基于钻芯法的既有木结构树种鉴定研究
0 引言
木材作为使用历史悠久的建筑材料之一,广泛应用于土木工程领域,如建筑、桥梁、路轨枕木等。既有和新建木结构工程种类繁多,传统木结构建筑、桥梁多具有独特的历史和人文价值,是中华文明的重要载体。但木结构建筑、桥梁在服役期内易受环境和人为因素的影响造成损伤,亟须进行检测和评估,以了解其安全现状。
木材力学性能与树种密切相关,因此树种鉴定对既有木结构安全性评估具有重要意义。国内外针对树种鉴定的研究已积累一定成果,如于海鹏等[1]开展基于图像纹理特征的树种鉴定方法研究,选取色调、饱和度、亮度、对比度等9个特征参数,通过最小差值参数判别法和综合特征阈值法鉴定树种,研究发现鉴定方法对纹理较强的图片识别效果较好;刘嘉政等[2,3]将机器学习算法和深度学习算法引入图像识别中,进一步提升树种鉴定精度和效率;马明宇等[4]开展人工神经网络与近红外光谱技术结合的树种识别研究,取得一定成果;谭念等[5]将遗传算法和粒子群算法引入基于近红外光谱技术的树种识别中,发现粒子群算法能显著提高树种鉴定精度。此外,国外研究者[6,7,8]已将DNA检测技术应用于树种鉴定中,并取得一定成果。
目前,实际工程中树种鉴定方法所需样品体积一般较大,显著增加了既有木结构取样难度,且多数文物历史木结构受限较大,因此通过研发专用钻头进行钻芯,提出适用于既有木结构树种鉴定的微损取样方法。根据所取芯样确定木材宏观特征,并通过切片法得到木材微观特征,结合宏、微观特征给出树种鉴定结果。
1 试验概况
1.1 取样方法
已有用于混凝土结构取芯的钻头通常不适用于既有木结构,这主要因为此类钻头会造成木材芯样表面严重炭化,并在芯样内部产生损伤,进而降低鉴定结果的准确性。鉴于此,研发既有木结构取芯专用钻头,如图1所示。该钻头主要包括连接杆和金属圆筒,金属圆筒外径较内径大2mm,其长度可根据取样长度的具体要求确定。在钻头与木材接触的端部黏结细小金刚石颗粒,并进行磨砂处理,以降低炭化和损伤的影响,提高取芯质量和效率。通过连接杆连接钻头与电钻。
图1 专用钻头
在上海地区实际工程木构件上钻取6个直径和高度均为30mm的圆柱形芯样(编号为1~6),如图2所示。为保证取芯位置的准确性,设计含有导向孔的钢板,钢板厚10mm,导向孔内径较钻头圆孔外径大2mm。取芯时将钢板固定于木材表面,钻入方向为木材横纹方向。当钻头钻入木材内部10mm后,取下钢板继续钻芯。钻孔至取样深度后,将钻好的芯样夹出。
图2 芯样
1.2 木材宏、微观特征确定方法
木材宏观特征通过直接观察芯样确定,微观特征通过切片法确定。微观特征确定时,需获取木材横切面、径切面和弦切面显微结构,如图3所示。
图3 芯样切面示意
切片法操作步骤为:(1)确定芯样3个切面(见图3),并用刀片进行粗加工;(2)使用刀片修平芯样横切面,在放大镜下进一步观察宏观特征;(3)对芯样进行制样,加工成具备3个标准切面的试样;(4)采用水煮进行软化,水煮至木块下沉;(5)使用切片机切片,厚度为20μm;(6)利用显微镜观察横切面、径切面和弦切面特征。
2 试验结果
2.1 芯样宏观特征
芯样1,2宏观特征相同,表现为:木材浅黄褐色;有光泽,香气浓厚;生长轮明显,早材至晚材渐变;轴向薄壁组织量多,呈星散状;木射线宽度由中过渡到细,然后过渡到极细,放大镜下可见;肉眼下径切面有射线斑纹;树脂道未见。
芯样3,4宏观特征相同,表现为:木材浅黄褐色;有光泽,有松脂味;生长轮明显,早材至晚材急变;轴向薄壁组织未见;木射线宽度由中过渡到细,然后过渡到极细,放大镜下可见;肉眼下径切面有射线斑纹;树脂道可见。
芯样5宏观特征表现为:木材浅黄褐色;有光泽,略有松脂味;生长轮明显,早材至晚材渐变;轴向薄壁组织未见;木射线宽度由中过渡到细,由细过渡到极细,由极细过渡到甚细,放大镜下可见;树脂道可见。
芯样6宏观特征表现为:木材浅黄褐色;有光泽,略有松脂味;生长轮明显,轮间晚材带色深,早材至晚材渐变;轴向薄壁组织未见;木射线宽度由中过渡到细,由细过渡到极细,由极细过渡到甚细,放大镜下可见;树脂道可见。
综上所述,本试验所取圆柱形芯样能完整保留木材宏观理化特征,可为树种鉴定提供依据。
2.2 芯样微观特征
芯样1早材管胞横切面为不规则多边形及正方形,径壁具缘纹孔1列(见图4);晚材管胞横切面为长方形及多边形,径壁具缘纹孔1列;轴向薄壁细胞量多,呈星散状,含深色树脂;木射线单列,高多数2~25个细胞;纺锤形射线未见;射线薄壁细胞与早材管胞交叉场纹孔式为杉木型,2~4个,2个横列;树脂道未见。
图4 芯样1
芯样2早材管胞横切面为不规则多边形及正方形,径壁具缘纹孔1列(见图5);晚材管胞横切面为长方形及多边形,径壁具缘纹孔1列;轴向薄壁细胞量多,呈星散状;木射线单列,高多数2~25个细胞;纺锤形射线未见;射线薄壁细胞与早材管胞交叉场纹孔式为杉木型,2~4个,2个横列,含深色树脂;树脂道未见。
图5 芯样2
芯样3,4微观特征相同,表现为:早材管胞横切面为多边形及长方形,径壁具缘纹孔1列(见图6,7);晚材管胞横切面为长方形、正方形及多边形,径壁具缘纹孔1列;轴向薄壁细胞未见;木射线单列,高多数5~15个细胞;纺锤形射线可见;射线薄壁细胞与早材管胞交叉场纹孔式为窗格状;射线管胞锯齿状加厚明显;树脂道径向、轴向者可见。
图6 芯样3
图7 芯样4
芯样5,6微观特征相同,表现为:早材管胞横切面为长方形、正方形及多边形,径壁具缘纹孔1列(见图8,9);晚材管胞横切面为长方形及多边形,径壁具缘纹孔1~2(稀)列;管胞壁上螺纹加厚可见;轴向薄壁细胞未见;木射线单列,高多数2~25个细胞;纺锤形射线可见;射线薄壁细胞与早材管胞交叉场纹孔式为云杉型;树脂道径向、轴向者可见。
图8 芯样5
图9 芯样6
综上所述,本试验所取芯样可用于制作横切面、径切面、弦切面切片,3个方向的切片能准确反映木材微观特征,可为树种鉴定提供依据。
2.3 综合判定
根据宏、微观特征判定各芯样树种,可知芯样1,2所属木材为杉科杉木属的树种,名称为杉木;芯样3,4所属木材为松科松属的硬木松类树种,名称为硬木松;芯样5,6所属木材为松科云杉属的树种,名称为云杉。
本研究树种鉴定结果与工程记录木材树种一致,由此可知,基于钻芯法的木材宏、微观结合判定方法能准确鉴定既有木结构所用木材树种,且钻芯对木构件力学性能的影响小。
3 结语
1)本研究所取直径和高度均为30mm的圆柱形芯样能完整保留木材宏观理化特征,且可用于制作横切面、径切面、弦切面切片,3个方向的切片能准确反映木材微观特征。
2)基于钻芯法的木材宏、微观结合树种判定方法能准确鉴定既有木结构所用树种,且对木构件力学性能的影响小。
3)在既有木结构树种准确鉴定的基础上,结合现场木构件损伤种类、范围和深度,对既有木结构力学性能进行准确评估,为后续修缮加固提供依据。
[2] 刘嘉政,王雪峰,王甜.基于多特征融合和CNN模型的树种图像识别研究[J].北京林业大学学报,2019,41(11):76-86.
[3] 刘嘉政,王雪峰,王甜.基于深度学习的树种图像自动识别[J].南京林业大学学报(自然科学版),2020,44(1):138-144.
[4] 马明宇,王桂芸,黄安民,等.人工神经网络结合近红外光谱用于木材树种识别[J].光谱学与光谱分析,2012,32 (9):2377-2381.
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