Aman Kumar;Harish Chandra Arora;Nishant Raj Kapoor;Denise-Penelope N. Kontoni;Krishna Kumar;Hashem Jahangir;Bharat Bhushan
Computers and Concrete
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제32권2호
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pp.119-138
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2023
Concrete carbonation is a prevalent phenomenon that leads to steel reinforcement corrosion in reinforced concrete (RC) structures, thereby decreasing their service life as well as durability. The process of carbonation results in a lower pH level of concrete, resulting in an acidic environment with a pH value below 12. This acidic environment initiates and accelerates the corrosion of steel reinforcement in concrete, rendering it more susceptible to damage and ultimately weakening the overall structural integrity of the RC system. Lower pH values might cause damage to the protective coating of steel, also known as the passive film, thus speeding up the process of corrosion. It is essential to estimate the carbonation factor to reduce the deterioration in concrete structures. A lot of work has gone into developing a carbonation model that is precise and efficient that takes both internal and external factors into account. This study presents an ML-based adaptive-neuro fuzzy inference system (ANFIS) approach to predict the carbonation depth of fly ash (FA)-based concrete structures. Cement content, FA, water-cement ratio, relative humidity, duration, and CO2 level have been used as input parameters to develop the ANFIS model. Six performance indices have been used for finding the accuracy of the developed model and two analytical models. The outcome of the ANFIS model has also been compared with the other models used in this study. The prediction results show that the ANFIS model outperforms analytical models with R-value, MAE, RMSE, and Nash-Sutcliffe efficiency index values of 0.9951, 0.7255 mm, 1.2346 mm, and 0.9957, respectively. Surface plots and sensitivity analysis have also been performed to identify the repercussion of individual features on the carbonation depth of FA-based concrete structures. The developed ANFIS-based model is simple, easy to use, and cost-effective with good accuracy as compared to existing models.
It is necessary to collect and analyze the corrosion date to control the underground metallic structures systematically. It can be possible to predict the remaining life of underground metallic structures. In this paper we describe the life prediction technology of cathodic protection systems and underground metallic structures without a cathodic protection system.
In this paper, a probabilistic- and finite element-based approach to evaluate and predict the lifetime performance of reinforced concrete (RC) bridges undergoing various maintenance actions is proposed with the time-variant system reliability being utilized as a performance indicator. Depending on their structural state during the degradation process, the classical maintenance actions for RC bridges are firstly categorized into four types: Preventive type I, Preventive type II, Strengthening and Replacement. Preventive type I is used to delay the onset of steel corrosion, Preventive type II can suppress the corrosion process of reinforcing steel, Strengthening is the application of various maintenance materials to improve the structural performance and Replacement is performed to restore the individual components or overall structure to their original conditions. The quantitative influence of these maintenance types on structural performance is investigated and the respective analysis modules are written and inputted into the computer program. Accordingly, the time-variant system reliability can be calculated by the use of Monte Carlo simulations and the updated the program. Finally, an existing RC continuous bridge located in Shanghai, China, is used as an illustrative example and the lifetime structural performance with and without each of the maintenance types are discussed. It is felt that the proposed approach can be applied to various RC bridges with different structural configurations, construction methods and environmental conditions.
Sewage facilities are positively necessary for environment improvement such as rainwater removal, sewage disposal, preservation of the quality of water and health of the citizens in present-day. Meanwhile, a deterioration of the concrete sewer pipe is increasing rapidly due to the chemical and physical attack and especially biochemical attack that is to say biodeterioration. So, in advanced countries, prediction techniques and corrosion inhibition system for sewer concrete are developed and are being applied. Also, antibiotics were developed already but application of that is low because it is not economical and has no practical use. But, in domestic, countermeasures for the corrosion of sewage concrete are not sufficient and biochemical attack is not reflected in those essentially. In this study, to prevent biochemical corrosion of the sewer concrete, surface of the concrete was spread with liquefied inorganic antibiotics and then its engineering properties were experimentally investigated. As a result, compressive strength of the specimen spread with antibiotics were similar to those of non spread, Both bond strength and abrasion amount of the specimen spread with antibiotics were inferior to non spread. Properties of absorption and air permeability of the specimen spread with antibiotics were superior to non spread. Finally, carbonation depth, chloride ion penetration depth and weight change ration of the specimen spread with antibiotics were smaller than non spread.
The second half of the 20th century was marked with a significant raise in amount of railway bridges in Austria made of reinforced concrete. Today, many of these bridges are slowly approaching the end of their envisaged service life. Current methodology of assessment and evaluation of structural condition is based on visual inspections, which, due to its subjectivity, can lead to delayed interventions, irreparable damages and additional costs. Thus, to support engineers in the process of structural evaluation and prediction of the remaining service life, the Austrian Federal Railways (${\ddot{O}}$ BB) commissioned the formation of a concept for an anticipatory life cycle management of engineering structures. The part concerning concrete bridges consisted of forming a bridge management system (BMS) in a form of a web-based analysis tool, known as the LeCIE_tool. Contrary to most BMSs, where prediction of a condition is based on Markovian models, in the LeCIE_tool, the time-dependent deterioration mechanisms of chloride- and carbonation-induced corrosion are used as the most common deterioration processes in transportation infrastructure. Hence, the main aim of this article is to describe the background of the introduced tool, with a discussion on exposure classes and crucial parameters of chloride ingress and carbonation models. Moreover, the article presents a verification of the generated analysis tool through service life prediction on a dozen of bridges of the Austrian railway network, as well as a case study with a more detailed description and implementation of the concept applied.
Purpose: This paper introduces the technology of prognostics for Industry 4.0 and presents its application procedure for fitness-for-service assessment of natural gas pipelines according to ISO 13374 framework. Methods: Combining data-driven approach with pipe failure models, we present a hybrid scheme for the gas pipeline prognostics. The probability of pipe failure is obtained by using the PCORRC burst pressure model and First Order Second Moment (FOSM) method. A fuzzy inference system is also employed to accommodate uncertainty due to corrosion growth and defect occurrence. Results: With a modified field dataset, the probability of failure on the pipeline is calculated. Then, its residual useful life (RUL) is predicted according to ISO 16708 standard. As a result, the fitness-for-service of the test pipeline is well-confirmed. Conclusion: The framework described in ISO 13374 is applicable to the RUL prediction and the fitness-for-service assessment for gas pipelines. Therefore, the technology of prognostics is helpful for safe and efficient management of gas pipelines in Industry 4.0.
전기 커넥터에 영향을 주는 프레팅 부식 요인 중 하나인 접촉 부하의 영향을 조사하기 위하여, 프레팅 부식 표본 쌍을 두께 $3{\mu}m$의 두께를 갖는 주석으로 도금된 황동 표본을 사용하여 제조하였다. 접점의 전기저항은 프레팅 부식 시험 기간 동안 측정되었다. 프레팅 주기에서 저항은 증가하였다. 저항의 변화는 3단계로 나눌 수 있다. 첫 번째 단계는 미미하고 안정적인 저항을 나타내었다. 두 번째 단계는 저항이 꾸준한 증가를 보여 주었다. 그리고 세 번째 단계는 매우 높고 간헐적인 저항을 보여주었다. 실패주기(Nf)와 접촉력(P) 사이의 관계는 다음과 같이 표현될 수 있다. 각각의 하중, 변위, 온도 등 다양한 조건에서 프레팅 테스트를 통해 다양한 환경 조건 하에서 매우 높고 간헐적인 저항에 대응 전기 커넥터의 실패주기 예측공식의 표현이 가능할 것이다.
The deterioration of RC deck slabs has been a serious problem and high portion of budget has been a spent for repair and strengthening of deck slab. The concrete deck slabs are subject to direct application of vehicle loading and accumulation of fatigue damage. Besides, various environmental causes. In this paper, an probabilistic study is carried out to predict exact load effects and structural capacity of deck slab during its service life, and estimate an appropriate remaining life of deck slab. To achieve this purpose the live load model is developed using by influence line including deterioration of deck slab, and deterioration model of bridge deck slab is developed. In addition, the fatigue life of reinforced concrete deck slabs considering corrosion of reinforcement are estimated based on experimental formula. This study will help rational decisions for the management and repair of reinforced concrete deck slabs.
As a result of the medium coupling, propagation characteristics of ultrasonic waves guided by a multi-phase medium can be different from those in a homogeneous system. This phenomenon becomes prominent for a medium consisting of phases with considerably distinct material and physical properties (e.g., submerged structures or human bones covered with soft tissues). In this study, the coupling effect arising from both fluid and soft tissues on wave propagation in engineering structures and human bone phantoms, respectively, was explored and calibrated quantitatively, with a purpose of enhancing the precision of ultrasonic-wave-based non-destructive evaluation (NDE) and clinical quantitative ultrasound (QUS). Calibration results were used to rectify conventional NDE during evaluation of corrosion in a submerged aluminium plate, and QUS during prediction of simulated healing status of a mimicked bone fracture. The results demonstrated that with the coupling effect being appropriately taken into account, the precision of NDE and QUS could be improved.
Jinsoo Choi;Cho-Rong Kim;Yong-Sang Cho;Hyuk-chul Kwon;Kyu-Min Song
Nuclear Engineering and Technology
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제55권10호
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pp.3543-3548
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2023
Shutdown chemistry evolution is performed in nuclear power plants at each refueling outage (RFO) to establish safe conditions to open system and minimize inventory of corrosion products in the reactor coolant system (RCS). After hydrogen peroxide is added to RCS during shutdown chemistry evolution, corrosion products are released and are removed by filters and ion exchange resins in the chemical volume control system (CVCS). Shutdown chemistry evolution including RCS clean-up time to remove released corrosion products impacts the critical path schedule during RFOs. The estimation of clean-up time prior to RFO can provide more reliable actions for RCS clean-up operations and transients to operators during shutdown chemistry. Electric Power Research Institute (EPRI) shutdown calculator (SDC) enables to provide clean-up time by Co-58 peak activity through operational data from nuclear power plants (NPPs). In this study, we have investigated the results of EPRI SDC by shutdown chemistry data of Co-58 activity using NPP data from previous cycles and modeled the estimated clean-up time by EPRI SDC using average Co-58 activity of the NPP. We selected two RFO data from the NPP to evaluate EPRI SDC results using the purification time to reach to 1.3 mCi/cc of Co-58 after hydrogen peroxide addition. Comparing two RFO data, the similar purification time between actual and computed data by EPRI SDC, 0.92 and 1.74 h respectively, was observed with the deviation of 3.7-7.2%. As the modeling the estimated clean-up time, we calculated average Co-58 peak concentration for normal cycles after cycle 10 and applied two-sigma (2σ, 95.4%) for predicted Co-58 peak concentration as upper and lower values compared to the average data. For the verification of modeling, shutdown chemistry data for RFO 17 was used. Predicted RCS clean-up time with lower and upper values was between 21.05 and 27.58 h, and clean-up time for RFO 17 was 24.75 h, within the predicted time band. Therefore, our calculated modeling band was validated. This approach can be identified that the advantage of the modeling for clean-up time with SDC is that the primary prediction of shutdown chemistry plans can be performed more reliably during shutdown chemistry. This research can contribute to improving the efficiency and safety of shutdown chemistry evolution in nuclear power plants.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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