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红外光谱沥青混合料快速识别检测技术应用

2024-06-15

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在现代公路工程建设中,沥青作为一种基础建材,其质量直接影响道路的稳定性和使用寿命。传统的沥青检测方法耗时长且效率低下,难以满足快速发展的建设需求。近年来,红外光谱技术在沥青快速识别检测领域的应用逐渐增多,该技术以其高效、精确的特点,为沥青质量控制提供了新的解决方案。红外光谱技术能够通过分析沥青中化学键和官能团的振动吸收特性,快速准确地判断沥青的来源和质量。该技术不仅提高了检测效率,还提升了工程质量和安全性。

1红外光谱检测技术

1.1红外光谱检测技术原理

红外光谱技术在沥青检测中的应用基于分子振动理论。每种有机物分子,如沥青中的长链碳氢化合物,由于其化学键和官能团的存在,会在红外光照射下产生特定频率的振动吸收。这种振动反映了分子中化学键的能量状态和空间配置,是分子结构的直接体现。因此,当红外光穿过沥青样品时,不同的化学键会对特定频率的光产生吸收,形成独特的红外吸收光谱,即所谓的“光谱指纹”。在红外光谱分析中,沥青样品的光谱图呈现多个吸收峰,每个峰对应特定类型化学键的振动频率。这些吸收峰的位置、强度和形状能够揭示沥青样品中各种化合物的存在和浓度。通过对这些光谱数据的详细分析,可以推断出沥青的物理和化学性质,如粘度、软化点、渗透度等,这些是评价沥青质量的关键指标。

1.2红外光谱检测技术特点

红外光谱技术在沥青快速识别检测中具有诸多技术特点,主要包含快速性、准确性、操作简便、非破坏性。这些技术特点使其在沥青混合料快速识别检测技术中占据一席之地,如图1所示。

红外光谱技术在沥青快速识别检测中的技术特点

图1 红外光谱技术在沥青快速识别检测中的技术特点   下载原图


红外光谱技术在沥青检测中的这些优点,可以为大量的工程建设提供一种既高效又准确的方法来评估沥青的质量,这对保证道路工程的长期性能和耐久性至关重要。

2技术应用方案与实施步骤

2.1样本采集与预处理

在红外光谱沥青快速识别检测的应用过程中,样本采集和预处理的准确性对最终结果的可靠性至关重要。这一阶段包括以下3个关键步骤。

(1)样本采集。从沥青生产厂家的库存中采集样品,确保样本的代表性。此步骤要求严格按照标准化流程进行,以避免样品污染或变质。并在多方见证下进行采样,可以保证样本的真实性和完整性,这对后续分析至关重要。

(2)样本标记与记录。采集的样本需要立即进行标记和详细记录,包括采样时间、地点、样品条件等信息。这不仅有助于保持样本追踪链的完整性,也是确保数据准确性和可追溯性的关键环节。

(3)实验室预处理。在实验室环境中,对收集的样品进行常规的沥青质量指标检测,如软化点、渗透度和延伸度。这些检测结果将作为红外光谱分析的参考基准,有助于后续分析过程中的数据校对和解释。

2.2现场检测流程

现场的红外光谱检测流程涉及以下关键环节(见图2)。

红外光谱检测流程关键环节

图2 红外光谱检测流程关键环节   下载原图


(1)设备准备与校准。在检测开始前,须确保红外光谱仪器已经正确校准,并准备好所有必要的配件。

(2)样品处理。当沥青样品到达检测现场后,使用专门设计的容器进行取样,确保样品在处理过程中的稳定性和一致性。

(3)光谱分析。样品被直接涂抹在红外光谱仪器的检测窗口上,进行光谱扫描。仪器分析沥青样品的化学成分,生成详细的光谱图。

(4)结果对比与判断。将实时生成的光谱图与事先建立的沥青红外光谱标准图谱进行比对。一致性检测是判断沥青质量的关键,如果结果一致,则表明沥青符合质量标准;如检测结果显示异常,则需立即进行详细分析,并采取相应措施。

通过这一严格的技术应用方案和实施步骤,红外光谱检测技术能够确保沥青质量在进入工程建设之前得到严格的检验,从而保障公路工程的整体质量和安全性。

3技术效果对比分析及应用

3.1技术效果对比分析

3.1.1时效性对比

在公路工程的材料检测中,时效性是一个关键因素,尤其在紧急或时间敏感的项目中。红外光谱沥青快速识别检测技术在这方面具有显著优势。传统的沥青检测过程,包括样品准备、加热、灌模制模和试验等步骤,通常需要超过9h,不仅过程耗时长,而且在紧急情况下可能导致项目延误。相比之下,沥青样品的质量检测整体只需5min就可以完成。这种快速性主要得益于红外光谱仪器高效的数据采集和分析能力。采用ATR检测窗口,不需要对样品进行制样,将其直接涂抹在检测窗口上即可进行检测,它能够迅速捕捉沥青样品的化学特性,并即时生成光谱图,从而实现快速的质量评估。这不仅提高了工程项目的效率,还减少了因等待检测结果而可能造成的成本和资源浪费。

3.1.2准确性对比

在沥青质量控制中,准确性是衡量检测技术有效性的另一个重要指标。红外光谱技术在准确性方面展现出显著的优越性。通过与传统试验室检测方法《沥青针入度测定法》(GB/T 4509—2010)的结果对比,红外光谱技术的检测结果在重复性和准确性方面表现出色。如表1所示。

从表1的对比结果可知,红外光谱沥青快速检测结果相对针入度实验检测结果不仅具有较高的重复性,而且准确性也能满足标准误差允许的要求。由此可看出,红外光谱技术能够提供沥青样品详细的化学成分分析的优势非常突出。通过精确测量沥青样品中特定化学键的振动频率,红外光谱技术可以准确地识别沥青中的各种化合物,包括微量成分。这种分析的精度远超过传统方法,能够确保工程中使用的材料符合最高的质量标准,从而保障工程的整体质量和耐久性。

  

表1 基质沥青样本针入度对比结果  下载原图



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注:国际要求针入度检测试验三次平行试验的结果不超过4,同一试验室不同试验人员的试验检测结果不超过均值的4%,不同试验室的试验检测结果不超过均值的11%。

3.1.3溯源性对比

红外光谱技术还具有强大的溯源能力,这在确保沥青质量一致性和防止不合格材料进入工程中极为重要。通过详细的化学成分分析,红外光谱技术能够追踪沥青样品的来源和成分变化。这一特点对监控沥青供应链,特别是在涉及多个供应商和不同批次的材料时尤为重要。溯源性能有助力项目管理团队有效追踪材料的质量变化,及时识别和排除不符合标准的材料。这种能力不仅提高了工程质量的可靠性,还有助于优化供应链管理,确保工程使用的每一批沥青都符合预定的质量要求。

3.2技术应用案例

3.2.1红外光谱沥青快速识别检测技术应用

在甘肃省进行的一项公路工程项目中,项目管理团队面临沥青质量控制的重大挑战。为了确保工程的质量和安全性,团队决定采用红外光谱沥青快速识别检测技术。

项目团队选择了Thermo Fisher Scientific Nicolet i S50FTIR作为关键施工节点的红外光谱仪器,这款仪器以高精度和快速响应时间而闻名。在施工现场中心区域部署了该仪器,以便于访问和最小化环境影响。沥青样品到达现场后,首先进行初步的物理检查,以确认其状态符合检测要求。然后,使用专用工具将沥青样品均匀涂抹在仪器的Attenuated Total Reflectance(ATR)检测窗口上,此窗口提供了更大的样品接触面积,从而获得更准确的读数。

启动Nicolet i S50 FTIR进行光谱扫描,仪器分析沥青样品对特定频率光的吸收情况,快速生成光谱图。整个光谱扫描过程只需5min完成,显著提升效率。利用仪器的高级数据处理软件OPUS Spectroscopy Software,项目团队将现场沥青样品的光谱图与数据库中原始样本的光谱图进行比对分析。通过精确比对,能够验证沥青样品的分子结构一致性,确保其未被替换或掺假,从而保障了材料质量的稳定性和可靠性。然而,在实施过程中,项目团队遇到了一些技术挑战,但经过分析和讨论,采取了如下解决方案。

(1)挑战1:复杂数据解析。红外光谱技术生成的数据量大且复杂,需要专业软件来进行精确解析和分析。对此,项目团队选择了OPUS Spectroscopy Software作为数据处理和分析的主要工具。OPUS是一款高级光谱分析软件,提供了广泛的数据处理功能,包括光谱处理、数据管理和报告生成等。它可以有效处理大量的红外光谱数据,帮助团队快速识别关键化学指标,提供准确的质量评估。

(2)挑战2:操作人员培训。现场施工人员对高端的红外光谱仪器Thermo Fisher Scientific Nicolet i S50 FTIR的操作不熟悉,可能影响检测的准确性和效率。对此,项目团队组织了一系列的培训课程,专门针对Nicolet i S50 FTIR的操作和维护。课程内容包括仪器的基本操作、数据采集方法、常见问题排查和维护技巧。培训由经验丰富的技术专家进行,确保每位操作者都能熟练掌握红外光谱仪器的使用,从而保障了现场检测的准确性和效率。

3.2.2技术应用成果

通过该公路工程项目中应用红外光谱技术,项目团队实现了以下成果:(1)质量保证。所有沥青样品均通过了红外光谱检测,确保了材料质量的高标准,提高了道路的耐久性和安全性。(2)工程效率提升。快速检测显著提高了工作效率,大大缩短了等待检测结果的时间,加快了工程进度。(3)风险管理。溯源性能的应用有效控制了材料质量波动,减少了不合格材料使用的风险,保障了工程整体的质量。

甘肃省的这一公路工程项目展示了红外光谱技术在现代公路建设中的实际应用价值,通过提高工程质量和工作效率,该技术证明了其在公路工程检测中的巨大潜力。

4结语

红外光谱沥青快速识别检测技术在公路工程中的应用展示了其作为一种高效且准确的检测手段的显著价值。该技术通过提供快速、非破坏性的检测,极大地提升了沥青质量控制的效率和准确性,从而对确保公路工程的质量和安全性发挥了关键作用。技术的成功应用不仅降低了工程风险,而且得到了行业的广泛认可,为公路建设中沥青质量控制树立了新标准。展望未来,预计红外光谱技术将与人工智能和大数据分析等先进技术结合,进一步提升公路工程的质量控制效率和准确性。


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