Компьютерные технологии для анализа структуры и свойств строительных материалов и изделий

КОМПЬЮТЕРНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

ДЛЯ АНАЛИЗА СТРУКТУРЫ И СВОЙСТВ

СТРОИТЕЛЬНЫХ МАТЕРИАЛОВ И ИЗДЕЛИЙ

В. П. Селяев, Т. А. Низина

В статье ставится проблема комплексной оценки качества строительных материалов и изделий. Программные комплексы «Идентификация и анализ пористости строительных материалов», «Анализатор распределения частиц наполнителя по размерам» и «Статистический анализ цветовых составляющих лакокрасочных покрытий», разработанные на кафедре строительных конструкций Мордовского государственного университета, позволили добиться высокой эффективности по сравнению с традиционными методами компьютерных технологий для анализа характеристик строительных материалов. В основе математических моделей лежит возможность получения растрового изображения структуры материала методом прямого сканирования с последующей идентификацией и обработкой полученных результатов.

Повышение качества выпускаемой продукции и ее конкурентоспособности — важные задачи строительной индустрии. В настоящее время для комплексной оценки качества строительных материалов и изделий необходимо выполнить множество разнообразных экспериментальных исследований, однако их проведение требует значительных материальных и временных ресурсов. Поэтому очень часто для экономии времени и средств приемочный контроль, в том числе и на предприятиях стройиндустрии Республики Мордовия, осуществляется в недостаточном объеме. Кроме того, лабораторные базы предприятий нередко не имеют оборудования, необходимого для комплексного исследования, что в итоге не может не сказаться на качестве получаемых изделий и, следовательно, не позволяет кардинально повысить конкурентоспособность продукции. В то же время производитель обязан выпускать продукцию, отвечающую установленным техническими нормам, используя различное, меняющееся от партии к партии, сырье.

Кардинального улучшения сложившейся ситуации можно достигнуть путем привлечения современных компьютерных технологий для оценки свойств выпускаемой продукции. Накопленный опыт в этой области свидетельствует о высокой эффективности компьютерных технологий по сравнению с традиционными методами. Потребность в таких продуктах существует и будет расти.

В наши дни в связи с активным развитием компьютерных технологий появились дополнительные возможности для анализа характеристик строительных материалов и получения экспресс-информации, не уступа-

ющей по достоверности традиционным методикам. На основе уже имеющихся наработок

[9] и появившихся технических возможностей на кафедре строительных конструкций Мордовского государственного университета разработаны программные комплексы «Идентификация и анализ пористости строительных материалов», «Анализатор распределения частиц наполнителя по размерам» и «Статистический анализ цветовых составляющих лакокрасочных покрытий». В основе математических моделей разработанных программных комплексов лежит возможность получения растрового изображения структуры материала методом прямого сканирования с последующей идентификацией и обработкой результатов. Получены свидетельства об официальной регистрации программных комплексов [5; 6; 8]. Для реализации математических моделей использовался язык программирования Borland Delphi 7, возможные операционные системы — Windows 98/Ме/2000/ХР.

Известно, что одним из основных параметров, оказывающих существенное влияние на прочностные, теплотехнические и сорбционные характеристики цементного камня, раствора и бетона, является пористость. Особое значение характеристики поровой структуры имеют при оценке свойств как тяжелых бетонов, так и пенобетонов. В настоящее время существует более десяти методов оценки порового пространства строительных материалов. Несмотря на многообразие известных методов, все они достаточно трудоемки и требуют создания или закупки специальных установок. Кроме того, получаемые результаты существенно зависят от используемого метода

исследования и порой не являются достоверными (например, в случае значительного объема закрытых пор и т. д.).

Программный комплекс «Идентификация и анализ пористости строительных материалов» обеспечивает выполнение следующих функций:

— идентификация поровой структуры строительных материалов методом прямого сканирования (рис. 1);

— возможность установления порога интенсивности, позволяющего распознавать границы пор при различных цветовых соотношениях пор и поверхности образца;

— выполнение операции «инверсия результатов» в случае, когда поры идентифицировались как белый цвет, а фон — как черный;

— получение и сохранение преобразованных изображений структуры материала в широком диапазоне графических форматов;

— обработка полученных результатов (перевод размера пор из пикселей в микроны, вычисление эквивалентного радиуса пор, определение абсолютной и относительной суммарной пористости, а также относительной доли пор к исследуемой поверхности как для всего образца, так и в пересчете на 1 квадратный сантиметр);

— вывод результатов анализа в виде таблиц и графических зависимостей;

— возможность передачи выходных данных в Microsoft Word и Excel, а также сохранения графических зависимостей в графических форматах BMP, JPEG, TIFF, WMF, PCX, AFI и буфере обмена для использования в других программах-редакторах.

Кроме суммарной пористости, разработанный программный комплекс дает возможность исследовать распределение пор по размерам, т. е. оценивать дифференциальную пористость, что практически невозможно или крайне затруднительно при использовании других методов. Обычно на практике при определении диаметра пор или размера частиц используют специальные шкалы в виде ряда кругов различного диаметра, наносимые на фотографии или окуляр микроскопа. При этом наиболее удобно поры неправильной формы приравнять к кругу эквивалентной площади. В результате для описания распределения пор по поверхности шлифа используют эквивалентные радиусы или диаметры.

Для удобства анализа полученных результатов все поры были сгруппированы в пять различных по размерам групп:

I — микропоры размером менее 10 мкм;

II — микропоры размером от 10 до 49 мкм;

III — средние поры размером от 50 до 99 мкм;

IV — средние поры размером от 100 до 199 мкм;

V — макропоры размером более 200 мкм.

Разделение пор по размерам осуществлялось на основе известной и широко применяемой классификации пор по их происхождению

[10]. Гистограммы распределения относительной суммарной пористости от эквивалентного радиуса показаны на рис. 2.

С учетом широких технических возможностей разработанного программного комплекса перед проведением основных исследований поровой структуры мелкозернистых бетонов отработана предлагаемая методика и выявлены факторы, существенно влияющие на получаемые результаты [4].

Проведенные исследования показали, что важнейшее требование, предъявляемое к выбору поверхностей для сканирования, заключается в том, чтобы изучаемый образец был типичным. При этом недостаточно исследовать большое число сечений, полученных на одном образце. Более точные результаты получают при измерении пусть даже меньшего количества сечений, но с нескольких образцов. Необходимо также учитывать, что для оценки поровой структуры размер анализируемых фрагментов должен быть достаточным для получения характерного распределения пор по эквивалентным радиусам. С увеличением разброса пор количество, размер сечений и величину разрешения при сканировании, как правило, также необходимо повышать.

В качестве иллюстрации применения разработанного комплекса приведем анализ изменения пористости мелкозернистых бетонов от водоцементного отношения. В ходе эксперимента исследовалось изменение интегральной и дифференциальной пористости песчано-цементных композитов с В/Ц = 0,48; 0,55; 0,65; 0,75 и 0,82. Разрешение сканируемых поверхностей составило 2 400 с!р1, размеры сечений — 3 х 3 см.

По результатам обработки исследуемых составов получены зависимости частоты появления пор различного эквивалентного радиуса (рис. 3), анализ которых показал, что для состава с минимальным В/Ц-отношением (0,48) наблюдается наибольший разброс пор по размерам. Увеличение В/Ц-отношения до 0,55-0,75 способствует значительному повышению доли пор с эквивалентным радиусом в пределах 70-150 мкм.

Полученные в ходе использования разработанного программного комплекса результаты хорошо согласуются с известными положениями о влиянии водоцементного отношения на пористость цементных композитов. Так, для оптимально запроектированных составов характерно наличие минимальной пористости с наиболее равномерным распределением пор по размерам, а также увеличение доли микро-пор и пор среднего эквивалентного радиуса.

Анализируя результаты, полученные в ходе экспериментальных исследований [2; 3; 7], можно сделать вывод, что разработанный программный комплекс обладает рядом неоспоримых преимуществ при оценке поровой структуры строительных материалов. Реализуемый в программном комплексе подход позволяет получать достоверную информацию об объекте исследования в короткие сроки без дополнительных материальных затрат на проведение эксперимента и закупку оборудования; оценивать влияние сырьевых компонентов и технологических факторов на характеристики поровой структуры строительных материалов; получать экспериментальные данные для математического моделирования теплотехнических, сорбционных и прочностных характеристик строительных материалов и изделий.

В последние годы значительно расширился ассортимент строительных материалов, содержащих дисперсные наполнители с различным размером частиц. Если частицы являются одинаковыми правильными сферами, для точного описания распределения частиц по размерам необходимо знать лишь их диаметр. Однако на практике форма частиц наполнителя часто неправильная, поэтому методика определения их размеров, достоверная для одних видов наполнителей, порой становится недостаточно точной для других.

До недавнего времени оптическая и электронная микроскопия являлись практически

единственными методами измерения, которые позволяли установить полное распределение частиц по размерам. К сожалению, существующие современные зеркальные анализаторы изображения, присоединяющиеся к оптическому или электронному микроскопу или работающие по фотографиям измеряемых частиц, очень дороги и практически недоступны для широких исследований. Однако необходимость в подобных исследованиях существует. Результатом работы в данном направлении стало создание программного комплекса «Анализатор распределения частиц наполнителя по размерам» [5]. Интерфейс разработанного программного комплекса представлен на рис. 4.

Программный комплекс обеспечивает выполнение следующих функций:

— идентификация частиц наполнителя методом прямого сканирования;

— возможность установления порога интенсивности, позволяющего увеличивать четкость и контрастность при распознавании частиц наполнителя различных цветов;

— выполнение операции «инверсия результатов» в случае, когда частицы идентифицировались как белый цвет, а фон — как черный;

— получение и сохранение преобразованных изображений в широком диапазоне графических форматов; обработка полученных результатов (перевод размера частиц из пикселей в микроны, вычисление эквивалентного радиуса частиц, подсчет и построение гистограмм распределения с возможностью изменения шага, проверка гипотез для нормального и логарифмически нормального распределений с помощью критерия X2);

— множественный анализ, позволяющий обрабатывать до 25 файлов одновременно;

— вывод результатов анализа в виде таблиц и графических зависимостей;

— возможность передачи выходных данных в Microsoft Word и Excel, а также сохранения графических зависимостей в графических форматах BMP, JPEG, TIFF, WMF, PCX, AFI и буфере обмена для использования в других программах-редакторах.

Для иллюстрации работы программного комплекса приведем результаты исследования кварцевого песка шести различных фракций: 0,04-0,071; 0,071-0,112; 0,112-0,18; 0,18-0,28;

0,28-0,45; остаток на сите 0,45. Плотность распределения площадей частиц наполнителей различных фракций показана на рис. 5 а. Зная площади частиц и предполагая, что их форма близка к правильной сфере, можно легко перейти к эквивалентному радиусу или диаметру, дающим площадь, равную проекции частиц (рис. 5 б).

Наиболее точные выводы о форме исследуемых частиц, на наш взгляд, можно получить, используя соотношение периметра к квадратному корню площади [4]. Учитывая, что природные частицы наполнителей достаточно часто близки по форме к эллипсоидам, а их проекции при сканировании представляют собой эллипсы соответственно с площадью S = п • а • Ь и периметром Р = п • [1,5 • (а + Ь) - Ча • Ь], где а и Ь — максимальный и минимальный радиусы, можно оценить не только размер, но и форму изучаемых частиц.

Анализ обработки результатов сканирования кварцевого песка различных фракций показал [4], что частицы сферической формы наблюдаются лишь для небольшой части песка фракции 0,04-0,071. С повышением размера зерна наполнителя отношение периметра частицы к квадратному корню охватываемой площади повышается, что свидетельствует об увеличении отклонения формы зерен наполнителей от сферической.

Разработанный программный комплекс дает возможность получать достоверную информацию о распределении формы и размеров частиц наполнителей без закупки дорогостоящего электронного оборудования. Внедрение данного программного продукта позволит исследователям и производителям строительных материалов и изделий получать комплексную оценку используемых наполнителей.

Качество декоративных покрытий принято определять по внешнему виду, цвету, блеску. Как известно, с течением времени под воздействием климатических факторов — солнечной радиации, перепада температур, повышенной влажности, атмосферной пыли и грязи и т. д., а также различных агрессивных сред — происходит разрушение покрытий, начинающееся, как правило, с изменения декоративных характеристик.

Оценку цвета лакокрасочных покрытий при этом, как правило, предлагается выполнять визуально и оценивать по пятибалльной

шкале или по результатам, получаемым с помощью спектрофотометров или колориметров. Широкое применение для количественного измерения цвета получила колориметрическая система, утвержденная Международной осветительной комиссией (МОК) в 1931 г. Кроме колориметрической системы, цвет можно измерить с помощью цветового тона, чистоты цвета, коэффициента отражения и яркости [1]. При одинаковых значениях доминирующей длины волны, чистоты цвета и коэффициента яркости или отражения покрытия должны иметь один и тот же цвет. Однако установлено, что между цветовым ощущением человека и спектральным составом цвета нет прямой связи. Исследования цвета лакокрасочных покрытий показали, что данные цветовые характеристики не всегда дают правильное представление о его цветовом тоне, насыщенности и светлоте. Если расположить образцы в ряд по возрастанию длин волн, то оказывается, что они не воспроизводят равномерный ряд цветов покрытий, получаемый в результате визуального осмотра. К тому же использование колориметров и спектрофотометров при приемочном контроле качества защитно-декоративных покрытий и проведении исследовательских работ представляет определенные трудности, связанные с длительностью и дефицитом средств измерения.

Для решения этой проблемы в последние годы все чаще предлагается использовать компьютерные технологии. В основе предлагаемых подходов лежит возможность получения растрового изображения структуры материала при сканировании изучаемой поверхности, выражаемой в виде функции цвета. В цветном варианте сканирования при использовании определенной цветовой модели, под которой подразумевается способ формального описания цвета на основе составляющих его компонентов, появляется возможность разложить каждый цвет на составляющие и спектры определенной частоты, анализ которых дает возможность получить объективные данные о декоративных характеристиках лакокрасочного покрытия.

Несмотря на схожесть подходов к оценке свойств лакокрасочных покрытий методом прямого сканирования поверхности образцов, для описания цвета используются различные цветовые модели: Lab, CMYK, HSB, RGB

и т. д. При этом, на наш взгляд, несомненно, что пигментные краски, используемые в строительстве, так же как и краски, используемые в полиграфии, отражают световое излучение и должны описываться субтрактивной моделью CMYK. Для оценки CMYK-составляющих (голубой, пурпурной, желтой и черной) и яркости в разработанном программном комплексе «Статистический анализ цветовых составляющих лакокрасочных покрытий» (рис. 6) использовалась цветовая палитра с 256 цветами.

Программа включает в себя следующие блоки:

а) оцифровка в режиме CMYK-формата:

— загрузка исходных файлов (предпочтительнее в формате PSD), полученных методом прямого сканирования (для удобства реализован принцип множественного выбора);

— возможность (при необходимости) добавления, изменения или убавления количества параллельно анализируемых поверхностей (максимальное число параллельно обрабатываемых файлов — 25);

— подсчет количества пикселей одного и того же уровня для каждой цветовой составляющей;

— графическое представление распределения цветовых составляющих в виде гистограмм для каждой сканируемой поверхности (рис. 7);

— формирование базы данных для построения поверхностей распределения цветовых составляющих в зависимости от координаты каждого пикселя.

б) обработка полученных результатов:

— определение среднего арифметического, дисперсии и среднего квадратичного отклонения для каждой цветовой составляющей каждого образца в отдельности;

— выполнение статистической обработки результатов — определение минимальной и максимальной величины доверительного интервала с учетом заданной доверительной вероятности (по умолчанию принято 0,95) и среднего арифметического после отбрасывания «незначимых» значений для каждого цветового уровня;

— построение сводных гистограмм изменения частоты появления от уровня цветовых составляющих для всех параллельно обрабатываемых образцов после статистической обработки (см. рис. 7);

— возможность передачи выходных данных в Microsoft Word и Excel, а также сохранения графических зависимостей в графических форматах и буфере обмена для использования в других программах-редакторах.

Использование программного комплекса «Статистический анализ цветовых составляющих лакокрасочных покрытий» дает возможность проанализировать влияние компонентов смеси (наполнителей, пигментов, красителей и т. д.) и оценить их влияние на величины цветовых составляющих лакокрасочных покрытий, выявить однородность окраски, а также оценить изменение цвета лакокрасочного покрытия под действием климатических факторов. Применение методов статистической обработки позволяет получить объективную информацию по изменению декоративных характеристик покрытий, что особенно важно при нанесении красочных составов на бетонные поверхности, обладающие значительной неоднородностью структуры и большим количеством дефектов.

Обработка полученных результатов при помощи современных высокоскоростных ЭВМ позволяет исключить множество трудоемких операций и открывает возможность использования разработанных комплексов в самых разнообразных исследовательских целях. Потенциальными потребителями являются предприятия, выпускающие строительную продукцию (в том числе и лакокрасочную), научно-исследовательские лаборатории и сертификационные центры.

Как показывает отечественный и мировой опыт производства строительных материалов, изделий и конструкций, постоянный контроль качества является необходимой составляющей производственного процесса. В наше время выпуск высококачественной, конкурентоспособной продукции возможен только на тех предприятиях, где действует отлаженная система приемочного контроля, основанная на современных методах исследования, в том числе компьютерных технологиях.

Использование разработанных программных комплексов на предприятиях стройиндустрии позволит получать комплексную информацию о выпускаемой продукции в короткие сроки с минимальными материальными затратами на проведение исследований, так как отпадает необходимость в дорого-

стоящем экспериментальном оборудовании изделий выйти на новый уровень при оценке

и закупке расходных материалов. Внедрение свойств строительных материалов и получить

данных программных продуктов позволит дополнительные возможности для повышения

производителям строительных материалов и их качества.

библиографический список

1. Карякина М. И. Лабораторный практикум по испытанию лакокрасочных материалов и покрытий / М. И. Карякина. — М. : Химия, 1977. — 240 с.

2. Компьютерная идентификация и анализ пористости строительных материалов / В. П. Селяев, Т. А. Низина, В. В. Цыганов, Ю. А. Ланкина // Вестн. отд-ния строит. наук. — 2006. — Вып. 10. — С. 222—226.

3. Компьютерные технологии для оценки пористости строительных материалов и изделий / В. П. Селяев, Т. А. Низина, О. А. Фролкин [и др.] // Наука и инновации в Республике Мордовия : материалы V респ. науч.-практ. конф. / под ред. В. А. Нечаева. — Саранск, 2006. — С. 332—336.

4. Низина Т. А. Защитно-декоративные покрытия на основе эпоксидных и акриловых связующих / Т. А. Низина. — Саранск : Изд-во Мордов. ун-та, 2007. — 258 с.

5. Селяев В. П. Анализатор распределения частиц наполнителя по размерам / В. П. Селяев, Т. А. Низина, В. А. Минеев // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007611001 от 6.03.2007 г. в Роспатенте по заявке № 2007610002 от 11.01.2007 г.

6. Селяев В. П. Идентификация и анализ пористости строительных материалов / В. П. Селяев, Т. А. Низина, О. А. Фролкин [и др.] // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610364 от 24.01.2006 г. в Роспатенте по заявке № 2005613072 от 24.11.2005 г.

7. Селяев В. П. Применение компьютерных технологий для оценки свойств строительных материалов и изделий / В. П. Селяев, Т. А. Низина // Строительное материаловедение — теория и практика : сб. тр. — М., 2006. — С. 99—101.

8. Статистический анализ цветовых составляющих лакокрасочных покрытий / В. П. Селяев, Т. А. Низина, Н. О. Зубанкова, Ю. А. Ланкина // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2006610820 от 28.02.2006 г. в Роспатенте по заявке № 2005613472 от 29.12.2005 г.

9. фролкин О. А. Компьютерное моделирование и анализ структуры композиционных материалов : Дис. ... к. т. н. / О. А. Фролкин. — Саранск, 2000. — 223 с.

10. Шейкин А. Е. Структура и свойства цементных бетонов / А. Е. Шейкин, Ю. В. Чеховский, М. И. Бруссер. — М. : Стройиздат, 1979. — 344 с.

Поступила 16.09.08.