Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Modern digital technologies as support for classic measurement methods in corrosion diagnosis of reinforced concrete

This article presents contemporary methods for diagnosing corrosion damage in reinforced concrete structures. The first section provides a brief overview of traditional measurement methods used to assess the corrosion risk of reinforced concrete, including tests of concrete’s protective properties against reinforcement, corrosion probability tests, and polarisation tests of the corrosion rate of reinforcement in concrete. The second part of the article describes modern digital technologies that support the diagnosis of corrosion damage, including visual inspection using mixed reality and artificial intelligence, and remote inspection using drones. Additionally, the article describes a BIM model of the diagnosed structure allowing for the creation of a digital twin. This model integrates all classical and digital diagnostic tools.
W artykule przedstawiono współczesne możliwości prowadzenia zaawansowanej diagnostyki uszkodzeń korozyjnych konstrukcji żelbetowych. W pierwszej części skrótowo omówiono standardowe metody pomiarowe, od dawna stosowane w ocenie zagrożenia korozyjnego żelbetu: badania właściwości ochronnych betonu względem zbrojenia, badania prawdopodobieństwa korozji i polaryzacyjne badania szybkości korozji zbrojenia w betonie. W drugiej, zasadniczej części artykułu scharakteryzowano nowoczesne technologie cyfrowe wspierające diagnostykę uszkodzeń korozyjnych: inspekcję wizualną z użyciem technologii rzeczywistości mieszanej i sztucznej inteligencji, a także zdalną inspekcję z wykorzystaniem dronów. Jako technologię integrującą wszystkie standardowe i cyfrowe narzędzia diagnostyczne opisano model BIM diagnozowanej konstrukcji, umożliwiający stworzenie cyfrowego bliźniaka.
Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies