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PREVISÃO DA VIDA ÚTIL DE ELEMENTOS METÁLICOS
EXTERIORES NÃO ESTRUTURAIS EM EDIFÍCIOS
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço
Miguel da Rocha Silva
Dissertação para obtenção do grau de Mestre em
Engenharia Civil
Júri
Presidente: Prof. Doutor Luís Manuel Alves Dias
Orientador: Prof. Doutor Pedro Miguel Dias Vaz Paulo
Vogal: Prof. Doutor Fernando António Baptista Branco
Outubro de 2012
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Sumário
i
Título: Previsão da vida útil de elementos metálicos exteriores não estruturais em edifícios -
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço
Autoria: Miguel da Rocha Silva
Curso Mestrado em: Engenharia Civil
Orientador: Prof. Doutor Pedro Vaz Paulo
Sumário
A manutenção e a reabilitação do património edificado devem ser uma preocupação
constante e, por isso, o estabelecimento de prioridades e o seu planeamento atempado assume
capital importância. Deste modo, os proprietários de bens imóveis devem planificar os
investimentos em ações de manutenção e reabilitação, através da definição dos limites de
degradação aceitável e da previsão de quando é que aqueles limites serão alcançados durante o
período de vida do edifício.
Com vista a atingir uma melhoria efetiva na área da manutenção e reabilitação do
património construído, urge desenvolver metodologias eficazes para a previsão da vida útil de
materiais e componentes.
A presente dissertação assume-se como um trabalho exploratório de novas metodologias
orientadas para a obtenção de estimativas de vida útil de materiais e componentes de construção.
Deste modo, o seu objetivo será apresentar e testar uma metodologia, baseada na inspecção de
edifícios em serviço, em Lisboa, com vista à obtenção de dados fiáveis que conduzem a uma
previsão da vida útil de elementos metálicos exteriores não estruturais dos edifícios, neste caso os
gradeamentos.
Neste âmbito procedeu-se à quantificação de destacamento de tinta, sob a forma da
percentagem da pintura do gradeamento afetada. Para o efeito, foram selecionados quatro fatores
de degradação, que poderão exercer maior influência no desempenho dos elementos metálicos ao
longo dos anos.
Após a recolha dos dados, procedeu-se à análise dos resultados utilizando gráficos de
degradação e modelos determinísticos.
Palavras Chave: Metodologia de previsão da vida útil, Gradeamentos, Inspecções,
Quantificação de anomalias, Factores de degradação, Modelos
determinísticos
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Abstract
ii
Title: Service life prediction of non-structural external metallic elements of the buildings –
Methodology based on the inspection of in-use buildings
Abstract:
The infrastructure maintenance and rehabilitation are, undoubtedly, a constant concern.
Therefore, it becomes vital to adopt rational management and planning. In this context, the
owners of the buildings must plan their investments in the maintenance and rehabilitation areas,
defining the limits of acceptable degradation and predicting the deadline of those limits, throughout
the infrastructure service period.
In order to reach an effective improvement in the infrastructure maintenance and
rehabilitation, it is crucial to develop service life prediction methodologies of building materials and
components.
This research constitutes an exploratory work for new service life prediction methodologies
of building materials and components. In this context, its aim is to present and test a research
methodology, based on the inspection of in-use buildings, in Lisbon, in order to reach reliable
data which will lead to the service life prediction of non-structural external metallic elements of
the buildings, namely the gating.
This methodology comprises the quantification of defects, considering the paint peeling
defect quantification. Additionally, the influence of four degradation factors was also considered in
the overtime performance of the external metallic elements.
After the data collection stage, the data analysis was carried out through the use of
degradation graphs and deterministic models.
Keywords: Service life prediction methodology, Building inspections, Defect
quantification, Degradation factors, Deterministic models, gating.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Agradecimentos
iii
Agradecimentos
Em primeiro lugar gostaria de agradecer à minha família. O seu apoio, o seu incentivo, e
os seus sacrifícios em prol da criação de oportunidades de crescimento para mim foram
essenciais para que me fosse possível chegar ao ponto em que actualmente me encontro.
Quero agradecer profundamente o Prof. Pedro Vaz Paulo, com quem tive o privilégio de
ter como orientador. Agradeço-lhe todo o apoio e todos os conselhos.
Finalmente, mas não por isso menos importante, deixo um agradecimento especial a
todos os meus amigos, com os quais tive o prazer e privilégio de partilhar esta fase da minha vida
e com os quais continuarei com certeza a partilhar quer as vitórias, quer os momentos difíceis.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Índice
iv
Índice
AGRADECIMENTOS .................................................................................................................. III
ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................................. VII
ÍNDICE DE QUADROS .............................................................................................................. VIII
ÍNDICE DE GRÁFICOS ............................................................................................................... IX
1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................. 1
1.1. Considerações Iniciais ........................................................................................... 1
1.2. Objetivos ................................................................................................................ 1
1.3. Plataforma BuildingsLife ........................................................................................ 2
1.4. Estrutura da dissertação ........................................................................................ 3
2. PREVISÃO DA VIDA ÚTIL DE COMPONENTES DE EDIFÍCIOS .................................................. 5
2.1. Generalidades ....................................................................................................... 5
2.2. Perspetiva geral das metodologias de previsão da vida útil ................................. 9
2.3. Procedimento geral ............................................................................................. 11
2.4. Definição do problema ......................................................................................... 11
2.4.1. Materiais e componentes em estudo ............................................................................ 11
2.4.2. Caracterização do material ou componente .................................................................. 12
2.4.3. Identificação do contexto de aplicação do material ou componente ............................. 13
2.4.4. Especificação dos requisitos de desempenho .............................................................. 13
2.4.5. Fatores de degradação ................................................................................................. 16
2.5. Recolha de dados ................................................................................................ 17
2.5.1. Metodologias de curto prazo ......................................................................................... 18
2.5.2. Metodologias de longo prazo ........................................................................................ 20
2.6. Análise e modelação de dados ........................................................................... 23
2.6.1. Teoria da Fiabilidade..................................................................................................... 24
2.6.2. Método Fatorial ............................................................................................................. 24
2.6.3. Modelos determinísticos ............................................................................................... 25
2.6.4. Modelos estocásticos .................................................................................................... 30
2.6.5. Modelos de engenharia................................................................................................. 31
3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO .................................................................................. 33
3.1. Conceito Geral ..................................................................................................... 33
3.2. Inspeções e Trabalho de Campo ........................................................................ 33
3.2.1. Descrição Geral ............................................................................................................ 33
3.2.2. Análise In Situ e registo de observações ...................................................................... 34
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Índice
v
3.2.3. Ficha de Inspeção utilizada nas visitas de campo ........................................................ 34
3.2.4. Levantamento Fotográfico ............................................................................................ 35
3.2.5. Medição da espessura de tinta ..................................................................................... 35
3.2.6. Determinação da orientação solar ................................................................................ 36
3.2.7. Recolha de amostras .................................................................................................... 36
3.2.8. Data da Última Manutenção .......................................................................................... 37
3.3. Quantificação do estado de degradação ............................................................. 37
3.3.1. Produção de Imagens dos Elementos Metálicos .......................................................... 37
3.3.2. Photo Color ................................................................................................................... 40
3.4. Análise de dados e ajuste das curvas de degradação ........................................ 42
3.5. Resumo da Metodologia ...................................................................................... 46
4. ELEMENTOS METÁLICOS EM EDIFÍCIOS .......................................................................... 49
4.1. Soluções correntes .............................................................................................. 49
4.2. Corrosão .............................................................................................................. 50
4.2.1. Problemas relacionados com a corrosão ...................................................................... 52
4.3. Anomalias e respetivos sintomas ........................................................................ 53
4.3.1. Anomalias Superficiais .................................................................................................. 53
4.3.2. Anomalias Profundas .................................................................................................... 57
4.4. Medidas Preventivas ........................................................................................... 60
4.4.1. Seleção do material adequado ..................................................................................... 62
4.4.2. Avaliação da corrosividade do meio ............................................................................. 62
4.4.3. Escolha do revestimento/tratamento de superfície de proteção ................................... 62
4.4.4. Manutenção .................................................................................................................. 62
4.5. Fatores de degradação ....................................................................................... 63
4.5.1. Localização dos Edifícios .............................................................................................. 64
4.5.2. Espessura de tinta ........................................................................................................ 64
4.5.3. Orientação Solar ........................................................................................................... 65
4.5.4. Cor de pelicula de tinta ................................................................................................. 65
5. ANÁLISE DOS RESULTADOS .......................................................................................... 67
5.1. Descrição da Amostra ......................................................................................... 67
5.2. Gráfico de Degradação Geral ............................................................................. 69
5.3. Descrição Geral dos Gráficos de Degradação .................................................... 71
5.4. Influência da Localização .................................................................................... 72
5.5. Influência da Espessura de Película ................................................................... 74
5.6. Influência da Orientação Solar ............................................................................ 76
5.7. Influência da Cor de Película............................................................................... 78
5.8. Combinação de Fatores de Degradação ............................................................ 80
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Índice
vi
5.8.1. Combinação 1 – Espessura e Cor da película .............................................................. 81
5.8.2. Combinação 2 – Espessura da película e sua Localização .......................................... 84
5.8.3. Combinação 3 – Orientação solar e Cor da película de tinta ........................................ 87
6. CONCLUSÃO ................................................................................................................. 91
7. REFERÊNCIAS ............................................................................................................... 93
8. ANEXOS ...................................................................................................................... 8-II
8.1. Anexo I – Ficha de Inspeção .............................................................................. 8-II
8.2. Anexo II - Fotografia dos Elementos Metálicos ................................................... 8-I
8.3. Anexo III - Caracterização da Amostra de Estudo ........................................... 8.3-I
8.4. Anexo IV - Caracterização dos Fatores de Degradação para a
Amostra do Estudo .................................................................................................................... 8.4-I
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Índice
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Índice de figuras
Figura 2.1 - Escalas de análise dos materiais e componentes de edifícios [Westberg et al. (2001), adaptado de Haagenrud
(1997)]........................................................................................................................................................................ 13 Figura 2.2 - Elementos Metálicos Estruturais em edifícios ................................................................................................... 15 Figura 2.3 - Elementos Metálicos não Estruturais em edifícios ............................................................................................ 15 Figura 3.1 - Alguns elementos de estudo ( MS052 e MS061) .............................................................................................. 34
Figura 3.2 - Medição da espessura das películas de tinta ................................................................................................... 35 Figura 3.3 - Sistema de classificação das orientações solares das fachadas. ..................................................................... 36 Figura 3.4 - Saquetas individualizadas com as amostras de tinta devidamente identificadas .............................................. 36
Figura 3.5 - Processo fotográfico (MS017) .......................................................................................................................... 38 Figura 3.6 - Metodologia utilizada para levantamento fotográfico ........................................................................................ 38 Figura 3.7 – Foto com a área de análise delimitada (MS011). ............................................................................................. 39 Figura 3.8 – Resultado final com as percentagens correspondente às cores existentes. ..................................................... 39
Figura 3.9 - Cartão de cor (MS054.1) .................................................................................................................................. 41 Figura 3.10 - Obtenção do valor de cor num espaço de cores ............................................................................................. 42
Figura 4.1 – Vasta gama de utilização dos elementos metálicos nos edifícios .................................................................... 50 Figura 4.2– Pilha eletroquímica ........................................................................................................................................... 51 Figura 4.3 – Exemplos da má conceção de projetos e consequentes soluções recomendadas .......................................... 52
Figura 4.4 – Exemplos de alteração de cor (anomalia superficial) MS010 e MS078 ............................................................ 54 Figura 4.5 – Exemplos de Manchas (anomalia superficial) MS023.1 e MS083 .................................................................... 54
Figura 4.6 – Exemplos de Escorrimentos (anomalia superficial) MS010 e MS030 ............................................................... 55 Figura 4.7 – Exemplos de Destacamento (anomalia superficial) MS050 e MS055 .............................................................. 55
Figura 4.8 – Fatores gerais que influenciam a corrosão ...................................................................................................... 60
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Índice de quadros
Quadro 2.1 - Classificação da durabilidade dos materiais ..................................................................................................... 6 Quadro 2.2 - Descrição de algumas normas utilizadas para a previsão da vida útil ............................................................... 8 Quadro 2.3 – Normas da série ISO 15686 .......................................................................................................................... 10 Quadro 2.4 – Procedimento geral das metodologias de previsão da vida útil de materiais e componentes de construção,
com indicação do procedimento adotado na presente dissertação (realce com cor). .................................................. 12
Quadro 2.5 – Agentes de degradação que afetam a vida útil dos materiais e componentes de construção (adaptado da
norma ISO 6241:1984). .............................................................................................................................................. 16 Quadro 3.1 – Modo de identificação dos edifícios visitados ................................................................................................. 33
Quadro 3.2 – Valores de EQM das curvas de degradação apresentadas no Gráfico 3.2 ..................................................... 45 Quadro 3.3 – Valores de EQM das curvas de degradação apresentadas no Gráfico 3.3. .................................................... 46 Quadro 3.4 – Quadro resumo da metodologia adotada ....................................................................................................... 47 Quadro 4.1 – Resultado final da análise .............................................................................................................................. 57
Quadro 4.2 – Fatores de degradação considerados ............................................................................................................ 63 Quadro 5.1 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados por intervalo de idade das pinturas. ............. 67
Quadro 5.2 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados por intervalo de destacamento de tinta das
pinturas. ..................................................................................................................................................................... 68 Quadro 5.3 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados pelos fatores de degradação ....................... 68
Quadro 5.4 – Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das
curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Localização”. ............................................ 72
Quadro 5.5 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das
curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Espessura da película de tinta”................. 75
Quadro 5.6 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das
curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Orientação solar”. ..................................... 77
Quadro 5.7 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das
curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Cor”. ......................................................... 79
Quadro 5.8 - Quadro resumo das combinações de fatores de degradação consideradas ................................................... 80 Quadro 5.9 – Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação
simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”. ....................................................................... 81
Quadro 5.10 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação
simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”. .................................................................... 83
Quadro 5.11 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação
simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”. ................................................................. 85 Quadro 5.12 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação
simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”. ............................................................... 87 Quadro 5.13 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação
simultânea dos fatores “Cor Clara” e “Orientação solar”. ............................................................................................ 88 Quadro 5.14 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação
simultânea dos fatores “Cor Escura” e “Orientação solar”. ......................................................................................... 90
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Índice
ix
Índice de gráficos
Gráfico 2.1– Representação esquemática da evolução (vários tipos de curva) de uma propriedade de um material ou
componente e do patamar que define o nível mínimo de desempenho admissível para essa propriedade (Masters et
al., 1987). ................................................................................................................................................................... 14
Gráfico 2.2 – Opções de decisão sobre a vida de uma construção ..................................................................................... 14
Gráfico 2.3 - Morfologia da curva de Gompertz alterando o valor de “ ”. ........................................................................... 27
Gráfico 2.4 - Morfologia da curva de Gompertz alterando o valor de “ ”. ........................................................................... 28 Gráfico 2.5 - Morfologia de uma curva Potencial. ................................................................................................................ 29 Gráfico 2.6 – Morfologia das curvas Weibull. ....................................................................................................................... 30 Gráfico 3.1 – Exemplo ilustrativo da medição do erro nas abcissas e nas ordenadas do gráfico de degradação. ................ 43
Gráfico 3.2 – Curvas de degradação com o ajuste efetuado por processos de minimização do EQMt e EQMD. .................. 44 Gráfico 3.3 - Curvas de degradação com o ajuste efetuado por processos de minimização do EQMt, EQMD e EQMC ....... 46 Gráfico 4.1 – Percentagem de cada anomalia em 100% os gradeamentos ......................................................................... 56
Gráfico 4.2 – Percentagem de cada anomalia nos gradeamentos de cor clara ................................................................... 56 Gráfico 4.3 – Percentagem de cada anomalia nos gradeamentos de cor escuro ................................................................. 57
Gráfico 4.4 – Gráficos representativos do efeito do pH e da Velocidade, respetivamente, para a taxa de corrosão ............ 62 Gráfico 5.1 - Gráfico de degradação geral ........................................................................................................................... 69 Gráfico 5.2 - Curva Gompertz de degradação geral ............................................................................................................ 71
Gráfico 5.3 – Influência do fator “Localização”, modelação com curvas de Gompertz ......................................................... 73 Gráfico 5.4 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação ”Zona Urbana” e “Zona Marítima”. . 74
Gráfico 5.5 - Influência do fator “Espessura de película de tinta”, modelação com curvas de Gompertz .............................. 75 Gráfico 5.6 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “μm>100” e “μm<100”. .................. 76
Gráfico 5.7 - Influência do fator “Orientação solar”, modelação com curvas de Gompertz ................................................... 77
Gráfico 5.8 – Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “SOL” e “VENTO”. ........................ 78 Gráfico 5.9 - Influência do fator “Cor da película de tinta”, modelação com curvas de Gompertz ......................................... 79 Gráfico 5.10 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Clara” e “Cor Escura”. .......... 80 Gráfico 5.11 – Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”, modelação com curva de
Gompertz. .................................................................................................................................................................. 81
Gráfico 5.12 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e
“Cor Clara”. ................................................................................................................................................................ 82 Gráfico 5.13 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”, modelação com curva de
Gompertz. .................................................................................................................................................................. 83 Gráfico 5.14 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e
“Cor Escura”. .............................................................................................................................................................. 84
Gráfico 5.15 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”, modelação com curva de
Gompertz ................................................................................................................................................................... 85 Gráfico 5.16 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e
“Zona Urbana”. ........................................................................................................................................................... 86
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Índice
x
Gráfico 5.17 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”, modelação com curva de
Gompertz ................................................................................................................................................................... 86 Gráfico 5.18 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e
“Zona Marítima”. ......................................................................................................................................................... 87 Gráfico 5.19 - Comparação entre os fatores “Cor Clara” e “Orientação solar”, modelação com curva de Gompertz ............ 88 Gráfico 5.20 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Clara” e “Orientação solar”. . 89
Gráfico 5.21 - Comparação entre os fatores “Cor Escura” e “Orientação solar”, modelação com curva de Gompertz. ........ 89 Gráfico 5.22 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Escura” e “Orientação solar”.90
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 1
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Introdução
1
1. Introdução
1.1. Considerações Iniciais
A manutenção e a reabilitação do património edificado devem ser uma preocupação
constante e, por isso, o estabelecimento de prioridades, em termos de investimento e do seu
planeamento atempado assume capital importância. Deste modo, os proprietários de bens
imóveis devem planificar os investimentos em ações de manutenção e reabilitação, através da
definição dos limites de degradação aceitável (tendo em conta critérios como a salubridade das
construções, o arranjo estético, a depreciação do valor do imóvel, as imposições legais, ou a
disponibilidade financeira,) e da previsão de quando aqueles limites serão alcançados durante
o período de vida da construção.
Com vista a atingir uma melhoria efetiva na área da manutenção e reabilitação do
património construído, implementando, simultaneamente, uma planificação rigorosa das
intervenções, associada a um maior controlo de custos, urge desenvolver metodologias
eficazes para a previsão da vida útil de materiais e componentes.
1.2. Objetivos
A presente dissertação assume-se como um trabalho exploratório de novas
metodologias orientadas para a obtenção de estimativas de vida útil de materiais e
componentes de construção. Deste modo, o seu objetivo primordial será apresentar e testar
uma metodologia que se revele eficaz na obtenção de dados fiáveis, conduzindo, assim, à
previsão da vida útil de elementos metálicos exteriores não estruturais dos edifícios.
Para o efeito, selecionou-se alguns fatores que, neste contexto, poderão exercer maior
influência no desempenho dos elementos metálicos ao longo dos anos, nomeadamente:
Localização;
Espessura de pelicula de tinta;
Orientação Solar;
Cor da película de tinta.
Depois de analisados estes quatro fatores, introduziu-se os dados recolhidos na
plataforma BuildingsLife, como está patente no subcapítulo 1.3.
Após a inserção de todos os dados e posterior quantificação das anomalias nesta
plataforma, realizou-se uma análise criteriosa de toda a informação, tomando em consideração
os fatores conducentes à degradação. Aquela análise implicou, ainda, a elaboração de gráficos
do tipo T-ED (Tempo – Extensão de Degradação), os quais mostram que, aplicando certos
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 1
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Introdução
2
filtros de informação, é possível detetar o comportamento dos vários fatores de degradação,
previamente selecionados:
Gráfico Corrosão-Localização: os edifícios foram agrupados em duas zonas
distintas, marítima e urbana;
Gráfico Corrosão-Espessura de pelicula de tinta: os gradeamentos foram
divididos em dois níveis, em que o Nível 1 corresponde a uma espessura de
pelicula inferior aos 100 μm, enquanto o Nível 2 diz respeito a uma espessura
de pelicula igual ou superior a 100 μm;
Gráfico Corrosão-Orientação Solar: neste fator considerou-se a orientação dos
gradeamentos, tendo em conta dois grupos distintos, um relativo às posições
Sul, Este e Oeste (“SOL”) e outro que contempla a posição Norte (“VENTO”);
Gráfico Corrosão-Cor da pelicula da tinta: os elementos metálicos foram
separados consoante a sua cor, sendo incluídos na “COR ESCURA” o preto, o
cinzento, o verde, o azul e o castanho, enquanto na “COR CLARA” se inserem
o branco e o bege.
Assim, o propósito deste trabalho é contribuir para melhorar a obtenção de estimativas
da vida útil dos elementos metálicos, o que foi, efetivamente, realizado através dos resultados
obtidos e da sua posterior análise.
1.3. Plataforma BuildingsLife
Tendo em vista a execução da presente dissertação, utilizou-se a plataforma eletrónica
BuildingsLife (http://www.buildingslife.com/), a qual foi desenvolvida no âmbito da tese de
doutoramento do Prof. Pedro Vaz Paulo (Paulo, 2009), do Instituto Superior Técnico, com o
apoio da empresa Construlink, Tecnologias de Informação, S.A.
Esta plataforma “Web-based” constitui um sistema de gestão da manutenção para o
património edificado, que permite:
o registo e o armazenamento de dados recolhidos em inspeções dos
elementos metálicos (caracterização dos materiais aplicados, do ambiente de
exposição e da degradação existente);
a quantificação de anomalias;
a modelação do desempenho e da degradação de materiais e componentes;
a modelação das condições ambientais e dos fatores de degradação;
a criação e a análise de planos de manutenção otimizados para diminuir os
custos.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 1
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Introdução
3
Neste contexto, recorreu-se, por um lado às funcionalidades da plataforma
BuildingsLife que permitiram o registo e armazenamento de dados e a quantificação de
anomalias e, por outro, às ferramentas informáticas, como o Microsoft Excel 2010, para a
análise de dados e a modelação do desempenho dos elementos metálicos.
1.4. Estrutura da dissertação
A presente dissertação é composta por seis capítulos, a saber:
Capítulo 1: Introdução.
Capítulo 2: Apresentação do state-of-the-art relativo às metodologias existentes de
previsão da vida útil de materiais de construção; elencagem dos principais autores da área;
referência a trabalhos de investigação e aos normativos mais relevantes; exposição das
principais fases comuns às várias metodologias de previsão da vida útil de materiais de
construção.
Capítulo 3: Explicitação da metodologia proposta e seguida na presente dissertação;
descrição das suas etapas e das técnicas e equipamentos utilizados.
Capítulo 4: Identificação de algumas soluções adotadas para os elementos metálicos e
respetiva aplicação; registo das anomalias e dos fatores de degradação que foram alvo deste
estudo.
Capítulo 5: Recolha de dados e respetiva análise, através de gráficos e curvas de
degradação que demonstram a influência dos vários fatores de degradação, considerados no
desempenho dos elementos metálicos, nomeadamente os gradeamentos, ao longo dos anos.
Capítulo 6: Conclusões.
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2. Previsão da vida útil de componentes de edifícios
2.1. Generalidades
Recentemente, registou-se na indústria da construção, uma preocupação relativa à
previsão da vida útil de materiais e componentes de edifícios. Conceitos como a durabilidade
dos materiais estão presentes na cultura desta indústria e a sua importância é unanimemente
reconhecida, apesar de, por vezes, este conceito ser erradamente utilizado para definir uma
propriedade intrínseca dos materiais, quando de facto é, sobretudo, uma função das condições
de utilização e exposição destes. No entanto, a abordagem sistemática do problema da
durabilidade, com vista a obter dados que permitam fazer previsões de vida útil, apenas
começou a ganhar relevância na década de 80, no século XX.
A investigação ligada à indústria da construção tem manifestado, desde as últimas
décadas do século XX, a sua preocupação relativamente à previsão da vida útil de materiais e
componentes de edifícios. De facto, a partir da década de 80, encetou-se uma abordagem
sistemática do problema da durabilidade, com vista à obtenção de dados que conduzissem à
construção de um quadro de previsões acerca da vida útil dos materiais.
Neste contexto, ganha suprema relevância o conceito de durabilidade que, segundo a
norma ISO1 15686, se assume como a “capacidade do edifício, ou dos seus elementos, para
desempenhar as funções requeridas durante um determinado período de tempo sobre a
influência dos agentes atuantes em serviço”. Por sua vez, a norma Americana ASTM2 E632
apresenta a seguinte definição para o mesmo conceito: “capacidade de manter um produto,
componente, sistema ou construção em serviço durante um período definido de tempo”.
Deste modo, o conceito de durabilidade está intimamente associado ao conceito de
vida útil que, segundo a norma ISO 15686, pode ser definido como o “período de tempo, após
a construção, em que o edifício ou seus elementos, igualam ou excedem os requisitos mínimos
de desempenho”.
Para o mesmo conceito a EOTA3 no documento guia GD002 - Assumption of Working
Life of Construction Products in Guideline for European Tecnical Aprovals and Harmonized
Standards (Bruxelas 1990) - apresenta a seguinte definição para o mesmo conceito de vida útil:
“período de tempo durante o qual o desempenho dos produtos se mantêm a um nível
compatível com a satisfação dos requisitos essenciais”.
O crescente interesse na temática da previsão da vida útil de materiais e componentes
de edifícios foi, de certa forma, impulsionado por uma maior preocupação política e social
1 ISO - International Organization for Standardization;
2 ASTM - American Society for Testing and Material;
3 ETOA - European Organisation for Technical Approvals
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manifestada em conceitos como “sustentabilidade” e “desenvolvimento sustentável”. Assim,
Brundtland (1987) define “desenvolvimento sustentável” como “development that meets the
needs of the present generations without compromising the ability of future generations to meet
their own needs”.
Neste contexto, a adoção de medidas de promoção de um “desenvolvimento
sustentável” ficou consagrada como uma meta global na cimeira das Nações Unidas no Rio de
Janeiro, Brasil, em 1993, da qual resultou a Agenda 21 (UN, 1993), que se assume como um
documento que apresenta um plano de ação ao nível global, nacional e local, visando todos os
setores da atividade humana, tendo como objetivos primordiais reduzir o impacto do Homem
no ambiente e promover a adoção de padrões de atividade sustentáveis.
Por seu lado, Pearce (2003) elaborou um relatório acerca do contributo que a indústria
da construção, no caso específico da realidade do Reino Unido, deveria prestar na demanda
dessa sustentabilidade. Assim, aquele autor realça a importância dos inputs fornecidos ao
património construído nas suas fases de projeto, construção e manutenção, nos níveis de
atividade económica aí albergada e na sua respetiva produtividade. Esta consideração
evidencia o impacto que o espaço construído tem sobre a atividade humana focando, para
além das dimensões técnicas da construção, a sua componente socioeconómica. Uma vez que
as atividades da indústria da construção têm um impacto significativo na definição da qualidade
de vida e da produtividade das sociedades, justifica-se uma aposta num rumo mais sustentável
para as atividades desta indústria.
Neste âmbito, a procura desta sustentabilidade deverá corresponder a um aumento do
ciclo de vida das construções, resultando numa maior longevidade do espaço construído. Tal
exige que a durabilidade seja uma preocupação presente nas fases de conceção, construção e
exploração do património construído, uma vez que está ligada aos materiais e aos
componentes do edifício e, consequentemente, ao próprio edifício.
Neste contexto, a EOTA, a propósito da durabilidade dos materiais, apresenta a
seguinte classificação (Quadro 2.1):
Quadro 2.1 - Classificação da durabilidade dos materiais
Categoria Anos
Pequena 10
Média 25
Normal 50
Longa 100
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Por sua vez, a norma ISO 15686, com o intuito de definir valores mínimos para a
durabilidade do edifício e dos seus componentes, estabelece a durabilidade do edifício em
número de anos nos seguintes patamares, por ordem crescente:
10 anos;
15 anos;
25 anos;
60 anos;
100 anos;
150 anos.
Tomando em consideração tanto a classificação da EOTA como a norma da ISO
15686, procedeu-se à recolha e análise de dados que permitem inferir acerca da durabilidade
dos edifícios em Portugal.
Embora não exista uma forma de recolher, de forma exaustiva, os dados que permitam
definir rigorosamente a durabilidade dos edifícios em Portugal, uma vez que não existe um
sistema de seguros obrigatório, considera-se que, relativamente às causas do mau
desempenho do edifício, os erros de conceção estão na base da maioria dos problemas
existentes.
Relativamente ao tema durabilidade, existem diversas normas, nacionais e
internacionais, que têm uma aplicação direta ou indireta, nesta área, como é o caso das
normas ISO 15686, já anteriormente referida, e a ISO 6241.
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8
Quadro 2.2 - Descrição de algumas normas utilizadas para a previsão da vida útil
Norma Descrição
ASTM E362 (American Society for Testing and Materials)
Padrão de Prática para o Desenvolvimento de testes acelerados para a Ajuda Previsão da vida útil dos componentes e materiais de construção. (Esta prática abrange os passos que devem ser seguidas no desenvolvimento de testes acelerados para prever a vida útil dos componentes e materiais de construção.)
EOTA GD 002 (European Organisation for Technical Approvals)
O papel da EOTA é principalmente para monitorar e progredir a elaboração das Diretrizes da ETA (GATE) e para coordenar todas as atividades relacionadas com a emissão de ETA. EOTA opera em estreita cooperação com a Comissão Europeia, EFTA, CEN, associações comerciais europeias e organizações industriais, que também estão presentes como observadores em vários níveis da EOTA.
ISO 6241
Normalização e desempenho em edifícios, faz parte de um conjunto de normas direcionadas para a gestão da qualidade em empresas construtoras.
No entanto, ao património construído, e ao longo do seu ciclo de vida, deve ser
garantida a sua funcionalidade, nomeadamente, através de rigorosas considerações na fase de
conceção, cuidados acrescidos na fase de construção e, sobretudo, um planeamento
cuidadoso e pormenorizado das necessidades de manutenção cujo surgimento será expectável
durante esse período. Adicionalmente, a sustentabilidade do espaço construído requer o
controlo e planeamento dos recursos económicos necessários, durante o seu ciclo de vida para
que a sua gestão seja a mais eficaz possível (Daniotti et al., 2007).
Por esta razão, a previsão da vida útil dos materiais e componentes do património
construído, quer este seja um edifício, quer seja outra infraestrutura, assume uma grande
importância. Neste contexto, a existência de dados relativos à vida útil de materiais e
componentes é essencial para se alcançar maior durabilidade das construções, permitindo uma
correta seleção, uso e manutenção destes (Masters et al., 1987). Tais dados são necessários
ao planeamento das necessidades de manutenção ao longo do ciclo de vida do espaço
construído, devendo refletir os mecanismos de degradação dos materiais e componentes (ou
seja, a forma de alteração química, física ou mecânica que produz efeitos negativos em
propriedades críticas dos produtos da construção), os agentes ambientais que têm influência
nesses mecanismos (vale dizer, tudo o que atue sobre um edifício ou parte dele afetando
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negativamente o seu desempenho, como o utilizador, a água, as cargas mecânicas e o calor,
entre outros) e as decorrentes vidas úteis expectáveis desses materiais ou componentes.
Deste modo, e com aquelas condições, pode-se avaliar a aptidão de um edifício, ou
dos seus componentes, para cumprir a função que lhe é exigida nas suas condições de serviço
e, assim, deteta, de uma forma mais célere, qualquer falha ou desvio do estado pretendido
para o edifício, ou parte deste, verificando se existe algum risco de obsolescência, quer dizer,
perda de aptidão de um determinado item para desempenhar satisfatoriamente as suas
funções devido a alterações no nível do desempenho exigido.
2.2. Perspetiva geral das metodologias de previsão da vida útil
O desenvolvimento de metodologias de previsão da vida útil de materiais e
componentes de edifícios foi largamente potenciado pelo trabalho de várias comissões
técnicas, provenientes de entidades como a CIB4 (CIB W80), a RILEM
5 (RILEM 71-PSL, 100-
TSL, 175-SLM) ou a ISO6 (ISO TC 59 SC 14) (Lacasse et al.,2004).
Das comissões técnicas conjuntas CIB W80 / RILEM 71-PSL resultaram os trabalhos
de Masters e Brandt (Masters et al., 1987, Masters et al., 1989) que apresentaram o estado da
arte das metodologias de previsão da vida útil (Masters et al., 1987), sugerindo uma
metodologia geral de previsão da vida útil de materiais e componentes e identificando algumas
necessidades de investigação nesse domínio (Masters et al., 1987, Masters et al., 1989).
Posteriormente, como resultado do trabalho conjunto das comissões técnicas CIB W80
/ RILEM 100-TSL foi apresentada uma nova contribuição para a temática das metodologias de
previsão da vida útil de materiais e componentes de edifícios, da autoria de Sjöström e Brandt
(1991), que aprofundam a problemática da recolha e utilização de dados provenientes de
exposição em serviço nas metodologias de previsão de vida útil.
Os trabalhos de Martin et al. (1994) e Martin (1999) propõem uma metodologia de
previsão da vida útil aplicada especificamente aos sistemas de revestimento por pintura.
Nestes trabalhos, os autores sugerem a utilização da teoria da fiabilidade como forma de
melhorar a qualidade das previsões e estimativas obtidas.
O Architectural Institute of Japan (AIJ, 1993) propôs uma metodologia de previsão da
vida útil para materiais e componentes baseadas numa expressão fatorial, a qual foi
posteriormente adaptada pela ISO, nas suas normas da série ISO 15686.
4 CIB – International Council for Research and Innovation in Building and Construction;
5 RILEM – International Union of Laboratories and Experts in Construction Materials, Systems;
6 ISO – International Organization for Standardization;
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O Quadro 2.3. apresenta as normas respeitantes às metodologias de previsão da vida
útil para materiais e componentes de construção.
Quadro 2.3 – Normas da série ISO 15686
Norma Título Descrição
ISO 15686-1:2000 Buildings and constructed assets –
Service life planning – Part 1: General principles;
Princípios gerais e procedimentos aplicáveis na conceção, quando se
planeia a vida útil de edifícios e património construído;
ISO 15686-2:2001 Buildings and constructed assets –
Service life planning – Part 2: Service life prediction procedures;
Procedimentos para a previsão da vida útil de materiais e componentes,
princípios e requisitos;
ISO 15686-3:2002 Buildings and constructed assets –
Service life planning – Part 3: Performance audits and reviews;
Abordagem e procedimentos para a implementação do planeamento da vida útil, nas várias fases do ciclo de vida do
património construído;
ISO/AWI 15686-4 Buildings and constructed assets – Service-life planning – Part 4: Data
requirements;
Requisitos e formatos de dados utilizados na previsão da vida útil,
referentes aos ambientes e condições em serviço;
ISO 15686-5:2008 Buildings and constructed assets – Service-life planning – Part 5: Life-
cycle costing;
Guia para o desenvolvimento de um modelo financeiro referente aos custos
do ciclo de vida do património construído;
ISO 15686-6:2004
Buildings and constructed assets -- Service life planning -- Part 6:
Procedures for considering environmental impacts;
Guia para a avaliação dos impactes ambientais das várias alternativas de
planeamento da vida útil, relação com o LCA (Life Cycle Analysis);
ISO 15686-7:2006
Buildings and constructed assets – Service life planning – Part 7:
Performance evaluation for feedback of service life data from practice;
Indicações para a avaliação de desempenho e feedback relativo aos
dados de vida útil com base em situações de exposição real em
condições de serviço;
ISO 15686-8:2008
Buildings and constructed assets – Service-life planning – Part 8:
Reference service life and service-life estimation;
Indicações para a obtenção de valores da vida útil de referência (RSL) e da
estimativa da vida útil (ESL) para utilizações particulares, e uso do método
fatorial;
ISO 15686-9:2008
Buildings and constructed assets – Service-life planning – Part 9:
Guidance on assessment of service-life data;
Guia para a obtenção e apresentação de valores de RSL, aplicável a
produtores de materiais e componentes de construção;
ISO/PRF 15686-10 Buildings and constructed assets –
Service life planning – Part 10: When to assess functional performance;
Indicações sobre a necessidade de especificar ou verificar o cumprimento de requisitos de desempenho funcional
do património construído;
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2.3. Procedimento geral
A abordagem geral ao problema da previsão da vida útil de materiais e componentes
de construção pode ser dividida em três fases fundamentais:
i) Definição do problema
ii) Recolha de dados
iii) Análise de dados
Este processo é, de forma geral, semelhante ao sugerido na norma ISO 15686-1:2000
(ISO, 2000).
No Quadro 2.4 apresenta-se quer o procedimento geral, quer o procedimento adotado
especificamente na realização da presente dissertação.
Na fase de definição do problema é estabelecido o âmbito do estudo a desenvolver que
se traduz na definição de os materiais em análise, nas suas características, no seu contexto de
aplicação, nas condições ambientais e possíveis fatores de degradação a que estes estão (ou
estarão) expostos, na verificação dos mecanismos de degradação e possíveis anomalias, na
seleção de ensaios que serão utilizados na fase de recolha de dados e, finalmente, na escolha
do tipo de análise de dados a utilizar e no output pretendido.
A fase de recolha de dados pretende fornecer a informação necessária sobre os
mecanismos de degradação e as anomalias do material e a forma como as suas
características, os fatores ambientais e outros fatores de degradação influenciam a evolução
daqueles mecanismos.
Na fase de análise de dados, toda a informação recolhida na fase anterior é utilizada
para construir modelos de degradação e obter estimativas da vida útil do material.
Nos subcapítulos seguintes do presente capítulo aborda-se, de uma forma mais
pormenorizada, cada uma destas três fases do processo de previsão da vida útil de materiais e
componentes de construção. No entanto, note-se que algumas das técnicas, ensaios ou
metodologias que serão apresentadas não foram seguidas no desenvolvimento da presente
dissertação. A sua apresentação no atual contexto apenas é efetuada com o objetivo de expor
as principais metodologias utilizadas na investigação relacionada com a previsão da vida útil de
materiais, ou componentes de construção.
2.4. Definição do problema
2.4.1. Materiais e componentes em estudo
A definição dos materiais e componentes que vão ser abordados no presente estudo é
o ponto de partida para a metodologia de previsão da vida útil que será adotada.
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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
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Quadro 2.4 – Procedimento geral das metodologias de previsão da vida útil de materiais e componentes de construção, com indicação do procedimento adotado na presente dissertação (realce com cor) baseado em Garrido,
M. (2010).
i) DEFINIÇÃO DO PROBLEMA
Especificação dos materiais ou
componentes em estudo
Caracterização das
propriedades dos materiais ou
componentes
Identificação do contexto de
aplicação dos materiais ou componentes
Especificação dos requisitos
de desempenho
Identificação dos agentes de
degradação
Especificação dos fatores de degradação
ii) RECOLHA DE DADOS
Metodologias de curto prazo
Metodologias de longo prazo
Ensaios acelerados laboratoriais
Ensaios acelerados de
campo
Ensaios de campo
Inspeção de edifícios em
serviço
Edifícios experimentais
Exposição de espécimes em
serviço
iii) ANÁLISE DE DADOS
Teoria da Fiabilidade
Método Fatorial Modelos
determinísticos Modelos
estocásticos Modelos de engenharia
2.4.2. Caracterização do material ou componente
É necessário identificar e definir as principais características do material ou
componente em estudo para que se possa determinar qual a influência dos vários factores na
durabilidade daquele material ou componente. Por exemplo, no caso das pinturas podem ser
considerados os seguintes fatores:
Espessura de Tinta
Ligante da Tinta
Outros fatores que não estão diretamente relacionados com características intrínsecas
do material ou componente, mas que têm influência no seu comportamento futuro, deverão
também ser considerados:
Montagem
Localização
Orientação.
No presente trabalho, abordar-se-á apenas algumas dessas características, que serão
desenvolvidas no subcapítulo 4.5.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
13
2.4.3. Identificação do contexto de aplicação do material ou componente
É essencial definir o contexto de aplicação do material ou componente. Este contexto
refere-se tanto ao local de aplicação no edifício, como à própria localização geográfica do
edifício em si. De facto, uma completa contextualização será aquela que é feita nas escalas
macro, meso, local e micro, como apresentadas por Haagenrud (1997).
Esta contextualização permitirá determinar quais os fatores de degradação mais
importantes para o material ou componente em estudo. Neste contexto, é fácil perceber a
importância desta contextualização relativamente a um elemento metálico. A degradação
sofrida será diferente se este se localizar no ártico, numa zona costeira, numa zona tropical, ou
num deserto com muito baixa humidade; ou, para uma mesma localização geográfica, se este
elemento se localizar no interior do edifício ou na envolvente exterior deste, à vista.
Figura 2.1 - Escalas de análise dos materiais e componentes de edifícios [Westberg et al. (2001), adaptado de Haagenrud (1997)].
2.4.4. Especificação dos requisitos de desempenho
A vida útil de um material ou componente não é um valor absoluto, uma vez que
depende do conceito de utilidade do material ou componente. Este conceito é naturalmente
subjetivo, dependendo das perceções e exigências de cada indivíduo. Assim, para definir a
vida útil de um material ou componente é necessário explicar que existem dois tipos de vida útil
nomeadamente, a estrutural e a funcional. Para além disso, é, igualmente, relevante conhecer
as exigências ou requisitos de desempenho pretendidos para esse material ou componente.
Definidos esses requisitos, a vida útil poderá, então, ser determinada como sendo o
período de tempo durante o qual o material ou componente é capaz de cumprir
satisfatoriamente as exigências requeridas pelo seu desempenho. Por outras palavras, a vida
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
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útil de um material ou componente é o período de tempo, após a instalação, durante o qual
este consegue igualar ou exceder um determinado nível mínimo de desempenho.
A especificação desses níveis mínimos ou requisitos de desempenho caberá ao gestor
do edifício / infra-estrutura. Dessa decisão dependerá a frequência, o tipo e o custo das ações
de manutenção empreendidas no restabelecimento destes níveis mínimos de desempenho.
Gráfico 2.1– Representação esquemática da evolução (vários tipos de curva) de uma propriedade de um material ou componente e do patamar que define o nível mínimo de desempenho admissível para essa
propriedade (Masters et al., 1987).
No decurso da vida da construção e com base numa decisão de imperativos
económicos, ela pode ser reabilitada para reduzir os efeitos da degradação ou
reabilitada/reforçada para obter melhores condições de serviço. Estas operações permitem
incrementar a vida útil residual da construção na altura da intervenção.
Esquematicamente, quando se toma uma decisão sobre a vida de uma construção
(ponto A, tempo T1, do Gráfico 2.2), podem ser tomadas três opções:
Curva 1 – demolir a construção (tempo de vida T1);
Curva 2 – deixar como está (tempo de vida T2m ainda que o término do seu
uso ocorra para T’2 > T2);
Curva 3 – reabilitar ou reforçar a construção (tempo de vida T3 > T2 e término
do uso para T’3 > T3).
Gráfico 2.2 – Opções de decisão sobre a vida de uma construção
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
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15
Como já foi referido, a decisão sobre o fim da vida útil da construção é, basicamente,
de índole económica, sendo de índole técnica apenas a quantificação da taxa de degradação
(curvas do Gráfico 2.2) e a definição do nível de qualidade mínimo.
A qualidade de uma construção é um conceito geral utilizado no Gráfico 2.2 para ajudar
na definição da sua vida útil. Fundamentalmente, relaciona-se com dois aspetos que sofrem a
acção da degradação ao longo dos anos:
As condições de segurança e serviço (Estruturais) (Figura 2.2)
Figura 2.2 - Elementos Metálicos Estruturais em edifícios
As condições de habitabilidade/funcionalidade (Funcional) (Figura 2.3)
Figura 2.3 - Elemento Metálico não Estrutural em edifícios
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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
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As condições de segurança e serviço dizem respeito a aspetos relacionados com o
colapso, deformação, fendilharão, entre outros. Dependem da evolução das ações e das
propriedades dos materiais ao longo do tempo.
As condições de habitabilidade/funcionalidade, sofrem a acção da degradação quando
a evolução das necessidades dos utentes é restringida pela geometria fixa ou pela utilização do
espaço da construção. Esta evolução é em geral difícil de estimar uma vez que depende
frequentemente de decisões humanas. Quando a evolução pode ser analisada
estatisticamente, o problema é de mais fácil solução e a vida útil pode ser prevista.
Na presente dissertação considerar-se-á a vida útil funcional, visto tratar-se de
elementos metálicos exteriores não estruturais.
2.4.5. Fatores de degradação
Existem inúmeros fatores externos que, agindo sobre os materiais e componentes de
construção, desencadeiam mecanismos de degradação provocando a sua deterioração e,
consequentemente, afetando a sua vida (Quadro 2.5).
Deste modo é importante considerar a influência destes fatores no desenvolvimento de
metodologias de previsão da vida útil de materiais ou componentes de construção. Tal significa
que devem ser identificados e, se possível, monitorizar ou controlar o seu efeito.
Quadro 2.5 – Agentes de degradação que afetam a vida útil dos materiais e componentes de construção (adaptado da norma ISO 6241:1984).
Natureza Classe Exemplos
Agentes mecânicos
Gravíticos Cargas devidas à neve, cargas devidas a água das
chuvas
Forças e deslocamentos Formação de gelo, expansão e contração,
deslizamento de terras, fluência
Energia cinética Impactos, tempestades de areia, golpes de aríete
(canalizações)
Vibrações e ruídos Escavação de túneis, vibrações devidas ao trânsito ou
a aparelhos instalados, sismos, explosões
Agentes eletromagnéticos
Radiação Solar / UV, radiação radioativa
Eletricidade Reações eletrolíticas, relâmpagos
Magnetismo Campos magnéticos
Agentes térmicos Níveis extremos ou alterações
rápidas Calor, temperaturas abaixo de 0ºC, choques térmicos,
incêndios
Agentes químicos
Água e solventes Humidade do ar, água freática, álcool
Agentes oxidantes Oxigénio, desinfetantes, lixívia
Agentes redutores Sulfitos, amónia, agentes comburentes
Ácidos Ácido carbónico, dejetos de aves, vinagres
Bases Cal, hidróxidos, cimento
Sais Nitratos, fosfatos, cloretos
Quimicamente neutros Poeiras, calcário, gorduras, óleos, tintas
Agentes biológicos
Vegetais e microbiais Bactérias, bolores, fungos, algas, raízes
Animais Roedores, insetos, aves
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Estes agentes de degradação podem englobar agentes de várias naturezas, existindo
várias classificações possíveis. No Quadro 2.5 é apresentada, a título de exemplo, a
classificação da norma ISO 6241:1984, que agrupa estes agentes em agentes mecânicos,
eletromagnéticos, térmicos, químicos ou biológicos.
No presente trabalho, todos os agentes exercerão influência na previsão da vida útil
dos elementos em estudo, mas apenas focaremos alguns, como é o caso de:
Impactos (Agentes mecânicos);
Radiação solar (Agentes eletromagnéticos);
Águas e solventes (Agentes químicos);
Cloretos (Agentes químicos).
O conceito de “fator de degradação” utilizado na presente dissertação engloba
qualquer fator que possa influenciar a durabilidade do material ou componente em estudo.
Estes poderão ser fatores externos ao material ou componente (ex., agentes de degradação),
ou fatores internos, associados a características intrínsecas do material (ex., espessura de
tinta), ou à sua interação com outros materiais do sistema construtivo (ex., má conceção de
projetos).
A especificação dos fatores de degradação a considerar pressupõe que a metodologia
adotada tem a capacidade de os identificar, estimar, quantificar, especificar ou monitorizar,
para que seja possível estabelecer algum tipo de relação entre a degradação do material e a
ação desses fatores.
2.5. Recolha de dados
Uma vez identificados os materiais ou componentes em estudo, as suas principais
características, o seu contexto de aplicação e os fatores e mecanismos de degradação
condicionantes, é necessário proceder-se a avaliação do comportamento desses materiais ou
componentes sob ação dos fatores identificados no contexto estabelecido. Se não existir
informação relativa a essa situação específica, será necessário proceder-se à fase de recolha
de dados, a qual visa a obtenção de informação relativa ao desempenho diferido (expressão
utilizada com o significado da expressão inglesa “performance over time”7 dos materiais ou
componentes, aplicados no contexto e com as características específicas da situação em
estudo, e sob ação dos fatores de degradação que surgem nesse contexto.
7 O conceito de “performance over time” de um material pode ser definido como sendo a descrição da
variação temporal de uma dada característica crítica desse material (adaptado de ISO 2000);
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18
Esta recolha de dados pode, essencialmente, ser executada por duas vias:
Metodologia de Curto Prazo;
Metodologia de Longo Prazo.
As designações “curto” ou “longo” prazo referem-se ao tipo de degradação que é
possível observar com a metodologia em causa: degradações que ocorrem num curto espaço
de tempo ou degradações que ocorrem num espaço de tempo longo, respetivamente. Esta
designação não se relaciona necessariamente com o tempo que a fase de recolha de dados
consome.
2.5.1. Metodologias de curto prazo
Este tipo de metodologia caracteriza-se, geralmente, por submeter os materiais ou
componentes a condições de exposição mais severas do que aquelas que seriam encontradas
em serviço. Tal significa que os fatores de degradação podem ser caracterizados por maiores
intensidades ou por ciclos mais rápidos (maiores frequências de incidência). Como exceção,
podemos ter situações em que se averigua a existência de falhas prematuras, isto é, situações
em que o material ou componente chega ao fim da sua vida útil muito antes do esperado /
desejado, mesmo sob condições normais de exposição.
Deste modo, estas metodologias permitem observar a degradação expectavelmente
equivalente à que se verificaria durante o período normal de serviço, mas num intervalo de
tempo muito inferior àquele. Este aspeto faz com que os ensaios acelerados sejam uma via
bastante procurada nas metodologias de previsão da vida útil (Roy et al., 1996; Jacques, 2000;
Perrin et al., 2001; Fekete et al., 2005; Giacardi et al.. 2008; Motohashi, 2008).
Nesta categoria, inserem-se essencialmente dois tipos de ensaios:
i. Ensaios acelerados;
ii. Ensaios de campo.
Os ensaios acelerados, geralmente desenvolvidos em condições laboratoriais,
envolvem a exposição dos materiais ou componentes a fatores de degradação muito mais
intensos e / ou frequentes do que seria expectável encontrar em serviço. Assim, estes fatores
são criados artificialmente e visam simular a ação, durante o período de serviço, dos agentes
de degradação que se espera serem os mais condicionantes no contexto em causa.
Este tipo de ensaios permite isolar fatores de degradação, tendo em vista avaliar a sua
ação direta sobre os materiais ou componentes em estudo, facilitando a determinação dos
mecanismos de degradação provocados por cada agente. Simultaneamente, é possível obter
esses resultados em intervalos de tempo relativamente curtos, o que pode ser particularmente
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
19
interessante para os fabricantes de materiais de componentes que pretendam alcançar um
ritmo rápido e competitivo no desenvolvimento do produto.
No entanto, esta é uma vantagem relativa, na medida em que é necessária precaução
na interpretação e uso dos resultados provenientes de ensaios acelerados, uma vez que a sua
correlação com a degradação que ocorre em exposição real nas condições de serviço é
questionável (Martin et al., 1994; Johnson et al., 1996; Mallon et al., 2002). O facto de as
condições de exposição serem obtidas por meios artificiais, acrescido da agravante de as suas
intensidades e / ou frequências assumirem valores muito acima dos esperados em serviço,
aumenta o risco de se originarem mecanismos de degradação que não ocorreriam numa
exposição normal.
De forma semelhante, também os mecanismos de degradação que de facto ocorrem
sob condições normais de exposição, os quais se pretende reproduzir laboratorialmente,
podem não ser obtidos num regime de aceleração da degradação. A contribuir para esta
incerteza, temos de considerar o número de fatores em atuação simultânea nestes ensaios que
é, geralmente, reduzido, pois, regra geral, utiliza-se apenas um ou dois fatores, não sendo
comuns ensaios acelerados com mais do que três fatores simultâneos. Tendo em consideração
a natureza sinergética dos fenómenos de degradação, esta limitação do número de fatores em
atuação simultânea pode também reduzir o espectro dos mecanismos de degradação que são
de facto induzidos nos ensaios acelerados.
Com base nestas considerações, a utilidade dos resultados dos ensaios acelerados
poderá ser posta em causa. Todavia, estes ensaios, pelas suas características, constituem
uma ferramenta muito interessante para o estudo da relação “causa-efeito” entre fatores e
mecanismos de degradação, carecendo apenas de prudência e julgamento experiente na
análise e extrapolação dos seus resultados.
Os ensaios de campo consistem na exposição de espécimes de teste em determinadas
localizações, ficando, assim, sujeitos à ação dos fatores de degradação ali presentes, os quais
devem ser monitorizados e registados ao longo da duração do ensaio. Este tipo de ensaio pode
assumir uma duração variável, de acordo com os objetivos pretendidos. Aqui será considerado
como um ensaio de curta duração, pois será usado como se o local de exposição utilizado
fosse escolhido por apresentar intensidades e / ou frequências acima da média (ou acima das
que se verificarão expectavelmente nas condições reais de serviço) para um dado fator de
degradação. Nestas situações, e apesar de a duração típica dos ensaios ser superior à dos
ensaios laboratoriais acelerados, na realidade o que se pretende é acelerar os mecanismos de
degradação para reduzir o tempo do ensaio.
Um exemplo clássico deste tipo de ensaio é a exposição em Miami, Florida, EUA,
caracterizada pelos elevados níveis de radiação UV, humidade e temperatura (Martin et al.,
1994; Johnson et al., 1996). Exemplos de outros locais geralmente utilizados neste tipo de
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
20
ensaios podem ser encontrados em Wittman, Arizona, EUA, ou Hoek van Holland, nos Países
Baixos, este último caracterizado pelo seu ambiente misto marítimo e industrial (Johnson et al.
1996).
Estes ensaios têm a vantagem de permitir testar os materiais sob condições de
exposição real, com um grau de aceleração inferior o que, à partida, permitirá reduzir os riscos
associados à utilidade dos resultados referidos para os ensaios acelerados. Porém, apesar de
aqui serem apresentados como ensaios de curto prazo, os períodos de ensaio poderão ser,
efetivamente, demasiado longos quando se pretende obter rapidamente informações sobre o
desempenho diferido de um dado material ou componente.
Neste contexto é, ainda, importante referir a existência de alguns tipos particulares de
ensaios que associam características dos ensaios acelerados aos ensaios de campo. É, por
exemplo, o caso dos ensaios realizados pelos métodos EMMA e EMMAQUA a espécimes de
pinturas poliméricas (Johnson et al., 1996).
O ensaio EMMA8 é um ensaio de campo que utiliza um conjunto de dez espelhos de
alumínio, colocados de modo a intensificar a radiação solar natural que incide nos espécimes
de teste. Desta forma, atinge-se um fator de aceleração da degradação de cinco a seis vezes
superior ao das condições de serviço (Johnson et al., 1996). O ensaio EMMAQUA é
semelhante ao ensaio anterior, registando-se, apenas, a adição de um ciclo de pulverização de
água sobre os espécimes de teste.
2.5.2. Metodologias de longo prazo
Neste tipo de metodologias procura-se obter dados a partir de observações da
degradação que ocorre a longo prazo. Aplica-se aqui o conceito de que a observação da
degradação real dos materiais e componentes, quando expostos em condições de serviço,
elimina o risco de ocorrência de mecanismos de degradação artificiais. Adicionalmente, é
possível analisar diretamente o seu desempenho diferido quando expostos às verdadeiras
condições de serviço. Deste modo, observam-se as verdadeiras taxas de degradação, ao invés
de taxas de degradação acelerada. Tal metodologia tem a vantagem de permitir o uso direto
dos dados recolhidos para a elaboração de previsões da vida útil, o que se torna impossível
com os resultados provenientes de ensaios acelerados, uma vez que as taxas de degradação
acelerada carecem de posterior transformação em taxas reais, para que seja possível o seu
uso nestas previsões.
Existem quatro abordagens básicas para a obtenção de dados de degradação com
metodologias de longo prazo. Estas são i) os ensaios de campo, ii) a inspeção de edifícios em
8 Equatorial Mounts with Mirrors for Acceleration
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
21
serviço, iii) a utilização de edifícios experimentais e iv) a exposição de espécimes em serviço
(Sjöström et al., 1991; ISO, 2000).
Os ensaios de campo, como referido anteriormente, podem ser utilizados como
metodologia de curto ou longo prazo, dependendo da sua conceção. Quando os fatores de
degradação utilizados e os seus respetivos níveis (intensidade, frequência, etc.) são em tudo
semelhantes aos encontrados em condições de serviço, estes ensaios inserem-se na categoria
dos ensaios de longo prazo, uma vez que a degradação que irá ser observada é semelhante
àquela que ocorrerá em serviço.
Os ensaios de campo podem ser conduzidos nos locais onde os materiais ou
componentes irão ser colocados em serviço, ou em locais com condições de exposição muito
semelhantes. Na análise dos dados provenientes destes ensaios é necessário ter em
consideração que (Sjöström et al., 1991):
I. Os resultados obtidos dependem fortemente do local de exposição utilizado,
pelo que a sua transposição para localizações geográficas diferentes não é
simples;
II. As condições de exposição, e em particular o clima, não se repetem de período
para período, pelo que os dados recolhidos são específicos do período efetivo
do ensaio, o que significa que a sua transposição para outros períodos de
exposição deve ser feita de forma cautelosa.
Uma vez que os fatores de degradação e respetivos níveis são característicos do local
e período temporal do ensaio, torna-se essencial proceder à monitorização e registo constante
desses níveis durante o decurso do ensaio, pois apenas com essa informação será possível
caracterizar cabalmente as condições do ensaio e analisar corretamente os resultados obtidos,
ou compará-los com os resultados obtidos noutros ensaios semelhantes, conduzidos noutras
localizações ou noutros períodos temporais.
A inspeção de edifícios em serviço consiste na observação de edifícios reais que não
foram inicialmente concebidos para utilização em metodologias de previsão da vida útil. Podem
ser inspecionados materiais ou componentes específicos, obtendo-se informação relativa à
verdadeira degradação que ocorre nas condições de exposição em serviço.
No entanto, é necessário que seja feita a caracterização das condições de exposição
em serviço. A obtenção de dados concretos e fiáveis, relativos aos fatores de degradação que
atuaram sobre os materiais e componentes durante o seu período de exposição, poderá
constituir uma tarefa complexa. De facto, as condições de exposição não são controláveis e, à
partida, não foram monitorizadas nem registadas ao nível local. Para contornar esta
dificuldade, alguns autores sugerem a utilização e adaptação dos dados climatéricos existentes
(Westberg et al., 2001). Estes dados, tal como aqueles que são recolhidos pelo Instituto de
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
22
Meteorologia, I.P., no caso de Portugal, podem ser utilizados em modelos de simulação das
condições de exposição locais.
Como exemplo desta abordagem, considerou-se o estudo de Paulo (2009), que utilizou
um modelo de simulação da velocidade do vento ao nível das fachadas dos edifícios, o qual
determina uma distribuição de velocidades médias ao nível das ruas onde os edifícios se
localizam. Este modelo utiliza dados relativos a velocidades médias mensais e diárias para a
zona de localização dos edifícios (a uma escala meso), recolhidos no Instituto de Meteorologia,
I.P., e medições da velocidade do vento ao nível local, associadas a um valor médio da
velocidade do vento, à escala meso, para o dia das medições.
Neste tipo de metodologia de obtenção de dados existe também a necessidade de
caracterização dos materiais e componentes inspecionados. Esta caracterização contempla
dados relativos às suas propriedades intrínsecas, às condições de aplicação, ao momento da
aplicação / instalação e às possíveis ações de manutenção, empreendidas ao longo do período
de exposição. No caso particular das pinturas de fachadas, as propriedades intrínsecas
referentes a características como a espessura da película de tinta, o seu ligante ou a sua
aderência ao substrato, as condições de aplicação (correspondendo à preparação do substrato
antes da pintura) e as condições ambientais naquele momento (ex.: temperatura, humidade
relativa, velocidade do vento) revelam-se determinantes.
Deste modo, para se conhecer uma forma mais rigorosa e aprofundada as
características dos materiais, é possível recorrer à realização de ensaios de caracterização de
determinadas propriedades. Estes ensaios deverão ser, preferencialmente, não destrutivos e
pouco intrusivos, uma vez que os edifícios a inspecionar serão edifícios em serviço, os quais
estarão ocupados e em funcionamento. Neste contexto, assume-se como importante
condicionar o mínimo possível as atividades alojadas nesses edifícios e garantir uma perda
nula no seu valor patrimonial.
Relativamente à determinação dos momentos de aplicação dos materiais ou
componentes, ou de eventuais ações de manutenção sobre eles empreendidas, esta
informação poderá estar disponível em arquivos municipais, serviços camarários ou outros
registos de autoridades locais. Existe também a hipótese de obter essa informação através dos
ocupantes do edifício. No entanto, esta última alternativa poderá ter o inconveniente de
fornecer informações pouco seguras e fiáveis, sobretudo quando não existam registos
concretos para as corroborar.
Quando se utiliza edifícios experimentais, faz-se também uma abordagem baseada na
inspeção de edifícios. A grande diferença relativamente ao caso anterior é que nesta situação
existe, efetivamente, um controlo muito maior sobre todas as condições experimentais, uma
vez que todos os edifícios experimentais foram concebidos com o intuito de incorporar e expor
materiais ou componentes específicos em condições de serviço. Assim, é possível saber
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
23
exatamente quais os materiais ou componentes em estudo, as suas características, as suas
condições de aplicação e a sua idade, a qualquer momento. Para além disso, é possível
monitorizar, a partir do momento de início do ensaio até à sua conclusão, as condições de
exposição e os fatores de degradação considerados relevantes para a situação em estudo.
De forma semelhante à metodologia de inspeção de edifícios em serviço, o estudo de
edifícios experimentais também permite avaliar o desempenho diferido dos materiais ou
componentes, quando aplicados em condições e contexto de serviço, à escala real. Para além
disso, se for adotado um procedimento em larga escala (várias instalações do material ou
componente), é possível utilizar a grande quantidade de dados relativos à degradação dos
materiais ou componentes para aplicar numa análise da informação sob o ponto de vista da
teoria da fiabilidade (Sjöström et al., 1991; ISO, 2000).
Finalmente, a exposição de espécimes em serviço consiste na incorporação de
materiais ou componentes para os quais se pretende obter dados de vida útil em edifícios, ou
infraestruturas que não foram explicitamente concebidas para a execução de ensaios de
durabilidade. Este tipo de abordagem é particularmente útil quando a degradação está
diretamente ligada às ações e comportamentos dos utilizadores (p.e.: ensaio de caixilhos de
janelas).
O objetivo primordial deste tipo de ensaios é criar um procedimento experimental tão
controlado quanto possível, sujeitando simultaneamente os materiais ou componentes a todos
os fatores de degradação expectáveis em serviço e que poderão afetar a sua vida útil. Todavia,
a correta caracterização e monitorização desses fatores de degradação pode não ser simples,
ou de todo possível, sobretudo quando aqueles fatores decorrem da ação direta dos
utilizadores.
2.6. Análise e modelação de dados
Na análise de dados de vida útil de materiais e componentes de construção existem
diversas metodologias e abordagens que podem ser adotadas, tendo como objetivo primordial
a modelação do desempenho diferido dos materiais e componentes, para que seja possível a
previsão da sua vida útil.
De seguida, são apresentadas algumas das abordagens mais utilizadas e respetivas
características na análise e modelação de dados nas metodologias de previsão da vida útil de
materiais e componentes de construção:
Teoria da Fiabilidade;
Método Fatorial;
Modelos Determinísticos;
Modelos Estocásticos;
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
24
Modelos de Engenharia.
2.6.1. Teoria da Fiabilidade
A partir dos anos 50, do século XX, a Teoria da Fiabilidade popularizou-se e
desenvolveu-se por causa do sucesso da sua utilização em aplicações militares após a II
Guerra Mundial, tendo sido crucial na melhoria da vida útil de vários equipamentos bélicos
(Miller, 1981). Desde então esta teoria tem sido aplicada com sucesso a diversos materiais,
componentes e sistemas, incluindo metais, plásticos, adesivos, lubrificantes, equipamentos
eletrónicos, baterias ou rolamentos (Nelson, 1990).
Esta teoria tem por base o conceito de fiabilidade de um sistema que pode ser definido
como a probabilidade de esse sistema, sob condições normais de utilização, desempenhar a
função para o qual foi concebido durante um dado período de tempo (Meeker et al., 1998).
Para a utilização desta teoria é necessário, fundamentalmente, a realização de ensaios de
degradação aos materiais, componentes ou sistema a estudar, nos quais sejam registados os
períodos de tempo decorridos entre a sua entrada em serviço (ou o início do ensaio) e o
momento em que falham.
A partir da obtenção daqueles dados, é possível definir distribuições estatísticas que
modelem os tempos de falha dos materiais e determinar a sua probabilidade de falha para
vários períodos de tempo em serviço. Para um dado período de tempo t, teremos o
complemento da probabilidade de falha do material durante aquele período, ou seja, a
probabilidade de o material não falhar durante aquele intervalo é designada por fiabilidade do
material (Martin et al., 1994).
2.6.2. Método Fatorial
O conceito subjacente ao método fatorial foi introduzido pelo Architectural Institute of
Japan (AIJ, 1993) que apresentou, em 1993, um guia para o planeamento da vida útil de
materiais e componentes de edifícios, no qual é sugerida uma fórmula de cálculo para as
estimativas de vida útil que tem por base um valor de referência da vida útil, o qual é afetado
por um conjunto de fatores, de modo a obter uma estimativa adaptada às condições e
ambiente específicos de cada caso.
Este conceito foi também apresentado na norma ISO 15686-1:2000, da International
Standards Organization (ISO) (2000). Nesta, o cálculo de uma estimativa de vida útil para um
determinado componente num dado edifício, ESL9, é feito com base num valor de referência
9 Estimated Service Life (ESL);
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
25
dessa vida útil, RSL10
e na afetação deste por um conjunto de sete fatores corretivos (A, B, C,
D, E, F, G), de acordo com a expressão apresentada na equação Eq.1).
Eq.1)
Estes fatores estão associados com os seguintes aspetos gerais:
fator A: qualidade dos componentes;
fator B: nível de conceção;
fator C: nível de execução dos trabalhos;
fator D: ambiente interior;
fator E: ambiente exterior;
fator F: condições de serviço;
fator G: nível de manutenção.
Os fatores corretivos do método fatorial apresentam, tipicamente, valores
compreendidos entre 0,8 e 1,2. Podem, no entanto, assumir outros valores, os quais estão
associados com a especial severidade ou, inversamente, especial benefício dos fatores na vida
útil do material ou componente. Como exemplo de um projeto realizado com o objetivo de
otimizar os valores destes fatores, é possível citar o trabalho de Gaspar et al. (2008-A) que
utilizou um conjunto de 150 edifícios localizados em Portugal para proceder a uma calibração
daqueles valores.
Uma outra abordagem utilizada na escolha daqueles valores consiste na consideração
de cada um dos fatores como sendo uma variável aleatória à qual pode ser associada uma
função de densidade de probabilidade. Esta abordagem pretende melhorar a qualidade das
estimativas de vida útil, incorporando uma vertente probabilística no método fatorial, mas
mantendo a sua simplicidade de utilização (Moser, 2004).
2.6.3. Modelos determinísticos
Os modelos determinísticos para a previsão da vida útil são caracterizados,
precisamente, por fornecerem estimativas determinísticas para o valor da vida útil. O método
fatorial já apresentado é, na sua forma mais básica, um modelo determinístico, pois permite
obter estimativas para a vida útil através da aplicação de uma fórmula de cálculo em que todos
os fatores têm um valor que se assume como conhecido, conduzindo a um resultado escalar.
10
Reference Service Life (RSL);
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
26
Todavia, no método fatorial apenas é possível partir de um conjunto de dados base
(valores de RSL e dos sete fatores corretivos) e obter uma estimativa da vida útil. Os critérios
para a definição do momento em que se dá o fim da vida útil, ou seja, a definição do patamar
mínimo de desempenho exigido ao material ou componente, estão implícitos na escolha do
valor de RSL, o qual deverá traduzir uma vida útil de referência que depende dos critérios do
decisor e que seria verificada em condições tidas como “normalizadas”, de acordo com os
critérios do método.
Existe um outro tipo de modelos determinísticos baseados na definição de curvas de
degradação (Gompertz, Potenciais e Weibull), as quais pretendem modelar diretamente o
desempenho diferido dos materiais ou componentes em estudo. Estas curvas de degradação
podem ser obtidas através do ajuste a gráficos de degradação que representam a evolução da
degradação verificada em espécimes de teste ao longo de um dado período de tempo. Regra
geral, estes gráficos apresentam o tempo decorrido desde a entrada em serviço do material no
eixo das abcissas, e uma escala de medida da degradação no eixo das ordenadas.
Poderá ser de vários tipos, a escala de medida da degradação dependendo do objeto
do estudo. Este poderá ser constituído por uma única anomalia ou uma combinação de
anomalias, sendo no primeiro caso utilizada uma medida da extensão dessa anomalia, e no
segundo, poderá ser calculado um indicador de degradação que combine as extensões das
várias anomalias. Assim, a aplicação do primeiro caso está devidamente documentada em
Garrido et al. (2010), enquanto o segundo está patente no trabalho desenvolvido por Gaspar et
al. (2008-B).
Para além disso, pode ser feita a distinção entre uma escala de medida da degradação
em que se representa o valor real da degradação, ou a extensão da degradação, e uma escala
dividida em níveis de degradação. De acordo com a abordagem adotada, os gráficos de
degradação podem ser do tipo T-ED (Tempo – Extensão da Degradação) ou T-ND (Tempo –
Nível de Degradação), respetivamente (Garrido et al., 2010).
Nos gráficos de degradação T-ND, a escala de medida da degradação é subdividida
em vários patamares, denominados níveis de degradação. Esta abordagem está, por exemplo,
subjacente a algumas normas de classificação de anomalias, tais como a norma ISO 4628-
5:2003 (ISO, 2003) ou a norma ASTM D772-86 (ASTM International, 1986) e foi utilizada em
Paulo (2009).
Relativamente às curvas de degradação escolhidas para a modelação do desempenho
diferido, estas dependem essencialmente da natureza dos fenómenos de degradação
modelados. A morfologia das curvas deverá ser de tal ordem que apresente um ajuste
adequado ao andamento geral dos pontos do gráfico de degradação.
No presente trabalho será desenvolvido este tipo de modelação, com recurso a
gráficos T-ED e curvas de degradação do tipo Gompertz, uma vez que, apesar de existirem
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
27
vários métodos, as curvas de degradação do tipo Gompertz foram aquelas que se revelaram
mais eficazes em inúmeros trabalhos de investigação já publicados.
Curvas de Gompertz
As curvas de Gompertz foram utilizadas por Paulo (2009) para a modelação do
desempenho diferido de pinturas e rebocos de fachadas relativamente a várias anomalias,
revelando-se como uma alternativa muito interessante para a modelação dos fenómenos de
degradação. Estas curvas têm a expressão geral apresentada na equação Eq.2) e um
andamento típico semelhante ao apresentado no Gráfico 2.4 e Gráfico 2.4.
Eq.2)
Nesta equação:
- Corresponde ao valor da extensão da degradação;
- Corresponde ao tempo decorrido desde a entrada em serviço do material ou componente;
Parâmetros “ ” e “ ” - são escalares.
Para a morfologia apresentada no Gráfico 2.4 e Gráfico 2.4, os parâmetros “ ” e “ ”
são escalares de sinal negativo.
Gráfico 2.3 - Morfologia da curva de Gompertz alterando o valor de “ ”.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
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90%
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0 10 20 30 40
Áre
a d
e C
orr
osã
o
Idade desde a última manutenção G-1a G-2a G-3a G-4a
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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
28
Gráfico 2.4 - Morfologia da curva de Gompertz alterando o valor de “ ”.
As morfologias apresentadas são caracterizadas por dois patamares, originados por
assimptotas horizontais nos limites do contradomínio da curva. No contexto da utilização
destas curvas, para modelar a evolução de uma anomalia, numa fase de iniciação da
degradação durante a qual a anomalia progride muito lentamente, e numa fase de redução da
taxa de degradação, quando a anomalia já afeta uma grande extensão do material ou
componente.
Quanto aos parâmetros “ ” e “ ”, nota-se que à medida que se aumenta o valor
absoluto do parâmetro “ ” a fase de iniciação da degradação progride ainda mais lentamente,
enquanto o aumento do valor absoluto “ ” faz com que aumente o declive das curvas, e fase
de iniciação da degradação seja mais rápida.
Conclui-se, então, que quanto maior for o valor absoluto de “ ” melhor comportamento
terá ao longo do tempo. No que diz respeito ao parâmetro “ ”, quanto maior for o seu valor
absoluto, pior será o seu comportamento ao longo do tempo (Gráfico 2.4).
Curvas Potenciais
As curvas Potenciais foram utilizadas conjuntamente com as curvas de Gompertz no
trabalho de Garrido et al. (2010). A expressão geral destas curvas é apresentada na equação
Eq.3) e o seu andamento geral pode ser observado no Gráfico 2.5.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
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0 10 20 30 40 50
Áre
a d
e C
orr
osã
o
Idade desde a última manutenção
G-1b G-2b G-3b G-4b
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
29
Eq.3)
Nesta equação:
- Corresponde ao valor da extensão da degradação;
- Corresponde ao tempo decorrido desde entrada em serviço do material ou componente;
Parâmetros e - são escalares.
No Gráfico 2.5, os parâmetros e têm sinal positivo para o andamento apresentado.
De “P-1” para “P-3” diminui-se o parâmetro “ ”. Assim, quanto menor for o valor dos
parâmetros e , melhor será o comportamento da curva, ou seja, a degradação decorrerá
num tempo mais alargado.
As curvas Potenciais apresentam, à semelhança das curvas de Gompertz, um patamar
inicial que reflete o período de inicio da degradação, seguido de um aumento gradual da taxa
de degradação. No entanto, e ao contrário das curvas de Gompertz, as curvas Potenciais não
apresentam um patamar na zona final da curva, sendo a taxa de degradação continuamente
crescente até atingir o valor máximo de extensão da anomalia.
Gráfico 2.5 - Morfologia de uma curva Potencial.
0%
10%
20%
30%
40%
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100%
0 10 20 30 40 50 60 70
Áre
a d
e C
orr
osã
o
Idade desde a última manutenção
P-1 P-2 P-3
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
30
Curvas Weibull
As curvas Weibull são muito utilizadas na modelação de processos de degradação,
sobretudo no contexto da engenharia da fiabilidade. A expressão geral destas curvas é
apresentada na equação Eq.4) e o seu andamento geral pode ser observado na Gráfico 2.6.
Eq.4)
Nesta equação:
corresponde ao valor da extensão da degradação
corresponde ao tempo decorrido desde a entrada em serviço do material ou componente;
Parâmetros e são escalares.
Os parâmetros ” ” e “ ” são escalares, de sinal positivo para o andamento
apresentado na Gráfico 2.6. Para este andamento, o parâmetro “ ” apenas pode assumir
valores ímpares, maiores ou iguais a 3.
Gráfico 2.6 – Morfologia das curvas Weibull.
2.6.4. Modelos estocásticos
Os modelos estocásticos diferem dos modelos determinísticos por incluírem nas
estimativas de vida útil uma componente probabilística, não apresentando somente um valor
como estimativa, mas sim intervalos de possíveis valores com probabilidades de ocorrência
0%
10%
20%
30%
40%
50%
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80%
90%
100%
0 10 20 30 40 50 60 70
Áe
ra d
e C
orr
osã
o
Idade desde a última manutenção
ß=3 ß=7 ß=13
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 2
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil
31
associadas. De acordo com Paulo (2009), é apresentado um modelo estocástico de previsão da
vida útil, no qual são utilizadas cadeias de Markov.
Estes modelos têm a vantagem de fornecer mais informação associada às estimativas,
permitindo que a sua interpretação e utilização sejam mais completas. Com a associação de
dados probabilísticos às previsões de vida útil é possível, por exemplo, desenvolver
metodologias complementares de gestão de risco e de otimização de custos. No entanto, estes
modelos são, usualmente, bastante complexos e necessitam de uma grande quantidade de
informação (dados de degradação) para o seu desenvolvimento.
2.6.5. Modelos de engenharia
Os modelos de engenharia assumem-se como um híbrido entre os modelos
determinísticos e os modelos estocásticos. As novas abordagens ao método fatorial, referidas
anteriormente, que definem cada um dos sete fatores corretivos do método como variáveis
aleatórias são um exemplo de modelo de engenharia (Cecconi, 2004).
O objetivo destes modelos é a obtenção de estimativas de vida útil com dados
probabilísticos associados, mantendo, todavia, a simplicidade de utilização e uma menor
exigência de volume de dados tal como os modelos determinísticos (Moser, 2004).
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
33
3. Metodologia de Investigação
3.1. Conceito Geral
O presente trabalho tem como objetivo primordial o estudo da vida útil das pinturas em
elementos metálicos exteriores de edifícios e baseou-se na análise de resultados decorrentes
da exposição prolongada dos componentes e materiais do edifício, recorrendo-se à
metodologia de inspeção de edifícios referida no subcapítulo 2.5.2.
A análise aqui apresentada pressupôs a recolha criteriosa de informação relativa à
degradação dos elementos metálicos, realizada através de inspeções a edifícios. Deste modo,
pretendeu-se quantificar o grau de degradação de cada elemento inspecionado, avaliando não
só a extensão do destacamento de tinta e a corrosão, mas também os fatores que conduziram
ao estado de degradação, em que os elementos se encontravam.
Após a recolha de dados, recorreu-se às leis de degradação para modelar a evolução
do destacamento de tinta. Neste trabalho utilizar-se-á apenas a lei de degradação do tipo
Gompertz para traduzir a influência de cada um dos fatores no processo de degradação e no
desempenho diferido das pinturas, face às anomalias registadas e, posteriormente, estudadas.
3.2. Inspeções e Trabalho de Campo
3.2.1. Descrição Geral
Foram inspecionados 104 edifícios, distribuídos pelas zonas urbana e marítima, todos
localizados na grande Lisboa. A cada um destes edifícios foi atribuído um código de
identificação, com o prefixo “MS” seguido de três ou quatro dígitos, como ilustra o Quadro 3.1.
Assim, os três correspondem a um único gradeamento presente num edifício, enquanto os
quatro dígitos remetem para mais do que um gradeamento no mesmo edifício. Um dos critérios
fundamentais que presidiu à seleção dos edifícios a inspecionar assentou na necessidade de
se obter uma gama de extensões de destacamento e corrosão o mais completa possível, vale
dizer, desde elementos sem ocorrência de destacamento até extensões de destacamento
próximas da totalidade da área da pintura.
Quadro 3.1 – Modo de identificação dos edifícios visitados
Ref Morada
MS034.1 Rua Gomes da Silva, 1
MS034.2 Rua Gomes da Silva, 1
MS035 Rua Gomes da Silva, 4
MS036 Rua Gomes da Silva, 5
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
34
Figura 3.1 - Alguns elementos de estudo ( MS052 e MS061)
As inspeções efetuadas aos edifícios selecionados tinham como objetivos:
Fazer o registo fotográfico dos elementos metálicos exteriores dos edifícios,
mais especificamente os gradeamentos das janelas do piso térreo;
Efetuar a medição in situ da espessura de tinta aplicada (Elcometer 355
Coating Thickness Gauge);
Determinar a orientação dos elementos em estudo;
Proceder à recolha de amostras da película de tinta;
Posteriormente, recolher informações acerca das datas de aplicação de tintas
nos gradeamentos inspecionadas;
Desprezando sempre a composição do ferro na análise.
3.2.2. Análise In Situ e registo de observações
A designada análise in situ revela-se de primordial importância na medida em que não
só permite fazer uma pré-avaliação do estado de degradação do elemento, como também
efetuar algumas anotações relativas à zona onde está inserido e ao estado dos elementos que
o rodeiam. Deste modo, atinge-se um grau de fiabilidade muito superior a um mero registo
fotográfico, verificando-se, ainda, se houve, ou não, algum tipo de intervenção.
3.2.3. Ficha de Inspeção utilizada nas visitas de campo
Partindo do pressuposto de que as informações recolhidas em cada visita de campo se
assumiriam como essenciais para este estudo, procedeu-se à elaboração de uma Ficha de
Inspeção (Anexo I), onde estão registados todos os dados relevantes acerca dos edifícios
visitados, nomeadamente:
“Data da inspeção” – Registo da data em que o edifício foi visitado;
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
35
“Amostra” – Anotações acerca da possibilidade de se retirar, ou não, alguma
amostra;
“Localização” – Endereço do edifício em estudo;
“Última Manutenção efetuada” – Preenchimento posterior à visita;
“Orientação das fachadas” – Registo da orientação da fachada principal do
edifício em estudo;
“Funcionalidade do Edifício” – Finalidade da construção do edifício;
“Orientação do gradeamento” – Anotações acerca da orientação do
gradeamento em estudo;
“Anomalias Verificadas” e o seu “grau de degradação” – Confirmação da
existência de anomalias; avaliação do seu estado de degradação, numa escala
em que 0 é ótimo e 5 é péssimo (escala utilizada para auxilio de inspecção);
“Espessura de tinta” – Realização de 10 ensaios tendo como objetivo tirar a
espessura de tinta do gradeamento, procedendo-se, no final, ao cálculo de
uma média;
“Observações” – Informações relevantes a ter em conta, posteriormente.
3.2.4. Levantamento Fotográfico
A fim de se proceder ao registo fotográfico dos elementos metálicos, utilizou-se uma
máquina fotográfica digital Konica Minolta Dimage G600. A técnica de registo fotográfico
adotada encontra-se descrita em pormenor no subcapítulo 3.3.1 do presente documento.
3.2.5. Medição da espessura de tinta
As medições de espessura de tinta dos elementos metálicos foram feitas in situ.
Figura 3.2 - Medição da espessura das películas de tinta
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
36
Com efeito, utilizando um medidor de espessura de películas de tinta designado
Elcometer 355 Coating Thickness Gauge, foram feitas 10 medições para cada elemento
(Figura 3.2). Com base nestas medições, foi calculada uma espessura média da película.
3.2.6. Determinação da orientação solar
A orientação solar das fachadas foi determinada com a utilização de uma bússola,
tendo em linha de conta quatro orientações principais: Norte, Sul, Este e Oeste. Na
classificação utilizada foram consideradas como orientadas a Norte, as fachadas com
orientações compreendidas entre 315º e 45º; a Sul, as fachadas orientadas entre 135º e 225º;
a Este as fachadas orientadas entre 45º e 135º e a Oeste as fachadas orientadas entre 225º e
315º. Esta classificação está patente na Figura 3.3.
Figura 3.3 - Sistema de classificação das orientações solares das fachadas.
3.2.7. Recolha de amostras
O processo de recolha de amostras de tinta implicou a extração direta de fragmentos
da pintura dos elementos metálicos, os quais foram acondicionados em saquetas
individualizadas com fecho zip e registadas com o número de identificação (ID) do edifício
inspecionado, como está patente na Figura 3.4.
Figura 3.4 - Saquetas individualizadas com as amostras de tinta devidamente identificadas
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
37
No entanto, a tarefa de conseguir uma amostra de todos os elementos visitados
revelou-se impossível visto que nem todos se encontravam com destacamento e, por isso,
seria difícil retirar uma amostra de tinta sem danificar o estado do elemento.
3.2.8. Data da Última Manutenção
Para se obter informação fidedigna relativamente à data da última manutenção
efetuada aos elementos metálicos, foram consultados os ficheiros dos imóveis inspecionados
nos Arquivos Municipais de Lisboa, Cascais e Oeiras, tendo em consideração os dados
relativos a ações de intervenção sobre as suas fachadas.
No entanto, como aquele tipo de informação nem sempre está evidente, é necessário
efetuar uma pesquisa sobre as datas de emissão de licenças para ocupação da via pública,
associadas à montagem de estruturas provisórias (andaimes) para trabalhos nas fachadas,
pedidos para financiamento de obras de conservação e beneficiação geral ao abrigo do
programa RECRIA (Regime Especial de Comparticipação na Recuperação de Imóveis
Arrendados), ou ainda sobre as datas constantes em processos de intimação aos proprietários
para a realização de obras de conservação e beneficiação geral nos seus imóveis.
3.3. Quantificação do estado de degradação
A quantificação do estado de degradação dos elementos metálicos inspecionados foi
feita através da análise dos registos fotográficos recolhidos durante o processo das inspeções
aos edifícios. Para o efeito, utilizou-se a plataforma BuildingsLife, mais especificamente, a sua
ferramenta Photo Color.
3.3.1. Produção de Imagens dos Elementos Metálicos
O procedimento seguido para a obtenção de imagens dos elementos metálicos foi o
seguinte: em primeiro lugar, tirou-se uma fotografia do elemento em apreço, num
enquadramento de plano geral, obtendo-se, assim, uma visão global do seu estado de
degradação; seguidamente, realizou-se uma segunda fotografia do mesmo elemento,
utilizando, agora, um plano de detalhe incidindo sobre o objeto específico deste estudo, como a
Figura 3.5 ilustra:
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
38
Figura 3.5 - Processo fotográfico (MS017)
A fim de homogeneizar a área de análise em todos os edifícios, as fotografias foram
tiradas a um passo de distância dos mesmos (Figura 3.6).
Figura 3.6 - Metodologia utilizada para levantamento fotográfico
O estudo do tema “Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos Exteriores em
Edifícios”, implica uma abordagem prática que pressupõe visitas de campo com o objetivo de
analisar os referidos elementos metálicos.
Neste estudo, aborda-se, sobretudo, os gradeamentos das janelas. Assim a
metodologia utilizada na abordagem prática foi a seguinte:
Análise visual dos gradeamentos, de modo a verificar o seu estado de
degradação;
Registo fotográfico, sempre à mesma distância do elemento (um passo), para
que a área de estudo se mantivesse a mesma. Note-se, contudo, que é
necessário prestar atenção à área escolhida para análise, pois esta deve ser
representativa do estado global do gradeamento.
Após a captação das fotografias, estas foram submetidas a um processo de análise
profunda e rigorosa, na plataforma “BuildingsLife”, mais propriamente no “Photo Color”, onde a
foto teve de ser picotada de forma, a delimitar a área em estudo. Esta área de estudo deverá
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
39
apenas compreender a fase frontal do gradeamento, de forma a que as cores da fotografia não
fossem afectadas por sombras.
Figura 3.7 – Foto com a área de análise delimitada (MS011).
Na função Photo Color é necessário preencher alguns campos, sendo o de maior
relevância o ΔRGB, para o qual foi selecionado o valor de 51. Esta função permite combinar
um conjunto de pixels (definido pelo ΔRGB) para um valor único, de forma a simplificar a
análise de imagem ou para criar um filtro sobre a imagem.
Após a delimitação da área de estudo, e selecionado o valor de ΔRGB, a plataforma
analisa a imagem, fornecendo, no final, as percentagens correspondente às cores existentes.
Figura 3.8 – Resultado final com as percentagens correspondente às cores existentes.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
40
3.3.2. Photo Color
Âmbito
Os níveis de degradação dos elementos são quantificados pela perda de cor ou
variação ao longo da vida útil. Neste âmbito, a plataforma BuildingsLife é capaz de detetar e
quantificar aquelas variações, analisando a cor de cada pixel da imagem do elemento em
estudo.
Através da aplicação PhotoColor é possível acompanhar as variações que a cor de
uma fachada vai sofrendo ao longo da sua vida útil. Assim, este software está preparado para
detetar cada código de cor para qualquer pixel da fotografia, calculando, desde modo, a
diferença de cores.
Com o objetivo de corrigir as cores da imagem em condições de luz diferentes,
recorreu-se ao ColorChecker Gray Scale que forneceu valores de referência que foram usados
para ajustar as cores no contexto da Plataforma BuildingsLife. Conclui-se, então, que se a
aplicação for usada naquela Plataforma, é possível proceder à integração de todos os recursos
para quantificar os defeitos com base na análise da cor do elemento metálico.
Objetivos Principais
Definir uma regulamentação única para diferentes observadores. O software
tem de ser capaz de determinar, para cada pixel, um código de cores;
Analisar a cor de qualquer elemento, uma vez que se revela de grande
importância a possibilidade de definir uma cor média para uma parte, ou toda a
área;
Garantir que a iluminação nos elementos seja uniforme. Assim, é possível a
correção de cada pixel usando o cartão de cor e dando as mesmas condições
de iluminação;
Obter resultados que se relacionem diretamente com a identificação do edifício.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
41
Figura 3.9 - Cartão de cor (MS054.1)
Funções
Delimitar áreas da foto para análise
O objetivo principal do PhotoColor é obter o valor de cor num espaço de cores (RGB,
CIEXYZ e CIELab foram usados) em determinada área da fotografia.
Esta função permite ao usuário a possibilidade de calcular numa única, ou em múltiplas
áreas, dentro ou fora da zona delimitada, de forma a simplificar a determinação e tornar o
processo mais robusto.
Correção de luminosidade
Esta função tem a capacidade de transformar cada pixel de acordo com as condições
de luminosidade. As correções são feitas em duas cores básicas, como o branco e preto.
Assim, todas as imagens de fachada, com condições semelhantes, continuarão a ser
comparados. Para executar esta função, é necessário marcar dois pontos de correção, branco
e preto sobre a imagem de acordo com o cartão de cor.
Soma dos percentuais pixels
Assim que o histograma de cores esteja calculado, com uma área selecionada e um
conjunto de cores definido, o PhotoColor oferece a possibilidade de somar automaticamente a
percentagem de áreas de cada conjunto de cores. Esta característica é importante para
simplificar o cálculo de uma área global definida por um múltiplo conjunto de cores.
Calcular os códigos de cor dentro ou fora das áreas definidas
O sistema executa esta função para obter o código de cor de cada pixel (no que toca a
imagens de alta resolução usadas no Buildingslife - PhotoColor é 800x800, ou seja, 640.000
pixéis). O próximo passo é agrupá-las dentro de um dos conjuntos de cores definido e calcular
a cor média.
Calcular os diferentes contrastes de cor
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
42
Esta função usa a fórmula do CIELab (ISO 7724-3 1984) para calcular os diferentes
contrastes de cor nas áreas selecionadas. Esta característica é muito importante para
determinar as variações de cor na fachada de um edifício, apresenta, ainda, uma vantagem
superior ao colorímetro portátil.
Definição de um conjunto de cores (Converter pixéis, aproximação RGB)
Esta função permite combinar um conjunto de pixels (definido pelo ΔRGB) para um
valor único, de forma a simplificar a análise de imagem ou criar um filtro sobre a imagem.
A título exemplificativo, dizer que ΔRGB é 51 significa que os conjuntos considerados
são múltiplos de 51 e qualquer pixel com valores diferentes é logo aproximado ao jogo
imediatamente disponível. Esta função é muito importante para destacar alguns defeitos nos
gradeamentos, como zonas sujas ou áreas manchadas, fornecendo mais informações sobre
eles.
RGB 0 RGB 51 RGB 102
Figura 3.10 - Obtenção do valor de cor num espaço de cores
3.4. Análise de dados e ajuste das curvas de degradação
Neste trabalho, a informação relevante foi apurada através do processo de recolha de
dados que, naturalmente, integrou as atividades desenvolvidas em trabalho de campo, trabalho
laboratorial e quantificações de destacamento. Deste modo, as conclusões obtidas acerca do
desempenho diferido das pinturas dos elementos metálicos resultaram da análise criteriosa
daquela informação, que teve em consideração os vários fatores conducentes à degradação.
Com o objectivo de analisar a informação recolhida, procedeu-se à elaboração de um
gráfico geral de degradação do tipo T-ED (Tempo – Extensão da Degradação), a partir do qual,
através da aplicação de filtros de informação, vários gráficos de degradação foram obtidos
tendo em conta os vários fatores de degradação. A fim de modelar o desempenho diferido das
pinturas, ajustou-se àqueles gráficos leis de degradação do tipo Gompertz.
Para além disso, adotou-se, também, um processo de minimização do erro quadrático
médio (EQM), tendo em vista o ajuste daquelas leis, ou curvas de degradação. Deste modo,
podemos calcular o EQM das curvas com base em erros de estimativa medidos nos eixos das
abcissas ou das ordenadas do gráfico de degradação, como está patente no Gráfico 3.1.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
43
Gráfico 3.1 – Exemplo ilustrativo da medição do erro nas abcissas e nas ordenadas do gráfico de degradação.
Para o edifício i ( ) do gráfico de degradação, o erro medido no eixo das abcissas
será um erro referente à diferença de idades entre a idade real da pintura desse edifício e a
idade da pintura obtida pelo modelo, dada a extensão de destacamento existente, podendo ser
referido como (Equação Eq.5)).
Eq.5)
O erro medido no eixo das ordenadas do gráfico será referente à diferença entre a
extensão de destacamento real da pintura e a extensão de destacamento obtida pelo modelo,
dada a idade da pintura do edifício i, podendo este erro ser referido por
(Equação Eq.6)).
Eq.6)
Com base nestes erros é possível obter valores de EQM, que poderão ser referidos
como e (Equações Eq.7) e Eq.8) ), caso sejam determinados considerando os
valores de ou , respetivamente.
Eq.7)
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
44
Eq.8)
Neste contexto, o ajuste das curvas de degradação foi realizado através do processo
de minimização do EQM. Assim há que definir qual o erro que estava a ser minimizado, pois tal
definição influenciará as curvas de degradação obtidas.
Com efeito, não será expectável que uma curva que minimize o valor de
também seja a curva ótima do ponto de vista da minimização do valor de .
Um dos gráficos de degradação obtidos no presente trabalho é o Gráfico 3.2, que é
aqui apresentado com o intuito de exemplificar as diferenças entre as curvas de degradação
obtidas por minimização dos dois valores de EQM referidos.
As curvas de degradação apresentadas são curvas de Gompertz. Gráfico 3.2
Gráfico 3.2 – Curvas de degradação com o ajuste efetuado por processos de minimização do EQMt e EQMD.
A curva “EQM destacamento” do Gráfico 3.2 foi obtida por minimização do valor de
, enquanto a curva “EQM idade” foi obtida por minimização do valor de . No
Quadro 3.2 são apresentados os valores de EQM para cada uma das curvas, estando a negrito
os valores minimizados.
As curvas obtidas são claramente distintas e, por isso, é possível observar que a
minimização de um dos valores de EQM provoca um aumento significativo no valor do outro
EQM.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Áre
a d
e C
orr
osã
o
Idade desde a última manutenção Amostra EQM destacamento EQM idade
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
45
A partir da análise das curvas apresentadas, conclui-se, facilmente, que são distintas e
que a minimização de um dos valores de EQM provoca um aumento significativo no valor do
outro EQM.
Quadro 3.2 – Valores de EQM das curvas de degradação apresentadas no Gráfico 3.2
EQMD EQMt
Curva "EQM destacamento" 0,5 7448,8
Curva "EQM idade" 0,1 69,7
Com o intuito de se obter curvas de degradação com um melhor ajuste, era necessário
encontrar um processo de otimização das curvas que tivesse em atenção ambos os erros,
tanto relativamente ao eixo das abcissas, como ao eixo das ordenadas.
Deste modo, criou-se um indicador designado Erro Quadrático Médio Combinado
(EQMC), visível na expressão apresentada na equação Eq.9).
Eq.9)
Nota: o fator 103 aplicado ao valor de EQMD destina-se a colocar este valor na mesma ordem de
grandeza de EQMt;
(
Verificou-se, assim, que o ajuste das curvas de degradação foi realizado através de um
processo de minimização do valor de EQMC. Deste modo, no Gráfico 3.3, está patente a curva
de degradação obtida a partir daquele processo, em contraste com as curvas de degradação
apresentadas anteriormente.
Os valores de EQM obtidos podem ser observados no Quadro 3.3.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 3
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
46
Gráfico 3.3 - Curvas de degradação com o ajuste efetuado por processos de minimização do EQMt, EQMD e EQMC
Quadro 3.3 – Valores de EQM das curvas de degradação apresentadas no Gráfico 3.3.
EQMD EQMt EQMC
Curva "EQM destacamento" 0,5 7448,8 7931,1
Curva "EQM idade" 0,1 69,7 182,8
Curva "EQMC" 0,1 41,4 129,0
3.5. Resumo da Metodologia
Perante a pintura dos elementos metálicos (gradeamentos de janelas) deu-se maior
destaque às anomalias do destacamento e da corrosão. Com o objetivo de as explicar foram
considerados quatro fatores de degradação, ou seja, a localização, a espessura e cor da
pelicula de tinta e a sua orientação solar.
Numa primeira etapa procedeu-se ao registo fotográfico dos gradeamentos, seguido da
recolha de amostras e da medição da espessura da película, considerando-se, por fim, a sua
orientação solar.
No momento posterior, consultou-se os arquivos municipais de Lisboa, Cascais e
Oeiras, de modo a alcançar uma informação fidedigna acerca da data da última intervenção
nos gradeamentos.
Em seguida, todos os dados recolhidos foram inseridos na plataforma BuildingsLife,
com o objetivo de se obter as quantificações de destacamento. Depois, procedeu-se à criação
de gráficos de degradação, aplicando certos filtros de informação a fim de se conhecer, de uma
forma mais aprofundado, a influência dos fatores de degradação nos elementos metálicos.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Áre
a d
e C
orr
osã
o
Idade desde a última manutenção
Amostra EQM destacamento EQMC EQM idade
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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação
47
Finalmente as curvas de degradação foram modeladas, de acordo com o modelo
determinístico (Curvas de Gompertz) e interpretados os resultados obtidos.
Toda esta metodologia encontra-se sintetizada no Quadro 3.4.
Quadro 3.4 – Quadro resumo da metodologia adotada
i)Definição do Problema
Material: Pintura dos elementos Metálicos;
Anomalia: Destacamento/corrosão (analise quantitativa);
Fatores de Degradação: localização;
espessura da película;
orientação solar;
Cor da película de tinta;
Análise de Dados: Gráficos de degradação;
Modelos determinísticos (curvas de Gompertz);
ii)Recolha de Dados
Inspeções: registo fotográfico;
recolha de amostras;
medição da espessura da película;
orientação solar;
Determinação da Data de Aplicação da Pintura;
Montagem das Imagens dos Elementos Metálicos;
Quantificações de Destacamento;
iii)Análise de Dados
Gráfico de Degradação Geral;
Aplicação dos Fatores de Degradação (Filtros de Dados);
Modelação com Curvas de Degradação;
Interpretação dos Resultados.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 4
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Elementos Metálicos em Edifícios
49
4. Elementos Metálicos em Edifícios
Desde que se inicia a construção de um edifício, este começa a ser afetado por um
conjunto de fatores que vão condicionando o seu comportamento ao longo da sua vida útil.
Assim, o comportamento do edifício face aos fatores de degradação, ou seja, a forma
como o edifício se comporta face aos ataques que vai sofrendo, incluindo-se, naturalmente, a
sua capacidade de resistir aos mesmos, depende da sua constituição, da sua orgânica, do seu
desenho e dos materiais.
Neste contexto, a forma como o edifício reage perante as agressões resulta das
opções previamente tomadas, desde a fase de projeto, passando pela fase de construção e
terminando no período de utilização. Assim, fatores como a qualidade do projeto, do rigor da
construção, dos materiais, ou o cuidado na utilização do edifício e as ações de manutenção
que o mesmo sofre ao longo do tempo interferem, diretamente, com a durabilidade do edifício e
com a duração da sua vida útil.
4.1. Soluções correntes
Os elementos metálicos têm uma vasta gama de aplicações nos edifícios, desde os
pequenos acessórios até aos elementos estruturais (Figura 4.1). Assim, os processos de
degradação que afetam este tipo de materiais são também muito variados e resultam,
essencialmente, da interação do material metálico com o meio ambiente. Como tal, podem
considerar-se quatro categorias de aplicação dos metais na construção:
Componentes metálicas sujeitas principalmente ao ambiente atmosférico, quer
usadas no exterior como, coberturas, elementos de fachadas ou caleiras, quer
no interior, como divisórias, portas, tetos, escadas, entre outros.
Elementos metálicos incorporados na estrutura dos edifícios, com
componentes estruturais, armaduras do betão ou elementos de fixação.
Componentes metálicos usados nos sistemas de distribuição de águas, como
tubagens, respetivos acessórios e tanques de armazenamento.
Elementos metálicos no solo, como estacas de tubagens.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 4
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Elementos Metálicos em Edifícios
50
Figura 4.1 – Vasta gama de utilização dos elementos metálicos nos edifícios
A presente tese abordará apenas a degradação de componentes metálicos que estão
em contacto direto com o meio exterior, sendo, neste caso, o principal problema a corrosão.
4.2. Corrosão
A interação físico-química (frequentemente de natureza eletroquímica) entre um metal
e o seu meio ambiente origina alterações nas propriedades do metal e podem conduzir a uma
deterioração significativa da função do metal, do meio ambiente ou do sistema técnico de que
estes fazem parte.
A corrosão é um tipo de deterioração que pode ser facilmente encontrada em obras
metálicas. O aço oxida quando em contacto com gases nocivos ou humidade, necessitando,
por isso, de cuidados para prolongar sua durabilidade.
A corrosão é um processo de deterioração do material que produz alterações
prejudiciais e indesejáveis nos elementos estruturais. Sendo o produto da corrosão um
elemento diferente do material original, a liga acaba perdendo as suas qualidades essenciais,
tais como resistência mecânica, elasticidade, funcionalidade, ductilidade e estética, entre
outros.
Em certos casos, quando a corrosão está em níveis elevados, torna-se impraticável a
sua remoção, sendo portanto a prevenção e o controle as melhores formas de evitar
problemas.
Com efeito, os custos envolvidos na reparação são, geralmente, significativos, pois
implicam a substituição total ou parcial do componente por um material novo ou mais
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 4
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Elementos Metálicos em Edifícios
51
resistente, a mão de obra associada, os custos dos eventuais danos causados em bens
materiais e no meio ambiente.
A corrosão dos metais na construção civil é um fenómeno de natureza eletroquímica,
que pode ser representado por uma pilha eletroquímica (Figura 4.2), no qual intervêm dois
elétrodos (elementos metálicos) em contacto elétrico e na presença de um eletrólito, que é um
condutor iónico. Entre os dois metais desenvolve-se uma diferença de potencial que gera um
fluxo de corrente elétrica, com transferência de eletrões de um metal para outro, sendo que o
metal que corrói (ânodo) é o que perde eletrões e sofre a oxidação dos seus átomos que se
transferem para o eletrólito na forma de iões metálicos (reação anódica), e o outro metal
(cátodo), no qual se dão as reações de consumo de eletrões (reações catódicas), fica intacto.
Figura 4.2– Pilha eletroquímica
Nos processos de corrosão que se desenvolvem nos componentes metálicos, o meio
eletrólito que permite a ocorrência das reações é a água ou uma solução aquosa que se forma
no meio de exposição. O oxigénio é geralmente o principal agente oxidante, mas
frequentemente podem encontrar-se outras espécies dissolvidas, como cloretos e sulfatos, que
contribuem para acelerar os processos de corrosão.
Assim, a corrosão de um metal depende não só da natureza do metal, mas também
das características do meio envolvente.
De facto, uma inadequada seleção do tipo de material a aplicar pode reduzir
drasticamente o tempo de vida útil do componente metálico, mas no que refere às causas de
corrosão nesse tipo de elementos metálicos, há ainda que ter em conta fatores como a
existência de deficiências de projeto ou de construção/montagem, que podem igualmente
contribuir para acelerar ou promover a ocorrência de problemas de corrosão.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 4
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Elementos Metálicos em Edifícios
52
4.2.1. Problemas relacionados com a corrosão
Independentemente do tipo de aço e do esquema de pintura empregue, alguns
cuidados básicos na etapa de projeto, podem contribuir significativamente para melhorar a
resistência à corrosão, como:
Evitar arestas vivas, recessos, rebarbas, gretas ou cavidades;
Em locais onde a água pode ficar retida, prever furos de drenagem;
As cantoneiras devem ser projetadas para permitir o livre fluxo de ar, de forma
a acelerar o processo de secagem;
Executar o recozimento de peças para retirada de tensões residuais;
Em regiões catódicas, diminuir a superfície de contacto;
Isolar metais distantes na tabela galvânica, pois deve-se evitar que o aço entre
em contacto com o cobre, bronze ou outro metal;
Evitar peças semienterradas ou semissubmersas;
Em soldas longas, manter a continuidade do filete, evitando-se cavidades;
Juntas soldadas provocam menos problemas do que as aparafusadas;
Projetar a estrutura de forma a evitar locais de acesso dificultado para
possíveis manutenções.
Na Figura 4.3 apresenta-se um quadro com alguns exemplos da má conceção de
projetos e consequentes soluções recomendadas.
Figura 4.3 – Exemplos da má conceção de projetos e consequentes soluções recomendadas
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53
4.3. Anomalias e respetivos sintomas
As anomalias resultantes da ocorrência de corrosão, podem dividir-se em dois tipos:
Anomalias Superficiais – Perda de metal muito superficial, tendo apenas
alterações do aspeto da superfície metálica.
Anomalias profundas – A perda de metal sofrida pelo componente é mais
significativa e pode ter consequências graves a nível da sua funcionalidade e
segurança.
De seguida descrevem-se os sintomas de manifestação daquelas anomalias e
apresentam-se as causas mais frequentes da sua ocorrência.
4.3.1. Anomalias Superficiais
Este tipo de anomalias, que envolve apenas alteração do aspeto das superfícies do
componente metálico, resulta pelo facto de os produtos da corrosão terem uma cor diferente da
superfície metálica inalterada.
Estas anomalias são mais relevantes nos componentes metálicos com fins decorativos,
em contacto com o meio exterior, de ter consequências a nível estético.
Os principais sintomas são:
perda de brilho/embranquecimento;
alteração de cor;
manchas;
escorrimentos;
empolamento e destacamento do revestimento orgânico.
Perda de brilho/embranquecimento
Alteração generalizada da superfície metálica, que ocorre no inicio da exposição, em
consequência da formação de uma fina camada de produtos de corrosão.
Alteração de cor
Alteração generalizada da superfície metálica, que normalmente se verifica nos
componentes construídos e metais não revestidos, e que ocorre ao fim de algum tempo de
exposição. Trata-se de uma evolução do sintoma anterior (Figura 4.4).
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54
Figura 4.4 – Exemplos de alteração de cor (anomalia superficial) MS010 e MS078
Com a prossecução da corrosão, à medida que a camada de produtos de corrosão se
vai adensando, a superfície metálica perde todo o seu brilho metálico característico e adquire
diferentes cores dependendo do tipo de produtos de corrosão formados.
Manchas
Perda de brilho e formação de manchas, devido à formação de produtos de corrosão,
localizada em pontos discretos na superfície do componente metálico.
As manchas, inicialmente de pequena dimensão, com a prossecução da corrosão ao
longo do tempo podem aumentar de modo a que toda a superfície se encontre alterada (Figura
4.5).
Figura 4.5 – Exemplos de Manchas (anomalia superficial) MS023.1 e MS083
Escorrimentos
Quando o produto de corrosão formado é de natureza solúvel, tende a ser arrastado
pela água da chuva para as superfícies imediatamente abaixo da zona corroída, onde se vai
depositando à medida que se evapora (Figura 4.6).
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Figura 4.6 – Exemplos de Escorrimentos (anomalia superficial) MS010 e MS030
Empolamento e destacamento
Nos metais revestidos com produtos orgânicos (pinturas, lacagem, etc), a corrosão do
metal de base leva ao aparecimento de empolamento desses revestimentos, devido à pressão
exercida pelos produtos formados pela corrosão (Figura 4.7).
Figura 4.7 – Exemplos de Destacamento (anomalia superficial) MS050 e MS055
De acordo com o que já foi explicitado, as anomalias superficiais, visíveis no aspeto
exterior dos componentes metálicos, manifestam-se sob diversas formas, como está patente
nos gráficos abaixo apresentados, que refletem os resultados das visitas efetuadas.
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56
Gráfico 4.1 – Percentagem de cada anomalia em 100% os gradeamentos
Em termos absolutos, verificou-se que a anomalia mais generalizada é as manchas,
logo seguida pela perda de brilho e pelo destacamento. Assim, a alteração de cor e os
escorrimentos são as anomalias que registaram menor ocorrência.
Gráfico 4.2 – Percentagem de cada anomalia nos gradeamentos de cor clara
Considerando apenas os sessenta e seis gradeamentos de cor clara (de um total de
cento e doze gradeamentos estudados) verificou-se, novamente, que as anomalias mais
generalizadas são as manchas, seguidas dos escorrimentos e do destacamento. Assim,
apenas 10% dos gradeamentos de cor clara apresentam como anomalia superficial a perda de
brilho e cerca de 5% têm a alteração de cor como o seu processo de degradação mais
evidente.
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Gráfico 4.3 – Percentagem de cada anomalia nos gradeamentos de cor escuro
A amostra dos gradeamentos de cor escura contemplou quarenta e seis casos, num
total de cento e doze gradeamentos estudados. Pela análise do gráfico acima apresentado,
verifica-se, novamente, que a anomalia superficial com maior ocorrência é a das manchas,
(mas, agora com uma percentagem muito superior, relativamente aos gradeamentos de cor
clara, isto é, cerca de 71%), seguida da perda de brilho (com uma percentagem de 55%) e,
numa percentagem muito inferior, as alterações de cor, os destacamentos e os escorrimentos.
Conclui-se, assim, que os gradeamentos de cor escura são mais vulneráveis relativamente aos
de cor clara, uma vez que apresentam percentagens muito superiores em termos das
anomalias superficiais como as manchas, a perda de brilho e os destacamentos (Quadro 4.1).
Quadro 4.1 – Resultado final da análise
Gradeamentos
Perda Alteração Manchas
Escorrimentos
Destacamento de brilho de cor
Cores Claras 66 (59%) 11 (17%) 5 (8%) 34 (52%) 14 (21%) 13 (20%)
Cores Escuras
46 (41%) 25 (54%) 15 (33%) 33 (72%) 5 (11%) 14 (30%)
4.3.2. Anomalias Profundas
Neste tipo de anomalias os danos de corrosão afetam a integridade ou funcionalidade
do componente metálico. Quando ocorre este tipo de anomalias, geralmente, é necessário
proceder à reparação do componente, ou à sua substituição por um material mais resistente à
corrosão.
Os principais sintomas apresentados pelos componentes metálicos com este tipo de
anomalias são:
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58
Picadas/perfurações;
Diminuição de espessura;
Perda de elementos ou de partes do componente metálico;
Fissuras/fraturas.
Picadas/perfurações
Trata-se de uma corrosão localizada, manifestada por picadas (perfurações de
pequeno diâmetro) na superfície do metal. O cátodo e o ânodo encontram-se manifestamente
separados. O ânodo situa-se no interior da picada enquanto a superfície circundante funciona
como cátodo. Um recipiente de ferro pode se coberto com estanho (ferro estanhado). Enquanto
a camada está intacta não há corrosão. Após uma picada ocorrem as seguintes reacções
(Equação Eq.10)):
Eq.10)
Alteração de superfície resultante da formação de produtos de corrosão em pontos
localizados, permanecendo a superfície adjacente inalterada. Inicialmente as picadas são
superficiais, podendo ter o aspeto de simples manchas, mas com o passar do tempo e o evoluir
da corrosão em profundidade, dão lugar a “cavidades” na superfície metálica, geralmente com
produtos de corrosão.
Altamente destrutivo, esse tipo de corrosão gera perfurações em peças sem uma perda
notável de massa e peso da estrutura.
Pode ser difícil de se detetar quando em estágios iniciais, pois na superfície a
degradação é pequena se comparada à profundidade que pode atingir.
Ela ocorre normalmente em locais expostos a meios aquosos, salinos ou com
drenagem insuficiente.
Pode ser provocada pela deposição concentrada de material nocivo ao aço, por pilha
de arejamento diferencial ou por pequenos furos que possam permitir a infiltração e o
alojamento de substâncias líquidas na peça.
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59
Diminuição de espessura
Tal como no caso anterior, este tipo de anomalia também pode pôr em causa a
segurança ou a integridade do componente metálico. A diminuição gradual global da
espessura, que resulta da corrosão generalizada das superfícies do componente metálico, tem
naturalmente consequências ao nível das suas propriedades de resistência mecânica e
conduz, ao longo do tempo, à perda de elementos ou de partes do componente metálico.
Perda de elementos ou parte do componente metálico
A perda de elementos constituintes do componente metálico pode ocorrer em
consequência da corrosão ao longo de toda a espessura, quer mais localizada, quer em
extensas zonas da sua superfície, ou dos seus elementos de fixação.
Fissuras/fraturas
A ação conjunta da corrosão e de tensões mecânicas (fadiga, tração, entre outras), em
determinadas condições ambientais, favorece o desenvolvimento de fissuras através da rede
cristalina do metal que podem levar à rotura do componente metálico em determinadas zonas.
A formação dessas fissuras também pode resultar da presença de tensões residuais no metal,
resultante de operações de fabrico do componente ou das suas peças como soldadura
estiragem, laminação a frio ou forjagem.
No presente estudo, as anomalias mais frequentes foram as superficiais, uma vez que
se verificou que a ocorrência de anomalias profundas é rara, já que implica a substituição ou a
reparação do componente metálico que foi afectado na sua integridade ou funcionalidade.
A reparação dos componentes metálicos afetados por corrosão vai depender do tipo de
anomalias apresentadas e a sua gravidade e, naturalmente, do valor patrimonial e arquitetónico
do componente em causa e, ainda, da função que desempenha.
Se as anomalias forem apenas superficiais, normalmente é possível a recuperação do
componente metálico através de trabalhos de conservação que, geralmente, passam pela
limpeza/lavagem das superfícies afetadas pela corrosão para remoção da sujidade, de
produtos de corrosão solúveis e de revestimentos protetores desteorizados e aplicação de
revestimentos protetores ou renovação dos revestimentos existentes.
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60
4.4. Medidas Preventivas
A reparação dos danos causados pela corrosão é um processo dispendioso. Por isso, a
forma mais eficaz de combater a corrosão é apostar na sua prevenção, eliminando ou
minimizando as principais causas da sua ocorrência.
As anomalias derivadas da corrosão afetam a funcionalidade dos componentes
metálicos e conduzem à redução do seu tempo de vida em serviço.
Para se obter um bom desempenho deste tipo de elementos de construção há que
atuar no sentido de prevenir a ocorrência da corrosão dos materiais de que são compostos.
A prevenção da corrosão passa por atuar nos fatores que a promovem, (Figura 4.8),
procurando eliminar ou minimizar a ocorrência das principais anomalias, acima mencionadas.
Figura 4.8 – Fatores gerais que influenciam a corrosão
Em termos gerais, a prevenção faz-se:
No projeto – selecionando para o componente metálico o material mais
adequado à corrosividade do meio.
Na instalação – evitando erros na montagem e na colocação em obra do
componente
Em serviço – dando-lhe a utilização e funcionalidade para que foi previsto e
ainda sujeitando-o a uma manutenção periódica e de acordo com as
características do material.
UTILIZAÇÃO/
FUNCIONAMENTO
CORROSÃO
MATERIAL MEIO
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61
Assim, podem ser tomadas diversas medidas para prevenir ou atenuar a corrosão de
um metal. Como exemplos temos:
Proteção catódica – aplicação de voltagem ou corrente externa, ou utilização
de ânodo sacrificado;
Passivação (certos metais sofrem oxidação dando origem a finas películas de
óxidos estáveis, que impedem, posteriormente a corrosão. Exemplo:
anodização do alumínio);
Revestimentos metálicos;
Revestimentos orgânicos: pintura, óleos, substâncias betuminosas;
Revestimentos inorgânicos;
Evitar contactos bimetálicos;
Remoção de oxigénio e água.
Esta é uma área de grande investigação, devido aos avultados prejuízos económicos
causados pela corrosão, estimados em cerca de 3% do PIB em países desenvolvidos.
Existem, ainda, outros fatores que influenciam na velocidade de corrosão porque atuam
nos fenómenos de polarização e passivação:
1) Arejamento do meio corrosivo: o oxigénio funciona como controlador dos
processos corrosivos.
2) Pressão atmosférica: a velocidade de corrosão aumenta com o acréscimo da
taxa de oxigénio dissolvido. Visto o oxigénio ser um elemento despolarizante
que desloca a curva de polarização catódica no sentido de maior corrente de
corrosão;
3) pH de eletrólito: a maioria dos metais passivam-se em meios básicos (exceção
para os metais anfotéricos). Portanto, as taxas de corrosão aumentam com a
diminuição do pH (Gráfico 4.4).
4) Temperatura: o aumento de temperatura acelera, de modo geral, as reações
químicas. Assim, no processo de corrosão as taxas de desgaste aumentam
com o aumento da temperatura. Com a elevação da temperatura diminui a
resistência do eletrólito e, consequentemente, aumenta a velocidade de
corrosão;
5) Efeito da velocidade: a velocidade relativa, superfície metálica-eletrólito, atua
na taxa de desgaste de três formas: para velocidades baixas, há uma ação
despolarizante intensa que se reduz à medida que a velocidade se aproxima
de 8 m/s (para o aço em contacto com água do mar). A partir desta velocidade,
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62
as taxas praticamente estabilizam voltando a aumentar nas velocidades altas,
quando diante de um movimento turbulento há uma ação erosiva.
Gráfico 4.4 – Gráficos representativos do efeito do pH e da Velocidade, respetivamente, para a taxa de corrosão
4.4.1. Seleção do material adequado
O material metálico de que é construído o componente deve ser o adequado em
termos de resistência à corrosão para o tipo de aplicação e corrosividade do meio em que o
componente vai ser utilizado.
4.4.2. Avaliação da corrosividade do meio
Esta informação pode ser obtida quer através de dados do comportamento à corrosão
relativos a materiais semelhantes anteriormente sujeitos ao mesmo meio, quer fazendo a sua
estimativa a partir das características físico-químicas do meio, tendo por base valores de
referência normalizados ou existentes em documentos técnicos específicos.
4.4.3. Escolha do revestimento/tratamento de superfície de proteção
A aplicação de um revestimento sobre a superfície de um metal é um dos métodos de
proteção anticorrosiva mais usuais. Os tipos de revestimentos mais comuns na construção civil
são os de natureza orgânica (obtidos por pintura, lacagem, envernizamento, entre outros, os
metálicos, os de zinco e os de ligas de zinco e alumínio e, ainda, os de camada de óxido no
alumínio.
A seleção das características do revestimento a aplicar, nomeadamente da sua
espessura, deve ser feita em função da corrosividade do meio a que vai estar exposto.
4.4.4. Manutenção
Outro aspeto bastante importante para a conservação da maior parte dos componentes
metálicos, nomeadamente para os de exposição exterior, consiste na realização de operações
de manutenção simples, como a limpeza periódica com produtos adequados, ou
reparação/renovação atempada de revestimentos protetores. Este tipo de operações pode
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63
contribuir substancialmente para o bom desempenho dos componentes metálicos de edifícios
durante a sua vida de serviço, principalmente em ambientes poluídos.
4.5. Fatores de degradação
A diversidade de variáveis que exercem influência direta nos mecanismos de
degradação das pinturas, seja num processo intrínseco aos próprios mecanismos, seja na
velocidade com que a degradação evolui, faz com que os dados obtidos acerca da
quantificação da anomalia sejam, regra geral, muito dispersos.
Com efeito, a consideração de fatores de degradação para o tratamento dos dados visa
obter a sua mais ampla segmentação, pois assumem-se como filtros que reúnem conjuntos de
edifícios (e respetivos elementos metálicos), de acordo com as suas características comuns.
Neste contexto, podemos afirmar que a utilização daqueles fatores assume capital
relevância, pois revela-nos o modo como uma determinada variável pode afetar, positiva ou
negativamente, a vida útil de um componente metálico.
A partir deste tipo de informação, torna-se possível adotar ou corrigir práticas já
existentes, ou até mesmo adotar novas práticas, com o objetivo de aumentar a durabilidade
dos elementos metálicos exteriores, presentes em edifícios.
O Quadro 4.2 apresenta os fatores considerados no presente trabalho.
Quadro 4.2 – Fatores de degradação considerados
Fatores Descrição
Localização Comparar o comportamento de um elemento metálico numa zona Urbana com um numa zona Marítima.
Espessura de tinta Analisar o comportamento dos elementos metálicos consoante a sua espessura de tinta.
Orientação Analisar a influência que as radiações solares têm no desgaste dos elementos metálicos.
Cor de pelicula de tinta Comparar o comportamento de um elemento metálico de cor clara (branco e bege) com um de cor escura (preto, azul, verde e cinzento )
Nos subcapítulos 4.5.1 a 4.5.4 são apresentadas, para cada fator de degradação,
considerações pormenorizadas, explicitando os critérios que serviram de base à sua seleção
para esta investigação.
Deste modo, e de uma forma geral, a escolha dos fatores referidos obedeceu aos
seguintes critérios:
Investigações relativas à influência dos fatores no desenvolvimento das
anomalias consideradas.
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64
A sua relevância na prescrição de uma pintura para um componente metálico;
A possibilidade e facilidade de obtenção de dados referentes aos fatores para
cada pintura;
Relativamente ao primeiro critério apresentado, deve-se ter em conta que nem todos os
fatores de análise exercem a mesma influência na degradação dos materiais. Por esta razão,
foram apenas tomados em consideração os fatores de análise que, comprovadamente, são
significativos para a degradação dos materiais. Em Paulo (2009) existem estas indicações
relativamente aos fatores aqui apresentados, sugerindo que estes podem ter uma influência
potencialmente significativa no desempenho diferido respeitante ao destacamento de tinta.
O segundo critério apresentado remete-nos para a necessidade de definir vários
aspetos, quando se pretende repintar um elemento metálico, nomeadamente, a tinta a utilizar,
o sistema de pintura, o número de demãos a aplicar e a natureza do acabamento final, pois
todas estas decisões determinarão a espessura final da tinta aplicada.
O terceiro critério tem origem na necessidade de definir os valores dos vários fatores
de degradação para todos os elementos de uma amostra extensa de pinturas. Assim, a
facilidade em avaliar os diversos fatores, através de métodos verdadeiramente eficazes, torna-
se uma prática comum e bastante apelativa.
4.5.1. Localização dos Edifícios
Neste fator a localização dos edifícios visitados está repartida em duas zonas
distintas, Marítima e Urbana.
Deste modo, espera-se que na zona marítima a velocidade de degradação seja
maior devido à ação dos cloretos. Em contrapartida, os edifícios situados na zona
urbana estarão sujeitos a uma maior poluição e mais vulneráveis à acção humana, o
que poderá alterar o seu desempenho.
4.5.2. Espessura de tinta
Este fator considera a espessura da película de tinta seca aplicada no revestimento da
componente metálica. A influência deste fator no desempenho diferido das pinturas de
fachadas de edifícios antigos é demonstrada por Garrido et al. (2010), onde são considerados
dois níveis de espessura da película e obtidas leis de degradação que modelam a evolução do
destacamento de tinta em função desses níveis, observando-se uma degradação mais rápida
nas pinturas com nível de espessura inferior. Por este motivo, a espessura da película foi
incluída como fator de análise.
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65
4.5.3. Orientação Solar
A exposição solar, e em particular a exposição à radiação ultravioleta, é apontada
como um importante fator para a degradação dos materiais orgânicos. A intensidade e
frequência desta exposição dependem de vários fatores, tais como a localização geográfica
dos edifícios, a existência de sombreamento sobre as suas fachadas e a sua orientação.
Geograficamente, todos os edifícios incluídos no presente estudo localizam-se em
bairros habitacionais, pelo que esta variável está fixada. A existência de sombreamento nas
fachadas, assim como a sua extensão e tempo de incidência não foram abordadas. Com o
estudo do fator de degradação orientação solar pretende-se avaliar a influência real que esta
variável tem sobre o desempenho diferido das pinturas, uma vez que será expectável que essa
influência possa ser significativa, dada a sua correlação com a exposição aos UV.
4.5.4. Cor de pelicula de tinta
Os elementos metálicos inspeccionados foram divididos em dois grupos: os que
apresentavam uma cor de pelicula de tinta clara (branco e bege) e os que apresentavam uma
cor de pelicula de tinta escura (preto, azul, verde e cinzento).
Tal divisão baseou-se na hipótese de que este fator de degradação influenciaria o
desempenho diferido das pinturas dos gradeamentos. Assim, os de cor clara teriam um melhor
comportamento ao longo dos anos, enquanto os de cor escura apresentariam um nível mais
elevado de degradação.
Este diferente desempenho, relativamente à cor de película de tinta, dever-se-ia ao
facto de que a cor clara reflecte maior quantidade de raios UV e a cor escura absorve a maior
parte dos raios, apresentado, por isso, uma maior degradação.
5. Análise dos Resultados
5.1. Descrição da Amostra
Como já foi referido no subcapítulo 3.2.1, a presente investigação tem por base a
inspeção de uma amostra de 104 edifícios, localizados na zona da grande Lisboa. A cada um
destes edifícios foi atribuído um código de identificação, com o prefixo “MS” seguido de três ou
quatro dígitos (ex: MS034.1). Como se pode verificar no Anexo III, procedeu-se a uma
caracterização geral daquela amostra, através da apresentação dos endereços dos edifícios,
das datas das últimas manutenções, aferidas de acordo com os registos patentes nos arquivos
municipais de Lisboa, Oeiras e Cascais e, ainda, dos resultados das quantificações de
destacamento de tinta em cada elemento metálico analisado.
Com o objetivo de especificar não só as características dos elementos metálicos, mas
também os fatores de degradação selecionados na amostra em apreço, elaboraram-se três
quadros nomeadamente, 5.1; 5.2 e 5.3.
Assim, no Quadro 5.1, relativo à idade da pintura dos elementos metálicos
inspecionados, optou-se por distribui-los em oito intervalos de tempo, compreendendo desde
os 0 anos até mais de 50 anos. Por conseguinte, esta amostra abrange um espectro alargado
de idades de pinturas, o que se assume como relevante para a qualidade final dos resultados,
na medida que influencia, de uma forma decisiva, a amostra que será visível nos gráficos de
degradação. Esta amostra deverá cobrir a totalidade do espectro de idades passível de ser
verificado na pintura de elementos metálicos.
Neste âmbito, verificou-se que mais de metade da amostra, 61%, apresenta uma idade
da pintura entre 15 e 30 anos, enquanto a restante amostra se distribui pelos outros seis
intervalos de tempo.
Quadro 5.1 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados por intervalo de idade das pinturas.
Idade da pintura (Anos) Percentagem da amostra
Inferior a 5 3%
Entre 5 e 10 5%
Entre 10 e 15 17%
Entre 15 e 20 38%
Entre 20 e 30 23%
Entre 30 e 40 9%
Entre 40 e 50 2%
Superior a 50 3%
No Quadro 5.2, relativo à extensão de destacamento, optou-se por distribuir os
elementos metálicos inspecionados em cinco intervalos, consoante a extensão do
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destacamento de tinta quantificado, relativamente à percentagem da área total da pintura.
Nesta quantificação, contempla-se desde os 0% de área de pintura até ao mais próximo dos
100% dessa área.
Analisando o Quadro 5.2, verifica-se que 30% dos elementos metálicos inspecionados
registam uma extensão de destacamento inferior a 1%, enquanto que 61% da amostra
apresenta uma extensão de destacamento superior a 5%. Estes elementos distribuem-se por
um largo intervalo de idades da pintura, cobrindo, assim, uma área ampla do Gráfico 5.1.
Quadro 5.2 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados por intervalo de destacamento de tinta das pinturas.
Extensão de destacamento Percentagem da amostra
(Percentagem da área total da pintura)
Inferior a 1% 30%
Entre 1 e 5% 8%
Entre 5 e 20% 26%
Entre 20 e 50% 22%
Superior a 50% 13%
Os fatores de degradação que condicionam o comportamento dos elementos metálicos
inspecionados, cujo tratamento pormenorizado foi alvo do subcapítulo 4.5, são, também,
apresentados no Anexo III.
Assim, o Quadro 5.3 apresenta os dados relativos aos vários fatores de degradação da
amostra.
Quadro 5.3 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados pelos fatores de degradação
Fator de degradação Classificação Percentagem da amostra
Espessura da pelicula Nível 1 (μm<100) 33%
Nível 2 (μm>100) 67%
Localização "Zona Urbana" 76%
"Zona Marítima" 24%
Orientação Solar "SOL" 79%
"Vento" 21%
Cor da pelicula "Cor Clara" 59%
"Cor Escura" 41%
No que diz respeito ao fator “espessura da película”, realizou-se a quantificação da
espessura na totalidade das amostras. Os resultados obtidos distribuem-se por dois níveis de
espessura, conforme será abordado no subcapítulo 5.5.
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69
Relativamente à localização, verifica-se que 76% dos elementos metálicos
inspecionados estão concentrados na “Zona Urbana”.
No que concerne à orientação solar, regista-se que 79% da amostra está orientada
para “SOL” (Sul, Este e Oeste).
Em relação à cor da pelicula, nota-se um nítido equilíbrio entre a “Cor Clara” e a “Cor
Escura”, 59% e 41% respetivamente.
Nos subcapítulos seguintes (5.2 a 5.7) serão apresentados o gráfico de degradação
geral e a análise da influência de cada fator de degradação.
Os gráficos de degradação são do tipo T-ED (Tempo-Extensão de Degradação), aos
quais foram ajustadas leis de degradação do tipo Gompertz para modelar o desempenho
diferido das pinturas em função dos fatores de degradação.
5.2. Gráfico de Degradação Geral
Com base nos dados recolhidos, relativamente à idade das pinturas e à extensão da
área de corrosão (Anexo III), elaborou-se um gráfico de degradação contendo a globalidade da
amostra dos edifícios estudados. (Gráfico 5.1).
Gráfico 5.1 - Gráfico de degradação geral
Como é possível observar no Gráfico 5.1, os pontos constantes no gráfico de
degradação geral apresentam uma dispersão significativa que remetem para o espetro
alargado da amostra, relativamente à degradação geral dos elementos metálicos
inspecionados.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 10 20 30 40 50
Áre
a d
e C
orr
osã
o
Idade desde a última manutenção
Amostra
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70
Neste contexto, obter um gráfico de degradação geral com uma baixa dispersão,
significaria que a degradação e o desempenho diferido não eram afetados por qualquer fator,
sendo iguais para qualquer espécimen do material estudado, independentemente das suas
características e do seu contexto de aplicação, situação que não se afigura como verosímil
para a grande maioria das aplicações.
Aliás, esta elevada dispersão é tanto mais visível quanto mais heterogénea e aleatória
for a amostra considerada, sendo que, na presente investigação, a diversidade da amostra foi
um dos objetivos na seleção dos edifícios a inspecionar. Com efeito, quanto mais heterogénea
for a amostra, mais é possível encontrar comportamentos distintos face à atuação dos fatores
de degradação.
A dispersão dos dados indica, portanto, a existência de fatores de degradação que
exercem uma influência significativa na definição do desempenho diferido do material, e cujo
efeito se traduz na dispersão dos dados. Assim, a aplicação dos fatores de degradação na
filtragem dos dados visa a sua segmentação, de acordo com características comuns,
reduzindo, deste modo, a sua dispersão.
No entanto, devemos ter em conta que, embora a aplicação de um fator de degradação
se possa fazer de forma isolada, é expectável que continue a existir uma dispersão
significativa. O mesmo será verdade para a aplicação simultânea de dois fatores de
degradação, isto é, quando se estuda o efeito combinado de dois fatores.
Tal situação deve-se ao facto de a dispersão dos dados ser indicativa da existência de
fatores de degradação adicionais, não considerados na análise inicial, os quais também
exercem uma influência significativa na definição do desempenho diferido do material. O efeito,
não considerado na análise, destes fatores adicionais traduz-se na dispersão dos dados.
Assim, é natural, face ao tipo de fenómeno em estudo, que existam múltiplos fatores
cuja influência não é desprezível, pois apenas se poderá esperar uma baixa dispersão dos
resultados, quando a análise realizada considerar simultaneamente a ação de todos esses
fatores, sendo necessário, para o efeito, estar na posse de uma amostra substancial e realizar
uma avaliação exaustiva da influência dos vários fatores de degradação possíveis, de modo a
identificar aqueles que, comprovadamente, são significativos.
Para o Gráfico 5.1. de degradação geral foram ajustadas curvas de degradação do tipo
Gompertz., as quais estão patentes no Gráfico 5.2.
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71
Gráfico 5.2 - Curva Gompertz de degradação geral
De acordo com o subcapítulo 3.4, podemos referir que o valor de EQMC traduz a
combinação dos valores EQMD e EQMt, sendo um indicador para os erros cometidos no ajuste
global da curva aos pontos do gráfico. Assim, quanto mais reduzido for o valor de EQMC,
melhor é o ajuste obtido pela curva de degradação.
De facto, e após a conclusão da fase de análise de dados, que foi desenvolvida ao
longo da presente investigação, verificou-se que as curvas de Gompertz foram aquelas que, de
forma mais consistente, obtiveram valores mais reduzidos de EQMC. Por este motivo, nesta
dissertação, apenas será apresentada a modelação efetuada com recurso a estas curvas.
5.3. Descrição Geral dos Gráficos de Degradação
Após a realização de todos os gráficos de degradação, que apresentam sempre duas
variáveis, criou-se um gráfico para cada um dos factores de degradação com o objectivo de
mostrar as diferenças de desempenho de cada um dos factores de degradação (exemplo
Gráfico 5.4), tendo em conta a comparação entre aquelas duas variáveis. Neste âmbito, se a
curva apresentar valores negativos significa que a hipótese apresentada não foi validada; ao
contrário, uma curva com valores positivos demonstra a validação da hipótese.
Deste modo, considerando todos os factores de degradação, regista-se um pico de
desgaste dos elementos metálicos inspeccionados no período entre os 15 e os 35 anos de vida
útil daqueles elementos. Verifica-se, ainda, que antes dos 15 anos e depois 40 anos de vida útil
os comportamentos dos elementos metálicos são idênticos nas duas variáveis, relativamente
ao seu estado de degradação.
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Amostra Gompertz
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De seguida, são apresentados os gráficos de degradação que resultaram das
inspecções realizadas, tendo em conta os quatro factores de degradação seleccionados,
perspectivados como os mais influentes na vida útil dos elementos metálicos: localização;
orientação solar; espessura e cor da película de tinta.
5.4. Influência da Localização
Neste estudo, os elementos metálicos inspeccionados localizam-se na zona da Grande
Lisboa, contemplando duas áreas distintas: a Marítima, compreendendo edifícios situados junto
à costa, e a Urbana que compreende edifícios situados na malha citadina.
Com esta divisão pretendeu-se agrupar os edifícios de acordo com uma zona comum
de localização, obtendo-se, assim, uma homogeneização da informação, na medida em que se
reduz a dispersão dos dados e evidencia-se as reais diferenças entre o comportamento dos
elementos metálicos, segundo a sua localização.
No Gráfico 5.3 são apresentadas as curvas de Gompertz obtidas após a aplicação dos
filtros, ou seja, as duas áreas de localização dos edifícios, cujas equações e respetivos valores
de EQM constam do Quadro 5.4.
Quadro 5.4 – Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Localização”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
"Zona Urbana" 0,057 44,9 102,2
"Zona Maritima" 0,076 51,2 127,4
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Gráfico 5.3 – Influência do fator “Localização”, modelação com curvas de Gompertz
Pela análise do Gráfico 5.3 verifica-se que o factor de degradação “Localização” exerce
uma influência significativa no desempenho dos elementos metálicos ao longo dos anos.
Deste modo, a curva de degradação relativa aos edifícios situados na “zona marítima”
apresenta valores que confirmam a hipótese de que naquela localização os elementos
metálicos apresentam, efectivamente, um maior nível de degradação, possivelmente devido à
presença de cloretos, dada a proximidade do mar.
No que diz respeito aos gradeamentos situados na “zona urbana”, estes apresentam
um melhor comportamento, em termos de degradação, se comparados com aqueles
localizados na “zona marítima”, uma vez que, possivelmente, os níveis de poluição não
afectam significativamente o desempenho dos elementos metálicos.
Por fim, elaborou-se um gráfico onde é apresentada a diferença entre as duas curvas
de Gompertz, relativamente às duas áreas distintas de localização, verificando-se que, por
volta dos 20 anos, os elementos metálicos localizados na “zona marítima” se apresentam cerca
de 30% mais degradados do que os que estão situados na “zona urbana” (Gráfico 5.4).
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Gráfico 5.4 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação ”Zona Urbana” e “Zona Marítima”.
5.5. Influência da Espessura de Película
Com o intuito de analisar a influência deste fator no desemprenho dos elementos
metálicos, adotou-se a metodologia de Paulo (2009) e Garrido et al. (2010), agrupando os
edifícios, de acordo com o nível de espessura de película de tinta seca aplicada no
revestimento da componente metálica.
Assim, registou-se o desempenho dos elementos metálicos, segundo a espessura de
pelicula de tinta apresentada. Tendo em conta este critério, adotaram-se os seguintes níveis:
Nível 1 – pinturas com espessura de película inferior a 100 μm;
Nível 2 – pinturas com espessura de película igual ou superior a 100 μm.
Neste âmbito, selecionou-se um número suficiente de edifícios para cada nível, com o
intuito de conferir maior credibilidade aos dados obtidos que deveriam demonstrar que existe
uma degradação mais rápida nas pinturas com um menor nível de espessura de pelicula de
tinta.
No Gráfico 5.5 encontram-se as curvas de Gompertz cujas respetivas equações se
apresentam no Quadro 5.5.
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Gráfico 5.5 - Influência do fator “Espessura de película de tinta”, modelação com curvas de Gompertz
Quadro 5.5 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Espessura da película de tinta”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
"Nivel 1" 0,108 51,8 160,2
"Nivel 2" 0,037 112,7 149,7
Confirmado os estudos já elaborados, verificou-se que os gradeamentos com maior
espessura de película de tinta apresentam um melhor comportamento no que diz respeito à
corrosão.).
Elaborou-se, por último, um gráfico onde é apresentada a diferença entre as duas
curvas de Gompertz, relativamente aos dois níveis de espessura de pelicula de tinta
observados nos elementos metálicos inspecionados.
Assim, verificou-se que, por volta dos 25 anos de vida útil dos gradeamentos, os
elementos metálicos cuja espessura de película de tinta é inferior a 100 μm se apresentam
cerca de 60% mais degradados se comparados com os gradeamentos cujas pinturas
apresentam uma espessura de película igual ou superior a 100 μm (Gráfico 5.6).
Torna-se, assim, evidente um melhor desempenho dos elementos metálicos cuja
espessura de película de tinta se situa no “Nível 2” adotado.
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Gráfico 5.6 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “μm>100” e “μm<100”.
5.6. Influência da Orientação Solar
Com a seleção do fator de degradação orientação solar pretende-se avaliar a influência
real que esta variável tem sobre o desempenho diferido das pinturas, uma vez que sua
influência deverá ser significativa, dada a sua correlação com a exposição aos UV.
Neste caso, procedeu-se à divisão dos elementos metálicos em dois níveis de orientação solar
de acordo com a metodologia de Paulo (2009):
“SOL” – elementos metálicos orientados para Sul, Este e Oeste;
“VENTO” – elementos metálicos orientados para Norte.
A influência da orientação solar encontra-se evidente nas curvas de degradação e
respetivas equações e valores de EQMC representadas no Gráfico 5.7 e Quadro 5.6.
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Gráfico 5.7 - Influência do fator “Orientação solar”, modelação com curvas de Gompertz
Quadro 5.6 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Orientação solar”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
"SOL" 0,085 50,0 135,3
"VENTO" 0,019 40,6 59,8
Através da análise do Gráfico 5.7 conclui-se que os gradeamentos orientados para
“SOL” (Sul, Este e Oeste) sofrem uma maior degradação, relativamente aos elementos
metálicos cuja orientação é “VENTO” (Norte).
Este resultado confirma a hipótese de que uma maior exposição aos raios UV implica
uma maior degradação daqueles elementos.
Por último, elaborou-se um gráfico onde é apresentada a diferença entre as duas
curvas de Gompertz, relativamente aos dois níveis de orientação solar, verificando-se que, por
volta dos 25 anos, os elementos metálicos orientados para “SOL” apresentam um estádio de
degradação mais acentuado, cerca de 25%, comparativamente àqueles que estão orientados
para “VENTO” (Gráfico 5.8).
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Sol Vento G-Sol G-Vento
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Gráfico 5.8 – Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “SOL” e “VENTO”.
5.7. Influência da Cor de Película
A fim de analisar a influência da cor de película de tinta nos elementos metálicos, estes
foram agrupados em duas variáveis:
“Cor Escura” – elementos metálicos pintados de cor escura (preto, azul, verde
e cinzento);
“Cor Clara” – elementos metálicos pintados de cor clara (branco e bege).
Tal divisão baseou-se na hipótese de que este fator de degradação influenciaria o
desempenho diferido das pinturas dos gradeamentos. Assim, os de cor clara teriam um melhor
comportamento ao longo dos anos, enquanto os de cor escura apresentariam um nível mais
elevado de degradação.
A aplicação deste fator gerou curvas de degradação e equações de EQMC que estão
patentes no Gráfico 5.9 e no Quadro 5.7.
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Gráfico 5.9 - Influência do fator “Cor da película de tinta”, modelação com curvas de Gompertz
Quadro 5.7 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Cor”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
"Cor Clara" 0,041 37,9 78,8
"Cor Escura" 0,058 28,4 86,7
A partir da análise dos dados recolhidos, confirma-se que a “Cor Escura” apresenta
uma maior degradação ao longo do tempo nos elementos metálicos inspeccionados devido,
possivelmente, à absorção das radiações UV por aqueles elementos. Assim, a “Cor Clara” ao
refletir maior quantidade de radiações UV em relação à “Cor Escura”, apresenta um melhor
desempenho, ao longo dos anos, relativamente à degradação observada nos elementos
metálicos.
Por fim, elaborou-se um gráfico onde é apresentada a diferença entre as duas curvas
de Gompertz, relativamente às duas variáveis de cor utilizadas, registando-se que, por volta
dos 25 anos, os elementos metálicos de “Cor Escura” se apresentam cerca de 50% mais
degradados do que os de “Cor Clara” (Gráfico 5.10).
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Cor Clara Cor Escura G-Cor Clara G-Cor Escura
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Gráfico 5.10 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Clara” e “Cor Escura”.
5.8. Combinação de Fatores de Degradação
Nos capítulos anteriores foi realizada a análise da influência de cada um dos fatores de
degradação, através do estudo dos resultados obtidos com a sua aplicação de forma isolada.
Neste subcapítulo, estes fatores de degradação serão combinados entre si, com o intuito de
delimitar os dados de base, de acordo com as características comuns dos elementos, para
encontrar padrões mais específicos de desempenho diferido destas combinações.
Assim foram realizadas combinações entre os fatores “Espessura da película”, “Cor da
película”, “Localização” e “Orientação solar”. Visto a amostra ser de 104 edifícios, serão feitas
combinações de fatores dois a dois, uma vez que a aplicação simultânea de três fatores
produziria demasiados segmentos de dados face ao número de edifícios da amostra.
Deste modo, no Quadro 5.8 estão patentes as combinações de fatores de degradação
que foram realizados
Quadro 5.8 - Quadro resumo das combinações de fatores de degradação consideradas
Espessura da película + Cor "Clara" Combinação 1
Espessura da película + Cor da película Espessura da película + Cor "Escura"
Espessura da película + Zona "Urbana" Combinação 2
Espessura de película + Localização Espessura da película + Zona "Marítima"
Orientação solar + Cor "Clara" Combinação 3
Orientação solar + Cor da película Orientação solar + Cor "Escura"
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5.8.1. Combinação 1 – Espessura e Cor da película
A combinação dos fatores de degradação “Espessura de Película de Tinta” e “Cor de
película” possibilitou uma análise mais pormenorizada acerca da influência da espessura de
tinta nos elementos metálicos. Tendo em conta esta combinação, avaliou-se separadamente a
“Cor Clara” e a “Cor Escura”, cada uma em conjunto com os dois níveis de espessura
apresentados no início do subcapítulo 5.5.
“Cor Clara” – “Espessura de tinta”
As curvas de degradação e as respetivas equações encontram-se no Gráfico 5.11 e
Quadro 5.9.
Gráfico 5.11 – Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”, modelação com curva de Gompertz.
Quadro 5.9 – Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com
aplicação simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
Cor Nível 1 0,032 35,9 67,8
"Clara" Nível 2 0,022 44,1 65,6
Como está patente no Gráfico 5.11, verifica-se que a “Cor Clara” não exerce qualquer
influência no desempenho da espessura de película de tinta, uma vez que os gradeamentos
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que apresentam pinturas com espessura de película igual ou superior a 100 μm mantêm o
melhor comportamento ao longo dos anos.
No Gráfico 5.12, verifica-se que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos,
os elementos metálicos cuja espessura de película de tinta de cor clara é inferior a 100 μm se
apresentam cerca de 25% mais degradados se comparados com os gradeamentos cujas
pinturas apresentam uma espessura de película igual ou superior a 100 μm.
Gráfico 5.12 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”.
“Cor Escura” – “Espessura de tinta”
Do mesmo modo que foi realizado com a “Cor Clara”, também foram construídas
curvas de degradação e as respetivas equações, estão apresentadas no Gráfico 5.13 e Quadro
5.10.
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Gráfico 5.13 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”, modelação com curva de Gompertz.
Quadro 5.10 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
Cor Nível 1 0,078 34,9 112,5
"Escura" Nível 2 2,320 84,5 2404,2
Como está patente no Gráfico 5.13, verifica-se que a fator de degradação da cor de
pelicula, neste caso “Cor Escura” não influencia o desempenho da espessura de película de
tinta, uma vez que os gradeamentos que apresentam pinturas com espessura de película igual
ou superior a 100 μm mostram um melhor comportamento, ao longo dos anos, como já se
registou na análise do Gráfico 5.11.
No Gráfico 5.14, verifica-se que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos,
os elementos metálicos cuja espessura de película de tinta de cor escura é inferior a 100 μm se
apresentam cerca de 50% mais degradados se comparados com os gradeamentos cujas
pinturas apresentam uma espessura de película igual ou superior a 100 μm.
Conclui-se, assim, que independentemente da cor utilizada (“Cor Clara”; “Cor Escura”),
os gradeamentos que apresentam uma espessura de película de tinta igual ou superior a 100
μm têm um melhor desempenho, ao longo dos anos.
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Gráfico 5.14 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”.
5.8.2. Combinação 2 – Espessura da película e sua Localização
Ao realizar a combinação dos fatores de degradação “Espessura de Película de Tinta”
e “Localização” analisou-se com maior pormenor a influência da espessura de tinta nos
elementos metálicos. Tendo em conta esta combinação, foram avaliadas em separado a zona
“Urbana” e a zona “Marítima”, cada uma em conjunto com os dois níveis de espessura
apresentados no subcapítulo 5.5.
Verificando-se que tanto na “Zona Urbana” como na “Zona Marítima”, o fator de
degradação “Espessura de película de tinta” revela o mesmo comportamento nos elementos
metálicos observados, são apresentadas as curvas de degradação e as respetivas equações
no Gráfico 5.15 e Quadro 5.11, relativamente à “Zona Urbana”, e no Gráfico 5.17 e Quadro
5.12, em relação à “Zona Marítima”.
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“Zona Urbana” – “Espessura de tinta”
Gráfico 5.15 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”, modelação com curva de Gompertz
Quadro 5.11 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
Zona Nível 1 0,063 27,3 90,3
"Urbana" Nível 2 0,045 250,5 295,6
Como se verifica no Gráfico 5.15, o fator de degradação espessura de película de tinta
que apresenta um valor igual ou superior a 100 μm revela um melhor comportamento, ao longo
dos anos.
No Gráfico 5.16, nota-se que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos, os
elementos metálicos cuja espessura de película de tinta é inferior a 100 μm se apresentam
cerca de 40% mais degradados se comparados com os gradeamentos cujas pinturas
apresentam uma espessura de película igual ou superior a 100 μm.
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Gráfico 5.16 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”.
“Zona Marítima” – “Espessura de tinta”
Gráfico 5.17 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”, modelação com curva de Gompertz
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Diferença de Corrosão
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Idade desde a última manutenção
μm<100 μm>100 G-μm<100 G-μm>100
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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Elementos Metálicos em Edifícios
87
Quadro 5.12 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
Zona Nível 1 0,014 26,2 40,2
"Marítima" Nível 2 0,026 479,9 505,9
À semelhança da combinação feita acima em “Zona Urbana” – “Espessura de tinta”,
verifica-se que, uma vez mais a espessura da película de tinta igual ou superior a 100 μm
apresenta o melhor comportamento face à degradação. Verifica-se, ainda, que por volta dos 20
anos de vida útil dos gradeamentos os que apresentam uma espessura de tinta intefior a 100
μm se apresentam cerca de 30% mais degradados comparativamente aos gradeamentos cujas
pinturas apresentam uma espessura de película igual ou superior a 100 μm.
Gráfico 5.18 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”.
Conclui-se que a espessura de pelicula de tinta igual ou superior a 100 μm se assume
como um factor de degradação relevante, na medida em que, independentemente da zona de
localização do edifício, regista um melhor desempenho ao longo dos anos.
5.8.3. Combinação 3 – Orientação solar e Cor da película de tinta
Na combinação entre os fatores de degradação “Orientação solar” e “Cor da película
de tinta” foram avaliadas em separado a “Cor Clara” e a “Cor Escura”, cada uma em conjunto
os dois níveis de orientação “SOL” (Sul, Este e Oeste) e “VENTO” (Norte).
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88
“Cor Clara” – “Orientação”
As curvas de degradação e as respetivas equações relativas à combinação “Cor Clara”
e “Orientação” encontram-se no Gráfico 5.19 e Quadro 5.13.
Gráfico 5.19 - Comparação entre os fatores “Cor Clara” e “Orientação solar”, modelação com curva de Gompertz
Quadro 5.13 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Cor Clara” e “Orientação solar”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
Cor "SOL" 0,052 64,8 116,3
"Clara" "VENTO" 0,008 115,7 123,9
De acordo com o subcapítulo 5.6, confirma-se, através dos Gráfico 5.19 e Gráfico 5.20,
que os gradeamentos de cor clara orientados para “SOL” apresentam uma maior degradação
ao longo dos anos.
Verifica-se, ainda, que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos de cor
clara, os que apresentam uma orientação “SOL” estão cerca de 20% mais degradados
comparativamente aos elementos metálicos orientados para “VENTO”, com a mesma cor.
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Sol Vento G-Sol G-Vento
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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Elementos Metálicos em Edifícios
89
Gráfico 5.20 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Clara” e “Orientação solar”.
“Cor Escura” – “Orientação”
Conforme o precedimento efectuado para a “Cor Clara”, elaboraram-se gráficos de
degradação e equações das curvas de degradação (Gráfico 5.21 e Quadro 5.14).
Gráfico 5.21 - Comparação entre os fatores “Cor Escura” e “Orientação solar”, modelação com curva de Gompertz.
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Diferença de Corrosão
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Sol Vento G-Sol G-Vento
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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Elementos Metálicos em Edifícios
90
Quadro 5.14 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Cor Escura” e “Orientação solar”.
EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz
Cor "SOL" 0,022 88,8 110,8
"Escura" "VENTO" 0,014 21,1 35,3
Analisando o Gráfico 5.22 constata-se que os elementos metálicos de cor escura
orientados para “SOL” apresentam uma maior degradação, relativamente aos elementos
orientados para “VENTO”. Tal facto deve-se, possivelmente, ao efeito da incisão prolongada
das radiações solares.
Regista-se, ainda, que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos de cor
escura, os que apresentam uma orientação “SOL” estão cerca de 30% mais degradados
comparativamente aos elementos metálicos orientados para “VENTO”, com a mesma cor.
Gráfico 5.22 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Escura” e “Orientação solar”.
Conclui-se que o factor “Orientação Solar” se assume como um factor de degradação
relevante, na medida em que, independentemente da cor dos elementos metálicos, se verifica
um maior nível de degradação nos gradeamentos orientados para “SOL”.
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Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 6
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Conclusão
91
6. Conclusão
Esta dissertação incidiu sobre a metodologia de previsão da vida útil dos elementos
metálicos exteriores. Para tal foi necessário realizar inspeções aos edifícios, de modo a
quantificar, identificar e caracterizar os fatores de degradação através da análise da informação
recolhida a partir de gráficos de degradação e modelos determinísticos.
Os resultados obtidos através da metodologia utilizada, evidenciam a importância das
ferramentas analíticas – curvas de degradação – que permitem realizar análises comparativas
de vários fatores de degradação.
Existem três tipos de curvas: Gompertz, Potenciais e Weibull. Nesta dissertação
utilizou-se apenas as curvas de Gompertz por serem aquelas que, de forma mais consistente,
obtiveram valores mais reduzidos de EQMC.
Pela análise comparativa das curvas obtidas, é possível constatar que:
Localização: os resultados obtidos demonstram que os gradeamentos
situados na “Zona Marítima” apresentam uma maior degradação relativamente
aos gradeamentos localizados na “Zona Urbana”.
Espessura: o melhor desempenho verifica-se nos elementos metálicos com
espessura de tinta superior ou igual a 100µm;
Orientação: os gradeamentos orientados para “SOL” evidenciam uma maior
degradação ao longo dos anos se comparados com aqueles orientados para
“VENTO”;
Cor: os elementos metálicos de “Cor Escura” (preto, azul, verde e cinzento)
apresentam uma maior degradação.
Contudo, é de se dar maior relevância ao fator de degradação “espessura de pelicula
de tinta”, visto apresentar a maior diferença de degradação entre si (Gráfico 5.6).
Conclui-se, também, pela observação do Gráfico 5.1, que há uma subida, quase
vertical, da percentagem de área degradada por volta dos 20 anos de idade, aconselhando-se,
deste modo, que a manutenção seja feita aos 15 de forma a ter uma menor percentagem de
área degradada e consequente redução de custos.
Nesta dissertação apresentam-se ferramentas analíticas para estimar a vida útil de um
elemento metálico, através das curvas de degradação obtidas. Para tal, é necessário definir a
extensão máxima de degradação aceitável e calcular uma estimativa do tempo necessário para
que aquela degradação seja atingida.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 6
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Resultados
92
Assim, através da informação obtida é possível realizar estimativas das necessidades
futuras de manutenção dos elementos metálicos, tendo em conta os fatores de degradação
considerados (localização, espessura da película, orientação solar e cor da película). As curvas
de degradação foram utilizadas com o intuito de obter o efeito desses vários fatores nos
elementos metálicos. Aqueles fatores foram estudados tanto de forma isolada como de forma
combinada.
No entanto, como a presente amostra contemplou 104 edifícios, só foi possível
combinar dois fatores de cada vez nas curvas de degradação utilizadas.
Deste modo, em novos estudos recomenda-se não só a utilização de uma amostra
mais alargada, mas também a atualização dos dados existentes, o que possibilitará a
combinação de vários fatores e a obtenção de curvas com um maior grau de fiabilidade.
Outra sugestão para a melhoraria da metodologia aqui apresentada, será a introdução
de outros fatores de degradação na análise, a fim de se apurar aqueles que condicionam, de
forma mais significativa, a degradação dos elementos metálicos.
Por último, saliente-se que a presente metodologia permite a obtenção de ferramentas
analíticas que visam melhorar as estimativas de vida útil dos elementos metálicos, sendo,
ainda, adaptável a vários materiais da construção.
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 7
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Referências
93
7. Referências
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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Referências
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Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo I
8.1-I
8. Anexos
8.1. Anexo I – Ficha de Inspeção
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-I
8.2. Anexo II - Fotografia dos Elementos Metálicos
MS000.1 MS000.2
MS001 MS002
MS003 MS004
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-II
MS005.1 MS005.2
MS006 MS007
MS008 MS009
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-III
MS010
MS011
MS012 MS013
MS014 MS015
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-IV
MS016
MS017
MS018 MS019
MS020 MS021
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-V
MS022
MS023.1
MS023.2 MS024
MS025 MS026
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-VI
MS027
MS028
MS029 MS030
MS031 MS032
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-VII
MS033
MS034.1
MS034.2 MS035
MS036 MS037
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-VIII
MS038
MS039
MS040 MS041
MS042 MS043
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-IX
MS044
MS045
MS046 MS047
MS048 MS049
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-X
MS050 MS051.1
MS051.2 MS052
MS053 MS054.1
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-XI
MS054.2
MS055
MS056 MS057
MS058 MS059
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-XII
MS060
MS061
MS062 MS063
MS064 MS065
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-XIII
MS066
MS067
MS068 MS069
MS070 MS071
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-XIV
MS072
MS073.1
MS073.2 MS074
MS075 MS076
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-XV
MS077
MS078
MS079 MS080.1
MS080.2 MS080.3
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-XVI
MS081
MS082
MS083 MS084
MS085 MS086
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-XVII
MS087
MS088
MS089 MS090
MS091 MS092
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-XVIII
MS093
MS094
MS095 MS096
MS097 MS098
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II
8-XIX
MS099 MS100
MS101 MS102.1
MS102.2 MS103
MS104
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo III
8.3-I
8.3. Anexo III - Caracterização da Amostra de Estudo
ID Data da última manutenção Morada Corrosão (%)
MS000.1 1981 R.Ladislau Piçarra,3 14%
MS000.2 1981 R.Ladislau Piçarra,3 0%
MS002 1998 Rua dos Corvos,3 0%
MS003 1971 R.Fernando Pedroso,19 100%
MS004 1979 R.Ladislau Piçarra,7 31%
MS005.1 1980 R.Ladislau Piçarra,8 3%
MS005.2 1980 R.Ladislau Piçarra,8 91%
MS006 2001 Rua da Regueira, 39A 3%
MS007 1997 Rua de Santo Estevão, 34 0%
MS008 1997 Rua de Santo Estevão, 43 9%
MS009 1992 Rua das Escolas Gerais,36 93%
MS011 1946 Beco das Flores, 18 19%
MS012 1991 Calçada de S.Lourenço, 23 13%
MS013 1997 Calçada de Santo André, 1 5%
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo III
8.3-II
MS014 1981 Calçada de Santo André, 88 26%
MS015 1995 Escadinhas do Marquês de Ponte do Lima, 3 13%
MS016 1991 Rua de Santa Marinha, 17 15%
MS017 1992 Rua do Marquês de Ponte do Lima, 15 24%
MS018 1986 Largo de Santo Estevão, 80 39%
MS019 1992 Rua Cardoso de Oliveira, 2 9%
MS020 2004 Rua Cardoso de Oliveira, 3 0%
MS021 2004 Rua Cardoso de Oliveira, 4 0%
MS023.1 1949 Rua Desidério Beça, 2 10%
MS023.2 1949 Rua Desidério Beça, 2 74%
MS024 1992 Rua Desidério Beça, 3 0%
MS025 2006 Rua Desidério Beça, 5 0%
MS026 1990 Rua Gomes Leal, 5 14%
MS027 1986 Rua Vilhena Barbosa, 1 23%
MS028 1987 Rua Vilhena Barbosa, 4 7%
MS029 1995 Avenida Magalhães Lima, 1 35%
MS030 2007 Avenida Magalhães Lima, 3 55%
MS031 1991 Avenida Magalhães Lima, 4 9%
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo III
8.3-III
MS032 1991 Avenida Magalhães Lima, 6 36%
MS033 1970 Avenida Magalhães Lima, 7 89%
MS034.1 1994 Rua Gomes da Silva, 1 0%
MS034.2 1994 Rua Gomes da Silva, 1 0%
MS035 1979 Rua Gomes da Silva, 4 20%
MS036 1999 Rua Gomes da Silva, 5 0%
MS037 1984 Rua Ladislau Puçarra, 4 26%
MS038 1998 Rua Ladislau Puçarra, 12 0%
MS039 1997 Beco do Mexias, 24 13%
MS040 1995 Beco do Penabuquel, 8 6%
MS041 1996 Calçadinha de Santo Estevão, 26 2%
MS042 1988 Calçado do Forte, 30 13%
MS043 1994 Rua Cruz de Santa Helena, 6 13%
MS044 1994 Rua dos Remédios, 42 24%
MS045 1993 Rua Professor Aires de Sousa, 8E 42%
MS046 1993 Rua Professor Aires de Sousa, 8A 0%
MS047 1993 Rua Professor Aires de Sousa, 1 0%
MS048 1995 Rua Professor Aires de Sousa, 3 0%
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo III
8.3-IV
MS049 1993 Rua Professor Aires de Sousa, 7 0%
MS050 1993 Rua Professor Aires de Sousa, 11 9%
MS051.1 1993 Rua Carvalhão Duarte, 8 29%
MS051.2 1993 Rua Carvalhão Duarte, 8 0%
MS052 1993 Rua Carvalhão Duarte, 6 0%
MS053 1992 Rua Carvalhão Duarte, 2 0%
MS054.1 1992 Rua Direita de Caxias, 6 62%
MS054.2 2002 Rua Direita de Caxias, 6 0%
MS055 1983 Rua Direita de Caxias, 5 33%
MS056 1996 Rua Costa Pinto, 14 37%
MS057 1988 Rua Costa Pinto, 24 28%
MS058 1988 Rua Costa Pinto, 26 25%
MS059 1988 Rua Costa Pinto, 42 6%
MS060 1990 Travessa de Forte de S.Pedro, 2 57%
MS061 1971 Rua Marques de Pombal, 14 100%
MS062 1969 Rua Três de maio, 27 4%
MS063 1969 Rua Três de maio 29 0%
MS064 1990 Travessa Vale do Rio, 24 10%
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo III
8.3-V
MS065 1994 Travessa Vale do Rio, 45 28%
MS066 2000 Travessa Vale do Rio, 63 0%
MS067 1994 Travessa Vale do Rio, Lote 1 26%
MS068 1991 Travessa Vale do Rio, 44 15%
MS069 2009 Rua São Pedro do Areeiro, 21 43%
MS070 1973 Rua São Pedro do Areeiro, 19 5%
MS071 1996 Rua Sacadura Cabral, 197 0%
MS072 1983 Rua Sacadura Cabral, 197 B 0%
MS073.1 2001 Rua Sacadura Cabral, 156 0%
MS073.2 1980 Rua Sacadura Cabral, 156 76%
MS074 1994 Rua Sacadura Cabral, 156 B 0%
MS075 1973 Rua do Monte Leite, 2 2%
MS076 1997 Rua de Santa Rita, 127 83%
MS077 1997 Rua de Santa Rita, 147 21%
MS078 1997 Rua de Santa Rita, 169 5%
MS079 1990 Rua da Cruz Vermelha, 7A 73%
MS080.1 1990 Rua da Cruz Vermelha, 7 16%
MS080.2 1990 Rua da Cruz Vermelha, 7 29%
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo III
8.3-VI
MS080.3 1990 Rua da Cruz Vermelha, 7 95%
MS081 1987 Rua da Cruz Vermelha, 13D 5%
MS082 1986 Rua Carlos Reis, 2 0%
MS083 1980 Rua Francisco de Holanda, 1 10%
MS084 1991 Rua Luciano Freire, 2B 6%
MS085 1979 Rua da Beneficiência, 231B 0%
MS086 1979 Rua da Beneficiência, 231A 0%
MS087 1981 Rua Alfredo Roque Gameiro, 13 4%
MS088 1993 Rua Alfredo Roque Gameiro, 9B 48%
MS089 1993 Rua Alfredo Roque Gameiro, 9A 5%
MS090 1996 Rua Alfredo Cortês, 2 18%
MS091 1984 Rua Alfredo Cortês, 9 5%
MS092 1976 Praça Francisco de Morais, 2 0%
MS093 1988 Rua Frei Amador Arrais, 16A 23%
MS094 1993 Rua Frei Amador Arrais, 19 24%
MS095 1995 Rua de Entrecampos, 34C 8%
MS096 1980 Rua de Entrecampos, 36A 24%
MS097 1993 Rua de Entrecampos, 36 0%
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo III
8.3-VII
MS098 1990 Rua de Entrecampos, 38E 0%
MS099 1988 Rua de Entrecampos, 40 0%
MS100 1988 Rua de Entrecampos, 40B 0%
MS101 1992 Rua de Entrecampos, 31B 14%
MS102.1 1992 Rua de Entrecampos, 31 42%
MS102.2 1992 Rua de Entrecampos, 31C 58%
MS103 1986 Rua de Entrecampos, 50A 0%
MS104 1992 Rua de Entrecampos, 39 86%
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo IV
8.4-I
8.4. Anexo IV - Caracterização dos Fatores de Degradação para a
Amostra do Estudo
ID Idade Corrosão (%) μm Orientação Cor Zona
MS000.1 29 13,9% 85 Este Claro Zona Urbana
MS000.2 29 0,0% 96,8 Este Claro Zona Urbana
MS002 12 0,0% 76,2 Este Escuro Zona Urbana
MS003 39 100,0% 52,9 Este Escuro Zona Urbana
MS004 31 30,9% 78,5 Este Claro Zona Urbana
MS005.1 30 3,4% 100,1 Este Claro Zona Urbana
MS005.2 30 90,9% 355,4 Este Escuro Zona Urbana
MS006 9 2,8% 98,4 Este Claro Zona Urbana
MS007 13 0,0% 114,1 Este Escuro Zona Urbana
MS008 13 9,4% 70,1 Este Escuro Zona Urbana
MS009 18 93,5% 47,9 Este Escuro Zona Urbana
MS011 64 18,7% 109,8 Este Escuro Zona Urbana
MS012 19 13,3% 41,5 Este Escuro Zona Urbana
MS013 13 5,5% 106,4 Este Claro Zona Urbana
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo IV
8.4-II
MS014 29 25,6% 107,8 Este Escuro Zona Urbana
MS015 15 12,9% 175,6 Este Claro Zona Urbana
MS016 19 14,9% 129,4 Este Escuro Zona Urbana
MS017 18 23,9% 138,9 Este Escuro Zona Urbana
MS018 24 39,2% 81,5 Este Escuro Zona Urbana
MS019 18 8,6% 197,5 Este Claro Zona Urbana
MS020 6 0,0% 171,4 Este Claro Zona Urbana
MS021 6 0,0% 83,2 Este Claro Zona Urbana
MS023.1 61 10,1% 154,5 Este Claro Zona Urbana
MS023.2 61 74,1% 81,8 Este Claro Zona Urbana
MS024 18 0,0% 107,9 Este Claro Zona Urbana
MS025 4 0,0% 84 Este Claro Zona Urbana
MS026 20 14,1% 135,3 Este Escuro Zona Urbana
MS027 24 23,4% 143,1 Este Escuro Zona Urbana
MS028 23 7,2% 65,5 Este Claro Zona Urbana
MS029 15 34,9% 79,9 Este Escuro Zona Urbana
MS030 3 55,0% 188,8 Este Claro Zona Urbana
MS031 19 9,1% 79,7 Este Claro Zona Urbana
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo IV
8.4-III
MS032 19 36,1% 280,2 Norte Claro Zona Urbana
MS033 40 89,4% 188,7 Norte Claro Zona Urbana
MS034.1 16 0,0% 104,8 Norte Claro Zona Urbana
MS034.2 16 0,0% 103,5 Norte Claro Zona Urbana
MS035 31 19,8% 319,7 Norte Claro Zona Urbana
MS036 11 0,0% 111,3 Norte Claro Zona Urbana
MS037 26 26,2% 50,2 Norte Claro Zona Urbana
MS038 12 0,0% 116,6 Norte Claro Zona Urbana
MS039 13 13,0% 173,4 Norte Claro Zona Urbana
MS040 15 5,6% 79,6 Norte Escuro Zona Urbana
MS041 14 2,1% 132,4 Norte Escuro Zona Urbana
MS042 22 13,5% 212,6 Norte Escuro Zona Urbana
MS043 16 12,7% 71,3 Norte Escuro Zona Urbana
MS044 16 23,8% 103,9 Norte Escuro Zona Urbana
MS045 17 41,6% 185,2 Norte Escuro Zona Urbana
MS046 17 0,0% 181,7 Norte Escuro Zona Urbana
MS047 17 0,0% 165,8 Norte Claro Zona Urbana
MS048 15 0,0% 62,7 Norte Claro Zona Urbana
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo IV
8.4-IV
MS049 17 0,0% 116,9 Norte Claro Zona Urbana
MS050 17 8,7% 81,4 Norte Claro Zona Urbana
MS051.1 17 28,9% 145,9 Norte Claro Zona Urbana
MS051.2 17 0,0% 174,6 Norte Claro Zona Urbana
MS052 17 0,0% 109,1 Norte Claro Zona Urbana
MS053 18 0,0% 65,9 Norte Claro Zona Urbana
MS054.1 18 62,0% 205,8 Oeste Claro Zona Maritima
MS054.2 8 0,0% 109,2 Oeste Claro Zona Maritima
MS055 27 32,6% 371,1 Oeste Claro Zona Maritima
MS056 14 37,3% 188,3 Oeste Escuro Zona Maritima
MS057 22 27,5% 114,9 Oeste Claro Zona Maritima
MS058 22 25,2% 121,8 Oeste Claro Zona Maritima
MS059 22 5,6% 260,7 Oeste Escuro Zona Maritima
MS060 20 56,6% 64,5 Oeste Escuro Zona Maritima
MS061 39 100,0% 371,4 Oeste Escuro Zona Maritima
MS062 41 4,2% 73,9 Oeste Claro Zona Maritima
MS063 41 0,0% 209,8 Oeste Escuro Zona Maritima
MS064 20 9,6% 181,5 Oeste Claro Zona Maritima
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo IV
8.4-V
MS065 16 27,6% 125,1 Oeste Claro Zona Maritima
MS066 10 0,0% 133,1 Oeste Claro Zona Maritima
MS067 16 26,0% 178,2 Oeste Claro Zona Maritima
MS068 19 14,5% 46,4 Oeste Escuro Zona Maritima
MS069 1 42,6% 111,4 Oeste Claro Zona Maritima
MS070 37 5,3% 135,6 Oeste Claro Zona Maritima
MS071 14 0,0% 259,4 Oeste Escuro Zona Maritima
MS072 27 0,0% 148,4 Oeste Escuro Zona Maritima
MS073.1 9 0,0% 195,5 Oeste Claro Zona Maritima
MS073.2 30 76,0% 201,9 Oeste Claro Zona Maritima
MS074 16 0,0% 106,2 Oeste Claro Zona Maritima
MS075 37 2,0% 166,6 Oeste Escuro Zona Maritima
MS076 13 83,5% 169,8 Oeste Escuro Zona Maritima
MS077 13 21,2% 74,1 Oeste Escuro Zona Maritima
MS078 13 5,3% 71,8 Oeste Escuro Zona Maritima
MS079 20 73,2% 62,73 Oeste Claro Zona Urbana
MS080.1 20 16,0% 142,77 Sul Claro Zona Urbana
MS080.2 20 29,4% 298,05 Sul Claro Zona Urbana
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo IV
8.4-VI
MS080.3 20 95,1% 84,31 Sul Claro Zona Urbana
MS081 23 4,7% 255,8 Sul Claro Zona Urbana
MS082 24 0,0% 114,75 Sul Claro Zona Urbana
MS083 30 10,4% 124,3 Sul Claro Zona Urbana
MS084 19 5,9% 154,4 Sul Claro Zona Urbana
MS085 31 0,0% 203,1 Sul Claro Zona Urbana
MS086 31 0,0% 198,54 Sul Claro Zona Urbana
MS087 29 3,6% 82,6 Sul Claro Zona Urbana
MS088 17 47,8% 52,44 Sul Escuro Zona Urbana
MS089 17 4,5% 222,73 Sul Claro Zona Urbana
MS090 14 18,2% 62,72 Sul Escuro Zona Urbana
MS091 26 5,0% 130,16 Sul Escuro Zona Urbana
MS092 34 0,0% 88,28 Sul Claro Zona Urbana
MS093 22 23,5% 64,3 Sul Escuro Zona Urbana
MS094 17 24,1% 78,4 Sul Escuro Zona Urbana
MS095 15 8,5% 241,15 Sul Escuro Zona Urbana
MS096 30 24,1% 417,5 Sul Escuro Zona Urbana
MS097 17 0,0% 240,74 Sul Escuro Zona Urbana
Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios
Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo IV
8.4-VII
MS098 20 0,0% 332,03 Sul Claro Zona Urbana
MS099 22 0,0% 343,42 Sul Escuro Zona Urbana
MS100 22 0,0% 88,9 Sul Escuro Zona Urbana
MS101 18 14,2% 429,11 Sul Claro Zona Urbana
MS102.1 18 41,6% 381 Sul Claro Zona Urbana
MS102.2 18 58,5% 395,7 Sul Claro Zona Urbana
MS103 24 0,0% 277,7 Sul Escuro Zona Urbana
MS104 18 86,4% 92,74 Sul Escuro Zona Urbana