An innovative cementitious geocomposite for smart infrastructure monitoring

Abstract

Esta tese apresenta um trabalho de investigação abrangente sobre materiais geocompósitos cimentícios (areia estabilizada) com capacidade de monitorização. Estas misturas usam materiais inteligentes projetados para monitorização inteligente de infraestruturas em sistemas de transporte e ferrovias. O estudo explora a utilização de nanotubos de carbono híbridos (CNT) e nanoplaquetas de grafeno (GNP) como agentes de funcionalização em compósitos cimentícios, visando aprimorar o desempenho mecânico e permitir a monitorização em tempo real. Numa fase inicial, foram otimizadas técnicas de dispersão dos nanomateriais utilizando 10% de Pluronic F-127 e 50% de tributyl phosphate (TBP), as quais foram submetidas a um banho de ultrassons. As diferentes dispersões aplicadas em argamassas cimentícias devido à semelhança com a areia estabilizada cimentícia e à escassez de investigações neste domínio. O conceito foi validado com sucesso, levando à produção de geocompósitos cimentícios autosensíveis. A otimização adicional do cimento, do teor de água, das cargas e dos métodos de medição, levou à obtenção de melhorias significativas no desempenho físico, mecânico e de piezoresistividade do geocompósito, devido ao sucesso da incorporação bem-sucedida de nano materiais. Por outro lado, foi estudado o impacto da utilização de materiais fibrosos na capacidade de sensorização dos geocompósitos, resultando igualmente em melhorias nas propriedades mecânicas, mas com capacidade reduzida de auto monitorização. Dada a complexidade da capacidade de sensorização dos geocompósitos, foi realizada uma investigação abrangente dos vários parâmetros que influenciam o comportamento piezoresistivo. O estudo avaliou também o tamanho, a disposição dos elétrodos, a temperatura, a humidade e as condições de carga, levando à obtenção de resultados muito importantes para a otimização das capacidades de sensorização. O aumento do comprimento, da largura e da espessura da matriz circundante às cargas condutoras, gerou um aumento da resistividade elétrica, tendo as mudanças de comprimento revelado um efeito mais significativo. Maiores aspect ratios of conductive fillers originaram limiares de percolação reduzidos, indicando maior condutividade elétrica. Os geocompósitos apresentaram uma correlação positiva entre a temperatura e os valores do fator de medida- gauge factor (GF), mostrando potencial para aplicações de deteção de temperatura. No entanto, verificou-se que o aumento do teor de humidade afetou negativamente a compatibilidade de deteção, resultando em valores reduzidos de GF. Para além disso, a frequência de carga influenciou igualmente os valores de mudança fracional da resistência elétrica - fractional change in resistance (FCR). Frequências mais altas na região elástica resultaram num maior FCR, enquanto que, em situações para além do limite elástico, frequências mais altas reduziram o valor do FCR. Os geocompósitos demonstraram uma sensibilidade significativa a mudanças de deformação, tornando-os adequados para monitorização de tráfego e do estado de conservação em diversos cenários operacionais. A relação entre valores de GF, módulo e análise de correlação de imagens digitais - digital image correlation (DIC) ofereceu uma abordagem promissora para avaliar o comportamento mecânico e os níveis de danos dos geocompósitos sob diferentes condições de carga.

This thesis presents a comprehensive investigation into self-sensing cementitious geocomposites (stabilized sand), a class of smart materials designed for intelligent infrastructure monitoring in transportation and railway systems. The study focuses on the potential of hybrid carbon nanotubes (CNT) and graphene nanoplatelets (GNP) as fillers in cementitious composites, aiming to enhance structural performance and enable real-time monitoring. In the preliminary phase, optimized dispersion techniques using 10% PF-127 and 50% TBP, subjected to sonication, were developed and tested on cementitious mortar due to its resemblance to cementitious stabilized sand and the scarcity of research in this domain. The concept was successfully validated, leading to the creation of self-sensing cementitious geocomposites. Through further optimization of cement, water content, fillers, and measurement methods, significant improvements in the geocomposite's physical, mechanical, and piezoresistivity performance were achieved, thanks to the successful incorporation of nanomaterials. The impact of fibrous materials on the smart geocomposite's capabilities was examined, resulting in improved mechanical properties but reduced sensing ability. Given the complexity of the geocomposite's sensing capacity, a comprehensive investigation into various parameters influencing piezoresistive behaviour was conducted. The study assessed size, electrode layout, temperature, humidity, and loading conditions, leading to valuable insights for optimizing sensing capabilities. Increasing the length, width, and thickness of the matrix surrounding conductive fillers raised electrical resistivity, with length changes having the most significant effect. Higher aspect ratios of conductive fillers led to reduced percolation thresholds, indicating enhanced electrical conductivity. The geocomposite displayed a positive correlation between temperature and gauge factor (GF) values, showing potential for temperature-sensing applications. However, increased moisture content negatively affected sensing compatibility, resulting in decreased GF values. Loading frequency also influenced the fractional change in resistance (FCR) values. Higher frequencies in the elastic region resulted in increased FCR, while beyond the elastic threshold, higher frequencies reduced FCR. The geocomposite demonstrated exceptional sensitivity to strain changes, making it suitable for traffic and health monitoring in diverse operational scenarios. The relationship between GF, modulus, and digital image correlation (DIC) analysis provided a promising approach to assess mechanical behaviour and damage levels of the geocomposite under different loading conditions. Additionally, the composite's self-heating properties offered innovative applications in temperature monitoring, de-icing, and infrastructure maintenance. Overall, this thesis significantly contributes to the advancement of smart materials in intelligent structures. The self-sensing cementitious geocomposites hold immense potential to revolutionize infrastructure monitoring, ensuring sustainability, resilience, and enhanced performance in critical transportation and railway systems.