A klímaváltozás hatása a tartószerkezetekre és az építési szabványokra

Méret: px

Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A klímaváltozás hatása a tartószerkezetekre és az építési szabványokra"

Emília Dobos
8 évvel ezelőtt
Látták:

1 A klímaváltozás hatása a tartószerkezetekre és az építési szabványokra Rózsás Árpád, Kovács Nauzika Ph.D., Vigh László Gergely Ph.D.

2 Problémafelvetés, motiváció Épületek, civil infrastruktúra ~ 80% nemzeti vagyon Mo. közlekedési infrastruktúra ~ 20% nemzeti vagyon Klímaváltozás hatása? Követelmények Teherbírás - hóterhek Használhatóság Tartósság - betonkorrózió Jelenlegi tervezési előírások (Eurocode): - Tapasztalatokon alapul (nem valószínűségelméleti vizsgálaton);

3 Problémafelvetés, motiváció (betonkorrózió) Fémkorrózió, alábecsült jelentőségű, a költségek hatalmasak: - Iparilag fejlett országok GDP ~ 6%; - Nem pontszerűen, katasztrófaként jelentkezik; Japán földrengés és cunami 1/5 az éves korróziós költségeknek, USA; - 22 év természeti katasztrófáinak teljes költsége éves, közvetlen korróziós költségek, USA;

4 Problémafelvetés, motiváció (betonkorrózió) Vasbeton szerkezetek: - Magyarország hídjainak 86%-a vasbeton; - Cementgyártás ~5% antropogén CO 2 kibocsátás - Magyarország hídjainak 86%-a vasbeton; - Jelentős korróziós problémák (>25% kiterjedt, súlyos hiba); - Nem megfelelő tartóssági előírások (1987-ig, ma?). legelterjedtebb betonkorrózió: karbonátosodás (újszerű vizsgálatok Európában)

5 Karbonátosodás (betonkorrózió)

6 Megoldási stratégia - Valószínűségi vizsgálatok, időfüggő vizsgálat. Valószínűségi modell Korróziós modell Klímaváltozás, előrejelzés Megbízhatósági analízis OMSZ együttműködés P ( t) P g X( t) 0 f x( t) dx( t) f éves élettartamú reprezentatív szerkezetek. g x( t) 0 X

7 Éghajlati előrejelzések Forgatókönyvek, hozzárendelt valószínűségek nélkül:

8 Eredmények Depassziváció valószínűsége (ÚT szabvány):

9 Eredmények Depassziváció valószínűsége:

10 Eredmények Depassziváció valószínűsége:

11 Eredmények Összefoglaló táblázat: CEM I 42.5 R CEM I 42.5 R+FA Standard Exposure class Dx c [%] DP f [%] Dx c [%] DP f [%] Eurocode XC XC XC ÚT Az egyes szcenáriók nem eredményeznek jelentős eltéréseket; - Azonosíthatók a legnagyobb hatású paraméterek; - Az ÚT szabvány tartóssági előírásai nagyon gyengén teljesítenek.

12 Fontosabb következtetések (i) Számos jelenlegi és korábbi szabványos előírás nem biztosít elegendő tartósságot, még a 2000-es CO 2 szinten sem; (ii) a depassziváció valószínűsége akár 115%-kal is növekedhet; (iii) A 2000-ben épült szerkezetek esetén a klímaváltozás hatása az első évben nem jelentős; A klímaváltozásnak jelentős hatása lehet a hazai vasbetonszerkezetek tartósságára, a jelenlegi tartóssági előírások felülvizsgálata szükséges. Továbblépés: regionális klímamodellek eredményeinek beépítése (OMSZ)

13 Problémafelvetés, motiváció (hóterhek) - Szerkezeti károsodások, összeomlások; - Klímaváltozás hatása, extrém jelenségek?; - Bizonytalanságok kezelése? (stacionaritás vége). Jövőbeli teherintenzitások?

14 Meteorológiai adatok (Kárpát-medence régió) CARPATCLIM adatbázis

15 Statisztikai vizsgálatok (időbeli trendek) Általánosított extrém eloszlás, GEV (éves maximumok) x Fx (,,, ) exp 1 Időfüggő helyparaméter: 1 () t b b t 0 1 Maximum likelihood illesztés.

16 Statisztikai vizsgálatok (időbeli trendek) AIC 2k 2lnL

17 h=3000 Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Illusztratív példa: egyszerű acél keret d 3 d 4 w=12000 b=5000 d 1 d 2 Statisztikai modell- és paraméterillesztés bizonytalansága: P( hipotézis adat) Bayes-i (számításigényes, MCMC) P A B P A P B A P B P( adat hipotézis ) Frekventista ( egyszerű ) kedvező P lim n összes

18 Statisztikai bizonytalanságok hatása (megbízhatóság) P f - tönkremenetel valószínűsége 5.00E E-04 Gumbel 5.00E E E-04 Pf 2.00E E E c MLE BP BPP Pf 3.00E E E E c Gumbel-MLE Gumbel-BP Gumbel-BPP GEV-BPP GEV-BP GEV-MLE

19 Fontosabb következtetések (i) Mo-on az extémumok tekintetében nem mutatható ki statisztikailag szignifikáns időbeli trend; (ii) Változó klíma bizonytalanságok kezelésének fontossága; (iii) Tartószerkezetek megbízhatóságát jelentősen befolyásolják a meteorológiai terhek, ma elterjedten alkalmazott statisztikai megközelítés pontosításra szorul ( Bayes-is statisztika); Továbblépés: klímaszimulációk eredményeinek felhasználása (BME, MSc diploma), egyéb meteorológiai terhek. A ma tervezett/épített szerkezetek a következő évig állni fognak (rendszer tehetetlensége).

20 Köszönöm a figyelmet!

21 Klímaváltozás hatása 2 C 4 C mai termőterületek 32%-a használhatatlanná válik 50% használhatatlanná válik, 20% új "keletkezik" 20%-a a tanulmányozott fajoknak kihal korallzátonyok élővilága megsemmisül, megfigyelt fajok 40%-a kipusztul MIT (2009) jelenlegi trend 5.1 C 15x több embert érintenek a tengeri áradások mint ma 30x több embert érintenek a tengeri áradások mint ma amazóniai esőerdők 50%-a eltűnik 35cm átlagos tengerszint-emelkedés 47cm átlagos tengerszint-emelkedés

22 Valószínűségi változók Parameters Distribution Mean COV Ref. Relative humidity of carbonated layer (RH real ), [-] Beta [2] Reference relative humidity (RH ref ), [-] Constant [2] Exponent (g e ), [-] Constant [2] Exponent (f e ), [-] Constant [2] Regression exponent (b c ), [-] Normal [2] Period of curing (t c ), [day] Constant Inverse carbonation resistance (R -1 NAC ), [mm 2 /yr/(kg/m 3 )] Normal varying 1 varying 1 [2] Regression parameter (k t ), [-] Normal [2] Error term (e t ), [mm 2 /yr/(kg/m 3 )] Normal [2] Equivalent water cement ratio, [-] Constant varying 2 0 [6] CO 2 concentration of atmosphere (C S,atm ), [ppmv] Normal varying 3 varying 3 [3] CO 2 concentration due to emission (C S,emi ), [ppmv] Normal 0.15 C S,atm 0.15 [7] Probability of driving rain (p SR ), [-] Constant Exponent of regression (b w ), [-] Normal [2] Time of reference (t 0 ), [yr] Constant [2] Time of wetness (ToW), [-] Constant Nominal concrete cover (c min,dur ), [mm] Weibull varying 8/ a [2, 8] 1 depends on the cement type and w/c. 2 depends on the exposure class. 3 see Fig. 1.

Hasonló dokumentumok

REGIONÁLIS KLÍMAMODELLEZÉS AZ OMSZ-NÁL. Magyar Tudományos Akadémia szeptember 15. 1

Regionális klímamodellezés az Országos Meteorológiai Szolgálatnál HORÁNYI ANDRÁS (horanyi.a@met.hu) Csima Gabriella, Szabó Péter, Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat Numerikus Modellező