定結果を示す図である。
【図４】図４は、貯蔵弾性率の測定結果を示す図である。
【図５】図５は、損失弾性率の測定結果を示す図である。
【図６】図６は、付着力およびＹ値と点検回数との関係を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
【００１３】
図１は、本実施の形態に係る劣化評価方法の手順を示すフローチャートである。この評価方法は、検査対象の塗膜の劣化度の評価に用いるモデルを作成し（ステップＳ１）、検査対象の貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を測定し（ステップＳ２）、この測定した貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”と作成したモデルとに基づいて検査対象の劣化度を評価する（ステップＳ３）というものである。各手順の詳細ついて以下に説明する。
【００１４】
＜モデルの作成＞
検査対象となる塗膜の劣化度の評価に用いるモデルを作成するために、まず、検査対象と同一の塗料からなる塗膜に対して、加速劣化試験または暴露試験を行い、その塗膜の付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”に関する時系列データを、これらの値を時間の経過に伴って複数回にわたって測定することによって用意する。
ここで、付着力の測定は、例えば、日本工業規格「ＪＩＳ  Ｋ  ５６００−５−７」のプルオフ法により行うことができる。また、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”の測定は、例えば動的粘弾性測定装置により行うことができる。付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”の測定は、例えば付着力が１［ＭＰａ］を下回るなど、塗膜が十分に劣化する、すなわち、塗膜の付着力が喪失するまで行われる。
【００１５】
付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”の時系列データを測定すると、この測定結果の中から付着力が時間の経過とともに低下する時間範囲における付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を抽出する。
図２に示すように、付着力は、ある時点を境に急激に低下する、すなわち、ある時点を境に付着力が時間の経過と共に低下し始める。そこで、この付着力が低下し始める時点を検出し、この時点を境に付着力が概ね一定の第１の期間と付着力が時間の経過とともに低下している第２の期間とに測定した時系列データを分割する。そして、第２の期間に含まれる付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を抽出する。
【００１６】
抽出した第２の期間に含まれる付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”に基づき、付着力と貯蔵弾性率および損失弾性率との関係を表すモデルを作成する。本実施の形態では、モデルとして重回帰式からなる関係式を作成する。この関係式は、付着力を目的変数、貯蔵弾性率Ｅ’と損失弾性率Ｅ”を説明変数として重回帰分析を行うことにより得られる。本実施の形態では、Ｙ＝αＸ1＋βＸ2＋Ｃという形式の関係式を作成した。ここで、Ｙは目的変数、Ｘ1，Ｘ2は説明変数、α，βは重回帰係数、Ｃは定数である。
【００１７】
＜検査対象の測定＞
検査対象の塗膜の劣化度を評価するために、検査対象の塗膜の貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を測定する。これらの測定は、上述したモデルを作成する際に用いた貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”の測定方法と同等の方法により行われる。
【００１８】
＜検査対象の評価＞
モデルを作成し、かつ、検査対象の貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を測定すると、そのモデルと検査対象の測定結果とに基づいて、検査対象の劣化度を評価する。この評価は、例えばモデルとして関係式を作成した場合、この関係式に検査対象の測定結果の値を代入し、この結果得られる値に基づいて行われる。上述したように、関係式は付着力を目的変数として作成されているので、その関係式に測定結果を代入すると、検査対象の付着力に関する値が算出される。そこで、この値の大小から塗膜の劣化度を評価することができる。例えば、算出された値が、付着力が大きいこと示す場合には塗膜の劣化度が小さいと評価し、付着力が小さいこと示す場合には塗膜の劣化度が大きいと評価する。
【００１９】
以上説明したように、本実施の形態によれば、付着力が時間の経過とともに低下する時間的範囲における付着力、貯蔵弾性率および損失弾性率の測定結果に基づいて、付着力と貯蔵弾性率および損失弾性率との関係を表すモデルを作成し、このモデルと検査対象の貯蔵弾性率および損失弾性率とに基づいて検査対象の塗膜の劣化の度合いを評価することにより、塗膜の劣化が外観や付着力に現れていない場合であっても、塗膜の劣化をより正確に評価することができる。
【００２０】
このように、本実施の形態において、塗膜の劣化の度合いをより正確に評価できる理由の一つには、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を用いることが挙げられる。その理由は以下の通りである。
【００２１】
塗膜の付着力の大きさに影響を与える要因の一つには、塗膜の内部応力が挙げられる。
一般的に、塗膜の付着力は塗膜の内部応力が大きくなるほど低下すると言われている。塗膜の内部応力は、塗膜の形成時や劣化時において塗膜の内部で収縮歪みが発生することで生じる。貯蔵弾性率Ｅ’は塗膜の弾性成分を表すので、貯蔵弾性率Ｅ’が大きくなるほど、ある一定の収縮歪みによって発生する内部応力が大きくなる。そのため、貯蔵弾性率Ｅ’が大きくなるほど付着力が小さくなる。
また、塗膜の内部応力は時間が経過するにつれて塗膜の緩和作用により小さくなる。この緩和作用は、塗膜の粘性が大きい程よく働く。塗膜の粘性成分を表す損失弾性率Ｅ”が小さくなるほど、塗膜の緩和作用が働きにくくなり、内部応力が大きいまま維持される。このため、損失弾性率Ｅ”が小さくなるほど付着力は小さくなる。
【００２２】
このように、塗膜の付着力は、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”と関係がある。そこで、本実施の形態では、付着力と貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”との関係を表すモデルを作成し、このモデルと検査対象の貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”の測定結果とに基づいて検査対象の劣化の度合いを評価している。これにより、塗膜の劣化をより正確に評価することができる。このことは、以下に示す実施例からも確認することができた。
【００２３】
［実施例］
次に、実際に行った実験の結果について説明する。まず、所定の塗料（以下、「塗料Ａ」という。）に対する関係式を作成するため、試験片を作製した。この試験片は、縦１５０［ｍｍ］、横７０［ｍｍ］の亜鉛めっき鋼板および四フッ化エチレン樹脂（ＰＴＦＥ）板に所定の塗料を塗装したものからなる。塗料Ａは、下塗りと中塗りが水系エポキシ樹脂塗料、上塗りが水系ポリウレタン樹脂塗料である。
【００２４】
作製した試験片は、乾燥後、加速劣化試験によって塗膜を劣化させながら、一定の時間間隔で付着力、貯蔵弾性率および損失弾性率を測定した。加速劣化試験は、湿度を９５［％］、温度を５［℃］から７０［℃］まで１２時間を１サイクルとして周期的に変化させた。
【００２５】
付着力については、亜鉛めっき鋼板の試験片について、日本工業規格「ＪＩＳ  Ｋ  ５６００−５−７」のプルオフ法により、規定された測定条件に則って測定を行った。本実施例では、１つの試験片につき３箇所測定し、これらの平均値を用いた。この測定結果を図３に示す。
また、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”については、ＰＴＦＥ板の試験片から塗膜を２５［ｍｍ］×５［ｍｍ］の大きさに切り出し、動的粘弾性測定装置（レオログラフＳ−１、東洋精機社製）を用いて測定した。この測定において、動的粘弾性の測定条件は一定とし、周波数を１０［Ｈｚ］、静的張力を６０［ｇｆ］、歪みを５［μｍ］、測定温度を常温とした。この測定結果を図４，図５に示す。
【００２６】
そして、付着力の変化から試験期間を第１の期間と第２の期間に分割し、第２の期間に含まれる付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”の値を抽出した。ここで、図３から、付着力が時間の経過と共に低下している範囲の開始点が５０日目と６０日目の間であることが分かるので、１０日目から５０日目までを第１の期間、６０日目から７５日目までを第２の期間とする。この第２の期間における付着力の測定結果を表１、第２の期間における貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”の測定結果を表２に示す。
【００２７】
【表１】
2014185875.tif 000002
【００２８】
【表２】
2014185875.tif 000003
【００２９】
表１，表２の測定結果を用いて、付着力を目的変数、貯蔵弾性率Ｅ’と損失弾性率Ｅ”を説明変数として重回帰分析を行い、Ｙ＝αＸ1＋βＸ2＋Ｃという形式の重回帰式を作成した。ここで、Ｙは目的変数、Ｘ1，Ｘ2は説明変数、α、βは重回帰係数、Ｃは定数である。Ｘ1を貯蔵弾性率Ｅ’、Ｘ2を損失弾性率Ｅ”として重回帰分析を行った結果、塗料Ａに対しては、α＝−５．２０×１０-10、β＝６．３４×１０-8、Ｃ＝−１１．２、すなわちＹ＝−５．２０×１０-10Ｅ’＋６．３４×１０-8Ｅ”−１１．２という重回帰式が得られた。この式を、塗料Ａの劣化度の評価に用いる関係式とした。さらに、Ｙ≧１では塗り替えが不要、Ｙ＜１では塗り替えが必要というように、塗り替えの判定基準を設定した。この塗り替えの判定基準は、従来より用いられてきた塗膜の塗り替え判定基準である付着力１［ＭＰａ］に基づいている。
【００３０】
関係式を作成した後、点検対象である塗料Ａが塗布されている鉄塔に対して、所定時間間隔で点検を行い、付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を時系列的に測定した。本実施の形態では、数年間隔で３回の点検を行い、付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を測定した。これらの測定は、上述した関係式を作成した際に付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を測定したときと同じ条件で行った。そして、測定した貯蔵弾性率Ｅ’と損失弾性率Ｅ”を作成した関係式に代入することによりＹの値（以下、「Ｙ値」という。）を算出した。付着力、貯蔵弾性率Ｅ’、損失弾性率Ｅ”の測定結果および算出したＹ値を表３に示す。また、付着力の測定結果およびＹ値と点検回数との関係を図６に示す。
【００３１】
【表３】
2014185875.tif 000004
【００３２】
表３および図６から分かるように、付着力は、点検１回目では３．７０［ＭＰａ]、点検２回目では３．８９［ＭＰａ］と、点検２回目までは大きな変化が見られなかったが、点検３回目では０．０１［ＭＰａ］となっている。したがって、点検２回目と３回目の間で付着力が急激に低下したことがわかる。このため、付着力のみによる点検では、点検２回目の時点では塗膜の劣化を把握することができず、点検３回目で塗り替えが必要と判定した時には既に鋼材の腐食が進行した状態となっている。
一方、Ｙ値は、点検１回目では１１．７、点検２回目では４．９９、点検３回目では−１．２２と、点検を重ねる毎に値が低下している。また、点検１回目の値と点検２回目の値とから、点検３回目にはＹ値が１を下回ると予想することができる。このように、塗膜の劣化度を把握できるので、点検２回目と３回目の間に塗り替えを行うというように、鋼材が腐食する前に塗膜の塗り替えを行うことが可能となる。
【００３３】
図３〜図６に示されるように、付着力はある時点を境に急激に変化するのに対し、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”ならびにこれらから求めたＹ値は、直線的に変化する。このため、従来用いていた付着力の替わりに貯蔵弾性率Ｅ’と損失弾性率Ｅ”を劣化度の評価の指標に用いることで、塗膜の劣化度についてより正確に把握することができる。これにより、塗膜の劣化を事前に予測することが可能となり、従来のように、塗膜の劣化を把握できないために鋼材の腐食が進行してしまうことを防ぐことができる。
【００３４】
また、塗膜の付着力は貯蔵弾性率Ｅ’と損失弾性率Ｅ”両方の影響を受けるため、本実施の形態では、重回帰分析により貯蔵弾性率Ｅ’と損失弾性率Ｅ”の両方の影響を考慮した劣化を判定するための関係式を作成している。このとき、劣化により付着力が低下した範囲の測定結果を用いて重回帰分析を行っているので、図６に示すように、付着力が低下した領域では付着力の測定値と関係式のＹ値が近い値を示している。これにより、従来の付着力の塗り替え判定基準の値（１［ＭＰａ］）をＹ値にも適用することができる。
【００３５】
また、付着力、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”は変化の挙動が異なっているので、全ての測定結果を用いて重回帰分析を行うよりも、付着力が低下した範囲の測定結果のみを用いて重回帰分析を行うことにより、重回帰式の重相関係数を高くすることができ、結果として、より正確な劣化度の評価を実現することができる。
さらに、付着力は標準偏差が２０％程度とばらつきが比較的大きいのに対し、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”は標準偏差が５％程度とばらつきが比較的小さいので、貯蔵弾性率Ｅ’および損失弾性率Ｅ”を用いることにより、より正確に塗膜の劣化度を評価することができる。
【００３６】
なお、本実施の形態では、貯蔵弾性率および損失弾性率との関係を表すモデルとして、重回帰分析により得られる関係式を用いた場合を例に説明したが、貯蔵弾性率および損失弾性率を用いるのであればモデルは重回帰分析による関係式に限定されず、各種モデルを適用することができる。
【産業上の利用可能性】
【００３７】
本発明は、塗膜の劣化度を評価する各種方法および装置に適用することができる。
【図１】
2014185875.tif 000005
【図２】
2014185875.tif 000006
【図３】
2014185875.tif 000007
【図４】
2014185875.tif 000008
【図５】
2014185875.tif 000009
【図６】
2014185875.tif 000010