JP4800909B2 - コンクリートの診断方法 - Google Patents
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Description
本発明は、コンクリート建造物の健全性を診断するコンクリート診断方法に関する。
トンネルや橋梁などのコンクリート建造物の劣化の原因は、施工不良の他に、中性化、塩害、アルカリ骨材反応などが挙げられる。
中性化は、コンクリートが大気中の二酸化炭素（炭酸ガス）と化学反応を起こして、炭酸カルシウムに変化することによって起こる。この中性化が鉄筋部分まで進むと、鉄筋の表面の保護被膜が失われて鉄筋腐食が生じてしまう。
塩害による鉄筋の腐食は、海水などによりコンクリートの表面から塩化物が浸透する等、コンクリート内に多量の塩化物を含み、塩化物イオンの作用により鉄筋の保護被膜が破壊され、鉄筋腐食が生じてしまう。
アルカリ骨材反応は、骨材中のある種反応性成分がセメント中に含まれているアルカリ分と反応し、生成物がコンクリート中の水分で吸収膨張することで、コンクリートにひび割れを発生させるものである。
中性化は、コンクリートが大気中の二酸化炭素（炭酸ガス）と化学反応を起こして、炭酸カルシウムに変化することによって起こる。この中性化が鉄筋部分まで進むと、鉄筋の表面の保護被膜が失われて鉄筋腐食が生じてしまう。
塩害による鉄筋の腐食は、海水などによりコンクリートの表面から塩化物が浸透する等、コンクリート内に多量の塩化物を含み、塩化物イオンの作用により鉄筋の保護被膜が破壊され、鉄筋腐食が生じてしまう。
アルカリ骨材反応は、骨材中のある種反応性成分がセメント中に含まれているアルカリ分と反応し、生成物がコンクリート中の水分で吸収膨張することで、コンクリートにひび割れを発生させるものである。
このようなコンクリートの診断方法としては、ひび割れの目視調査を行った後、躯体コンクリートから試験体を切り取り、その試験片の圧縮強度試験を行ったり、コンクリートの表面を打撲、反発度を測定し強度を推定する等の手法がある。しかし、コンクリートから試験体を切り取ったり、コンクリートに直接ダメージを与えるものであり、構造物に損傷を与えてしまう。
そこで、測定対象とするコンクリート面に対して、劣化因子が吸収する波長帯を含む光を照射し、そのコンクリート面での反射光（散乱光）を受光し、特定の物質の反射光が劣化因子の濃度に依存して特定波長域で減衰する現象を利用した分光分析法を利用して、コンクリート構造物の劣化因子の濃度分布状況を非破壊・非接触的に検出する方法が提案されている。すなわち、炭酸カルシウム等の中性化因子は１．４２μｍに、塩化物は２．２６μｍに吸収ピークがあり、この波長ピークを差スペクトルを用いて解析することで、その吸光度差から劣化度を診断するものである。
特開２００５−２９１８８１号公報
コンクリートの劣化は、中性化や塩害が単独に発生するのではなく、中性化や塩害等の複数の劣化因子に起因するものである。これらの劣化因子は、他の劣化因子の影響を受ける場合がある。
例えば、塩害と中性化が同時に発生した場合には、コンクリートに近赤外線を照射して劣化因子を検出する従来の方法では、塩化物の検出を正確に行うことができない可能性が高いことを、発明者らは発見した。すなわち、中性化が進行すると、塩化物の吸収ピークが影響を受けて塩化物濃度が同じでも塩害の吸収ピークが小さくなるため、従来の技術では、中性化が進行したコンクリートに対しては劣化因子の定量的な評価が困難であるという問題がある。
例えば、塩害と中性化が同時に発生した場合には、コンクリートに近赤外線を照射して劣化因子を検出する従来の方法では、塩化物の検出を正確に行うことができない可能性が高いことを、発明者らは発見した。すなわち、中性化が進行すると、塩化物の吸収ピークが影響を受けて塩化物濃度が同じでも塩害の吸収ピークが小さくなるため、従来の技術では、中性化が進行したコンクリートに対しては劣化因子の定量的な評価が困難であるという問題がある。
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたもので、コンクリート面に照射した近赤外線の反射光を分光分析して劣化成分を検出するコンクリート診断方法において、第一劣化成分の影響を排除して、第二劣化成分を正確に検出することができるコンクリートの診断方法を提案することを目的とする。
本発明に係るコンクリートの診断方法では、上記課題を解決するために以下の手段を採用した。
本発明は、コンクリート面に照射した近赤外線の反射光を分光分析して劣化成分を検出するコンクリート診断方法において、複数の吸収スペクトルを採取する第一工程と、前記第一工程で採取した吸収スペクトルから第一劣化成分の影響を排除する第二工程と、前記因子の影響を排除した吸収スペクトルに統計的手法を適用して第二劣化成分を検出する第三工程と、を有することを特徴とする。
本発明は、コンクリート面に照射した近赤外線の反射光を分光分析して劣化成分を検出するコンクリート診断方法において、複数の吸収スペクトルを採取する第一工程と、前記第一工程で採取した吸収スペクトルから第一劣化成分の影響を排除する第二工程と、前記因子の影響を排除した吸収スペクトルに統計的手法を適用して第二劣化成分を検出する第三工程と、を有することを特徴とする。
前記第一劣化成分は、水酸化カルシウムであることを特徴とする。
前記第二劣化成分は、塩化物イオンであることを特徴とする。
前記第二劣化成分は、塩化物イオンであることを特徴とする。
前記第二工程は、前記第一劣化成分と前記第二劣化成分に関連する第三成分の影響を排除する工程を含むことを特徴とする。
前記第三成分は、水酸化イオンであることを特徴とする。
前記第三成分は、水酸化イオンであることを特徴とする。
前記第二工程は、前記第一工程で採取した吸収スペクトル毎に前記第三成分の吸収ピークを基準に相対化する相対化工程を含むことを特徴とする。
前記相対化工程は、前記第一工程で採取した吸収スペクトル毎に前記第三成分の吸収ピークを含む所定範囲の吸収スペクトルを抽出する工程と、抽出された吸収スペクトルの最大値と最小値をそれぞれ所定値に一致させる補正値をそれぞれ求める工程と、前記第一工程で採取した吸収スペクトル毎に前記補正値で補正する工程と、を含むことを特徴とする。
前記相対化工程は、前記第一工程で採取した吸収スペクトル毎に前記第三成分の吸収ピークを含む所定範囲の吸収スペクトルを抽出する工程と、抽出された吸収スペクトルの最大値と最小値をそれぞれ所定値に一致させる補正値をそれぞれ求める工程と、前記第一工程で採取した吸収スペクトル毎に前記補正値で補正する工程と、を含むことを特徴とする。
前記統計的手法は、多変量解析法であることを特徴とする。
本発明によれば以下の効果を得ることができる。
コンクリート面に光を照射して採取した反射光を分光分析して劣化成分を検出する評価方法において、採取した吸収スペクトルから第一劣化成分の影響を排除することで、第二劣化成分を検出することが可能となる。
しかも、採取した吸収スペクトルを、第三成分の吸収ピークを基準にして相対化するだけなので、特別な装置やコスト上昇を伴わずに、容易かつ確実に、正確な分析が可能となる。
コンクリート面に光を照射して採取した反射光を分光分析して劣化成分を検出する評価方法において、採取した吸収スペクトルから第一劣化成分の影響を排除することで、第二劣化成分を検出することが可能となる。
しかも、採取した吸収スペクトルを、第三成分の吸収ピークを基準にして相対化するだけなので、特別な装置やコスト上昇を伴わずに、容易かつ確実に、正確な分析が可能となる。
以下、本発明に係るコンクリートの診断方法の実施形態について図面を参照して説明する。
分光分析法を用いたコンクリート診断方法は、測定対象とする構造物のコンクリート面Ｃに光Ｌを照射し、その反射光を測定して、コンクリート面の劣化を光学的に検出する方法である。
本実施形態のコンクリート診断方法では、コンクリートを劣化させる原因となる成分（劣化因子）として、例えば、塩害因子、中性化因子、硫酸塩因子等があり、それら劣化因子が赤外領域（特に近赤外〜中間赤外）に吸収ピークを有するので、その吸収ピークの吸光度から劣化因子の濃度を求める分光分析法を用いている。
分光分析法を用いたコンクリート診断方法は、測定対象とする構造物のコンクリート面Ｃに光Ｌを照射し、その反射光を測定して、コンクリート面の劣化を光学的に検出する方法である。
本実施形態のコンクリート診断方法では、コンクリートを劣化させる原因となる成分（劣化因子）として、例えば、塩害因子、中性化因子、硫酸塩因子等があり、それら劣化因子が赤外領域（特に近赤外〜中間赤外）に吸収ピークを有するので、その吸収ピークの吸光度から劣化因子の濃度を求める分光分析法を用いている。
図１は、本発明の実施形態に係るコンクリート診断方法に用いる分光分析装置１０の概略構成を示す模式図である。
図１（ａ）に示すように、分光分析装置１０は、測定の対象となるコンクリート面Ｃに光Ｌを照射して、その反射光Ｌ１からコンクリート面Ｃにおける劣化因子等の２次元分布を計測するシステムであり、光源１１と、スキャニング装置１２と、マルチチャンネル分光器（以下、分光器）１４と、演算手段１５とを備える。
図１（ａ）に示すように、分光分析装置１０は、測定の対象となるコンクリート面Ｃに光Ｌを照射して、その反射光Ｌ１からコンクリート面Ｃにおける劣化因子等の２次元分布を計測するシステムであり、光源１１と、スキャニング装置１２と、マルチチャンネル分光器（以下、分光器）１４と、演算手段１５とを備える。
光源１１は、コンクリート面Ｃに光Ｌを照射する部材である。光源１１から出射される光（光源出射光）Ｌとしては、塩害因子、中性化因子、硫酸塩因子の劣化因子を検出するため、これらの劣化因子が吸収ピークを有する赤外線（特に、近赤外線〜中間赤外線）を含む光であればよい。
スキャニング装置１２は、分光器１４と光ファイバ１３を介して光学的に接続され、コンクリート面Ｃから反射された光Ｌのうち、コンクリート面Ｃ内に並ぶ複数の点のうち一点（計測点ｐ）からの反射光Ｌ１を順次分光器１４に取り込むものである。
具体的には、図１（ｂ）に示すように、スキャニング装置１２は、ポリゴンミラー１６及びガルバノミラー１７を備えている。ポリゴンミラー１６は、回転軸の周囲に一連の平面ミラーを備えた回転多面体からなる偏向器であり、ガルバノミラー１７は、単一のミラーに軸を付け、電気信号に応じてミラーの回転角を変えられるようにした偏向器である。
分光分析装置１０では、ポリゴンミラー１６が図１（ｂ）中紙面に垂直な軸を回転軸として回転して、コンクリート面Ｃを横方向（図１（ａ）中ｉ方向）に走査し、ガルバノミラー１７が図１（ｂ）中紙面に平行な軸を回動軸として回動して、コンクリート面Ｃを縦方向（図１（ａ）中ｊ方向）に走査するように構成している。
具体的には、図１（ｂ）に示すように、スキャニング装置１２は、ポリゴンミラー１６及びガルバノミラー１７を備えている。ポリゴンミラー１６は、回転軸の周囲に一連の平面ミラーを備えた回転多面体からなる偏向器であり、ガルバノミラー１７は、単一のミラーに軸を付け、電気信号に応じてミラーの回転角を変えられるようにした偏向器である。
分光分析装置１０では、ポリゴンミラー１６が図１（ｂ）中紙面に垂直な軸を回転軸として回転して、コンクリート面Ｃを横方向（図１（ａ）中ｉ方向）に走査し、ガルバノミラー１７が図１（ｂ）中紙面に平行な軸を回動軸として回動して、コンクリート面Ｃを縦方向（図１（ａ）中ｊ方向）に走査するように構成している。
演算手段１５は、分光器１４に電気的に接続され、分光器１４から出力されるデータを演算処理するものである。
図２は、分光器１４の概略構成を示す模式図である。
分光器１４は、光ファイバ１３の他端側に光学的に接続され、光の伝搬方向上流側から、回折格子３１、光反射偏向手段３２、アパチャ３３、集光手段３４、光検出器３５の順に設けられてなる。
分光器１４は、光ファイバ１３の他端側に光学的に接続され、光の伝搬方向上流側から、回折格子３１、光反射偏向手段３２、アパチャ３３、集光手段３４、光検出器３５の順に設けられてなる。
回折格子３１には、光ファイバ１３を経て出射された光Ｌ１が照射され、反射されると共に、各所定の波長ごとに分光される。ここで、光Ｌ１は、光源１１から出射された光がコンクリート面Ｃに照射され、そのコンクリート面Ｃで反射（或いは散乱）されてスキャニング装置１２から導かれる。
光反射偏向手段３２には、回折格子３１で分光された光Ｌ１が照射され、反射、偏向される。この光反射偏向手段３２は、分光された光Ｌ１を所定の波長ごとに掃引、変調するＭＥＭＳアクチュエータを有する。
アパチャ３３は、偏向された光Ｌ１の通過／遮断を行う遮光絞りである。偏向された光Ｌ１が、遮断体３３ａに照射されると伝搬遮断となる。また、偏向された光Ｌ１が、隣接する遮断体３３ａ間の開口部に向けて照射されると通過となる。遮断体３３ａの形状は、特に限定するものではなく、矩形状の他に、円形状であってもよい。開口部は、遮断体３３ａ自体に設けた溝（スリット）であってもよい。
集光手段３４は、分光器１４内で拡径した光を光検出器３５に集光させる部材であり、慣用の集光レンズを用いている。
光検出器３５は、集光手段３４によって集光された光Ｌ１を検出し、光Ｌ１の光強度を出力するものである。光検出器３５には、ＡＣアンプ等を介して演算手段（例えば、データ演算装置）１５が電気的に接続されており、演算手段１５は光検出器３５の出力値を記憶し、その出力値に基づいて、コンクリート面Ｃの二次元分布を算出する。
次に、本実施形態のコンクリート診断方法について説明する。まず、劣化因子に基づく吸光度の求め方について説明する。
コンクリート面Ｃに光強度Ｉ０の光Ｌを照射し、反射させると、光Ｌの一部の波長バンドがコンクリート面Ｃ内の劣化因子により吸光され、光強度Ｉ１の反射光Ｌ１として出射される。
コンクリート面Ｃに光強度Ｉ０の光Ｌを照射し、反射させると、光Ｌの一部の波長バンドがコンクリート面Ｃ内の劣化因子により吸光され、光強度Ｉ１の反射光Ｌ１として出射される。
この時、光源出射光Ｌと反射光Ｌ１との間には、
Ｌ１（λ）＝Ｌ（λ）×Ｔ（λ）
ここで、Ｔ（λ）は反射率
の関係が成り立つ。
反射率Ｔ（λ）が小さい程、反射光Ｌ１（λ）の光強度は減衰し、光強度が減衰された波長帯から劣化因子の種類を、吸光度から劣化因子の濃度を、求めることができる。
ここで、吸光度とは、光源出射光Ｌの光強度と反射光Ｌ１の光強度との比を対数で表したものと定義されている。
Ｌ１（λ）＝Ｌ（λ）×Ｔ（λ）
ここで、Ｔ（λ）は反射率
の関係が成り立つ。
反射率Ｔ（λ）が小さい程、反射光Ｌ１（λ）の光強度は減衰し、光強度が減衰された波長帯から劣化因子の種類を、吸光度から劣化因子の濃度を、求めることができる。
ここで、吸光度とは、光源出射光Ｌの光強度と反射光Ｌ１の光強度との比を対数で表したものと定義されている。
コンクリート構造物の中性化による劣化を診断する場合には、反射光Ｌ１の波長１４２０ｎｍ，２３９０ｎｍ或いは３９８０ｎｍ付近の波長帯の吸光度を計測する。ＣａＣＯ３等の中性化因子は、波長１４２０ｎｍ，２３９０ｎｍ或いは３９８０ｎｍ付近に吸収ピークを有するからである。
コンクリート構造物の塩害（塩化物イオンの浸透による劣化）を診断する場合には、反射光Ｌ１の波長２２６０ｎｍ付近の波長帯の吸光度を計測する。塩害因子（塩化物イオン）は、波長２２６０ｎｍ付近に吸収ピークを有するからである。
コンクリート構造物の硫酸塩による劣化を診断する場合には、反射光Ｌ１の波長１４１０ｎｍ或いは１７５０ｎｍ付近の波長帯の吸光度を計測する。硫酸塩因子は、波長１４１０ｎｍ或いは１７５０ｎｍ付近に吸収ピークを有するからである。
したがって、従来は、採取した吸収スペクトルから、波長１４２０ｎｍ，２３９０ｎｍ或いは３９８０ｎｍ付近に存在する吸収ピークの吸光度から中性化因子の濃度を計測し、塩害因子の濃度については波長２２６０ｎｍ付近に存在する吸収ピークの吸光度から濃度を計測していた。
これは、図３は、中性化と塩害が同時に発生したコンクリートの断面図である。
しかしながら、塩害と中性化が同時に発生した場合には、波長2260ｎｍ付近に存在するはずの吸収ピークが殆どなくなってしまい、塩害の検出が困難である。
図３に示すように、塩害により内部に塩化物が浸透しているコンクリートが、その後にコンクリート表面から中性化が進行し、表面側に存在した塩化物が減少してしまう現象が見られるからである。
しかしながら、塩害と中性化が同時に発生した場合には、波長2260ｎｍ付近に存在するはずの吸収ピークが殆どなくなってしまい、塩害の検出が困難である。
図３に示すように、塩害により内部に塩化物が浸透しているコンクリートが、その後にコンクリート表面から中性化が進行し、表面側に存在した塩化物が減少してしまう現象が見られるからである。
コンクリートが中性化すると，以下の反応が起こることが知られている。
Ca(OH)2+CO2→CaCO3+H2O・・・(1)
このように、中性化が進行すると、水酸化カルシウムは減少し、炭酸カルシウムは増大する。
したがって、中性化が進行するに従って、水酸化カルシウムの特性を示す１４２０ｎｍの吸光度は減少し、炭酸カルシウムの特性を示す３９８０ｎｍが増大するようになる。
Ca(OH)2+CO2→CaCO3+H2O・・・(1)
このように、中性化が進行すると、水酸化カルシウムは減少し、炭酸カルシウムは増大する。
したがって、中性化が進行するに従って、水酸化カルシウムの特性を示す１４２０ｎｍの吸光度は減少し、炭酸カルシウムの特性を示す３９８０ｎｍが増大するようになる。
一方、塩害（塩化物イオン）に起因する吸収のピークは、セメント中のC3A(アルミン酸三カルシウム)に依存していると考えられる。このために，Ｃ３Ａ水和物が塩化物イオンを固定化し２２６０ｎｍにピークが現れると考えられる。また、コンクリート中に塩化物イオンがあると固定化されて、フリーデル氏塩（3CaO・Al2O3・CaCl2・10H2O）として存在する。
しかし、二酸化炭素と介在することにより，以下のような化学反応が起こる。
3CaO・Al2O3・CaCl2・10H2O+3CO2→3CaCO3+2Al(OH)3+CaCl2+7H2O・・・(2)
この反応は，中性化することにより、コンクリート表面付近にあったフリーデル氏塩が二酸化炭素と反応して溶解することを示す。そして、コンクリートの年数が経つに従って、表面付近はフリーデル氏塩が存在しない状態となる。
3CaO・Al2O3・CaCl2・10H2O+3CO2→3CaCO3+2Al(OH)3+CaCl2+7H2O・・・(2)
この反応は，中性化することにより、コンクリート表面付近にあったフリーデル氏塩が二酸化炭素と反応して溶解することを示す。そして、コンクリートの年数が経つに従って、表面付近はフリーデル氏塩が存在しない状態となる。
このように、コンクリート内部に塩化物が存在する場合であっても、中性化の進行により表面付近の塩化物が減少するため、コンクリートの表面に光を照射して劣化因子を検出する分光分析では、塩化物の検出が困難となる。つまり、２２６０ｎｍ付近に適切な吸収ピークが現れない可能性が高くなる。
したがって、コンクリートの塩害に関しては、単に２２６０ｎｍ付近の吸収ピークを観察するのみでは正確な情報を得ることはできないので、他の吸収ピークの変動等も観察して、総合判断しなければならない。
したがって、コンクリートの塩害に関しては、単に２２６０ｎｍ付近の吸収ピークを観察するのみでは正確な情報を得ることはできないので、他の吸収ピークの変動等も観察して、総合判断しなければならない。
ところで、式（１）に示すように、中性化は、水酸化カルシウム中の水酸化イオン（OH-）が失われる反応である。同様に、塩害も水酸化イオン（OH-）が介在する反応である。そして、水酸化イオン（OH-）の増減と、塩化物の増減に関連性が見られる。
そこで、水酸化イオン（OH-）、つまり、水の吸収ピークに注目し、採取した吸収スペクトルのデータから水の吸収ピークの影響を減らす（水の吸収ピークを基準に、採取した吸収スペクトルのデータを相対化（規格化）する）ことで、中性化の影響を排除して、コンクリートの塩害を判断する。
そこで、水酸化イオン（OH-）、つまり、水の吸収ピークに注目し、採取した吸収スペクトルのデータから水の吸収ピークの影響を減らす（水の吸収ピークを基準に、採取した吸収スペクトルのデータを相対化（規格化）する）ことで、中性化の影響を排除して、コンクリートの塩害を判断する。
以下、本発明の実施形態に係るコンクリートの診断方法について説明する。
図４は、本発明の実施形態に係るコンクリート診断方法を示すフローチャート図である。図５〜図１０は、本実施形態に係るコンクリート診断方法（ステップＳ１〜ステップＳ７）において得られるデータを示す。
図４は、本発明の実施形態に係るコンクリート診断方法を示すフローチャート図である。図５〜図１０は、本実施形態に係るコンクリート診断方法（ステップＳ１〜ステップＳ７）において得られるデータを示す。
まず、ステップＳ１では、測定対象であるコンクリート構造物のコンクリート面Ｃに対して光Ｌを照射して、その反射光Ｌ１を取得する。
具体的には、分光分析装置１０の光源１１からコンクリート面Ｃに光Ｌを照射する。その光Ｌは、コンクリート面Ｃで反射され、反射光Ｌ１として出射する。
その際、スキャニング装置１２は、ポリゴンミラー１６及びガルバノミラー１７の角度を調整してコンクリート面Ｃ内の計測点ｐ（１，１）からの反射光Ｌ１を捉える。具体的には、光ファイバ１３に反射光Ｌ１が入射されるようポリゴンミラー１６及びガルバノミラー１７と反射光Ｌ１の光軸が合致するように光軸の調整がなされる。
具体的には、分光分析装置１０の光源１１からコンクリート面Ｃに光Ｌを照射する。その光Ｌは、コンクリート面Ｃで反射され、反射光Ｌ１として出射する。
その際、スキャニング装置１２は、ポリゴンミラー１６及びガルバノミラー１７の角度を調整してコンクリート面Ｃ内の計測点ｐ（１，１）からの反射光Ｌ１を捉える。具体的には、光ファイバ１３に反射光Ｌ１が入射されるようポリゴンミラー１６及びガルバノミラー１７と反射光Ｌ１の光軸が合致するように光軸の調整がなされる。
スキャニング装置１２によって光軸の合わせられた反射光Ｌ１は光ファイバ１３を経由して分光器１４へ入射される。分光器１４内へ入射した光Ｌ１は回折格子３１で所定波長ごとの光に分光されて、光反射偏向手段３２へ向かう。
分光された反射光Ｌ１は光反射偏向手段３２で反射、偏向される。光反射偏向手段３２は、例えば、ＭＥＭＳ型プログラマブル回折格子であり、このＭＥＭＳ型プログラマブル回折格子はＭＥＭＳアクチュエータを備える。
ＭＥＭＳアクチュエータに到達した光Ｌ１は、所定の角度範囲で高速で反射、偏向されアパチャ３３へと向かう。この反射、偏向によって、反射光Ｌ１のうち、分光された各波長の光ごとに光強度が調整される。
ＭＥＭＳアクチュエータに到達した光Ｌ１は、所定の角度範囲で高速で反射、偏向されアパチャ３３へと向かう。この反射、偏向によって、反射光Ｌ１のうち、分光された各波長の光ごとに光強度が調整される。
アパチャ３３を通過した光Ｌ１は集光手段３４に入射する。集光手段３４に入射した光Ｌ１は、集光して、所定の波長帯ごとの光が光検出器３５で受光される。受光された光Ｌ１は、演算手段１５に電気信号として出力される。
そして、演算手段１５では、採取した電気信号を処理して、図５に示すような吸収スペクトルの波形データが求められる。
そして、演算手段１５では、採取した電気信号を処理して、図５に示すような吸収スペクトルの波形データが求められる。
次に、ステップＳ２では、採取した吸収スペクトルの各波形データから、水の吸収ピークと塩化物の吸収ピークを含む範囲のみを取り出す（抽出、フィルタリング）する。
具体的には、図６に示すように、１８５０ｎｍ〜２４００ｎｍの範囲のデータのみを抽出する。
具体的には、図６に示すように、１８５０ｎｍ〜２４００ｎｍの範囲のデータのみを抽出する。
更に、ステップＳ３において、図６に示すように、抽出された１８５０ｎｍ〜２４００ｎｍの範囲の吸収スペクトルの各波形データについて、ベースライン補正を行う。
ベースライン補正は、コンクリート面Ｃの光散乱の影響等で、吸収スペクトルの波形に生じるベースラインの傾きやうねりを矯正するための処理である。ここで、ベースライン補正とは、選択した波長範囲の両端を結んだ線（通常は直線であり、これをベースラインと呼ぶ）が０になるようにする補正である。
ベースライン補正は、コンクリート面Ｃの光散乱の影響等で、吸収スペクトルの波形に生じるベースラインの傾きやうねりを矯正するための処理である。ここで、ベースライン補正とは、選択した波長範囲の両端を結んだ線（通常は直線であり、これをベースラインと呼ぶ）が０になるようにする補正である。
そして、ステップＳ４において、抽出された１８５０ｎｍ〜２４００ｎｍの範囲の吸収スペクトルの各波形データから、更に水の吸収ピークを含む範囲のみを取り出す（抽出、フィルタリング）する。
具体的には、図７に示すように、１８５０ｎｍ〜２１５０ｎｍの範囲のデータのみを抽出する。
具体的には、図７に示すように、１８５０ｎｍ〜２１５０ｎｍの範囲のデータのみを抽出する。
次に、ステップＳ５において、抽出された１８５０ｎｍ〜２１５０ｎｍの範囲の吸収スペクトルの各波形データについて、ベースライン補正を行う。更に、図８に示すように、各波形データについて、最大値が１．０となるように相対化（規格化）する。つまり、吸収スペクトルの波形データ毎に、
相対化係数Ｑ＝１．０／（当該波形データの最大値）
を乗算する。
そして、この波形データ毎の相対化係数Ｑ値を記憶しておく。
相対化係数Ｑ＝１．０／（当該波形データの最大値）
を乗算する。
そして、この波形データ毎の相対化係数Ｑ値を記憶しておく。
一方、ステップＳ６では、ステップＳ３において採取したベースライン補正後の１８５０ｎｍ〜２４００ｎｍの範囲の吸収スペクトルの各波形データに対して、図９に示すように、最小値が０となるように、ベース合わせ（非負化）を行う。データの非負化により、その後の演算を容易にするためである。
そして、ステップＳ７において、ステップＳ６において採取した吸収スペクトルの各波形データに対して、ステップＳ５において採取した相対化係数Ｑを乗算する。
これにより、図１０に示すように、相対化後の吸収スペクトルの各波形データが得られる。この吸収スペクトルの波形データは、水の吸収ピークを基準にして相対化（規格化）させた波形データである。
すなわち、各吸収スペクトルの波形データは、その最大値（水の吸収ピーク）と最小値が略一致するようなっている。つまり、相対化された各吸収スペクトルにおいては、水の吸収ピークの影響が略同一となっている。
これにより、図１０に示すように、相対化後の吸収スペクトルの各波形データが得られる。この吸収スペクトルの波形データは、水の吸収ピークを基準にして相対化（規格化）させた波形データである。
すなわち、各吸収スペクトルの波形データは、その最大値（水の吸収ピーク）と最小値が略一致するようなっている。つまり、相対化された各吸収スペクトルにおいては、水の吸収ピークの影響が略同一となっている。
そして、最後に、ステップＳ８において、ステップＳ７において採取した吸収スペクトルの各波形データに対して、ケモメトリックス（chemometric）分析を行う。
ケモメトリックス分析は、スペクトルのような多変量データに、数学的、統計的手法を適用するものであって、スペクトル解析法として有効な手法であり、特に多変量データなど、その背後にある情報を直接読み取ることは困難なデータの解析において大きな効果を発揮する。 代表的な手法としてＰＣＲ（Principal Component Regression）、ＰＬＳＲ（Partial Least Squares Regression）がある。
更に、ＰＣＡ（Principal Component Analysis）、ＬＤＡ（Linear Discriminant Analysis）、ＡＮＮｓ（Artificial Neural Networks）、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、K-means、ＳＯＭ（Self-Organizing Map）、Self Modeling Curve Resolution(ＳＭＣＲ)等がある。
ケモメトリックス分析は、スペクトルのような多変量データに、数学的、統計的手法を適用するものであって、スペクトル解析法として有効な手法であり、特に多変量データなど、その背後にある情報を直接読み取ることは困難なデータの解析において大きな効果を発揮する。 代表的な手法としてＰＣＲ（Principal Component Regression）、ＰＬＳＲ（Partial Least Squares Regression）がある。
更に、ＰＣＡ（Principal Component Analysis）、ＬＤＡ（Linear Discriminant Analysis）、ＡＮＮｓ（Artificial Neural Networks）、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、K-means、ＳＯＭ（Self-Organizing Map）、Self Modeling Curve Resolution(ＳＭＣＲ)等がある。
以上の処理を行うことで、採取した吸収スペクトルの各波形データから中性化の影響を排除（水の吸収ピークを基準に相対化（規格化））して、コンクリートの塩害を正確に判断することが可能となる。
以下、本実施形態のコンクリート診断方法を用いた分析結果について説明する。
分光分析装置１０として、ＰＣＸ（Polychromix）社製分光器を用い、コンクリート面Ｃとして、粉砕および未粉砕のセメントペースト，モルタル，コンクリートの中性化および塩害を模擬した試験体の劣化度を計測した。
コンクリート面Ｃにハロゲンランプを当て，その反射光をＭＥＭＳアクチュエータにより分光してスキャンした。
主に塩化物イオンの吸収ピーク（２２６０ｎｍ）を検出するため、波長域として、１７００ｎｍ〜２５００ｎｍの分光分析を行った。
分光分析装置１０として、ＰＣＸ（Polychromix）社製分光器を用い、コンクリート面Ｃとして、粉砕および未粉砕のセメントペースト，モルタル，コンクリートの中性化および塩害を模擬した試験体の劣化度を計測した。
コンクリート面Ｃにハロゲンランプを当て，その反射光をＭＥＭＳアクチュエータにより分光してスキャンした。
主に塩化物イオンの吸収ピーク（２２６０ｎｍ）を検出するため、波長域として、１７００ｎｍ〜２５００ｎｍの分光分析を行った。
〔試験体概要〕
ａ）中性化および塩害測定用試験体
試験体種類：セメントペースト，モルタル，コンクリート
水セメント比：４８．５％
形状：４×４×１６ｃｍ（セメントペースト，モルタル），１０×１０×４０ｃｍ（コ
ンクリート）それぞれ粉砕および未粉砕で使用
塩化物イオン濃度：０，１，３，５，１０，２０ｋｇ／ｍ３
中性化促進期間：０，１，３ヶ月（二酸化炭素濃度：７％，温度４０℃，湿度５０％）
ａ）中性化および塩害測定用試験体
試験体種類：セメントペースト，モルタル，コンクリート
水セメント比：４８．５％
形状：４×４×１６ｃｍ（セメントペースト，モルタル），１０×１０×４０ｃｍ（コ
ンクリート）それぞれ粉砕および未粉砕で使用
塩化物イオン濃度：０，１，３，５，１０，２０ｋｇ／ｍ３
中性化促進期間：０，１，３ヶ月（二酸化炭素濃度：７％，温度４０℃，湿度５０％）
ｂ）実構造物試験体
配合強度：３０Ｎ／ｍｍ２
スランプ：１０ｃｍ
空気量：３．９％
形状：０．５×０．５×０．１ｍ ４体，１×１×０．１ｍ １体
塩化物イオン濃度：０，１，５，１０ｋｇ／ｍ３
（形状：０．５×０．５×０．１ｍに混入）
配合強度：３０Ｎ／ｍｍ２
スランプ：１０ｃｍ
空気量：３．９％
形状：０．５×０．５×０．１ｍ ４体，１×１×０．１ｍ １体
塩化物イオン濃度：０，１，５，１０ｋｇ／ｍ３
（形状：０．５×０．５×０．１ｍに混入）
〔実験結果〕
図１１は、上記コンクリート試験体のはつり面に対して、本実施形態に係る診断方法を行った結果を示す図である。横軸に試験体の塩化物濃度、縦軸に求めた塩分濃度をプロットしたものである。なお、図１１（ｂ）に、従来方法の結果を示す。
図１１（ａ）に示すように、本実施形態のコンクリート診断方法を用いた場合には、コンクリート試験体の塩化物濃度と求めた塩分濃度とには、相関性が認められる。
一方、図１１（ｂ）に示すように、従来方法では、このような相関性が認められない。
すなわち、本実施形態のコンクリート診断方法によれば、中性化の影響を排除して、コンクリートの塩害を正確に判断することが可能であることが明らかである。
図１１は、上記コンクリート試験体のはつり面に対して、本実施形態に係る診断方法を行った結果を示す図である。横軸に試験体の塩化物濃度、縦軸に求めた塩分濃度をプロットしたものである。なお、図１１（ｂ）に、従来方法の結果を示す。
図１１（ａ）に示すように、本実施形態のコンクリート診断方法を用いた場合には、コンクリート試験体の塩化物濃度と求めた塩分濃度とには、相関性が認められる。
一方、図１１（ｂ）に示すように、従来方法では、このような相関性が認められない。
すなわち、本実施形態のコンクリート診断方法によれば、中性化の影響を排除して、コンクリートの塩害を正確に判断することが可能であることが明らかである。
図１２は、本実施形態に係る診断方法により求めた解析結果であって、図１２（ａ）は回帰ベクトル図、図１２（ｂ）は相関スペクトル図である。
本実施形態に係るコンクリート診断方法によれば、中性化の影響が排除されているので、回帰ベクトル図及び相関スペクトル図から、塩害以外の他の劣化要因も、正確に判断することが可能である。これを基に、図１１（ａ）の結果を導くものである。
本実施形態に係るコンクリート診断方法によれば、中性化の影響が排除されているので、回帰ベクトル図及び相関スペクトル図から、塩害以外の他の劣化要因も、正確に判断することが可能である。これを基に、図１１（ａ）の結果を導くものである。
図１３は、コンクリートペースト及びモルタルに対して、本実施形態に係る診断方法を行った結果を示す図である。
コンクリートペースト（図１３（ａ））及びモルタル（図１３（ｂ））においても、試験体の塩化物濃度と求めた塩分濃度とには、相関性が認められる。
コンクリートペースト（図１３（ａ））及びモルタル（図１３（ｂ））においても、試験体の塩化物濃度と求めた塩分濃度とには、相関性が認められる。
図１４は、上述したステップＳ２において、吸収スペクトルの各波形データから抽出する範囲を、１３５０ｎｍ〜２５００ｎｍとした場合の結果を示す図である。
吸収スペクトルの各波形データから抽出する範囲を変化させた場合であって、各試験体（コンクリート、コンクリートペースト及びモルタル）の塩化物濃度と求めた塩分濃度とには、相関性が認められる。
吸収スペクトルの各波形データから抽出する範囲を変化させた場合であって、各試験体（コンクリート、コンクリートペースト及びモルタル）の塩化物濃度と求めた塩分濃度とには、相関性が認められる。
図１５，１６は、実構造物試験体における塩化濃度の分析結果を示すものである。
図１５（ａ）は吸収スペクトルの波形データ、図１５（ｂ）は差スペクトル法を用いて波長２６００ｎｍの吸収ピークを分析した結果、図１５（ｃ）は本実施形態の分析方法を用いて塩化物濃度を求めた結果である。
差スペクトル法を用いた場合には、試験体毎に波長２６００ｎｍの吸収ピークがばらついていることが分かる。
実構造物試験体においても、本実施形態の分析方法を用いることで、試験体毎の塩化物濃度のばらつきが少なくなり、正確な測定が行われていることが分かる。
図１５（ａ）は吸収スペクトルの波形データ、図１５（ｂ）は差スペクトル法を用いて波長２６００ｎｍの吸収ピークを分析した結果、図１５（ｃ）は本実施形態の分析方法を用いて塩化物濃度を求めた結果である。
差スペクトル法を用いた場合には、試験体毎に波長２６００ｎｍの吸収ピークがばらついていることが分かる。
実構造物試験体においても、本実施形態の分析方法を用いることで、試験体毎の塩化物濃度のばらつきが少なくなり、正確な測定が行われていることが分かる。
以上、説明したように、本実施形態の分析方法によれば、コンクリート面に光を照射して採取した反射光を分光分析して劣化成分を検出する評価方法において、採取した吸収スペクトルの波形データから中性化の影響を排除することで、コンクリートの塩害を正確に判断することが可能となる。
しかも、採取した吸収スペクトルの波形データに対して、水の吸収ピークを基準にデータの相対化（規格化）を行うだけなので、特別な装置やコスト上昇を伴わずに、容易かつ確実に、正確な分析が可能となる。
しかも、採取した吸収スペクトルの波形データに対して、水の吸収ピークを基準にデータの相対化（規格化）を行うだけなので、特別な装置やコスト上昇を伴わずに、容易かつ確実に、正確な分析が可能となる。
なお、上述した実施の形態において示した動作手順等は一例であって、本発明の主旨から逸脱しない範囲において計測条件等に基づき種々変更可能である。
上述した本実施形態では、コンクリートの塩害について主に説明したが、これに限らない。図１２に示すように、本実施形態のコンクリート診断方法によれば、中性化の影響を排除することで、回帰ベクトル図及び相関スペクトル図から、他の劣化要因も正確に判断することが可能だからである。
ここで、今回、ステップＳ３において、１８５０ｎｍ〜２４００ｎｍの範囲の抽出をしたが、１４１０ｎｍｍも水（ＯＨ基）の吸収帯であるので、ここでも１９００ｎｍの代わりに水の規格化ができる。また、ステップＳ８において、１４００ｎｍ〜２４００ｎｍの波長を抽出することもできる。
１０…分光分析装置
Ｌ…出射光
Ｌ１…反射光
Ｃ…コンクリート面
Ｌ…出射光
Ｌ１…反射光
Ｃ…コンクリート面
Claims (6)
- コンクリート面に照射した近赤外線の反射光を分光分析して劣化成分を検出するコンクリート診断方法において、
複数の吸収スペクトルを採取する第一工程と、
前記第一工程で採取した吸収スペクトルから第一劣化成分の影響を排除する第二工程と、
前記影響を排除した吸収スペクトルに統計的手法を適用して第二劣化成分を検出する第三工程と、
を有し、
前記第二工程は、前記影響を排除するために、前記第一工程で採取した吸収スペクトル毎に前記第一劣化成分と前記第二劣化成分に関連する第三成分の吸収ピークを基準に相対化する相対化工程を含むことを特徴とするコンクリートの診断方法。 - 前記第一劣化成分は、水酸化カルシウムであることを特徴とする請求項１に記載のコンクリートの診断方法。
- 前記第二劣化成分は、塩化物イオンであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のコンクリートの診断方法。
- 前記第三成分は、水酸化イオンであることを特徴とする請求項１から請求項３のうちいずれか一項に記載のコンクリートの診断方法。
- 前記相対化工程は、
前記第一工程で採取した吸収スペクトル毎に前記第三成分の吸収ピークを含む所定範囲の吸収スペクトルを抽出する工程と、
抽出された吸収スペクトルの最大値と最小値をそれぞれ所定値に一致させる補正値をそれぞれ求める工程と、
前記第一工程で採取した吸収スペクトル毎に前記補正値で補正する工程と、
を含むことを特徴とする請求項１から請求項４のうちいずれか一項に記載のコンクリートの診断方法。 - 前記統計的手法は、多変量解析法であることを特徴とする請求項１から請求項５のうちいずれか一項に記載のコンクリートの診断方法。
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