什么是表面轮廓?
表面轮廓被定义为在喷砂清理操作过程中或通过冲击型电动工具在表面上的磨料撞击产生的最大峰谷深度的量度。在喷砂清理期间,由压缩空气产生的磨料质量和磨料运动速度会产生动能(当磨料离开喷头时,每小时的速度可超过600英里)。当磨料撞击表面时,它会切入表面(成角度的磨料)或对表面进行喷丸处理(圆形磨料),并在表面上产生一系列的峰谷。
在表面上形成该峰谷图案有效地增加了表面积,为涂层系统提供了锚点。在使用过程中,结构和保护结构的涂层系统都会移动。这种运动可能是由于温度波动引起的基材膨胀或收缩,或者是施加在结构上的活荷载引起的。例如,过桥的交通。表面轮廓必须与涂层系统兼容。通常,涂层厚度越高,表面轮廓深度越大。峰值密度(每单位面积的峰数)在保持涂层系统的附着力方面也起着关键作用,并且在涂层系统在使用中受到损坏时,可以提供更大的耐腐蚀腐蚀能力。
表面轮廓测量标准
当前有四个主要标准用于测量钢表面的表面轮廓。请注意,ASTM D4417-2019和SSPC-PA17还涉及对冲击型电动工具产生的表面轮廓的测量。四个标准是:
ASTM D4417——现场测量喷砂清理钢表面轮廓的标准测试方法;
ASTM D7127——使用便携式测针仪测量喷砂清理过的金属表面的表面粗糙度的标准测试方法;
NACE SP0287——使用复制带对喷砂清理的钢表面的表面轮廓进行现场测量;和
SSPC-PA17——确定符合钢材轮廓/表面粗糙度/峰值计数要求的程序。
表面轮廓深度如何量化?
ASTM D4417包含三种测量表面轮廓深度的方法:方法A描述了比较器的正确使用;方法B描述了深度千分尺的使用,方法C解决了复制带的使用(NACE SP0287也是如此)。其中,方法B和方法C是最常用的方法,因此我们将重点关注它。
ASTM D4417,方法B
ASTM标准中的方法B描述了深度千分尺的使用。表面轮廓深度千分尺使用从量规底部伸出的60°锥形点来测量表面轮廓谷相对于峰高的深度。仪器的底部位于表面轮廓的峰顶上,而锥形点突出到谷底中。深度以密耳(0.001“)或微米(0.001mm; 1 mil有25.4微米(μm))的形式显示在量规上。此方法可用于测量由喷砂清理或冲击式电动工具产生的表面轮廓深度。可提供一些符合该标准的量具制造商的型号。
根据ASTM D4417,每个区域至少获得10个读数。报告了最大的表面轮廓(丢弃明显的异常值)。SSPC-PA 17指出,每个工作班次或准备工作12小时(以时间较短者为准)至少要测量三个6“ x 6”区域。测量必须符合项目规格中列出的最小和最大表面轮廓要求。
ASTM D4417方法C
ASTM标准中的方法C描述了复制磁带的使用。通过在中等压力下使用打磨工具按压聚酯薄膜,在施加于2密耳聚酯薄膜(Mylar?)底面的乳液泡沫中,产生了由喷砂清理产生的峰谷图案的镜像。抛光过程完成后,将复制带从表面上取下,并使用弹簧式千分尺测量图像。
从测量值中扣除聚酯薄膜的厚度(2密耳),显示出被测区域内表面轮廓的深度(直径约为3/8英寸)。或者,可以使用副本磁带读取器(RTR)读取副本磁带。
根据ASTM D4417,每个区域至少获得2个读数。报告两个读数的平均值。SSPC-PA 17指出,每个工作班次或准备工作12小时(以时间较短者为准)至少要测量三个6“ x 6”区域。测量必须符合项目规格中列出的最小和最大表面轮廓要求。
相同的表面,结果不同?
当项目规范仅引用ASTM D4417而不是特定方法时,如果在同一项目中使用两种不同的方法,甚至在同一表面上和同一区域内(例如,承包商的质量),则表面轮廓测量的结果可能会有所不同。控制检查员正在使用复制带,而设施所有者的质量保证检查员正在使用深度千分尺。深度千分尺和复制带法均符合ASTM D4417,但测量采集原理却大不相同。深度千分尺正在测量与仪器底部下方可能有数百个“峰”有关的单个谷底深度。相反,副本磁带映像代表许多峰/谷,千分尺测量所获得的一部分(复制带上的测试区域直径约为3/8英寸,千分尺的砧座直径约为1/8英寸)。因此,实际上,千分尺或复制带上的RTR读数代表几个峰和谷,而深度千分尺则不。因此,差异是不可避免的,尤其是在具有更深的表面轮廓的情况下,两种方法之一的结果可能会或可能不会在指定范围内。为避免这些差异,建议在项目上采用单一方法。可以在施工前的会议上进行讨论并达成共识。实际上,在千分尺或复制带上的RTR上的读数代表了几个峰和谷,而深度千分尺则没有。因此,差异是不可避免的,尤其是在具有更深的表面轮廓的情况下,两种方法之一的结果可能会或可能不会在指定范围内。为避免这些差异,建议在项目上采用单一方法。可以在施工前的会议上进行讨论并达成共识。实际上,在千分尺或复制带上的RTR上的读数代表了几个峰和谷,而深度千分尺则没有。因此,差异是不可避免的,尤其是在具有更深的表面轮廓的情况下,两种方法之一的结果可能会或可能不会在指定范围内。为避免这些差异,建议在项目上采用单一方法。