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Steel in concrete is protected by the alkaline pore water environment and the resulting formation of a protective passive layer against corrosion. Adverse environmental conditions due to carbonation or chloride ingress can destroy the passive layer on the steel surface. Corrosion processes starting in those areas lead to uniform corrosion or local corrosion like pitting corrosion. In comparison to uniform corrosion pitting corrosion is a form of increased local corrosion and thus leads to a progressive reduction in cross-section of the reinforcing steel. The corrosion products are first absorbed by the pores of the concrete matrix, without causing visible external changes at the concrete surface.
Durch die Alkalität des Betons wird Betonstahl dauerhaft vor Korrosion geschützt. Infolge von Chlorideintrag kann dieser Schutz nicht länger aufrechterhalten werden und führt zu Lochkorrosion. Die zerstörungsfreie Prüfung von Stahlbetonproben mit 3D-CT bietet die Möglichkeit, eine Probe mehrfach gezielt vorzuschädigen und den Korrosionsfortschritt zu untersuchen. Zur Quanti-fizierung des Schädigungsgrades müssen die bei dieser Untersuchung anfallenden großen Bilddaten mit Bildverarbeitungsmethoden ausgewertet werden. Ein wesent-licher Schritt dabei ist die Segmentierung der Bilddaten, bei der zwischen Kor-rosionsprodukt (Rost), Betonstahl (BSt), Beton, Rissen, Poren und Umgebung unterschieden werden muss. Diese Segmentierung bildet die Grundlage für sta-tistische Untersuchungen des Schädigungsfortschritts. Hierbei sind die Änderung der BSt-Geometrie, die Zunahme von Korrosionsprodukten und deren Veränderung über die Zeit sowie ihrer räumlichen Verteilung in der Probe von Interesse. Auf-grund der Größe der CT-Bilddaten ist eine manuelle Segmentierung nicht durch-führbar, so dass automatische Verfahren unabdingbar sind. Dabei ist insbesondere die Segmentierung der Korrosionsprodukte in den Bilddaten ein schwieriges Problem. Allein aufgrund der Grauwerte ist eine Zuordnung nahezu unmöglich, denn die Grauwerte von Beton und Korrosionsprodukt unterscheiden sich kaum. Eine formbasierte Suche ist nicht offensichtlich, da die Korrosionsprodukte in Beton diffuse Formen haben.
Allerdings lässt sich Vorwissen über die Ausbreitung der Korrosionsprodukte nutzen. Sie bilden sich in räumlicher Nähe des BSt (in Bereichen vorheriger Volumenabnahme des BSt), entlang von Rissen sowie in Porenräumen, die direkt am BSt und in dessen Nahbereich liegen. Davon ausgehend wird vor der Korrosionsprodukterkennung zunächst eine BSt-Volumen-, Riss- und Porenerken-nung durchgeführt. Dieser in der Arbeit näher beschriebene Schritt erlaubt es, halb-automatisch Startpunkte (Seed Points) für die Korrosionsprodukterkennung zu finden. Weiterhin werden verschiedene in der Bildverarbeitung bekannte Algorithmen auf ihre Eignung untersucht werden.
Electrochemical half-cell potential measurements for the detection of reinforcement corrosion
(2014)
This specification describes the application of electrochemical half‐cell potential measurements (frequently also called potential mapping) for the detection of reinforcement corrosion in reinforced concrete structures. Areas of corroding reinforcement steel can be located in a nondestructive manner by means of this procedure. Half‐cell potential measurements are used in order to detect chloride‐induced corrosion. However, it is not recommended in order to assess the risk of carbonation‐induced corrosion. For this purpose the determination of the carbonation depth and the concrete cover appear to be more appropriate.
The content of this specification exclusively refers to the application of mobile, local variable reference electrodes, which are only placed on the concrete surface while measuring. The technique distinguishes itself thereby from the range of corrosion monitoring systems with stationary installed reference electrodes and sensor systems, respectively, whereby it is possible to continuously track measurements within the area of the installed electrodes. However, these methods are not dealt with in this specification.