ESFUERZOS POR MÉTODO DE EMISIÓN ACUSTICA

Introducción al proceso de emisión acústica

Los primeros estudios básicos sobre los fenómenos de emisión acústica se atribuyen a Estados Unidos (1948), y a Káiser, en Alemania (1950). Káiser fue el primero quien utilizó una instrumentación electrónica para registrar los sonidos audibles producidos por los metales durante su deformación. En todos ellos detectó una emisión acústica (entre ellos el cinc, los aceros, el aluminio, el cobre y el plomo). Los trabajos de Káiser despertaron gran interés en los Estados Unidos, por lo que Schofield (1958) y Tatro (1959) mejoraron la instrumentación. A partir de 1964 se han realizado muchos investigaciones sobre todos clases de materiales mediante le técnica de Emisión Acústica (EA). Muchos trabajos tratan del estudio de la mecánica de las fracturas en material con y sin grietas. Se han comprobado que cuando se somete a esfuerzos una probeta con grietas, la deformación plástica que da lugar a una EA se inicia precisamente en los extremos de la grieta y en puntos de la concentración de grietas. También se ha aplicado el método para investigar el crecimiento de las grietas, tal como ocurre durante un proceso de fragilidad por hidrógeno, de agrietamiento por corrosión bajo tensiones o de fatiga a bajos ciclos.

La Emisión Acústica es la clase de fenómeno que genera ondas elásticas transitorias por la liberación rápida de energía a partir de fuentes localizadas, o las ondas transitorias generadas de este modo. Las fuentes clásicas de EA son los procesos de deformación relacionados con defectos tales como la generación y propagación de fisuras, deformaciones del material, desprendimientos del agregado de la matriz, contracciones o dilataciones por fraguado o variaciones de temperatura, etc. El origen de la EA es el campo de tensiones creado dentro de material. De manera que, de no existir variaciones en el campo de tensiones no se produce la EA.

Cuando una pieza de un sólido tal como hormigón se somete a un proceso de carga hasta rotura, ocurren en su interior una serie de dislocaciones de micro estructura que puede detectarse acústicamente. Estas dislocaciones van acompañadas de una liberación de energía potencial que, en parte, se transforma en calor, quedando una pequeña fracción que, al radiarse en forma de energía vibratoria, puede ser recogida en la superficie del sólido.

Las microestructuras (a escala molecular) tienen como consecuencia la aparición de grietas, fisuras o discontinuidades en la masa de sólido. De este modo un sólido que inicialmente se muestra como buen conductor de energía sonora va aumentando su impedancia acústica por efecto de la deterioración del material.

Todos los materiales producen EA durante la creación y propagación de fisuras y durante la deformación. Las ondas elásticas se mueven a través del sólido hacia la superficie, donde son detectadas por sensores (fig.1.1). Estos sensores son transductores que convierten las ondas mecánicas en ondas eléctricas. De este modo se obtiene la información acerca de la existencia y ubicación de posibles fuentes. Esto es similar a la sismología, donde las ondas sísmicas alcanzan las estaciones situadas en la superficie de la tierra. Luego del procesamiento de las señales, se obtiene la ubicación de los centros sísmicos.

La EA presenta frente a otras técnicas, la ventaja que la información sobre la existencia de un posible defecto se recoge en tiempo real. La técnica de EA se basa en la

detección de las ondas elásticas producidas por la aparición o crecimiento de un defecto en un material y conversión de ondas elásticas a señales eléctricas. Los sensores son conectados a la estructura. La salida de cada sensor piezoeléctrico es amplificada por un preamplificador de ruido bajo, filtrado para quitar cualquier ruido extraño. La instrumentación de la EA debe proporcionar alguna medida de la cantidad total de la emisión descubierta para la correlación con tiempo y/o carga.

Proceso de emisión acústico (QSL)

En contraste con la mayoría de los métodos no destructivos las ventajas de EA son:

Los defectos hacen su propia señal (responden a carga, por eso permiten un descubrimiento rápido y temprano de defectos) La EA detecta los movimientos (otros métodos no destructivos detectan las discontinuidades geométricas) Detección de crecimiento/movimiento de los defectos (sensibilidad alta) Monitorización global Tiempo real de monitorización Detección de disposición de posibles defectos No es necesario limpiar la superficie

Las desventajas del método son:

- Ruido exterior- Interpretación de los resultados

El método de EA puede aplicarse en siguientes casos:

- Estudios en laboratorio (ensayos no destructivos)- Inspección de estructuras- Estudios de evaluación de estructura- Pruebas de carga- Estudios de corrosión- Pruebas de materiales avanzadas (compuestos, cerámica)

- Control de calidad de producción- Detección de fallos incipientes por fatiga en componentes estructurales de aeronaves- Control de agrietamiento de las soldaduras durante el proceso de enfriamiento.- Estudios del comportamiento de los materiales a altas temperaturas

Concepto de propagación de ondas acústicas

En un material la deformación lleva a la liberación de la energía elástica absorbida dentro del mismo. Las ondas mecánicas están producidas irradiando de una fuente de defecto y son descubiertas por los sensores que están localizados en la superficie de un material. La amplitud (la energía) del impulso de tensión generado en una fuente de defecto puede variar según la naturaleza del defecto y de dinámica del proceso.

En superficies planas, la onda se distribuye como círculos concéntricos alrededor de fuente y puede ser descubierta por uno o varios sensores. Durante la propagación, la onda es atenuada. La distancia máxima, donde un evento EA todavía puede ser descubierto depende de varios parámetros, como las propiedades de materiales, la geometría de objeto de prueba, su contenido y ambiente, etc. En superficies metálicas planas o cilíndricas, los eventos pueden ser captados a una distancia de varios metros, que es una de las grandes ventajas de esta técnica. Las pruebas de EA pueden captar unas áreas de fuentes que no son accesibles por otros métodos.

Tipos y velocidad de ondas acústicas

Existen tres tipos de ondas de presión que aparecen en un medio sólido y elástico: las ondas longitudinales o de compresión (ondas P), las ondas transversales o de cortante (ondas S) y las ondas de superficie (ondas Rayleigh).

Las ondas P y S se caracterizan por la dirección del moviendo de las partículas del medio, siendo en las P, paralela a la dirección de propagación y en las S, perpendicular. Las ondas P se asocian a tensiones normales y las S a tensiones tangenciales. Las ondas P pueden propagarse en todo tipo de medios, mientras que las S sólo en medios con rigidez a cortante, esto es en medios sólidos. Una onda Rayleigh se propaga a lo largo de la superficie de un sólido y el movimiento de las partículas es elíptico retrógrado.

Los frentes de onda de cada uno de los tipos descritos son diferentes y, a la vez, dependen de la fuente utilizada para generar el impulso. La velocidad de propagación también es diferente, siendo las ondas P, las más rápidas, y las Rayleigh las más lentas. La velocidad particular de cada onda depende de las propiedades elásticas y de la densidad del medio. La velocidad de propagación de las ondas P en medios sólidos infinitos y elásticos se calcula a partir de la siguiente expresión (Graff, 1991):

V p =

E(1 -u)

r(1 +u)(1 - 2u)

donde:

VP- es la velocidad de propagación;

E- es el módulo de elasticidad (longitudinal); υ- es el coeficiente de Poisson;

ρ- es la densidad.

En medios finitos, como placas o barras, la velocidad de propagación de las ondas longitudinales varia en función de la geometría, en concreto, depende de la relación que existe entre las dimensiones transversales de la pieza y la longitud de onda de la perturbación propagada. Sin embargo, en piezas donde el diámetro o la dimensión transversal menor es mucho más pequeña que la longitud de onda de la onda propagada, la velocidad de la onda es independiente del coeficiente de Poisson, de ahí que la expresión que se deba utilizar sea (Graff, 1991):

V p = E

r

donde:

VP- es la velocidad de propagación de la onda longitudinal; E- es el módulo de elasticidad (longitudinal);

ρ- es la densidad.

Por lo tanto, la utilización de una u otra ecuación para el cálculo de la velocidad de propagación de una onda longitudinal, dependerá del tamaño relativo entre longitud de onda y dimensiones de la probeta. Igualmente, hay que recordar que estas ecuaciones se utilizan para medios isótropos.

Un método más real, y a la vez, más complejo de calcular la velocidad de propagación sería utilizando las ecuaciones de Christoffel (Bucur, 1984). La velocidad de propagación de las ondas S o transversales, VS, en medios sólidos elásticos se expresa mediante la siguiente ecuación:

Vs =G

r

donde:

VS- es la velocidad de propagación de la onda transversal; G- es el módulo de elasticidad (transversal);

ρ- es la densidad.

Por otro lado, la velocidad de propagación de las ondas R o Rayleigh, VR, se calcula de forma aproximada mediante la siguiente ecuación:

VR = (0,87 + 1,12u/1+u)v

donde:

VR- es la velocidad de propagación de la onda Rayleigh; υ- es el coeficiente de Poisson;

VS- es la velocidad de propagación de la onda transversal.

Para un coeficiente de Poisson de 0,2, la velocidad de la onda Rayleigh es el 92 % de la velocidad de la onda transversal, S, o el 56 % de la velocidad de la onda longitudinal, P.

La capacidad o sensibilidad de los métodos acústicos para detectar singularidades en el material depende de la onda propagada, de la longitud de onda y de las dimensiones de las singularidades. En general, el tamaño del defecto debe ser igual o superior a la longitud de onda para ser detectado. La relación entre velocidad de onda, V, la frecuencia, f, y la longitud de onda, λ, es:

V = ft

Señales en emisión acústicaNormalmente las señales en EA pueden clasificarse por:

1) “Señal transitoria” (bursts)

Estas señales tienen puntos definidos claramente de principio y final del ruido que provoca un defecto (fig. 3.2). Son características de aparición y crecimiento de fisuras de un material.

tiempo (µs)

Figura 3.2- Señal transitoria (Vallen 2002)

2) “Señal continua”

Son ondas continuas que tienen amplitudes variadas y frecuencias, pero nunca se terminan. La fig. 3.3 representa un modelo de señal continuo típico. Estas señales están caracterizadas de movimientos o dislocaciones.

tiempo (µs)

Figura 3.3- Señal continua (Vallen 2002)

Parámetros de señal acústica

Los datos sobre la forma de onda, pueden ser usados para sacar la información sobre la fuente, tal como, su actividad e intensidad. Una señal típica es represente en la fig. 3.4

Los parámetros de una señal acústica son:

1. Tiempo de llegada (arraival time): es un tiempo absoluto en el cual aparece la primera señal de descubrimiento de un defecto y que puede ser captado por los sensores establecidos.

2. Amplitud máxima (peak amplitude): es una amplitud máxima dentro de la duración de la señal, es decir, el voltaje más alto a cualquier punto en la forma de onda del tiempo de voltaje. Existe amplia variedad de amplitudes de señal encontradas en la práctica, es conveniente describirlos en escala de un decibelio (dB) . La amplitud de una señal en dB es:

A(dBAE ) 20 log V

p ,

Vref

donde:

Vp - voltaje máximo en la salida del elemento transformador Vref- voltaje de referencia

3.Tiempo de subida (rise time): es el intervalo de tiempo entre el momento de aparición de señal y la amplitud máxima de señal. A menudo, este parámetro es utiliza para problemas que dependen del tiempo, como vibración y dinámica.

4Duración de señal (signal duration): es un intervalo entre el primer y el último impulso de la señal. Es en particular útil para la filtración del ruido y otras clases de la calificación de señal.

5Cuentas (golpes)/eventos (counts/events) .La forma de onda mostrada en la fig. 3.5 se llama un golpe ya que es el resultado de señales acústicas que golpean un sensor. Las cuentas son uno de los datos más viejos y más simples de sumar de actividad. El inconveniente es que las cuentas dependen de la resonancia del elemento transformador.

6Cuentas por segundo, eventos por segundo.

7“MARSE” (Measured Area of the Rectified Signal Envelope) – es una área de desarrollo de señal. La energía de las señales de salida del sensor puede estar relacionada con la energía acústica. La energía de la señal de salida del sensor es directamente proporcional al área contenida por la forma de onda y se refiere como la fuerza de señal.

Existen varios aspectos que influyen en la señal. La atenuación, definida como la pérdida de amplitud de señal y la geometría del material pueden considerarse como las influencias principales (Arrington 1987). La velocidad de onda, la geometría y las propiedades materiales son todos los factores que varían la cantidad de la actividad acústica generada. (Sarfarazi 1992).

Características significativas de señal de EA.

- Efecto KáiserEste efecto fue investigado por Wilhelm Káiser en 1950. El observó que la emisión acústica era irreversible, es decir no se produce cuando se vuelve a cargar un material, hasta que el nivel de solicitación no excede el nivel máximo alcanzado en el ensayo anterior.

Este fenómeno irreversible se conoce como “efecto Kaiser”.

En aplicación de una carga inicial, existe una emisión acústica. Después de la estabilidad de la estructura, la emisión adicional no ocurre hasta que el nivel de tensión inicial sea superado. En la fig. 3.5 esta mostrado el efecto de Káiser durante pruebas de carga.

Figura 3.5 - Efecto Káiser

El efecto Káiser puede ser una desventaja para pruebas de emisión acústicas en comparación con otros métodos, porque cada señal acústica sólo puede aparecer una vez. Así que, puede ser necesario hacer pruebas de EA en tiempos definidos, bien planificados y ejecutados.

-“Felicity effect”

Este efecto se define como el aspecto de la emisión acústica significativa a un nivel de carga por debajo de la carga máxima anterior que se observe en el efecto Káiser. En la fig. 3.6 podemos ver que a niveles más altos de la tensión el material esta débil y por eso aparecen las ondas acústicas antes de que la carga máxima anterior es alcanzada (camino 4 a 5 a 6).

Figura 3.6- “Felicity effect” y efecto Kaiser (Grandt, 2004)

Equipo para EA monitorización

En el proceso de monitorización se utilizan diferentes tipos de instrumentos, como sensores, “couplants”, amplificador, filtro de frecuencia, ordenador y software (fig.3.7)

Ondas de EA Filtro de frecuencia Convertidor A/D

Couplant Extracción de

Búfer de datoscaracterísticas

Sensor de EARegistrador de eventos

Preamplificador

Canal de EA (1 hasta N)

Análisis -Software CPU Software

Presentación de datos Almacenamiento de datos

Ordenador personal

Figura 3.7 – Proceso de EA y equipo utilizado (Vallen, 2002)

- “Couplant”

El agente de enganche es importante para la calidad, y debe asegurar un contacto acústico bueno entre sensor y superficie de prueba. Es necesario elegir en agente de enganche que no corroa la superficie del objeto de prueba. En general, se usan grasa de silicona (grasa de vacío alta), petróleo, o pegamento.

- Sensores

Los sensores son utilizados para detectar las ondas mecánicas, que se generan en la estructura y las convierte en señales eléctricas (fig. 3.8).

Figura 3.8 – Sensores de EA

Los transductores de sensores usados para la medida de emisión acústica son sensibles a los movimientos de superficie en que se encuentran ubicados. Normalmente, los transductores de EA son sensibles a frecuencias por encima de 100 kHz. Transductores resonantes son más sensibles a una variedad de frecuencia, que debe ser seleccionada según la aplicación. Los transductores resonantes en 150 kHz a 300 kHz son unos de los más usados en aplicaciones EA.

Los dispositivos piezoeléctricos ofrecen la mayor sensibilidad y por ello son el tipo que más se usa como transductor.

- Amplificador de EA

El amplificador puede estar en un dispositivo separado o estar integrado en el sensor (fig. 3.9). Tener frecuencia entre 3-2000 kHz. Sus características más importantes son:

- Bajo el ruido de entrada para distinguir señales de ruido electrónico- Variedad dinámica grande para tratar amplitudes altas- Variedad grande de temperatura de operaciones para aplicación- Filtro de frecuencia opcional

Figura 3.9- Amplificadores de EA

- Filtro de Frecuencia

El filtro de frecuencia es usado para eliminar variedades de frecuencia no deseadas (fuentes del ruido).

- Convertidor A/D

El convertidor A/D es usado para digitalizar la señal de EA que ha pasado el filtro de frecuencia.

- Ordenador personal y Software

Los sistemas de EA modernos usan ordenadores que proporcionan una entrada de parámetro controlada por menú y control de sistema (fig. 3.10) .

Figura 3.10- Ordenador y Software

Las tareas del ordenador personal son:

- Recibir y guardar los datos- Análisis de datos- Filtración lógica- Cálculo de resultado- Estadística- Representación de los resultados (gráficamente y numéricamente)- Control de hardware de sistema- Prueba de enganche de sensor, grabación de la respuesta de frecuencia de sensor.

Análisis de señales de EAExisten varias técnicas de análisis de las señales de EA. Las señales pueden ser recogidas y analizadas en una base paramétrica o en base de forma de onda. Los datos paramétricos son los eventos, cuentas, amplitud, duración, etc. con el objetivo de caracterización de la fuente. El análisis de forma de onda detallado es recomendado.

Análisis paramétrico

Esta clase de análisis puede ser clasificada como cualitativa y cuantitativa. Las tendencias generales de los datos registrados en el tiempo real pueden ser observadas en formas gráficas. La observación de las tendencias de gráfico de golpe acumulativo y distribución de amplitud puede dar una cantidad verdadera de la información sobre cambios que ocurren en la estructura. Algunos ejemplos de distribución típicos que son un resultado del análisis cualitativo están mostrados en fig. 3.11.

Figura 3.11- Diagrama acumulativo del número total de eventos en tiempo. Diagrama de historia de carga vs. golpes acumulativos (Vallen ,2002)

La fig.3.12 presenta la historia de distribuciones de amplitud. La historia acumulativa muestra cuantos golpes han alcanzado o han excedido la amplitud especificada en el eje horizontal.

Figura 3.12 – Diagramas de distribuciones de amplitud (Vallen, 2002)

Los diagramas de formas de onda con respecto al tiempo y a la frecuencia han sido indicados en la fig 3.13.

Figura 3.13 - Diagramas de forma de onda

La determinación de la posición del defecto de cado uno de los eventos es fundamental para las pruebas de la EA. La distancia entre defecto y sensores es igual a tiempo de llegada multiplicado por velocidad de la señal.

La onda de EA se distribuye en círculos concéntricos de su fuente (defecto) y llega a cado de los sensores en tiempo distinto. La diferencia del tiempo es proporcional a la distancia entre el sensor y el defecto. En este ejemplo la onda primero alcanza el sensor 1, luego al 4, 2 y, finalmente, al sensor 3 (fig. 3.14)

Figura 3.14 - El principio de localización. Señal de sensor (Vallen, 2002)

La fig. 3.15 muestra tres hipérbolas, donde cada una representa los cálculos de la posición de defecto para cado de tres sensores. El punto de intersección de hipérbolas es la posición del defecto. Los diagramas de hipérbola se usan para comprobar los resultados de cálculos de posición de defecto.

Figura 3.15 - Hipérbola intersección de 3 sensores

Los resultados de un cálculo de posición de defecto también pueden mostrarse utilizando el diagrama de puntos sin hipérbolas, que incluye las posiciones de sensores, como en la fig. 3.16

Figura 3.16 – Diagrama de puntos (calculo de posición de defecto)

Análisis de Intensidad

Esto es una técnica de análisis que ayuda a evaluar los resultados y el significado estructural del evento EA registrado. El parámetro que esta considerado aquí es la intensidad de la señal, que es un parámetro que incluye componentes como duración y amplitud de una señal. Este análisis es estadístico para clasificación del daño. El procedimiento de análisis consiste en:

-Determinar dos índices; el índice “Histórico”, definido como medición de cambio de fuerza de señal; y el índice Grado (Severity), definida como la fuerza de señal media entre los valores numéricos más grandes de la señal. Los índices están calculado por formulas de Blessing (1992).

N

H (I ) =N ∑S

ai

( iK 1 )N - K

N

∑S ai

i 1

Sr = 1

(∑J Som )J

m1

donde:H (I)- “historial” índice;N- numero de eventos en el tiempo t; Soi- intensidad de señal en evento iK- coeficiente empírico, que depende de tipo de material S - índice de GradoJ- coeficiente empírico, que depende de tipo de material Som – fuerza de señal de “m” cuenta

-Cada uno de esos índices están evaluado con el tiempo, y el valor máximo de cada índice está indicando en un diagrama de intensidad que está dividido en zonas de daño (fig. 3.17)

Figura 3.17 – Diagrama de intensidad (CARP)

Aplicación del método de emisión acústicaEl método de la EA puede ser aplicado para determinar distintas tipos de defectos en estructuras de hormigón armado y pretensado.

La técnica puede aplicarse tanto para estudios como ensayos en laboratorio, tanto a inspección o monitorización de estructuras “in situ”.

A continuación se presenta diferentes ejemplos de la aplicación del método de EA a los estudios de estructuras de hormigón.