TY - THES A1 - Klewe, Tim T1 - Non-destructive classification of moisture deterioration in layered building floors using ground penetrating radar N2 - In the event of moisture deterioration, rapid detection and localization is particularly important to prevent further deterioration and costs. For building floors, the layered structure poses a challenging obstacle for most moisture measurement methods. But especially here, layer-specific information on the depth of the water is crucial for efficient and effective repairs. Ground Penetrating Radar (GPR) shows the potential to generate such depth information. Therefore, the present work investigates the suitability of GPR in combination with machine learning methods for the automated classification of the typical deterioration cases (i) dry, (ii) wet insulation, and (iii) wet screed. First, a literature review was conducted to identify the most common methods for detecting moisture in building materials using GPR. Here, it especially became clear that all publications only investigated individual time-, amplitude- or frequency features separately, without combining them. This was seen as a potential aspect for innovation, as the multivariate application of several signal features can help to overcome individual weaknesses and limitations. Preliminary investigations carried out on drying screed samples confirmed the profitable use of multivariate evaluations. In addition to the general suitability and dependencies of various features, first limitations due to possible interference between the direct wave and the reflection wave could be identified. This is particularly evident with thin or dry materials, for which the two-way travel times of the reflected radar signals become shorter. An extensive laboratory experiment was carried out, for which a modular test specimen was designed to enable the variation of the material type and thickness of screed and insulation, as well as the simulation of moisture deteriorations. The data collected revealed clear differences between dry and deteriored structures within measured B-scans. These deviations were to be detected with the newly introduced B-scan features, which evaluate the statistical deviation of A-scan features within a survey line. In this way, deteriorations to unknown floor structures are recognized, regardless of the material parameters present. In a subsequent training and cross-validation process of different classifiers, accuracies of over 88 \% of the 504 recorded measurements (252 different experimental setups) were achieved. For that, the combination of amplitude and frequency features, which covered all relevant reflections of the radar signals, was particularly beneficial. Furthermore, the data set showed only small differences between dry floors and deteriored screeds for the B-scan features, which could be attributed to a homogeneous distribution of the added water in the screeds. The successfully separation of these similar feature distributions raised the suspicion of overfitting, which was examined in more detail by means of a validation with on-site data. For this purpose, investigations were carried out at five different locations in Germany, using the identical measurement method like in the laboratory. By extracting drilling cores, it was possible to determine the deterioration case for each measurement point and thus generate a corresponding reference. However, numerous data had to be sorted out before classification, since disturbances due to underfloor heating, screed reinforcements, steel beams or missing insulation prevented comparability with the laboratory experiments. Validation of the remaining data (72 B-scans) achieved only low accuracy with 53 \% correctly classified deterioration cases. Here, the previously suspected overfitting of the small decision boundary between dry setups and deteriored screeds within the laboratory proved to be a problem. The generally larger deviations within (also dry) on-site B-scans were thus frequently misclassified as screed deterioration. In addition, there were sometimes strongly varying layer thicknesses or changing cases of deterioration within a survey line, which caused additional errors due to the local limitation of the drilling core reference. Nevertheless, individual on-site examples also showed the promising potential of the applied signal features and the GPR method in general, which partly allowed a profound interpretation of the measurements. However, this interpretation still requires the experience of trained personnel and could not be automated using machine learning with the available database. Nevertheless, such experience and knowledge can be enriched by the findings of this work, which provide the basis for further research. Future work should aim at building an open GPR data base of on-site moisture measurements on floors to provide a meaningful basis for applying machine learning. Here, referencing is a crucial point, whose limitations with respect to the moisture present and its distribution can easily reduce the potential of such efforts. The combination of several reference methods might help to overcome such limitations. Similarly, a focus on monitoring approaches can also help to reduce numerous unknown variables in moisture measurements and increase confidence in the detection of different deterioration cases. KW - NDT KW - Moisture measurement KW - Ground penetrating radar KW - Building floor PY - 2023 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-591044 DO - https://doi.org/10.14279/depositonce-19306 SP - 1 EP - 146 PB - Technische Universität Berlin CY - Berlin AN - OPUS4-59104 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Moreno Torres, Benjami A1 - Völker, Christoph A1 - Munsch, Sarah Mandy A1 - Hanke, T. A1 - Kruschwitz, Sabine ED - Tosti, F. T1 - An Ontology-Based Approach to Enable Data-Driven Research in the Field of NDT in Civil Engineering N2 - Although measurement data from the civil engineering sector are an important basis for scientific analyses in the field of non-destructive testing (NDT), there is still no uniform representation of these data. An analysis of data sets across different test objects or test types is therefore associated with a high manual effort. Ontologies and the semantic web are technologies already used in numerous intelligent systems such as material cyberinfrastructures or research databases. This contribution demonstrates the application of these technologies to the case of the 1H nuclear magnetic resonance relaxometry, which is commonly used to characterize water content and porosity distri-bution in solids. The methodology implemented for this purpose was developed specifically to be applied to materials science (MS) tests. The aim of this paper is to analyze such a methodology from the perspective of data interoperability using ontologies. Three benefits are expected from this ap-proach to the study of the implementation of interoperability in the NDT domain: First, expanding knowledge of how the intrinsic characteristics of the NDT domain determine the application of semantic technologies. Second, to determine which aspects of such an implementation can be improved and in what ways. Finally, the baselines of future research in the field of data integration for NDT are drawn. KW - Ontology Engineering KW - Interoperability KW - Data-integration KW - NMR relaxometry KW - materials informatics PY - 2021 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-529716 DO - https://doi.org/10.3390/rs13122426 SN - 2072-4292 N1 - Geburtsname von Munsch, Sarah Mandy: Nagel, S. M. - Birth name of Munsch, Sarah Mandy: Nagel, S. M. VL - 13 IS - 12 SP - 2426 PB - Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI) CY - Basel, Switzerland AN - OPUS4-52971 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Munsch, Sarah Mandy T1 - Ermittlung der Oberflächenrelaxivität in Sandsteinen - ein Methodenvergleich N2 - Mit dem zerstörungsfreien Verfahren der nuklear magnetischen Resonanz (NMR) mit Fokus auf 1H-Protonen lässt sich der Feuchtegehalt in porösen Materialien bestimmen und bei einem vollgesättigten Medium eine Porengrößenverteilung ableiten. Für die Ermittlung der Porengrößenverteilung muss die gemessene T2-Relaxationszeitenverteilung mit dem Parameter Oberflächenrelaxivität (OR) umgerechnet werden. Ist dieser Parameter für das zu untersuchende Medium unbekannt, kann dieser mithilfe von Vergleichsverfahren abgeschätzt werden. Dabei kommen z. B. Gassorption, Quecksilberporosimetrie (MIP), Dünnschliff-Mikroskopie oder µ-Computer-Tomographie (µ-CT) zum Einsatz. Da die verschiedenen Verfahren allerdings unterschiedliche Auflösungsgrenzen aufweisen und auf verschiedenen physikalischen Prinzipien beruhen, können die ermittelten ORs für ein Medium stark variieren. Um ein besseres Verständnis für die OR und die Einflüsse der Vergleichsverfahren zu bekommen, wurden 19 verschiedene Sandsteintypen untersucht. Die OR wurde zum einen basierend auf der spezifischen inneren Oberfläche aus der dynamischen Dampfsorption (DVS) und der Gassorption abgeleitet. Zum anderen wurden die Relaxationszeitenverteilungen durch manuelles Anpassen der OR derart in Porengrößenverteilungen umgerechnet, sodass es eine Übereinstimmung mit den Porengrößenverteilungen aus MIP und/oder µ-CT gibt. Die Umrechnung von Relaxationszeitverteilungen in eine Porengrößenverteilung berücksichtigt dabei sowohl fast- als auch slow-diffusion. Insgesamt ergab sich für die Sandsteine ein breites Spektrum an ORs, bei dem die über die innere spezifische Oberfläche ermittelten ORs andere Größenordnungen aufwiesen (< 10 µm/s), als bei dem Vergleich mit MIP oder µ-CT (bis 600 µm/s). Die mit MIP und µ-CT ermittelten Werten lagen dabei um einen Faktor von 1 bis 30 auseinander. Dieser umfangreiche Datensatz, der vier verschiedene Vergleichsverfahren einbezieht, soll neue Erkenntnisse in der Charakterisierung von porösen Materialien (z. B. bezüglich der Oberflächenrauigkeit) und in der Ursache für die starke Variation der OR ermöglichen. Durch das Berücksichtigen von fast- als auch slow-diffusion, können dabei sogar Daten in eine Porengrößenverteilung umgerechnet werden, bei denen das fast-diffusion-Kriterium nach Brownstein und Tarr nicht erfüllt ist. Außerdem ergibt sich aus der Berücksichtigung des slow-diffusion-Regimes ein neues Verständnis für die obere Auflösungsgrenze von NMR. T2 - 82. Jahrestagung der Deutschen Geophysikalischen Gesellschaft CY - Online meeting DA - 07.03.2022 KW - NMR KW - Sandsteine KW - Oberflächenrelaxivität KW - Porengrößenverteilung PY - 2022 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-544721 UR - https://e-docs.geo-leo.de/handle/11858/9672 DO - https://doi.org/10.23689/fidgeo-5330 AN - OPUS4-54472 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Klewe, Tim A1 - Strangfeld, Christoph A1 - Ritzer, Tobias A1 - Kruschwitz, Sabine T1 - Classification of Practical Floor Moisture Damage Using GPR - Limits and Opportunities N2 - Machine learning in non-destructive testing (NDT) offers significant potential for efficient daily data analysis and uncovering previously unknown relationships in persistent problems. However, its successful application heavily depends on the availability of a diverse and well-labeled training dataset, which is often lacking, raising questions about the transferability of trained algorithms to new datasets. To examine this issue closely, the authors applied classifiers trained with laboratory Ground Penetrating Radar (GPR) data to categorize on-site moisture damage in layered building floors. The investigations were conducted at five different locations in Germany. For reference, cores were taken at each measurement point and labeled as (i) dry, (ii) with insulation damage, or (iii) with screed damage. Compared to the accuracies of 84 % to 90 % within the laboratory training data (504 B-Scans), the classifiers achieved a lower overall accuracy of 53 % for on-site data (72 B-Scans). This discrepancy is mainly attributable to a significantly higher dynamic of all signal features extracted from on-site measurements compared to laboratory training data. Nevertheless, this study highlights the promising sensitivity of GPR for identifying individual damage cases. In particular the results showing insulation damage, which cannot be detected by any other non-destructive method, revealed characteristic patterns. The accurate interpretation of such results still depends on trained personnel, whereby fully automated approaches would require a larger and diverse on-site data set. Until then, the findings of this work contribute to a more reliable analysis of moisture damage in building floors using GPR and offer practical insights into applying machine learning to non-destructive testing for civil engineering (NDT-CE). KW - GPR KW - Material moisture KW - Building floor KW - Machine Learning PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-607932 DO - https://doi.org/10.1007/s10921-024-01111-7 SN - 0195-9298 VL - 43 IS - 3 SP - 1 EP - 16 PB - Springer Science and Business Media LLC AN - OPUS4-60793 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Munsch, Sarah Mandy A1 - Strangfeld, Christoph A1 - Kruschwitz, Sabine T1 - Application of 1H proton NMR relaxometry to building materials - A review N2 - Since nuclear magnetic resonance with focus on 1H protons is highly sensitive to pore filling fluids, it is nowadays often applied for the investigation of porous media. Mainly in materials research and especially in the field of non-destructive testing in civil engineering it is increasingly used. Scientific questions about and based on NMR meanwhile cover a broad spectrum. To give an overview, we have reviewed various studies dealing with the determination of moisture contents and parameters such as the pore-size distribution, surface relaxivity, porosity, etc. In some papers, the monitoring of moisture transport in connection with degradation processes or admixtures was the main objective. In other papers, NMR was used for pore space analysis or even applied on site to assess the state of conservation of cultural heritage. Building materials that have been investigated in the presented studies are for example cement, concrete, woods, sandstones etc. In this paper, short descriptions and the significant results of the reviewed articles are summarized and their measurement problems and discrepancies are pointed out. A special feature of this review article is the concise tabular compilation of determined 𝑇1 and 𝑇2 relaxation times, as well as of surface relaxivity values for various materials and components. Finally, relevant aspects are summed up and conclusions about the increasing potential of NMR relaxometry for investigations of porous building materials are drawn, followed by an outlook about future applications and the need for technical development. KW - NMR relaxometry KW - Building materials KW - Natural stones KW - Relaxation times KW - Surface relaxivities KW - Moisture KW - Pore space characterization PY - 2021 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-521888 DO - https://doi.org/10.1016/j.jmro.2021.100012 N1 - Geburtsname von Munsch, Sarah Mandy: Nagel, S. M. - Birth name of Munsch, Sarah Mandy: Nagel, S. M. VL - 6-7 SP - 100012 PB - Elsevier Inc. CY - Amsterdam AN - OPUS4-52188 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Munsch, Sarah Mandy T1 - Möglichkeiten und Grenzen der zerstörungsfreien Erfassung niedriger Feuchtegehalte in teilgesättigten Sandsteinen mit 1H-NMR N2 - Die zerstörungsfreie Ermittlung der Materialfeuchte in Baustoffen ist für das Bauwesen von großer Bedeutung, denn ein erhöhter Feuchteeintrag kann zu Schimmelbildung, Alkali-Kieselsäure-Reaktionen, Korrosion etc. führen und somit ein hohes Schadenspotential mit sich bringen. Auch wenn zur qualitativen Lokalisierung möglicher Schad- und Risikostellen bereits zahlreiche zerstörungsfreie Verfahren in der Praxis Anwendung finden, besteht ein Mangel an quantitativen Verfahren, die auch bei niedrigen Feuchtegehalten sensitiv sind. Eine Methode zur zerstörungsfreien und quantitativen Bestimmung des Feuchtegehaltes und der effektiven Porosität ist die 1H-Kernspinresonzanzmethode (NMR). Da NMR sensitiv für die molekulare Beweglichkeit von Wasserstoffprotonen ist, lassen sich Informationen über die Bindungsform und -stärke sowie der Umgebung (Porengröße und Mineralzusammensetzung) der Wasserstoffprotonen gewinnen. Obwohl es bereits seit über 20 Jahren mobile NMR-Messeräte gibt, wird NMR heutzutage immer noch weitestgehend im Labor eingesetzt. Dies liegt daran, dass sie aufgrund der verwendeten Permanentmagnete schwer sind und nur äußerst geringe Eindringtiefen ermöglichen. In einer derzeit laufenden Forschungsarbeit wird deshalb ein speziell für Bohrkerne entworfener NMR-Tomograph eingesetzt. Mit seiner minimalen Echozeit von 50 µs lässt sich (abhängig von der Oberflächenrelaxivität) Wasser bis in nanometergroßen Poren erfassen. Um die Sensitivität von NMR bei Teilsättigung zu untersuchen, wurden verschiedene Sandsteinproben in Exsikkatoren mit relativen Luftfeuchten im Bereich von 33 % bis 96 % gelagert. Als Referenzen dienen zum einen das NMR-Signal bei Vollsättigung und zum anderen die Porengrößenverteilung aus Quecksilberporosimetriemessungen (MIP). Um die NMR-Sensitivität zu bewerten, wird die Korrelation der NMR-Amplitude mit den gravimetrisch ermittelten Feuchtegehalten sowie ein Vergleich der Porosität aus NMR und MIP betrachtet. Zu beachten ist in diesem Zusammenhang, dass sowohl die Reduzierung der Wasserfilmdicke als auch die Verkleinerung von Porengrößen zu einer ähnlichen Verkürzung der T2-Relaxationszeit führt. Als Ausblick wird ein Lösungsansatz vorgestellt, bei dem die NMR-Signale mit der Wasserfilmdickenberechnung basierend auf der relativen Luftfeuchte im Material korreliert werden. T2 - 81. Jahrestagung der Deutschen Geophysikalischen Gesellschaft CY - Online meeting DA - 01.03.2021 KW - NMR KW - Sandsteine KW - Porosität KW - Oberflächenrelaxivität KW - Feuchtegehalt PY - 2021 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-522271 DO - https://doi.org/10.23689/fidgeo-3957 N1 - Geburtsname von Munsch, Sarah Mandy: Nagel, S. M. - Birth name of Munsch, Sarah Mandy: Nagel, S. M. AN - OPUS4-52227 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Munsch, Sarah Mandy A1 - Bintz, Thilo A1 - Heyn, R. A1 - Hirsch, H. A1 - Grunewald, J. A1 - Kruschwitz, Sabine T1 - Detailed investigation of capillary active insulation materials by 1H nuclear magnetic resonance (NMR) and thermogravimetric drying N2 - Capillary active interior insulation materials are an important approach to minimize energy losses of historical buildings. A key factor for their performance is a high liquid conductivity, which enables redistribution of liquid moisture within the material. We set up an experiment to investigate the development of moisture profiles within two different interior insulation materials, calcium-silicate (CaSi) and expanded perlite (EP), under constant boundary conditions. The moisture profiles were determined by two different methods: simple destructive sample slicing with subsequent thermogravimetric drying as well as non-destructive NMR measurements with high spatial resolution. The moisture profiles obtained from both methods show good agreement, when compared at the low spatial resolution of sample slicing, which demonstrates the reliability of this method. Moreover, the measured T2-relaxation-time distributions across the sample depth were measured, which may give further insight into the saturation degree of the different pore sizes. In order to explain differences in the moisture profiles between CaSi and EP, we determined their pore-size distribution with different methods: conversion of the NMR T2 relaxationtime distribution at full saturation, mercury intrusion porosimetry and indirect determination from pressure plate measurements. CaSi shows a unimodal distribution at small pore diameters, while in EP, a bi-modal or wider distribution was found. We assume that the smaller pore diameters of CaSi lead to a higher capillary conductivity, which causes a more distributed moisture profile in comparison with that of EP. T2 - NDT-CE CY - Zurich, Switzerland DA - 16.08.2022 KW - Insulation material KW - Nuclear magnetic resonance KW - Capillary conductivity KW - Pore-size distribution PY - 2022 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-579172 DO - https://doi.org/10.58286/27205 SN - 1435-4934 VL - 27 IS - 9 SP - 1 EP - 11 AN - OPUS4-57917 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Munsch, Sarah Mandy A1 - Klewe, Tim A1 - Schumacher, K. A1 - Telong, Melissa A1 - Grobla, Lili A1 - Völker, C. A1 - Yared, K. A1 - Kruschwitz, Sabine ED - Rogge, Andreas ED - Meng, Birgit T1 - Anwendung von KI für die Materialoptimierung im Bauwesen N2 - Diese Arbeit untersucht den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Materialentwicklung für Beton, mit einem Fokus auf Karbonatisierungswiderstand, CO₂-Reduktion und Kostenoptimierung. Das KI-Tool SLAMD, das auf inverses Materialdesign setzt, konnte in Studien die Entwicklungszeit für Betonmischungen um bis zu 80 % verkürzen. Durch die Integration zusätzlicher 1H-Kernspinresonanz-Daten wurde der Prozess um weitere 40 % beschleunigt. Insgesamt zeigt sich, dass der Einsatz von KI die Effizienz und Nachhaltigkeit in der Materialentwicklung signifikant steigern kann. T2 - 11. Jahrestagung des DAfStb mit 63. Forschungskolloquium der BAM Green Intelligent Building CY - Berlin, Germany DA - 16.10.2024 KW - Künstliche Intelligenz (KI) KW - Materialoptimierung KW - Bauwesen PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-612949 SN - 978-3-9818564-7-7 SP - 192 EP - 200 PB - Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) CY - Berlin AN - OPUS4-61294 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Herrmann, Ralf A1 - Hille, Falk A1 - Munsch, Sarah Mandy A1 - Telong, Melissa A1 - Unger, Jörg F. A1 - Andrés Arcones, Daniel A1 - Pirskawetz, Stephan T1 - 63. DAfStb-Forschungskolloquium in der BAM - Themenblock 4: Digitalisierung im Bauwesen N2 - Die Digitalisierung hat sich in vielen Bereichen des Bauwesens durchgesetzt. So sind Planung und Entwurf selbst kleinerer Bauvorhaben heute vollständig digitalisiert. Auch das Monitoring von Bestandsbauwerken ist ohne digitale Datenerfassung, -verarbeitung und -speicherung nicht denkbar. Trotzdem sind Fragen hinsichtlich der strukturierten Speicherung und künftigen Nutzung von Daten noch offen. Einige Aspekte der Digitalisierung wurden im Rahmen des 63. DAfStb-Forschungskolloquiums (Tagungsband: DOI 10.26272/opus4-61338) in Vorträgen und Veröffentlichungen aufgegriffen und werden im Folgenden zusammengefasst. T2 - 11. Jahrestagung des DAfStb mit 63. Forschungskolloquium der BAM Green Intelligent Building CY - Berlin, Germany DA - 16.10.2024 KW - Digitalisierung KW - Infrastruktur KW - Structural Health Monitoring KW - Digitaler Zwilling PY - 2025 SN - 0005-9846 VL - 75 IS - 4 SP - 136 EP - 138 PB - concrete content UG CY - Schermbeck AN - OPUS4-63070 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Klewe, Tim A1 - Strangfeld, Christoph A1 - Ritzer, Tobias A1 - Kruschwitz, Sabine T1 - Combining Signal Features of Ground-Penetrating Radar to Classify Moisture Damage in Layered Building Floors N2 - To date, the destructive extraction and analysis of drilling cores is the main possibility to obtain depth information about damaging water ingress in building floors. The time- and costintensive procedure constitutes an additional burden for building insurances that already list piped water damage as their largest item. With its high sensitivity for water, a ground-penetrating radar (GPR) could provide important support to approach this problem in a non-destructive way. In this research, we study the influence of moisture damage on GPR signals at different floor constructions. For this purpose, a modular specimen with interchangeable layers is developed to vary the screed and insulation material, as well as the respective layer thickness. The obtained data set is then used to investigate suitable signal features to classify three scenarios: dry, damaged insulation, and damaged screed. It was found that analyzing statistical distributions of A-scan features inside one B-scan allows for accurate classification on unknown floor constructions. Combining the features with multivariate data analysis and machine learning was the key to achieve satisfying results. The developed method provides a basis for upcoming validations on real damage cases. KW - Radar KW - Material Moisture KW - Non-destructive testing KW - Signal Features KW - Civil Engineering KW - Machine Learning PY - 2021 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-533606 DO - https://doi.org/10.3390/app11198820 VL - 11 IS - 19 SP - 8820 PB - MDPI AN - OPUS4-53360 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Munsch, Sarah Mandy T1 - Ermittlung der Porosität von Sandsteinen - Vergleich von Quecksilberporosimetrie, Tauchwägung und NMR N2 - Die Porosität sowie die Porengrößenverteilung (PSD) eines Baustoffs sind wichtige petrophysikalische Eigenschaften, die Transportprozesse im Material beeinflussen und im direkten Zusammenhang mit der Schadensanfälligkeit stehen (Frost-Tau-Schäden, Schäden durch Salzeinträge und sauren Regen). Verfahren zur Ermittlung der Porosität stellen die Quecksilberporosimetrie (MIP), das Prinzip der Tauchwägung nach Archimedes (triple weighing method, TWM) und die Nuklear Magnetische Resonanz (NMR) dar. Das Hauptziel dieser Arbeit ist der Vergleich der drei Methoden für die Porositätsbestimmung. Als Untersuchungsmaterial wurde Sandstein gewählt. Als Baustoff wird Sandstein trotz einer teilweise geringen Festigkeit, aber aufgrund seiner Farbvielfalt häufig für Kulturbauten, Gehwegmaterial und Fassaden eingesetzt. Sandsteine weisen zudem meist eine hohe effektive Porosität (bis zu ca. 30 %) und teilweise breite Porengrößenspektren auf, wodurch Feuchte- und Ioneneinträge begünstigt werden und zu z. B. langfristigen Verfärbungen an Sandsteinfassaden führen können. Im Rahmen dieser Arbeit werden die Porositäten von 10 verschiedenen Sandsteinen aus Deutschland und Tschechien bestimmt. Für die Untersuchungen mittels TWM und NMR wurden für jede Sandsteinart zwei zylinderförmige Proben unter Unterdruck mit Leitungswasser aufgesättigt. Beim Vergleich der Verfahren liegt der Fokus insbesondere auf NMR und der verwendeten Gerätetechnik, die mit einer minimalen Echozeit von 50 µs ein Wasserstoffsignal in Sandsteinen aus bis zu ca. 2 nm kleine Poren erfassen kann. Darüber hinaus wird das Auflösungsvermögen von MIP und NMR bezüglich der Poren- bzw. Poreneingangsgrößen diskutiert. Für den Vergleich von NMR und MIP werden an ausgewählten Sandsteinproben ebenfalls die zusätzlich ermittelten PSD in Korrelation zueinander gebracht. Erste Ergebnisse zeigen eine gute Korrelation von NMR- und TWM-Daten, aber teilweise starke Abweichungen zu den mit MIP bestimmten Porositäten. Ergebnisse zu den PSD zeigen teilweise nahezu identische Kurvenverläufe. Jedoch ist die Abschätzung des Umrechnungsfaktors für die NMR-Daten ohne Hinzuziehen von zusätzlichen Referenzverfahren wie Röntgen-Computer-Tomographie oder Spektral Induzierte Polarisation teilweise sehr schwierig. T2 - Bauwerksdiagnose CY - Berlin, Germany DA - 13.02.2020 KW - NMR KW - Porosität KW - Sandsteine KW - Quecksilberporosimetrie KW - Tauchwägung PY - 2020 N1 - Geburtsname von Munsch, Sarah Mandy: Nagel, S. M. - Birth name of Munsch, Sarah Mandy: Nagel, S. M. AN - OPUS4-50405 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -