Pozzolanic effect investigation of silica hydrosol (SH) nanoparticles with different granulometric distributions dispersed in cement paste

The addition of nanomaterials to concrete allows structural modifications, improving their properties like mechanical strength and durability. Within these possible nanoscale materials is silica hydrosol (SH). There are many studies highlighting the influence of the surface area of SH particles on the pozzolanic reaction with cement, however little has been studied on the influence of percentage and particle size on the reaction. In this context, the objective of this work was to investigate the influence of the particle size distribution of silica nanoparticles on the pozzolanic reaction in cement pastes, from the comparison of 4 colloidal suspensions. The addition content of these particles, with different sizes, was defined as 3.00% (SH-A), 0.89% (SH-B), 0.77% (SH-C) and 0.32% (SH-D), to equalize the surface areas of all of them, so that the only variables were the percentage and particle size distribution of the silicas. The pozzolanic effect was evaluated by the direct method named Modified Chapelle test, and by indirect methods like Fourier transform infrared spectroscopy (FT IR), and mechanical strength tests. It was concluded that for the same surface area resulting from the addition of SH, the sample that presented the best performance was the CP SH-A, which presented the largest particle size and volume of addition. However, when analysing the relative performance, regarding the concentration of SH added to the paste, the CP SH-D sample obtained the highest mechanical resistance and the highest pozzolanic index. It showed that concentration and particle size, not just surface area, influenced the performance of the nanosilica pozzolanic reaction. The conclusions obtained in the present work allow a better understanding about the addition of SH in cementitious composites and how the content and particle size of such products impact their performance.Keywords: Nanoaddition, Silica Hydrosol, Cement Paste, Pozzolanic Effect

Avaliação da taxa de corrosão do aço carbono 1040 em solo por modulação de frequência eletroquímica (EFM)

A taxa de corrosão instantânea do aço carbono 1040 enterrado em solo, por 6 meses, foi medida por meio da técnica de modulação de frequência eletroquímica (EFM) e pela resistência à polarização linear (LPR). Os resultados foram comparados entre si e com os dados de taxa de corrosão obtidos pela análise de conjuntos de materiais similares e sob mesmo tempo de exposição em campo. Os valores obtidos por EFM foram de (0,088 ± 0,008) mm/ano e, por LPR, de (0,075 ± 0,005) mm/ano. Já, pela perda de massa, foram calculadas variações de espessura deste material, de (0,064 ± 0,016) mm/ano. Assim, nas condições experimentais impostas pode-se inferir que os resultados obtidos pela técnica EFM, serviram para diagnosticar o desempenho do aço carbono 1040 submetido a um processo de corrosão em solo.Palavras-chave: Taxa de corrosão, aço carbono, solo, EFM, LPR.

Resistividade do solo de linhas de transmissão por espectrospia de impedância eletroquímica (EIS) / Soil resistivity of transmission lines by electrochemical impedance spectrospy (EIS)

Nesse estudo foi utilizado a técnica de espectroscopia de impedância eletroquímica (EIS) para avaliar a resistividade do solo de torres de linhas de transmissão e os resultados comparados com os ensaios conduzidos pela norma ASTM G187. Também foi avaliada a variação dos resultados de resistividade com a frequência. Os resultados resistividade calculados pelo valor de impedância real na frequência onde foi encontrado o menor ângulo de fase, na faixa de kHz, foram estatisticamente iguais aos encontrados pelo método normatizado. Além disso, foram obtidos resultados estatisticamente iguais na frequência de 10 kHz, porém o mesmo não aconteceu para um dos solos na frequência de 1,0 kHz.

Corrosion Grade on Anchor Rods of Guyed Transmission Towers Applying Machine Committee / Grau de Corrosão em Hastes de Âncora de Torres de Transmissão Guiadas Comitê de Aplicação de Máquinas

The use of guyed structures in electric power transmission lines is a growing practice because of their cost efficiency. However, the anchor systems are subject to corrosion, which can lead to their rupture and loss of tower support. Monitoring the evolution of the corrosion of the anchor rods by visual inspection is a destructive and costly method; therefore, there is considerable interest in developing methods and tools that are capable of generating a maintenance diagnosis of the system. This work aimed to propose a classification tool for guyed towers in terms of the corrosion degree by a machine committee with neural networks and applied it to the Paraiso-Açu line located in Rio Grande do Norte in Brazil. Thirty-eight samples were collected and 33 variables related to the soil corrosion along the line were analyzed. The targets for training the networks were obtained from the inspection of anchor rods taken from the field. A simplification of the problem's dimension was proposed by principal component analysis, describing the phenomenon with 6 variables instead of 33, simplifying the practical application by massively reducing the requirements for data sampling in the field. Several network typologies were trained and the best ones in terms of their generalist and specialist capacities were combined in a machine committee for the final proposal of this work. The classification obtained by the application of the committee for 10 towers was compared with the classification from non-destructive impulse reflectometry tests and showed an 80% correlation

Aço carbono 1040 como indicador de agressividade do solo e da pasta de cimento em sistemas de ancoragem de linhas de transmissão

O encapsulamento de hastes de âncora em pasta de cimento reduz o contato dos materiais metálicos com osambientes agressivos, em torres estaiadas de linhas de transmissão de energia elétrica. Contudo, ainda sãoreportados casos de falha prematura devido à corrosão do sistema de ancoragem. O íon cloreto é consideradoum dos principais responsáveis pelo início e pela propagação da corrosão. Entretanto, existem muitas divergênciasem relação a concentração crítica de cloreto no solo e na pasta de cimento e a sua influência na formaçãodos produtos de corrosão. Neste estudo, o aço carbono 1040 foi exposto em laboratório a ambientescom diferentes concentrações de íons cloreto, 764 e 1764 mg/kg no solo, 2,0% e 3,5% na pasta de cimento,teores estes, baseados nos resultados analíticos obtidos em amostras de hastes e de seu entorno, retiradas docampo. A investigação do estado quanto à corrosão do metal em laboratório foi efetuada ao longo do tempo,pela medida do potencial de circuito aberto (OCP- “Open Circuit Potential”) e pela espectroscopia de impedânciaeletroquímica (EIE). Os produtos de corrosão foram caracterizados por microscopia eletrônica de varredura,com análise química elementar (MEV/EDS) e difração de raios-X (DRX). Por meio da análise de EIEfoi possível detectar a evolução do processo corrosivo do metal no solo e na pasta de cimento, mesmo sendoobservadas diferentes formas de corrosão: generalizada no primeiro e localizada nesta última, respectivamente.Na avaliação dos produtos de corrosão, por MEV e DRX, foi inferida a presença de goetita, e calcita nasuperfície do aço exposto ao solo, e no encapsulado em pasta cimento foi possível visualizar os pites formadose as composições do seu entorno superficial. Esses resultados indicaram a necessidade da utilização demetais mais resistentes à corrosão em ambientes com íons cloreto, visando o aumento da durabilidade dosistema de ancoragem.Palavras-chave: hastes de âncora, corrosão, cloretos, solo, pasta de cimento

Comparison between python and matlab algorithms for the evaluation of the corrosion grade in guyed transmission towers using artificial neural networks and machine committees / Comparação entre algoritmos em python e matlab na avaliação do grau de corrosão em torres de transmissão estaiadas utilização comitês de máquina de redes neurais artificiais

Nesse artigo são descritos dois comitês de máquinas baseados em redes neurais artificiais (RNAs) criados para avaliação de corrosão em estais de torres de transmissão. Os dados utilizados para treinamento das redes neurais foram coletados experimentalmente e descritos em artigo previamente publicado. Aqui foram complementados pela coleta de dados referentes a resistividade do solo. Um dos comitês foi implementado em Python com utilização da biblioteca Keras Tensorflow e foi composto por 3 RNAs. O outro foi elaborado em MATLAB e consistiu em 8 RNAs. Nos diferentes comitês de máquinas foram utilizadas arquiteturas distintas, sendo a diferença mais notável nos números de neurônios e camadas escondidas utilizados em cada modelo. Ambos os comitês apresentaram resultados satisfatórios para classificação quanto ao grau de corrosão dos estais. Um foco especial foi dado para o caso onde graus de corrosão elevados ocorriam, sendo necessário garantir alto grau de precisão, evitando que fossem apontadas classes leves de corrosão quando na realidade o grau é elevado. O comitê desenvolvido em MATLAB apresentou número significativamente menor de neurônios, o que possibilita implementação mais rápida e maior velocidade no processamento dos dados. Além disso, a correlação obtida foi de 96.70% para o comitê elaborado em MATLAB e de 95.17% para o comitê elaborado em Python ao passo que o anterior havia sido de 80%.