Prediction of the Remaining Service Life of Reinforced Concrete Structures

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The main indicators of durability, which characterize the time of operation of the structure before the onset of an emergency condition, are the total service life and the remaining service life, the determination of which allows a more reasonable approach to the issue of planning current or major repairs in the building. The most common engineering techniques that allow predicting the remaining service life for reinforced concrete structures are considered: according to standard terms and analogous objects, according to external signs, based on changes in reserve coefficients and strength criteria. Their modifications are given for a number of techniques. Based on the results of the analysis of the methods, their main advantages and disadvantages were established. As a proposal to improve the existing approaches, a methodology is proposed in which the interval between visual examinations is taken for the remaining period of operation.

About the authors

I. A. Terekhov

Russian University of Transport (MIIT)

Email: terekhov-i@mail.ru
SPIN-code: 5607-3615

N. N. Trekin

National Research Moscow State University of Civil Engineering (NRU MGSU)

Email: otks@yandex.ru
SPIN-code: 4721-2525

E. N. Kodysh

JSC "Central Research and Design Experimental Institute of Industrial Buildings and Structures - Tsniipromzdanii"

Email: otks@yandex.ru
SPIN-code: 1559-5834

References

  1. Бондаренко В.М., Колчунов В.И. Концепция и направления развития теории конструктивной безопасности зданий и сооружений при силовых и средовых воздействиях // Промышленное и гражданское строительство. 2013. № 2. С. 28-31.
  2. Казачек В.Г. Проблемы нормирования сроков службы зданий и сооружений // Вестник Полоцкого государственного университета. Серия F: Строительство. Прикладные науки. 2010. № 6. С. 56–71.
  3. Карпенко Н.И., Карпенко С.Н., Ярмаковский В.Н., Ерофеев В.Т. О современных методах обеспечения долговечности железобетонных конструкций // Academia. Архитектура и строительство. 2015. № 1. С. 93–102.
  4. Zheng Y., Zhang Y., Zhuo J., Zhang Y., Wan C. A review of the mechanical properties and durability of basalt fiber-reinforced concrete // Construction and Building Materials. 2022. Vol. 359. https://doi.org/10.1016/j.conbuildmat.2022.129360 .
  5. Alexander M., Beushausen H. Durability, service life prediction, and modelling for reinforced concrete structures – review and critique // Cement and Concrete Research. 2019. Vol. 122. Pp. 17-29. https://doi.org/10.1016/j.cemconres.2019.04.018.
  6. Селяев В.П., Бондаренко В.М., Селяев П.В. Прогнозирование ресурса железобетонных изгибаемых элементов, работающих в агрессивной среде, по первой стадии предельных состояний // Региональная архитектура и строительство. 2017. № 2 (31). С. 14–24.
  7. Тамразян А.Г. Методология анализа и оценки надежности состояния и прогнозирование срока службы железобетонных конструкций // Железобетонные конструкции. 2023. Т. 1. № 1. С. 5–18.
  8. Травуш В.И., Мамин А.Н., Кодыш Э.Н., Бобров В.В., Долгова Т.В. Техническое состояние несущих конструкций Останкинской телевизионной башни после 50 лет эксплуатации // Промышленное и гражданское строительство. 2021. № 3. С. 31-36.
  9. Torres Martín J.E., Rebolledo Ramos N., Chinchón-Payá S., Otero García F., de Haan L. Durability of a reinforced concrete structure exposed to marine environment at the Málaga dock // Case Studies in Construction Materials. 2022. Vol. 17, e01582. https://doi.org/10.1016/j.cscm.2022.e01582.
  10. Demis S., Papadakis V.G. Durability design process of reinforced concrete structures - Service life estimation, problems and perspectives // Journal of Building Engineering. 2019. Vol. 26. https://doi.org/10.1016/j.jobe.2019.100876.
  11. Моисеенко Р.П. Новый вариант расчета долговечности конструкций // Строительная механика и расчет сооружений. 2015. № 3 (260). С. 12–17.
  12. Пшеничкина В.А., Сухина К.Н., Бабалич В.С., Сухин К.А. Оценка остаточного ресурса несущих железобетонных конструкций эксплуатируемых промышленных зданий. М.: Изд-во АСВ, 2017. 176 с.
  13. Taffese W.Z., Nigussie E., Isoaho J. Internet of Things based Durability Monitoring and Assessment of Reinforced Concrete Structures // Procedia Computer Science. 2019. Vol. 155. Pp. 672-679. https://doi.org/10.1016/j.procs.2019.08.096.
  14. Taffese W.Z., Sistonen E. Machine learning for durability and service-life assessment of reinforced concrete structures: Recent advances and future directions // Automation in Construction. 2017. Vol. 77. Pp. 1-14. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2017.01.016.
  15. Wang Z., Jin W., Dong Y., Frangopol D.M. Hierarchical life-cycle design of reinforced concrete structures incorporating durability, economic efficiency and green objectives // Engineering Structures. 2018. Vol. 157. Pp. 119-131. https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2017.11.022.
  16. Перельмутер А.В. Избранные проблемы надежности и безопасности строительных конструкций. М.: Изд-во АСВ, 2007. 256 с.
  17. Смоляго Г.А., Фролов Н.В. Прикладной способ прогнозирования коррозионных повреждений и остаточного ресурса изгибаемых железобетонных элементов с учетом опыта эксплуатации объектов-аналогов // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2019. № 2. С. 49-54.
  18. Рекомендации по оценке надежности строительных конструкций зданий и сооружений по внешним признакам. М.: ФГУП ЦПП, 2001. 100 с.
  19. Добромыслов А.Н. Оценка надежности зданий и сооружений по внешним признакам. М.: АСВ, 2008. 72 с.
  20. Келасьев, Н.Г. Кодыш Э.Н., Трекин Н.Н., Терехов И.А., Шмаков Д.С., Чаганов А.Б. Определение срока службы конструкций, зданий и сооружений // Промышленное и гражданское строительство. 2020. № 2. С. 12–17.
  21. Методика оценки остаточного ресурса несущих конструкций зданий и сооружений. — ФАУ «ФЦС», 2018. 50 с. https://www.faufcc.ru/upload/methodical_materials/mp34_2018.pdf
  22. Сборники укрупненных показателей восстановительной стоимости зданий и сооружений для переоценки основных фондов/ УПВС Онлайн – Электронная версия. 2022. Режим доступа: https://upvs-online.ru/
  23. Гаврильев И.М., Корольков Д.И., Гравит М.В. Модифицированная методика расчета остаточного ресурса с использованием экспоненциального распределения // Вестник Евразийской науки, 2019 №2, https://esj.today/PDF/49SAVN219.pdf
  24. Смоляго Г.А., Фролов Н.В. Современные подходы к расчету остаточного ресурса изгибаемых железобетонных элементов с коррозионными повреждениями // Вестник Томского государственного архитектурно-строительного университета. 2019. Т. 21. № 6. С. 88-100.
  25. Шматков С. Б. Расчет остаточного ресурса строительных конструкций зданий и сооружений // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Строительство и архитектура. 2007. № 22 (94). С. 56–57.
  26. Методика расчетного прогнозирования срока службы железобетонных пролетных строений автодорожных мостов. М.: ГП «Информавтодор», 2002. 140 с.
  27. Трекин Н.Н., Кодыш Э.Н., Терехов И.А., Шмаков С.Д., Щедрин О.С. Методика определения эксплуатационной безопасности зданий и их конструкций // Academia. Архитектура и строительство. 2022. № 4. С. 152-159.
  28. Федоров В.С., Трекин Н.Н., Кодыш Э.Н., Терехов И.А. Критерии для оценки категории технического состояния железобетонных колонн, ригелей, балок и ферм // Строительство и реконструкция. 2023. № 3 (107). С. 58-69.
  29. Терехов И.А. Критерии оценки технического состояния железобетонных плит при коррозии арматуры // Строительство и реконструкция. 2022. № 6 (104). С. 128-139.
  30. Ефремов А.М., Бойко Д.В., Сергеевцев Е.Ю., Трекин Н.Н., Кодыш Э.Н., Терехов И.А., Шмаков С.Д. Учет совместного влияния дефектов на несущую способность конструкций // Промышленное и гражданское строительство. 2022. № 8. С. 11–18.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».