Park, Soobin;Kim, Sungyeon;Lee, Sujeong;Choi, Munjeong;Hong, Yeongjun;Kwon, Sungjun;Yoo, Bongyoung;Yoon, Sanghwa
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.54
no.4
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pp.194-199
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2021
In this study, rebar corrosion detection sensor was fabricated using multi-walled carbon nanotubes (MWCNTs). MWCNTs were pre-treated in the acid electrolytes to attach the carboxylic acid to the surface of MWCNTs. The fabricated sensor was attached on the surface of rebar and it detected the corrosion of steel using LCR meter with variation of capacitance. The surface morphology and electrical properties were characterized using scanning electron microscope (SEM) and electrical test equipment, respectively. To verify the corrosion detection characteristics, comparison experiment using plastic bar was performed. Moreover, mechanism of corrosion detection sensor was discussed.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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2001.11a
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pp.1185-1192
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2001
This paper reviews available techniques for monitoring corrosion of steel in concrete. The need for early detection and diagnosis of corrosion related deterioration in reinforced structures is widely acknowledged. This is particularly important in reinforced concrete structures on account of the economic and social significance of the problem. The current generally used on-site procedure for corrosion monitoring of reinforced structures employs a method of half-cell surface potential measurements. While the technique has provided a useful means of delineating areas of high or low corrosion risk, there are difficulties in its use and interpretation when assessing rates of deterioration. Electrochemical techniques are by far the most suitable for corrosion monitoring purpose and meet most of the requirements. The aim of this paper is to describe the electric resistance sensor(ER sensor) and electrochemical techniques employed to monitor and estimate corrosion rates of reinforcement. Early detection and diagnosis of corrosion hazards allows preventive measures to be taken, hence the typically expensive repair of severely deteriorated structures can be avoided.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2019.05a
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pp.260-261
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2019
Corrosion of rebar embedded reinforced concrete is the main cause of collapse and degradation of reinforced concrete structure that many researches are recently focused on these works. Methods of evaluating rebar corrosion are divided into physical and electrochemical methods. However, the result of Conventional methods are less reliable due to effect of internal and external environments. In this study, rebar corrosion detection sensor for embedded rebar of RC structures is evaluated through immersion test in NaCl solustion for 160hours. From the results, Rebar corrosion was ongoing and corrosion products are produced on rebar surface. The voltage is decreased as amount of corrosion production increased.
As the study of internal corrosion of pipeline need a large number of experiments as well as long time, so there is a need for new computational technique to expand the spectrum of the results and to save time. The present work represents a new non-destructive evaluation (NDE) technique for detecting the internal corrosion inside pipeline by evaluating the dielectric properties of steel pipe at room temperature by using electrical capacitance sensor (ECS), then predict the effect of pipeline environment temperature (${\theta}$) on the corrosion rates by designing an efficient artificial neural network (ANN) architecture. ECS consists of number of electrodes mounted on the outer surface of pipeline, the sensor shape, electrode configuration, and the number of electrodes that comprise three key elements of two dimensional capacitance sensors are illustrated. The variation in the dielectric signatures was employed to design electrical capacitance sensor (ECS) with high sensitivity to detect such defects. The rules of 24-electrode sensor parameters such as capacitance, capacitance change, and change rate of capacitance are discussed by ANSYS and MATLAB, which are combined to simulate sensor characteristic. A feed-forward neural network (FFNN) structure are applied, trained and tested to predict the finite element (FE) results of corrosion rates under room temperature, and then used the trained FFNN to predict corrosion rates at different temperature using MATLAB neural network toolbox. The FE results are in excellent agreement with an FFNN results, thus validating the accuracy and reliability of the proposed technique and leads to better understanding of the corrosion mechanism under different pipeline environmental temperature.
The iron oxide particles could be resulted from the corrosion of the circulating water system of a power plant. Because it may be one of the trouble materials which affect the power generation efficiency due to the deposition on steam generator tube and turbine blade, the continuous observation of its concentration is very important. The laser induced break-down detection (LIBD) technology was applied to monitor continuously the concentration of corrosion products with the detection limit of ppb level. The measurement system consists of a Nd:YAG pulsed laser, a polarizing beam splitter, a flow-type sample cell, an acoustic emission sensor, a high speed data acquisition board, a personal computer, etc.. The performance test results confirmed that this technology can be effective to monitor the corrosion product concentration of the circulating water system of a power plant.
Some nondestructive diagnostic methods including various types of corrosion sensors have been investigated. Under these conditions, a new structure of sensor that has a pair of electrode and magneto-supply was proposed. In order to detect the edge of the iron rust part, three-poles touch-type corrosion sensor is now proposed. The iron rust pattern where the sensor touches is estimated by means of the impedance of the sensor, and the edge of the iron rust is recognized by comparing the three measured impedances. As the result, our proposed sensor is useful to detect the initial state of iron rust.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.14
no.6
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pp.179-187
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2010
Corrosion of rebar embedded reinforced concrete is the main cause of collapse and degradation of reinforced concrete structure. Degradation occurs in reinforced concrete structures from corrosion caused by the Chloride that the damage other than the severe degradation of the structure in terms of maintenance and construction when the huge expense required and deciding terms is hard. Therefore, early detection of rebar corrosion is important for efficient maintenance and repairing and planning. Meanwhile, how to evaluate the corrosion of the non-destructive measurements have been used a lot. In particular CM-II (corrosion meter) is used to measurement the natural potential, polarization resistance and the resistivity of the concrete, but has some disadvantages. Embedded mini-sensor has been developed in order to overcome these disadvantages. So Measurement corrosion for using the mini-sensor compares with the measured results CM-II (corrosion meter), the developed mini-sensor verify the validity.
In order to achieve effective corrosion monitoring of buried metal pipelines, a Novel nondestructive Testing (NDT) methodology using ultra-long (250 mm) Polymer Optical Fiber (POF) sensors coated with the Fe-C alloy film is proposed in this study. The theoretical principle is investigated to clarify the monitoring mechanism of this method, and the detailed fabrication process of this novel POF sensor is presented. To validate the feasibility of this novel POF sensor, exploratory research of the proposed method was performed using simulated corrosion tests. For simplicity, the geometric shape of the buried pipeline was simulated as a round hot-rolled plain steel bar. A thin nickel layer was applied as the inner plated layer, and the Fe-C alloy film was coated using an electroless plating technique to precisely control the thickness of the alloy film. In the end, systematic sensitivity analysis on corrosion severity was further performed with experimental studies on three sensors fabricated with different metal layer thicknesses of 25 ㎛, 30 ㎛ and 35 ㎛. The experimental observation demonstrated that the sensor coated with 25 ㎛ Fe-C alloy film presented the highest effectiveness with the corrosion sensitivity of 0.3364 mV/g at Δm = 9.32 × 10-4 g in Stage I and 0.0121 mV/g in Stage III. The research findings indicate that the detection accuracy of the novel POF sensor proposed in this study is satisfying. Moreover, the simple fabrication of the high-sensitivity sensor makes it cost-effective and suitable for the on-site corrosion monitoring of buried metal pipelines.
Xia, Da-Hai;Behnamian, Yashar;Luo, Jing-Li;Klimas, Stan
Corrosion Science and Technology
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v.16
no.4
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pp.194-200
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2017
Stress-corrosion cracking (SCC) of alloy 600 and alloy 800 in 0.5 mol/L thiosulfate solution during constant strain was investigated using electrochemical noise (EN) combined with 3-D microscope techniques. The in-situ morphology observation and EN results indicate that the SCC process could be divided into three stages: (1) passive film stabilization and growth, (2) crack initiation, (3) and crack growth. Power Spectral Density (PSD) and the probability distribution obtained from EN were used as the "fingerprint" to distinguish the different processes. During passive film stabilization and growth, the current noise signals resembled "white noise": when the crack initiated, many transient peaks could be seen in the current noise and the wavelet energy at low frequency as well as the noise resistance decreased. After crack propagation, the noise amplitudes increased, particularly the white noises at low and high frequencies ($W_L$ and $W_H$) in the PSDs. Finally, the detection of metal structure corrosion in a simulated sea splash zone and pipeline corrosion in the atmosphere are established.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.12
no.1
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pp.12-19
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1998
This paper deals with ACSR(Aluminum Conductor Steel Reinforced) inner corrosion detection using a detector which automatically runs on an ACSR distribution line and inspects the inner corrosion of the conductor by utilization of the nondestructive eddy current test. According to corrosion appearance and development of ACSR, the impedance change of the eddy current coils is theoretically verified. And then specifications and performances of the detector are described. Experimental procedures and desirable test results are reported. In conclusion, this detector can realize the nondestructive detecting of an ACSR inner corrosion. Upgrading the maintenance efficiency and improving the reliability of distribution line, whether is covered with insulating materials or not, would be expected by this nondestructive test method.method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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