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PREVISÃO DA VIDA ÚTIL DE ELEMENTOS METÁLICOS

EXTERIORES NÃO ESTRUTURAIS EM EDIFÍCIOS

Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço

Miguel da Rocha Silva

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em

Engenharia Civil

Júri

Presidente: Prof. Doutor Luís Manuel Alves Dias

Orientador: Prof. Doutor Pedro Miguel Dias Vaz Paulo

Vogal: Prof. Doutor Fernando António Baptista Branco

Outubro de 2012

Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios

Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Sumário

i

Título: Previsão da vida útil de elementos metálicos exteriores não estruturais em edifícios -

Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço

Autoria: Miguel da Rocha Silva

Curso Mestrado em: Engenharia Civil

Orientador: Prof. Doutor Pedro Vaz Paulo

Sumário

A manutenção e a reabilitação do património edificado devem ser uma preocupação

constante e, por isso, o estabelecimento de prioridades e o seu planeamento atempado assume

capital importância. Deste modo, os proprietários de bens imóveis devem planificar os

investimentos em ações de manutenção e reabilitação, através da definição dos limites de

degradação aceitável e da previsão de quando é que aqueles limites serão alcançados durante o

período de vida do edifício.

Com vista a atingir uma melhoria efetiva na área da manutenção e reabilitação do

património construído, urge desenvolver metodologias eficazes para a previsão da vida útil de

materiais e componentes.

A presente dissertação assume-se como um trabalho exploratório de novas metodologias

orientadas para a obtenção de estimativas de vida útil de materiais e componentes de construção.

Deste modo, o seu objetivo será apresentar e testar uma metodologia, baseada na inspecção de

edifícios em serviço, em Lisboa, com vista à obtenção de dados fiáveis que conduzem a uma

previsão da vida útil de elementos metálicos exteriores não estruturais dos edifícios, neste caso os

gradeamentos.

Neste âmbito procedeu-se à quantificação de destacamento de tinta, sob a forma da

percentagem da pintura do gradeamento afetada. Para o efeito, foram selecionados quatro fatores

de degradação, que poderão exercer maior influência no desempenho dos elementos metálicos ao

longo dos anos.

Após a recolha dos dados, procedeu-se à análise dos resultados utilizando gráficos de

degradação e modelos determinísticos.

Palavras Chave: Metodologia de previsão da vida útil, Gradeamentos, Inspecções,

Quantificação de anomalias, Factores de degradação, Modelos

determinísticos


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Abstract

ii

Title: Service life prediction of non-structural external metallic elements of the buildings –

Methodology based on the inspection of in-use buildings

Abstract:

The infrastructure maintenance and rehabilitation are, undoubtedly, a constant concern.

Therefore, it becomes vital to adopt rational management and planning. In this context, the

owners of the buildings must plan their investments in the maintenance and rehabilitation areas,

defining the limits of acceptable degradation and predicting the deadline of those limits, throughout

the infrastructure service period.

In order to reach an effective improvement in the infrastructure maintenance and

rehabilitation, it is crucial to develop service life prediction methodologies of building materials and

components.

This research constitutes an exploratory work for new service life prediction methodologies

of building materials and components. In this context, its aim is to present and test a research

methodology, based on the inspection of in-use buildings, in Lisbon, in order to reach reliable

data which will lead to the service life prediction of non-structural external metallic elements of

the buildings, namely the gating.

This methodology comprises the quantification of defects, considering the paint peeling

defect quantification. Additionally, the influence of four degradation factors was also considered in

the overtime performance of the external metallic elements.

After the data collection stage, the data analysis was carried out through the use of

degradation graphs and deterministic models.

Keywords: Service life prediction methodology, Building inspections, Defect

quantification, Degradation factors, Deterministic models, gating.


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Agradecimentos

iii

Agradecimentos

Em primeiro lugar gostaria de agradecer à minha família. O seu apoio, o seu incentivo, e

os seus sacrifícios em prol da criação de oportunidades de crescimento para mim foram

essenciais para que me fosse possível chegar ao ponto em que actualmente me encontro.

Quero agradecer profundamente o Prof. Pedro Vaz Paulo, com quem tive o privilégio de

ter como orientador. Agradeço-lhe todo o apoio e todos os conselhos.

Finalmente, mas não por isso menos importante, deixo um agradecimento especial a

todos os meus amigos, com os quais tive o prazer e privilégio de partilhar esta fase da minha vida

e com os quais continuarei com certeza a partilhar quer as vitórias, quer os momentos difíceis.


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Índice

iv

Índice

AGRADECIMENTOS .................................................................................................................. III

ÍNDICE DE FIGURAS ................................................................................................................. VII

ÍNDICE DE QUADROS .............................................................................................................. VIII

ÍNDICE DE GRÁFICOS ............................................................................................................... IX

1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................. 1

1.1. Considerações Iniciais ........................................................................................... 1

1.2. Objetivos ................................................................................................................ 1

1.3. Plataforma BuildingsLife ........................................................................................ 2

1.4. Estrutura da dissertação ........................................................................................ 3

2. PREVISÃO DA VIDA ÚTIL DE COMPONENTES DE EDIFÍCIOS .................................................. 5

2.1. Generalidades ....................................................................................................... 5

2.2. Perspetiva geral das metodologias de previsão da vida útil ................................. 9

2.3. Procedimento geral ............................................................................................. 11

2.4. Definição do problema ......................................................................................... 11

2.4.1. Materiais e componentes em estudo ............................................................................ 11

2.4.2. Caracterização do material ou componente .................................................................. 12

2.4.3. Identificação do contexto de aplicação do material ou componente ............................. 13

2.4.4. Especificação dos requisitos de desempenho .............................................................. 13

2.4.5. Fatores de degradação ................................................................................................. 16

2.5. Recolha de dados ................................................................................................ 17

2.5.1. Metodologias de curto prazo ......................................................................................... 18

2.5.2. Metodologias de longo prazo ........................................................................................ 20

2.6. Análise e modelação de dados ........................................................................... 23

2.6.1. Teoria da Fiabilidade..................................................................................................... 24

2.6.2. Método Fatorial ............................................................................................................. 24

2.6.3. Modelos determinísticos ............................................................................................... 25

2.6.4. Modelos estocásticos .................................................................................................... 30

2.6.5. Modelos de engenharia................................................................................................. 31

3. METODOLOGIA DE INVESTIGAÇÃO .................................................................................. 33

3.1. Conceito Geral ..................................................................................................... 33

3.2. Inspeções e Trabalho de Campo ........................................................................ 33

3.2.1. Descrição Geral ............................................................................................................ 33

3.2.2. Análise In Situ e registo de observações ...................................................................... 34



v

3.2.3. Ficha de Inspeção utilizada nas visitas de campo ........................................................ 34

3.2.4. Levantamento Fotográfico ............................................................................................ 35

3.2.5. Medição da espessura de tinta ..................................................................................... 35

3.2.6. Determinação da orientação solar ................................................................................ 36

3.2.7. Recolha de amostras .................................................................................................... 36

3.2.8. Data da Última Manutenção .......................................................................................... 37

3.3. Quantificação do estado de degradação ............................................................. 37

3.3.1. Produção de Imagens dos Elementos Metálicos .......................................................... 37

3.3.2. Photo Color ................................................................................................................... 40

3.4. Análise de dados e ajuste das curvas de degradação ........................................ 42

3.5. Resumo da Metodologia ...................................................................................... 46

4. ELEMENTOS METÁLICOS EM EDIFÍCIOS .......................................................................... 49

4.1. Soluções correntes .............................................................................................. 49

4.2. Corrosão .............................................................................................................. 50

4.2.1. Problemas relacionados com a corrosão ...................................................................... 52

4.3. Anomalias e respetivos sintomas ........................................................................ 53

4.3.1. Anomalias Superficiais .................................................................................................. 53

4.3.2. Anomalias Profundas .................................................................................................... 57

4.4. Medidas Preventivas ........................................................................................... 60

4.4.1. Seleção do material adequado ..................................................................................... 62

4.4.2. Avaliação da corrosividade do meio ............................................................................. 62

4.4.3. Escolha do revestimento/tratamento de superfície de proteção ................................... 62

4.4.4. Manutenção .................................................................................................................. 62

4.5. Fatores de degradação ....................................................................................... 63

4.5.1. Localização dos Edifícios .............................................................................................. 64

4.5.2. Espessura de tinta ........................................................................................................ 64

4.5.3. Orientação Solar ........................................................................................................... 65

4.5.4. Cor de pelicula de tinta ................................................................................................. 65

5. ANÁLISE DOS RESULTADOS .......................................................................................... 67

5.1. Descrição da Amostra ......................................................................................... 67

5.2. Gráfico de Degradação Geral ............................................................................. 69

5.3. Descrição Geral dos Gráficos de Degradação .................................................... 71

5.4. Influência da Localização .................................................................................... 72

5.5. Influência da Espessura de Película ................................................................... 74

5.6. Influência da Orientação Solar ............................................................................ 76

5.7. Influência da Cor de Película............................................................................... 78

5.8. Combinação de Fatores de Degradação ............................................................ 80



vi

5.8.1. Combinação 1 – Espessura e Cor da película .............................................................. 81

5.8.2. Combinação 2 – Espessura da película e sua Localização .......................................... 84

5.8.3. Combinação 3 – Orientação solar e Cor da película de tinta ........................................ 87

6. CONCLUSÃO ................................................................................................................. 91

7. REFERÊNCIAS ............................................................................................................... 93

8. ANEXOS ...................................................................................................................... 8-II

8.1. Anexo I – Ficha de Inspeção .............................................................................. 8-II

8.2. Anexo II - Fotografia dos Elementos Metálicos ................................................... 8-I

8.3. Anexo III - Caracterização da Amostra de Estudo ........................................... 8.3-I

8.4. Anexo IV - Caracterização dos Fatores de Degradação para a

Amostra do Estudo .................................................................................................................... 8.4-I



vii

Índice de figuras

Figura 2.1 - Escalas de análise dos materiais e componentes de edifícios [Westberg et al. (2001), adaptado de Haagenrud

(1997)]........................................................................................................................................................................ 13 Figura 2.2 - Elementos Metálicos Estruturais em edifícios ................................................................................................... 15 Figura 2.3 - Elementos Metálicos não Estruturais em edifícios ............................................................................................ 15 Figura 3.1 - Alguns elementos de estudo ( MS052 e MS061) .............................................................................................. 34

Figura 3.2 - Medição da espessura das películas de tinta ................................................................................................... 35 Figura 3.3 - Sistema de classificação das orientações solares das fachadas. ..................................................................... 36 Figura 3.4 - Saquetas individualizadas com as amostras de tinta devidamente identificadas .............................................. 36

Figura 3.5 - Processo fotográfico (MS017) .......................................................................................................................... 38 Figura 3.6 - Metodologia utilizada para levantamento fotográfico ........................................................................................ 38 Figura 3.7 – Foto com a área de análise delimitada (MS011). ............................................................................................. 39 Figura 3.8 – Resultado final com as percentagens correspondente às cores existentes. ..................................................... 39

Figura 3.9 - Cartão de cor (MS054.1) .................................................................................................................................. 41 Figura 3.10 - Obtenção do valor de cor num espaço de cores ............................................................................................. 42

Figura 4.1 – Vasta gama de utilização dos elementos metálicos nos edifícios .................................................................... 50 Figura 4.2– Pilha eletroquímica ........................................................................................................................................... 51 Figura 4.3 – Exemplos da má conceção de projetos e consequentes soluções recomendadas .......................................... 52

Figura 4.4 – Exemplos de alteração de cor (anomalia superficial) MS010 e MS078 ............................................................ 54 Figura 4.5 – Exemplos de Manchas (anomalia superficial) MS023.1 e MS083 .................................................................... 54

Figura 4.6 – Exemplos de Escorrimentos (anomalia superficial) MS010 e MS030 ............................................................... 55 Figura 4.7 – Exemplos de Destacamento (anomalia superficial) MS050 e MS055 .............................................................. 55

Figura 4.8 – Fatores gerais que influenciam a corrosão ...................................................................................................... 60



viii

Índice de quadros

Quadro 2.1 - Classificação da durabilidade dos materiais ..................................................................................................... 6 Quadro 2.2 - Descrição de algumas normas utilizadas para a previsão da vida útil ............................................................... 8 Quadro 2.3 – Normas da série ISO 15686 .......................................................................................................................... 10 Quadro 2.4 – Procedimento geral das metodologias de previsão da vida útil de materiais e componentes de construção,

com indicação do procedimento adotado na presente dissertação (realce com cor). .................................................. 12

Quadro 2.5 – Agentes de degradação que afetam a vida útil dos materiais e componentes de construção (adaptado da

norma ISO 6241:1984). .............................................................................................................................................. 16 Quadro 3.1 – Modo de identificação dos edifícios visitados ................................................................................................. 33

Quadro 3.2 – Valores de EQM das curvas de degradação apresentadas no Gráfico 3.2 ..................................................... 45 Quadro 3.3 – Valores de EQM das curvas de degradação apresentadas no Gráfico 3.3. .................................................... 46 Quadro 3.4 – Quadro resumo da metodologia adotada ....................................................................................................... 47 Quadro 4.1 – Resultado final da análise .............................................................................................................................. 57

Quadro 4.2 – Fatores de degradação considerados ............................................................................................................ 63 Quadro 5.1 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados por intervalo de idade das pinturas. ............. 67

Quadro 5.2 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados por intervalo de destacamento de tinta das

pinturas. ..................................................................................................................................................................... 68 Quadro 5.3 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados pelos fatores de degradação ....................... 68

Quadro 5.4 – Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das

curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Localização”. ............................................ 72

Quadro 5.5 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das

curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Espessura da película de tinta”................. 75


curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Orientação solar”. ..................................... 77


curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Cor”. ......................................................... 79

Quadro 5.8 - Quadro resumo das combinações de fatores de degradação consideradas ................................................... 80 Quadro 5.9 – Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação

simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”. ....................................................................... 81

Quadro 5.10 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação

simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”. .................................................................... 83

Quadro 5.11 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação

simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”. ................................................................. 85 Quadro 5.12 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação

simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”. ............................................................... 87 Quadro 5.13 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação

simultânea dos fatores “Cor Clara” e “Orientação solar”. ............................................................................................ 88 Quadro 5.14 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação

simultânea dos fatores “Cor Escura” e “Orientação solar”. ......................................................................................... 90



ix

Índice de gráficos

Gráfico 2.1– Representação esquemática da evolução (vários tipos de curva) de uma propriedade de um material ou

componente e do patamar que define o nível mínimo de desempenho admissível para essa propriedade (Masters et

al., 1987). ................................................................................................................................................................... 14

Gráfico 2.2 – Opções de decisão sobre a vida de uma construção ..................................................................................... 14

Gráfico 2.3 - Morfologia da curva de Gompertz alterando o valor de “ ”. ........................................................................... 27

Gráfico 2.4 - Morfologia da curva de Gompertz alterando o valor de “ ”. ........................................................................... 28 Gráfico 2.5 - Morfologia de uma curva Potencial. ................................................................................................................ 29 Gráfico 2.6 – Morfologia das curvas Weibull. ....................................................................................................................... 30 Gráfico 3.1 – Exemplo ilustrativo da medição do erro nas abcissas e nas ordenadas do gráfico de degradação. ................ 43

Gráfico 3.2 – Curvas de degradação com o ajuste efetuado por processos de minimização do EQMt e EQMD. .................. 44 Gráfico 3.3 - Curvas de degradação com o ajuste efetuado por processos de minimização do EQMt, EQMD e EQMC ....... 46 Gráfico 4.1 – Percentagem de cada anomalia em 100% os gradeamentos ......................................................................... 56

Gráfico 4.2 – Percentagem de cada anomalia nos gradeamentos de cor clara ................................................................... 56 Gráfico 4.3 – Percentagem de cada anomalia nos gradeamentos de cor escuro ................................................................. 57

Gráfico 4.4 – Gráficos representativos do efeito do pH e da Velocidade, respetivamente, para a taxa de corrosão ............ 62 Gráfico 5.1 - Gráfico de degradação geral ........................................................................................................................... 69 Gráfico 5.2 - Curva Gompertz de degradação geral ............................................................................................................ 71

Gráfico 5.3 – Influência do fator “Localização”, modelação com curvas de Gompertz ......................................................... 73 Gráfico 5.4 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação ”Zona Urbana” e “Zona Marítima”. . 74

Gráfico 5.5 - Influência do fator “Espessura de película de tinta”, modelação com curvas de Gompertz .............................. 75 Gráfico 5.6 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “μm>100” e “μm<100”. .................. 76

Gráfico 5.7 - Influência do fator “Orientação solar”, modelação com curvas de Gompertz ................................................... 77

Gráfico 5.8 – Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “SOL” e “VENTO”. ........................ 78 Gráfico 5.9 - Influência do fator “Cor da película de tinta”, modelação com curvas de Gompertz ......................................... 79 Gráfico 5.10 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Clara” e “Cor Escura”. .......... 80 Gráfico 5.11 – Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”, modelação com curva de

Gompertz. .................................................................................................................................................................. 81

Gráfico 5.12 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e

“Cor Clara”. ................................................................................................................................................................ 82 Gráfico 5.13 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”, modelação com curva de

Gompertz. .................................................................................................................................................................. 83 Gráfico 5.14 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e

“Cor Escura”. .............................................................................................................................................................. 84

Gráfico 5.15 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”, modelação com curva de

Gompertz ................................................................................................................................................................... 85 Gráfico 5.16 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e

“Zona Urbana”. ........................................................................................................................................................... 86



x

Gráfico 5.17 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”, modelação com curva de

Gompertz ................................................................................................................................................................... 86 Gráfico 5.18 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e

“Zona Marítima”. ......................................................................................................................................................... 87 Gráfico 5.19 - Comparação entre os fatores “Cor Clara” e “Orientação solar”, modelação com curva de Gompertz ............ 88 Gráfico 5.20 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Clara” e “Orientação solar”. . 89

Gráfico 5.21 - Comparação entre os fatores “Cor Escura” e “Orientação solar”, modelação com curva de Gompertz. ........ 89 Gráfico 5.22 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Escura” e “Orientação solar”.90

Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos em Edifícios Cap. 1

Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Introdução

1

1. Introdução

1.1. Considerações Iniciais

A manutenção e a reabilitação do património edificado devem ser uma preocupação

constante e, por isso, o estabelecimento de prioridades, em termos de investimento e do seu

planeamento atempado assume capital importância. Deste modo, os proprietários de bens

imóveis devem planificar os investimentos em ações de manutenção e reabilitação, através da

definição dos limites de degradação aceitável (tendo em conta critérios como a salubridade das

construções, o arranjo estético, a depreciação do valor do imóvel, as imposições legais, ou a

disponibilidade financeira,) e da previsão de quando aqueles limites serão alcançados durante

o período de vida da construção.

Com vista a atingir uma melhoria efetiva na área da manutenção e reabilitação do

património construído, implementando, simultaneamente, uma planificação rigorosa das

intervenções, associada a um maior controlo de custos, urge desenvolver metodologias

eficazes para a previsão da vida útil de materiais e componentes.

1.2. Objetivos

A presente dissertação assume-se como um trabalho exploratório de novas

metodologias orientadas para a obtenção de estimativas de vida útil de materiais e

componentes de construção. Deste modo, o seu objetivo primordial será apresentar e testar

uma metodologia que se revele eficaz na obtenção de dados fiáveis, conduzindo, assim, à

previsão da vida útil de elementos metálicos exteriores não estruturais dos edifícios.

Para o efeito, selecionou-se alguns fatores que, neste contexto, poderão exercer maior

influência no desempenho dos elementos metálicos ao longo dos anos, nomeadamente:

Localização;

Espessura de pelicula de tinta;

Orientação Solar;

Cor da película de tinta.

Depois de analisados estes quatro fatores, introduziu-se os dados recolhidos na

plataforma BuildingsLife, como está patente no subcapítulo 1.3.

Após a inserção de todos os dados e posterior quantificação das anomalias nesta

plataforma, realizou-se uma análise criteriosa de toda a informação, tomando em consideração

os fatores conducentes à degradação. Aquela análise implicou, ainda, a elaboração de gráficos

do tipo T-ED (Tempo – Extensão de Degradação), os quais mostram que, aplicando certos



2

filtros de informação, é possível detetar o comportamento dos vários fatores de degradação,

previamente selecionados:

Gráfico Corrosão-Localização: os edifícios foram agrupados em duas zonas

distintas, marítima e urbana;

Gráfico Corrosão-Espessura de pelicula de tinta: os gradeamentos foram

divididos em dois níveis, em que o Nível 1 corresponde a uma espessura de

pelicula inferior aos 100 μm, enquanto o Nível 2 diz respeito a uma espessura

de pelicula igual ou superior a 100 μm;

Gráfico Corrosão-Orientação Solar: neste fator considerou-se a orientação dos

gradeamentos, tendo em conta dois grupos distintos, um relativo às posições

Sul, Este e Oeste (“SOL”) e outro que contempla a posição Norte (“VENTO”);

Gráfico Corrosão-Cor da pelicula da tinta: os elementos metálicos foram

separados consoante a sua cor, sendo incluídos na “COR ESCURA” o preto, o

cinzento, o verde, o azul e o castanho, enquanto na “COR CLARA” se inserem

o branco e o bege.

Assim, o propósito deste trabalho é contribuir para melhorar a obtenção de estimativas

da vida útil dos elementos metálicos, o que foi, efetivamente, realizado através dos resultados

obtidos e da sua posterior análise.

1.3. Plataforma BuildingsLife

Tendo em vista a execução da presente dissertação, utilizou-se a plataforma eletrónica

BuildingsLife (http://www.buildingslife.com/), a qual foi desenvolvida no âmbito da tese de

doutoramento do Prof. Pedro Vaz Paulo (Paulo, 2009), do Instituto Superior Técnico, com o

apoio da empresa Construlink, Tecnologias de Informação, S.A.

Esta plataforma “Web-based” constitui um sistema de gestão da manutenção para o

património edificado, que permite:

o registo e o armazenamento de dados recolhidos em inspeções dos

elementos metálicos (caracterização dos materiais aplicados, do ambiente de

exposição e da degradação existente);

a quantificação de anomalias;

a modelação do desempenho e da degradação de materiais e componentes;

a modelação das condições ambientais e dos fatores de degradação;

a criação e a análise de planos de manutenção otimizados para diminuir os

custos.



3

Neste contexto, recorreu-se, por um lado às funcionalidades da plataforma

BuildingsLife que permitiram o registo e armazenamento de dados e a quantificação de

anomalias e, por outro, às ferramentas informáticas, como o Microsoft Excel 2010, para a

análise de dados e a modelação do desempenho dos elementos metálicos.

1.4. Estrutura da dissertação

A presente dissertação é composta por seis capítulos, a saber:

Capítulo 1: Introdução.

Capítulo 2: Apresentação do state-of-the-art relativo às metodologias existentes de

previsão da vida útil de materiais de construção; elencagem dos principais autores da área;

referência a trabalhos de investigação e aos normativos mais relevantes; exposição das

principais fases comuns às várias metodologias de previsão da vida útil de materiais de

construção.

Capítulo 3: Explicitação da metodologia proposta e seguida na presente dissertação;

descrição das suas etapas e das técnicas e equipamentos utilizados.

Capítulo 4: Identificação de algumas soluções adotadas para os elementos metálicos e

respetiva aplicação; registo das anomalias e dos fatores de degradação que foram alvo deste

estudo.

Capítulo 5: Recolha de dados e respetiva análise, através de gráficos e curvas de

degradação que demonstram a influência dos vários fatores de degradação, considerados no

desempenho dos elementos metálicos, nomeadamente os gradeamentos, ao longo dos anos.

Capítulo 6: Conclusões.


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Previsão de vida útil

5

2. Previsão da vida útil de componentes de edifícios

2.1. Generalidades

Recentemente, registou-se na indústria da construção, uma preocupação relativa à

previsão da vida útil de materiais e componentes de edifícios. Conceitos como a durabilidade

dos materiais estão presentes na cultura desta indústria e a sua importância é unanimemente

reconhecida, apesar de, por vezes, este conceito ser erradamente utilizado para definir uma

propriedade intrínseca dos materiais, quando de facto é, sobretudo, uma função das condições

de utilização e exposição destes. No entanto, a abordagem sistemática do problema da

durabilidade, com vista a obter dados que permitam fazer previsões de vida útil, apenas

começou a ganhar relevância na década de 80, no século XX.

A investigação ligada à indústria da construção tem manifestado, desde as últimas

décadas do século XX, a sua preocupação relativamente à previsão da vida útil de materiais e

componentes de edifícios. De facto, a partir da década de 80, encetou-se uma abordagem

sistemática do problema da durabilidade, com vista à obtenção de dados que conduzissem à

construção de um quadro de previsões acerca da vida útil dos materiais.

Neste contexto, ganha suprema relevância o conceito de durabilidade que, segundo a

norma ISO1 15686, se assume como a “capacidade do edifício, ou dos seus elementos, para

desempenhar as funções requeridas durante um determinado período de tempo sobre a

influência dos agentes atuantes em serviço”. Por sua vez, a norma Americana ASTM2 E632

apresenta a seguinte definição para o mesmo conceito: “capacidade de manter um produto,

componente, sistema ou construção em serviço durante um período definido de tempo”.

Deste modo, o conceito de durabilidade está intimamente associado ao conceito de

vida útil que, segundo a norma ISO 15686, pode ser definido como o “período de tempo, após

a construção, em que o edifício ou seus elementos, igualam ou excedem os requisitos mínimos

de desempenho”.

Para o mesmo conceito a EOTA3 no documento guia GD002 - Assumption of Working

Life of Construction Products in Guideline for European Tecnical Aprovals and Harmonized

Standards (Bruxelas 1990) - apresenta a seguinte definição para o mesmo conceito de vida útil:

“período de tempo durante o qual o desempenho dos produtos se mantêm a um nível

compatível com a satisfação dos requisitos essenciais”.

O crescente interesse na temática da previsão da vida útil de materiais e componentes

de edifícios foi, de certa forma, impulsionado por uma maior preocupação política e social

1 ISO - International Organization for Standardization;

2 ASTM - American Society for Testing and Material;

3 ETOA - European Organisation for Technical Approvals

http://www.iso.org/



6

manifestada em conceitos como “sustentabilidade” e “desenvolvimento sustentável”. Assim,

Brundtland (1987) define “desenvolvimento sustentável” como “development that meets the

needs of the present generations without compromising the ability of future generations to meet

their own needs”.

Neste contexto, a adoção de medidas de promoção de um “desenvolvimento

sustentável” ficou consagrada como uma meta global na cimeira das Nações Unidas no Rio de

Janeiro, Brasil, em 1993, da qual resultou a Agenda 21 (UN, 1993), que se assume como um

documento que apresenta um plano de ação ao nível global, nacional e local, visando todos os

setores da atividade humana, tendo como objetivos primordiais reduzir o impacto do Homem

no ambiente e promover a adoção de padrões de atividade sustentáveis.

Por seu lado, Pearce (2003) elaborou um relatório acerca do contributo que a indústria

da construção, no caso específico da realidade do Reino Unido, deveria prestar na demanda

dessa sustentabilidade. Assim, aquele autor realça a importância dos inputs fornecidos ao

património construído nas suas fases de projeto, construção e manutenção, nos níveis de

atividade económica aí albergada e na sua respetiva produtividade. Esta consideração

evidencia o impacto que o espaço construído tem sobre a atividade humana focando, para

além das dimensões técnicas da construção, a sua componente socioeconómica. Uma vez que

as atividades da indústria da construção têm um impacto significativo na definição da qualidade

de vida e da produtividade das sociedades, justifica-se uma aposta num rumo mais sustentável

para as atividades desta indústria.

Neste âmbito, a procura desta sustentabilidade deverá corresponder a um aumento do

ciclo de vida das construções, resultando numa maior longevidade do espaço construído. Tal

exige que a durabilidade seja uma preocupação presente nas fases de conceção, construção e

exploração do património construído, uma vez que está ligada aos materiais e aos

componentes do edifício e, consequentemente, ao próprio edifício.

Neste contexto, a EOTA, a propósito da durabilidade dos materiais, apresenta a

seguinte classificação (Quadro 2.1):

Quadro 2.1 - Classificação da durabilidade dos materiais

Categoria Anos

Pequena 10

Média 25

Normal 50

Longa 100



7

Por sua vez, a norma ISO 15686, com o intuito de definir valores mínimos para a

durabilidade do edifício e dos seus componentes, estabelece a durabilidade do edifício em

número de anos nos seguintes patamares, por ordem crescente:

10 anos;

15 anos;

25 anos;

60 anos;

100 anos;

150 anos.

Tomando em consideração tanto a classificação da EOTA como a norma da ISO

15686, procedeu-se à recolha e análise de dados que permitem inferir acerca da durabilidade

dos edifícios em Portugal.

Embora não exista uma forma de recolher, de forma exaustiva, os dados que permitam

definir rigorosamente a durabilidade dos edifícios em Portugal, uma vez que não existe um

sistema de seguros obrigatório, considera-se que, relativamente às causas do mau

desempenho do edifício, os erros de conceção estão na base da maioria dos problemas

existentes.

Relativamente ao tema durabilidade, existem diversas normas, nacionais e

internacionais, que têm uma aplicação direta ou indireta, nesta área, como é o caso das

normas ISO 15686, já anteriormente referida, e a ISO 6241.



8

Quadro 2.2 - Descrição de algumas normas utilizadas para a previsão da vida útil

Norma Descrição

ASTM E362 (American Society for Testing and Materials)

Padrão de Prática para o Desenvolvimento de testes acelerados para a Ajuda Previsão da vida útil dos componentes e materiais de construção. (Esta prática abrange os passos que devem ser seguidas no desenvolvimento de testes acelerados para prever a vida útil dos componentes e materiais de construção.)

EOTA GD 002 (European Organisation for Technical Approvals)

O papel da EOTA é principalmente para monitorar e progredir a elaboração das Diretrizes da ETA (GATE) e para coordenar todas as atividades relacionadas com a emissão de ETA. EOTA opera em estreita cooperação com a Comissão Europeia, EFTA, CEN, associações comerciais europeias e organizações industriais, que também estão presentes como observadores em vários níveis da EOTA.

ISO 6241

Normalização e desempenho em edifícios, faz parte de um conjunto de normas direcionadas para a gestão da qualidade em empresas construtoras.

No entanto, ao património construído, e ao longo do seu ciclo de vida, deve ser

garantida a sua funcionalidade, nomeadamente, através de rigorosas considerações na fase de

conceção, cuidados acrescidos na fase de construção e, sobretudo, um planeamento

cuidadoso e pormenorizado das necessidades de manutenção cujo surgimento será expectável

durante esse período. Adicionalmente, a sustentabilidade do espaço construído requer o

controlo e planeamento dos recursos económicos necessários, durante o seu ciclo de vida para

que a sua gestão seja a mais eficaz possível (Daniotti et al., 2007).

Por esta razão, a previsão da vida útil dos materiais e componentes do património

construído, quer este seja um edifício, quer seja outra infraestrutura, assume uma grande

importância. Neste contexto, a existência de dados relativos à vida útil de materiais e

componentes é essencial para se alcançar maior durabilidade das construções, permitindo uma

correta seleção, uso e manutenção destes (Masters et al., 1987). Tais dados são necessários

ao planeamento das necessidades de manutenção ao longo do ciclo de vida do espaço

construído, devendo refletir os mecanismos de degradação dos materiais e componentes (ou

seja, a forma de alteração química, física ou mecânica que produz efeitos negativos em

propriedades críticas dos produtos da construção), os agentes ambientais que têm influência

nesses mecanismos (vale dizer, tudo o que atue sobre um edifício ou parte dele afetando



9

negativamente o seu desempenho, como o utilizador, a água, as cargas mecânicas e o calor,

entre outros) e as decorrentes vidas úteis expectáveis desses materiais ou componentes.

Deste modo, e com aquelas condições, pode-se avaliar a aptidão de um edifício, ou

dos seus componentes, para cumprir a função que lhe é exigida nas suas condições de serviço

e, assim, deteta, de uma forma mais célere, qualquer falha ou desvio do estado pretendido

para o edifício, ou parte deste, verificando se existe algum risco de obsolescência, quer dizer,

perda de aptidão de um determinado item para desempenhar satisfatoriamente as suas

funções devido a alterações no nível do desempenho exigido.

2.2. Perspetiva geral das metodologias de previsão da vida útil

O desenvolvimento de metodologias de previsão da vida útil de materiais e

componentes de edifícios foi largamente potenciado pelo trabalho de várias comissões

técnicas, provenientes de entidades como a CIB4 (CIB W80), a RILEM

5 (RILEM 71-PSL, 100-

TSL, 175-SLM) ou a ISO6 (ISO TC 59 SC 14) (Lacasse et al.,2004).

Das comissões técnicas conjuntas CIB W80 / RILEM 71-PSL resultaram os trabalhos

de Masters e Brandt (Masters et al., 1987, Masters et al., 1989) que apresentaram o estado da

arte das metodologias de previsão da vida útil (Masters et al., 1987), sugerindo uma

metodologia geral de previsão da vida útil de materiais e componentes e identificando algumas

necessidades de investigação nesse domínio (Masters et al., 1987, Masters et al., 1989).

Posteriormente, como resultado do trabalho conjunto das comissões técnicas CIB W80

/ RILEM 100-TSL foi apresentada uma nova contribuição para a temática das metodologias de

previsão da vida útil de materiais e componentes de edifícios, da autoria de Sjöström e Brandt

(1991), que aprofundam a problemática da recolha e utilização de dados provenientes de

exposição em serviço nas metodologias de previsão de vida útil.

Os trabalhos de Martin et al. (1994) e Martin (1999) propõem uma metodologia de

previsão da vida útil aplicada especificamente aos sistemas de revestimento por pintura.

Nestes trabalhos, os autores sugerem a utilização da teoria da fiabilidade como forma de

melhorar a qualidade das previsões e estimativas obtidas.

O Architectural Institute of Japan (AIJ, 1993) propôs uma metodologia de previsão da

vida útil para materiais e componentes baseadas numa expressão fatorial, a qual foi

posteriormente adaptada pela ISO, nas suas normas da série ISO 15686.

4 CIB – International Council for Research and Innovation in Building and Construction;

5 RILEM – International Union of Laboratories and Experts in Construction Materials, Systems;

6 ISO – International Organization for Standardization;



10

O Quadro 2.3. apresenta as normas respeitantes às metodologias de previsão da vida

útil para materiais e componentes de construção.

Quadro 2.3 – Normas da série ISO 15686

Norma Título Descrição

ISO 15686-1:2000 Buildings and constructed assets –

Service life planning – Part 1: General principles;

Princípios gerais e procedimentos aplicáveis na conceção, quando se

planeia a vida útil de edifícios e património construído;


Service life planning – Part 2: Service life prediction procedures;

Procedimentos para a previsão da vida útil de materiais e componentes,

princípios e requisitos;


Service life planning – Part 3: Performance audits and reviews;

Abordagem e procedimentos para a implementação do planeamento da vida útil, nas várias fases do ciclo de vida do

património construído;

ISO/AWI 15686-4 Buildings and constructed assets – Service-life planning – Part 4: Data

requirements;

Requisitos e formatos de dados utilizados na previsão da vida útil,

referentes aos ambientes e condições em serviço;

ISO 15686-5:2008 Buildings and constructed assets – Service-life planning – Part 5: Life-

cycle costing;

Guia para o desenvolvimento de um modelo financeiro referente aos custos

do ciclo de vida do património construído;

ISO 15686-6:2004

Buildings and constructed assets -- Service life planning -- Part 6:

Procedures for considering environmental impacts;

Guia para a avaliação dos impactes ambientais das várias alternativas de

planeamento da vida útil, relação com o LCA (Life Cycle Analysis);

ISO 15686-7:2006

Buildings and constructed assets – Service life planning – Part 7:

Performance evaluation for feedback of service life data from practice;

Indicações para a avaliação de desempenho e feedback relativo aos

dados de vida útil com base em situações de exposição real em

condições de serviço;

ISO 15686-8:2008

Buildings and constructed assets – Service-life planning – Part 8:

Reference service life and service-life estimation;

Indicações para a obtenção de valores da vida útil de referência (RSL) e da

estimativa da vida útil (ESL) para utilizações particulares, e uso do método

fatorial;

ISO 15686-9:2008

Buildings and constructed assets – Service-life planning – Part 9:

Guidance on assessment of service-life data;

Guia para a obtenção e apresentação de valores de RSL, aplicável a

produtores de materiais e componentes de construção;

ISO/PRF 15686-10 Buildings and constructed assets –

Service life planning – Part 10: When to assess functional performance;

Indicações sobre a necessidade de especificar ou verificar o cumprimento de requisitos de desempenho funcional

do património construído;



11

2.3. Procedimento geral

A abordagem geral ao problema da previsão da vida útil de materiais e componentes

de construção pode ser dividida em três fases fundamentais:

i) Definição do problema

ii) Recolha de dados

iii) Análise de dados

Este processo é, de forma geral, semelhante ao sugerido na norma ISO 15686-1:2000

(ISO, 2000).

No Quadro 2.4 apresenta-se quer o procedimento geral, quer o procedimento adotado

especificamente na realização da presente dissertação.

Na fase de definição do problema é estabelecido o âmbito do estudo a desenvolver que

se traduz na definição de os materiais em análise, nas suas características, no seu contexto de

aplicação, nas condições ambientais e possíveis fatores de degradação a que estes estão (ou

estarão) expostos, na verificação dos mecanismos de degradação e possíveis anomalias, na

seleção de ensaios que serão utilizados na fase de recolha de dados e, finalmente, na escolha

do tipo de análise de dados a utilizar e no output pretendido.

A fase de recolha de dados pretende fornecer a informação necessária sobre os

mecanismos de degradação e as anomalias do material e a forma como as suas

características, os fatores ambientais e outros fatores de degradação influenciam a evolução

daqueles mecanismos.

Na fase de análise de dados, toda a informação recolhida na fase anterior é utilizada

para construir modelos de degradação e obter estimativas da vida útil do material.

Nos subcapítulos seguintes do presente capítulo aborda-se, de uma forma mais

pormenorizada, cada uma destas três fases do processo de previsão da vida útil de materiais e

componentes de construção. No entanto, note-se que algumas das técnicas, ensaios ou

metodologias que serão apresentadas não foram seguidas no desenvolvimento da presente

dissertação. A sua apresentação no atual contexto apenas é efetuada com o objetivo de expor

as principais metodologias utilizadas na investigação relacionada com a previsão da vida útil de

materiais, ou componentes de construção.

2.4. Definição do problema

2.4.1. Materiais e componentes em estudo

A definição dos materiais e componentes que vão ser abordados no presente estudo é

o ponto de partida para a metodologia de previsão da vida útil que será adotada.



12

Quadro 2.4 – Procedimento geral das metodologias de previsão da vida útil de materiais e componentes de construção, com indicação do procedimento adotado na presente dissertação (realce com cor) baseado em Garrido,

M. (2010).

i) DEFINIÇÃO DO PROBLEMA

Especificação dos materiais ou

componentes em estudo

Caracterização das

propriedades dos materiais ou

componentes

Identificação do contexto de

aplicação dos materiais ou componentes

Especificação dos requisitos

de desempenho

Identificação dos agentes de

degradação

Especificação dos fatores de degradação

ii) RECOLHA DE DADOS

Metodologias de curto prazo

Metodologias de longo prazo

Ensaios acelerados laboratoriais

Ensaios acelerados de

campo

Ensaios de campo

Inspeção de edifícios em

serviço

Edifícios experimentais

Exposição de espécimes em

serviço

iii) ANÁLISE DE DADOS

Teoria da Fiabilidade

Método Fatorial Modelos

determinísticos Modelos

estocásticos Modelos de engenharia

2.4.2. Caracterização do material ou componente

É necessário identificar e definir as principais características do material ou

componente em estudo para que se possa determinar qual a influência dos vários factores na

durabilidade daquele material ou componente. Por exemplo, no caso das pinturas podem ser

considerados os seguintes fatores:

Espessura de Tinta

Ligante da Tinta

Outros fatores que não estão diretamente relacionados com características intrínsecas

do material ou componente, mas que têm influência no seu comportamento futuro, deverão

também ser considerados:

Montagem

Localização

Orientação.

No presente trabalho, abordar-se-á apenas algumas dessas características, que serão

desenvolvidas no subcapítulo 4.5.



13

2.4.3. Identificação do contexto de aplicação do material ou componente

É essencial definir o contexto de aplicação do material ou componente. Este contexto

refere-se tanto ao local de aplicação no edifício, como à própria localização geográfica do

edifício em si. De facto, uma completa contextualização será aquela que é feita nas escalas

macro, meso, local e micro, como apresentadas por Haagenrud (1997).

Esta contextualização permitirá determinar quais os fatores de degradação mais

importantes para o material ou componente em estudo. Neste contexto, é fácil perceber a

importância desta contextualização relativamente a um elemento metálico. A degradação

sofrida será diferente se este se localizar no ártico, numa zona costeira, numa zona tropical, ou

num deserto com muito baixa humidade; ou, para uma mesma localização geográfica, se este

elemento se localizar no interior do edifício ou na envolvente exterior deste, à vista.

Figura 2.1 - Escalas de análise dos materiais e componentes de edifícios [Westberg et al. (2001), adaptado de Haagenrud (1997)].

2.4.4. Especificação dos requisitos de desempenho

A vida útil de um material ou componente não é um valor absoluto, uma vez que

depende do conceito de utilidade do material ou componente. Este conceito é naturalmente

subjetivo, dependendo das perceções e exigências de cada indivíduo. Assim, para definir a

vida útil de um material ou componente é necessário explicar que existem dois tipos de vida útil

nomeadamente, a estrutural e a funcional. Para além disso, é, igualmente, relevante conhecer

as exigências ou requisitos de desempenho pretendidos para esse material ou componente.

Definidos esses requisitos, a vida útil poderá, então, ser determinada como sendo o

período de tempo durante o qual o material ou componente é capaz de cumprir

satisfatoriamente as exigências requeridas pelo seu desempenho. Por outras palavras, a vida



14

útil de um material ou componente é o período de tempo, após a instalação, durante o qual

este consegue igualar ou exceder um determinado nível mínimo de desempenho.

A especificação desses níveis mínimos ou requisitos de desempenho caberá ao gestor

do edifício / infra-estrutura. Dessa decisão dependerá a frequência, o tipo e o custo das ações

de manutenção empreendidas no restabelecimento destes níveis mínimos de desempenho.

Gráfico 2.1– Representação esquemática da evolução (vários tipos de curva) de uma propriedade de um material ou componente e do patamar que define o nível mínimo de desempenho admissível para essa

propriedade (Masters et al., 1987).

No decurso da vida da construção e com base numa decisão de imperativos

económicos, ela pode ser reabilitada para reduzir os efeitos da degradação ou

reabilitada/reforçada para obter melhores condições de serviço. Estas operações permitem

incrementar a vida útil residual da construção na altura da intervenção.

Esquematicamente, quando se toma uma decisão sobre a vida de uma construção

(ponto A, tempo T1, do Gráfico 2.2), podem ser tomadas três opções:

Curva 1 – demolir a construção (tempo de vida T1);

Curva 2 – deixar como está (tempo de vida T2m ainda que o término do seu

uso ocorra para T’2 > T2);

Curva 3 – reabilitar ou reforçar a construção (tempo de vida T3 > T2 e término

do uso para T’3 > T3).

Gráfico 2.2 – Opções de decisão sobre a vida de uma construção



15

Como já foi referido, a decisão sobre o fim da vida útil da construção é, basicamente,

de índole económica, sendo de índole técnica apenas a quantificação da taxa de degradação

(curvas do Gráfico 2.2) e a definição do nível de qualidade mínimo.

A qualidade de uma construção é um conceito geral utilizado no Gráfico 2.2 para ajudar

na definição da sua vida útil. Fundamentalmente, relaciona-se com dois aspetos que sofrem a

acção da degradação ao longo dos anos:

As condições de segurança e serviço (Estruturais) (Figura 2.2)

Figura 2.2 - Elementos Metálicos Estruturais em edifícios

As condições de habitabilidade/funcionalidade (Funcional) (Figura 2.3)

Figura 2.3 - Elemento Metálico não Estrutural em edifícios



16

As condições de segurança e serviço dizem respeito a aspetos relacionados com o

colapso, deformação, fendilharão, entre outros. Dependem da evolução das ações e das

propriedades dos materiais ao longo do tempo.

As condições de habitabilidade/funcionalidade, sofrem a acção da degradação quando

a evolução das necessidades dos utentes é restringida pela geometria fixa ou pela utilização do

espaço da construção. Esta evolução é em geral difícil de estimar uma vez que depende

frequentemente de decisões humanas. Quando a evolução pode ser analisada

estatisticamente, o problema é de mais fácil solução e a vida útil pode ser prevista.

Na presente dissertação considerar-se-á a vida útil funcional, visto tratar-se de

elementos metálicos exteriores não estruturais.

2.4.5. Fatores de degradação

Existem inúmeros fatores externos que, agindo sobre os materiais e componentes de

construção, desencadeiam mecanismos de degradação provocando a sua deterioração e,

consequentemente, afetando a sua vida (Quadro 2.5).

Deste modo é importante considerar a influência destes fatores no desenvolvimento de

metodologias de previsão da vida útil de materiais ou componentes de construção. Tal significa

que devem ser identificados e, se possível, monitorizar ou controlar o seu efeito.

Quadro 2.5 – Agentes de degradação que afetam a vida útil dos materiais e componentes de construção (adaptado da norma ISO 6241:1984).

Natureza Classe Exemplos

Agentes mecânicos

Gravíticos Cargas devidas à neve, cargas devidas a água das

chuvas

Forças e deslocamentos Formação de gelo, expansão e contração,

deslizamento de terras, fluência

Energia cinética Impactos, tempestades de areia, golpes de aríete

(canalizações)

Vibrações e ruídos Escavação de túneis, vibrações devidas ao trânsito ou

a aparelhos instalados, sismos, explosões

Agentes eletromagnéticos

Radiação Solar / UV, radiação radioativa

Eletricidade Reações eletrolíticas, relâmpagos

Magnetismo Campos magnéticos

Agentes térmicos Níveis extremos ou alterações

rápidas Calor, temperaturas abaixo de 0ºC, choques térmicos,

incêndios

Agentes químicos

Água e solventes Humidade do ar, água freática, álcool

Agentes oxidantes Oxigénio, desinfetantes, lixívia

Agentes redutores Sulfitos, amónia, agentes comburentes

Ácidos Ácido carbónico, dejetos de aves, vinagres

Bases Cal, hidróxidos, cimento

Sais Nitratos, fosfatos, cloretos

Quimicamente neutros Poeiras, calcário, gorduras, óleos, tintas

Agentes biológicos

Vegetais e microbiais Bactérias, bolores, fungos, algas, raízes

Animais Roedores, insetos, aves



17

Estes agentes de degradação podem englobar agentes de várias naturezas, existindo

várias classificações possíveis. No Quadro 2.5 é apresentada, a título de exemplo, a

classificação da norma ISO 6241:1984, que agrupa estes agentes em agentes mecânicos,

eletromagnéticos, térmicos, químicos ou biológicos.

No presente trabalho, todos os agentes exercerão influência na previsão da vida útil

dos elementos em estudo, mas apenas focaremos alguns, como é o caso de:

Impactos (Agentes mecânicos);

Radiação solar (Agentes eletromagnéticos);

Águas e solventes (Agentes químicos);

Cloretos (Agentes químicos).

O conceito de “fator de degradação” utilizado na presente dissertação engloba

qualquer fator que possa influenciar a durabilidade do material ou componente em estudo.

Estes poderão ser fatores externos ao material ou componente (ex., agentes de degradação),

ou fatores internos, associados a características intrínsecas do material (ex., espessura de

tinta), ou à sua interação com outros materiais do sistema construtivo (ex., má conceção de

projetos).

A especificação dos fatores de degradação a considerar pressupõe que a metodologia

adotada tem a capacidade de os identificar, estimar, quantificar, especificar ou monitorizar,

para que seja possível estabelecer algum tipo de relação entre a degradação do material e a

ação desses fatores.

2.5. Recolha de dados

Uma vez identificados os materiais ou componentes em estudo, as suas principais

características, o seu contexto de aplicação e os fatores e mecanismos de degradação

condicionantes, é necessário proceder-se a avaliação do comportamento desses materiais ou

componentes sob ação dos fatores identificados no contexto estabelecido. Se não existir

informação relativa a essa situação específica, será necessário proceder-se à fase de recolha

de dados, a qual visa a obtenção de informação relativa ao desempenho diferido (expressão

utilizada com o significado da expressão inglesa “performance over time”7 dos materiais ou

componentes, aplicados no contexto e com as características específicas da situação em

estudo, e sob ação dos fatores de degradação que surgem nesse contexto.

7 O conceito de “performance over time” de um material pode ser definido como sendo a descrição da

variação temporal de uma dada característica crítica desse material (adaptado de ISO 2000);



18

Esta recolha de dados pode, essencialmente, ser executada por duas vias:

Metodologia de Curto Prazo;

Metodologia de Longo Prazo.

As designações “curto” ou “longo” prazo referem-se ao tipo de degradação que é

possível observar com a metodologia em causa: degradações que ocorrem num curto espaço

de tempo ou degradações que ocorrem num espaço de tempo longo, respetivamente. Esta

designação não se relaciona necessariamente com o tempo que a fase de recolha de dados

consome.

2.5.1. Metodologias de curto prazo

Este tipo de metodologia caracteriza-se, geralmente, por submeter os materiais ou

componentes a condições de exposição mais severas do que aquelas que seriam encontradas

em serviço. Tal significa que os fatores de degradação podem ser caracterizados por maiores

intensidades ou por ciclos mais rápidos (maiores frequências de incidência). Como exceção,

podemos ter situações em que se averigua a existência de falhas prematuras, isto é, situações

em que o material ou componente chega ao fim da sua vida útil muito antes do esperado /

desejado, mesmo sob condições normais de exposição.

Deste modo, estas metodologias permitem observar a degradação expectavelmente

equivalente à que se verificaria durante o período normal de serviço, mas num intervalo de

tempo muito inferior àquele. Este aspeto faz com que os ensaios acelerados sejam uma via

bastante procurada nas metodologias de previsão da vida útil (Roy et al., 1996; Jacques, 2000;

Perrin et al., 2001; Fekete et al., 2005; Giacardi et al.. 2008; Motohashi, 2008).

Nesta categoria, inserem-se essencialmente dois tipos de ensaios:

i. Ensaios acelerados;

ii. Ensaios de campo.

Os ensaios acelerados, geralmente desenvolvidos em condições laboratoriais,

envolvem a exposição dos materiais ou componentes a fatores de degradação muito mais

intensos e / ou frequentes do que seria expectável encontrar em serviço. Assim, estes fatores

são criados artificialmente e visam simular a ação, durante o período de serviço, dos agentes

de degradação que se espera serem os mais condicionantes no contexto em causa.

Este tipo de ensaios permite isolar fatores de degradação, tendo em vista avaliar a sua

ação direta sobre os materiais ou componentes em estudo, facilitando a determinação dos

mecanismos de degradação provocados por cada agente. Simultaneamente, é possível obter

esses resultados em intervalos de tempo relativamente curtos, o que pode ser particularmente



19

interessante para os fabricantes de materiais de componentes que pretendam alcançar um

ritmo rápido e competitivo no desenvolvimento do produto.

No entanto, esta é uma vantagem relativa, na medida em que é necessária precaução

na interpretação e uso dos resultados provenientes de ensaios acelerados, uma vez que a sua

correlação com a degradação que ocorre em exposição real nas condições de serviço é

questionável (Martin et al., 1994; Johnson et al., 1996; Mallon et al., 2002). O facto de as

condições de exposição serem obtidas por meios artificiais, acrescido da agravante de as suas

intensidades e / ou frequências assumirem valores muito acima dos esperados em serviço,

aumenta o risco de se originarem mecanismos de degradação que não ocorreriam numa

exposição normal.

De forma semelhante, também os mecanismos de degradação que de facto ocorrem

sob condições normais de exposição, os quais se pretende reproduzir laboratorialmente,

podem não ser obtidos num regime de aceleração da degradação. A contribuir para esta

incerteza, temos de considerar o número de fatores em atuação simultânea nestes ensaios que

é, geralmente, reduzido, pois, regra geral, utiliza-se apenas um ou dois fatores, não sendo

comuns ensaios acelerados com mais do que três fatores simultâneos. Tendo em consideração

a natureza sinergética dos fenómenos de degradação, esta limitação do número de fatores em

atuação simultânea pode também reduzir o espectro dos mecanismos de degradação que são

de facto induzidos nos ensaios acelerados.

Com base nestas considerações, a utilidade dos resultados dos ensaios acelerados

poderá ser posta em causa. Todavia, estes ensaios, pelas suas características, constituem

uma ferramenta muito interessante para o estudo da relação “causa-efeito” entre fatores e

mecanismos de degradação, carecendo apenas de prudência e julgamento experiente na

análise e extrapolação dos seus resultados.

Os ensaios de campo consistem na exposição de espécimes de teste em determinadas

localizações, ficando, assim, sujeitos à ação dos fatores de degradação ali presentes, os quais

devem ser monitorizados e registados ao longo da duração do ensaio. Este tipo de ensaio pode

assumir uma duração variável, de acordo com os objetivos pretendidos. Aqui será considerado

como um ensaio de curta duração, pois será usado como se o local de exposição utilizado

fosse escolhido por apresentar intensidades e / ou frequências acima da média (ou acima das

que se verificarão expectavelmente nas condições reais de serviço) para um dado fator de

degradação. Nestas situações, e apesar de a duração típica dos ensaios ser superior à dos

ensaios laboratoriais acelerados, na realidade o que se pretende é acelerar os mecanismos de

degradação para reduzir o tempo do ensaio.

Um exemplo clássico deste tipo de ensaio é a exposição em Miami, Florida, EUA,

caracterizada pelos elevados níveis de radiação UV, humidade e temperatura (Martin et al.,

1994; Johnson et al., 1996). Exemplos de outros locais geralmente utilizados neste tipo de



20

ensaios podem ser encontrados em Wittman, Arizona, EUA, ou Hoek van Holland, nos Países

Baixos, este último caracterizado pelo seu ambiente misto marítimo e industrial (Johnson et al.

1996).

Estes ensaios têm a vantagem de permitir testar os materiais sob condições de

exposição real, com um grau de aceleração inferior o que, à partida, permitirá reduzir os riscos

associados à utilidade dos resultados referidos para os ensaios acelerados. Porém, apesar de

aqui serem apresentados como ensaios de curto prazo, os períodos de ensaio poderão ser,

efetivamente, demasiado longos quando se pretende obter rapidamente informações sobre o

desempenho diferido de um dado material ou componente.

Neste contexto é, ainda, importante referir a existência de alguns tipos particulares de

ensaios que associam características dos ensaios acelerados aos ensaios de campo. É, por

exemplo, o caso dos ensaios realizados pelos métodos EMMA e EMMAQUA a espécimes de

pinturas poliméricas (Johnson et al., 1996).

O ensaio EMMA8 é um ensaio de campo que utiliza um conjunto de dez espelhos de

alumínio, colocados de modo a intensificar a radiação solar natural que incide nos espécimes

de teste. Desta forma, atinge-se um fator de aceleração da degradação de cinco a seis vezes

superior ao das condições de serviço (Johnson et al., 1996). O ensaio EMMAQUA é

semelhante ao ensaio anterior, registando-se, apenas, a adição de um ciclo de pulverização de

água sobre os espécimes de teste.

2.5.2. Metodologias de longo prazo

Neste tipo de metodologias procura-se obter dados a partir de observações da

degradação que ocorre a longo prazo. Aplica-se aqui o conceito de que a observação da

degradação real dos materiais e componentes, quando expostos em condições de serviço,

elimina o risco de ocorrência de mecanismos de degradação artificiais. Adicionalmente, é

possível analisar diretamente o seu desempenho diferido quando expostos às verdadeiras

condições de serviço. Deste modo, observam-se as verdadeiras taxas de degradação, ao invés

de taxas de degradação acelerada. Tal metodologia tem a vantagem de permitir o uso direto

dos dados recolhidos para a elaboração de previsões da vida útil, o que se torna impossível

com os resultados provenientes de ensaios acelerados, uma vez que as taxas de degradação

acelerada carecem de posterior transformação em taxas reais, para que seja possível o seu

uso nestas previsões.

Existem quatro abordagens básicas para a obtenção de dados de degradação com

metodologias de longo prazo. Estas são i) os ensaios de campo, ii) a inspeção de edifícios em

8 Equatorial Mounts with Mirrors for Acceleration



21

serviço, iii) a utilização de edifícios experimentais e iv) a exposição de espécimes em serviço

(Sjöström et al., 1991; ISO, 2000).

Os ensaios de campo, como referido anteriormente, podem ser utilizados como

metodologia de curto ou longo prazo, dependendo da sua conceção. Quando os fatores de

degradação utilizados e os seus respetivos níveis (intensidade, frequência, etc.) são em tudo

semelhantes aos encontrados em condições de serviço, estes ensaios inserem-se na categoria

dos ensaios de longo prazo, uma vez que a degradação que irá ser observada é semelhante

àquela que ocorrerá em serviço.

Os ensaios de campo podem ser conduzidos nos locais onde os materiais ou

componentes irão ser colocados em serviço, ou em locais com condições de exposição muito

semelhantes. Na análise dos dados provenientes destes ensaios é necessário ter em

consideração que (Sjöström et al., 1991):

I. Os resultados obtidos dependem fortemente do local de exposição utilizado,

pelo que a sua transposição para localizações geográficas diferentes não é

simples;

II. As condições de exposição, e em particular o clima, não se repetem de período

para período, pelo que os dados recolhidos são específicos do período efetivo

do ensaio, o que significa que a sua transposição para outros períodos de

exposição deve ser feita de forma cautelosa.

Uma vez que os fatores de degradação e respetivos níveis são característicos do local

e período temporal do ensaio, torna-se essencial proceder à monitorização e registo constante

desses níveis durante o decurso do ensaio, pois apenas com essa informação será possível

caracterizar cabalmente as condições do ensaio e analisar corretamente os resultados obtidos,

ou compará-los com os resultados obtidos noutros ensaios semelhantes, conduzidos noutras

localizações ou noutros períodos temporais.

A inspeção de edifícios em serviço consiste na observação de edifícios reais que não

foram inicialmente concebidos para utilização em metodologias de previsão da vida útil. Podem

ser inspecionados materiais ou componentes específicos, obtendo-se informação relativa à

verdadeira degradação que ocorre nas condições de exposição em serviço.

No entanto, é necessário que seja feita a caracterização das condições de exposição

em serviço. A obtenção de dados concretos e fiáveis, relativos aos fatores de degradação que

atuaram sobre os materiais e componentes durante o seu período de exposição, poderá

constituir uma tarefa complexa. De facto, as condições de exposição não são controláveis e, à

partida, não foram monitorizadas nem registadas ao nível local. Para contornar esta

dificuldade, alguns autores sugerem a utilização e adaptação dos dados climatéricos existentes

(Westberg et al., 2001). Estes dados, tal como aqueles que são recolhidos pelo Instituto de



22

Meteorologia, I.P., no caso de Portugal, podem ser utilizados em modelos de simulação das

condições de exposição locais.

Como exemplo desta abordagem, considerou-se o estudo de Paulo (2009), que utilizou

um modelo de simulação da velocidade do vento ao nível das fachadas dos edifícios, o qual

determina uma distribuição de velocidades médias ao nível das ruas onde os edifícios se

localizam. Este modelo utiliza dados relativos a velocidades médias mensais e diárias para a

zona de localização dos edifícios (a uma escala meso), recolhidos no Instituto de Meteorologia,

I.P., e medições da velocidade do vento ao nível local, associadas a um valor médio da

velocidade do vento, à escala meso, para o dia das medições.

Neste tipo de metodologia de obtenção de dados existe também a necessidade de

caracterização dos materiais e componentes inspecionados. Esta caracterização contempla

dados relativos às suas propriedades intrínsecas, às condições de aplicação, ao momento da

aplicação / instalação e às possíveis ações de manutenção, empreendidas ao longo do período

de exposição. No caso particular das pinturas de fachadas, as propriedades intrínsecas

referentes a características como a espessura da película de tinta, o seu ligante ou a sua

aderência ao substrato, as condições de aplicação (correspondendo à preparação do substrato

antes da pintura) e as condições ambientais naquele momento (ex.: temperatura, humidade

relativa, velocidade do vento) revelam-se determinantes.

Deste modo, para se conhecer uma forma mais rigorosa e aprofundada as

características dos materiais, é possível recorrer à realização de ensaios de caracterização de

determinadas propriedades. Estes ensaios deverão ser, preferencialmente, não destrutivos e

pouco intrusivos, uma vez que os edifícios a inspecionar serão edifícios em serviço, os quais

estarão ocupados e em funcionamento. Neste contexto, assume-se como importante

condicionar o mínimo possível as atividades alojadas nesses edifícios e garantir uma perda

nula no seu valor patrimonial.

Relativamente à determinação dos momentos de aplicação dos materiais ou

componentes, ou de eventuais ações de manutenção sobre eles empreendidas, esta

informação poderá estar disponível em arquivos municipais, serviços camarários ou outros

registos de autoridades locais. Existe também a hipótese de obter essa informação através dos

ocupantes do edifício. No entanto, esta última alternativa poderá ter o inconveniente de

fornecer informações pouco seguras e fiáveis, sobretudo quando não existam registos

concretos para as corroborar.

Quando se utiliza edifícios experimentais, faz-se também uma abordagem baseada na

inspeção de edifícios. A grande diferença relativamente ao caso anterior é que nesta situação

existe, efetivamente, um controlo muito maior sobre todas as condições experimentais, uma

vez que todos os edifícios experimentais foram concebidos com o intuito de incorporar e expor

materiais ou componentes específicos em condições de serviço. Assim, é possível saber



23

exatamente quais os materiais ou componentes em estudo, as suas características, as suas

condições de aplicação e a sua idade, a qualquer momento. Para além disso, é possível

monitorizar, a partir do momento de início do ensaio até à sua conclusão, as condições de

exposição e os fatores de degradação considerados relevantes para a situação em estudo.

De forma semelhante à metodologia de inspeção de edifícios em serviço, o estudo de

edifícios experimentais também permite avaliar o desempenho diferido dos materiais ou

componentes, quando aplicados em condições e contexto de serviço, à escala real. Para além

disso, se for adotado um procedimento em larga escala (várias instalações do material ou

componente), é possível utilizar a grande quantidade de dados relativos à degradação dos

materiais ou componentes para aplicar numa análise da informação sob o ponto de vista da

teoria da fiabilidade (Sjöström et al., 1991; ISO, 2000).

Finalmente, a exposição de espécimes em serviço consiste na incorporação de

materiais ou componentes para os quais se pretende obter dados de vida útil em edifícios, ou

infraestruturas que não foram explicitamente concebidas para a execução de ensaios de

durabilidade. Este tipo de abordagem é particularmente útil quando a degradação está

diretamente ligada às ações e comportamentos dos utilizadores (p.e.: ensaio de caixilhos de

janelas).

O objetivo primordial deste tipo de ensaios é criar um procedimento experimental tão

controlado quanto possível, sujeitando simultaneamente os materiais ou componentes a todos

os fatores de degradação expectáveis em serviço e que poderão afetar a sua vida útil. Todavia,

a correta caracterização e monitorização desses fatores de degradação pode não ser simples,

ou de todo possível, sobretudo quando aqueles fatores decorrem da ação direta dos

utilizadores.

2.6. Análise e modelação de dados

Na análise de dados de vida útil de materiais e componentes de construção existem

diversas metodologias e abordagens que podem ser adotadas, tendo como objetivo primordial

a modelação do desempenho diferido dos materiais e componentes, para que seja possível a

previsão da sua vida útil.

De seguida, são apresentadas algumas das abordagens mais utilizadas e respetivas

características na análise e modelação de dados nas metodologias de previsão da vida útil de

materiais e componentes de construção:

Teoria da Fiabilidade;

Método Fatorial;

Modelos Determinísticos;

Modelos Estocásticos;



24

Modelos de Engenharia.

2.6.1. Teoria da Fiabilidade

A partir dos anos 50, do século XX, a Teoria da Fiabilidade popularizou-se e

desenvolveu-se por causa do sucesso da sua utilização em aplicações militares após a II

Guerra Mundial, tendo sido crucial na melhoria da vida útil de vários equipamentos bélicos

(Miller, 1981). Desde então esta teoria tem sido aplicada com sucesso a diversos materiais,

componentes e sistemas, incluindo metais, plásticos, adesivos, lubrificantes, equipamentos

eletrónicos, baterias ou rolamentos (Nelson, 1990).

Esta teoria tem por base o conceito de fiabilidade de um sistema que pode ser definido

como a probabilidade de esse sistema, sob condições normais de utilização, desempenhar a

função para o qual foi concebido durante um dado período de tempo (Meeker et al., 1998).

Para a utilização desta teoria é necessário, fundamentalmente, a realização de ensaios de

degradação aos materiais, componentes ou sistema a estudar, nos quais sejam registados os

períodos de tempo decorridos entre a sua entrada em serviço (ou o início do ensaio) e o

momento em que falham.

A partir da obtenção daqueles dados, é possível definir distribuições estatísticas que

modelem os tempos de falha dos materiais e determinar a sua probabilidade de falha para

vários períodos de tempo em serviço. Para um dado período de tempo t, teremos o

complemento da probabilidade de falha do material durante aquele período, ou seja, a

probabilidade de o material não falhar durante aquele intervalo é designada por fiabilidade do

material (Martin et al., 1994).

2.6.2. Método Fatorial

O conceito subjacente ao método fatorial foi introduzido pelo Architectural Institute of

Japan (AIJ, 1993) que apresentou, em 1993, um guia para o planeamento da vida útil de

materiais e componentes de edifícios, no qual é sugerida uma fórmula de cálculo para as

estimativas de vida útil que tem por base um valor de referência da vida útil, o qual é afetado

por um conjunto de fatores, de modo a obter uma estimativa adaptada às condições e

ambiente específicos de cada caso.

Este conceito foi também apresentado na norma ISO 15686-1:2000, da International

Standards Organization (ISO) (2000). Nesta, o cálculo de uma estimativa de vida útil para um

determinado componente num dado edifício, ESL9, é feito com base num valor de referência

9 Estimated Service Life (ESL);



25

dessa vida útil, RSL10

e na afetação deste por um conjunto de sete fatores corretivos (A, B, C,

D, E, F, G), de acordo com a expressão apresentada na equação Eq.1).

Eq.1)

Estes fatores estão associados com os seguintes aspetos gerais:

fator A: qualidade dos componentes;

fator B: nível de conceção;

fator C: nível de execução dos trabalhos;

fator D: ambiente interior;

fator E: ambiente exterior;

fator F: condições de serviço;

fator G: nível de manutenção.

Os fatores corretivos do método fatorial apresentam, tipicamente, valores

compreendidos entre 0,8 e 1,2. Podem, no entanto, assumir outros valores, os quais estão

associados com a especial severidade ou, inversamente, especial benefício dos fatores na vida

útil do material ou componente. Como exemplo de um projeto realizado com o objetivo de

otimizar os valores destes fatores, é possível citar o trabalho de Gaspar et al. (2008-A) que

utilizou um conjunto de 150 edifícios localizados em Portugal para proceder a uma calibração

daqueles valores.

Uma outra abordagem utilizada na escolha daqueles valores consiste na consideração

de cada um dos fatores como sendo uma variável aleatória à qual pode ser associada uma

função de densidade de probabilidade. Esta abordagem pretende melhorar a qualidade das

estimativas de vida útil, incorporando uma vertente probabilística no método fatorial, mas

mantendo a sua simplicidade de utilização (Moser, 2004).

2.6.3. Modelos determinísticos

Os modelos determinísticos para a previsão da vida útil são caracterizados,

precisamente, por fornecerem estimativas determinísticas para o valor da vida útil. O método

fatorial já apresentado é, na sua forma mais básica, um modelo determinístico, pois permite

obter estimativas para a vida útil através da aplicação de uma fórmula de cálculo em que todos

os fatores têm um valor que se assume como conhecido, conduzindo a um resultado escalar.

10

Reference Service Life (RSL);



26

Todavia, no método fatorial apenas é possível partir de um conjunto de dados base

(valores de RSL e dos sete fatores corretivos) e obter uma estimativa da vida útil. Os critérios

para a definição do momento em que se dá o fim da vida útil, ou seja, a definição do patamar

mínimo de desempenho exigido ao material ou componente, estão implícitos na escolha do

valor de RSL, o qual deverá traduzir uma vida útil de referência que depende dos critérios do

decisor e que seria verificada em condições tidas como “normalizadas”, de acordo com os

critérios do método.

Existe um outro tipo de modelos determinísticos baseados na definição de curvas de

degradação (Gompertz, Potenciais e Weibull), as quais pretendem modelar diretamente o

desempenho diferido dos materiais ou componentes em estudo. Estas curvas de degradação

podem ser obtidas através do ajuste a gráficos de degradação que representam a evolução da

degradação verificada em espécimes de teste ao longo de um dado período de tempo. Regra

geral, estes gráficos apresentam o tempo decorrido desde a entrada em serviço do material no

eixo das abcissas, e uma escala de medida da degradação no eixo das ordenadas.

Poderá ser de vários tipos, a escala de medida da degradação dependendo do objeto

do estudo. Este poderá ser constituído por uma única anomalia ou uma combinação de

anomalias, sendo no primeiro caso utilizada uma medida da extensão dessa anomalia, e no

segundo, poderá ser calculado um indicador de degradação que combine as extensões das

várias anomalias. Assim, a aplicação do primeiro caso está devidamente documentada em

Garrido et al. (2010), enquanto o segundo está patente no trabalho desenvolvido por Gaspar et

al. (2008-B).

Para além disso, pode ser feita a distinção entre uma escala de medida da degradação

em que se representa o valor real da degradação, ou a extensão da degradação, e uma escala

dividida em níveis de degradação. De acordo com a abordagem adotada, os gráficos de

degradação podem ser do tipo T-ED (Tempo – Extensão da Degradação) ou T-ND (Tempo –

Nível de Degradação), respetivamente (Garrido et al., 2010).

Nos gráficos de degradação T-ND, a escala de medida da degradação é subdividida

em vários patamares, denominados níveis de degradação. Esta abordagem está, por exemplo,

subjacente a algumas normas de classificação de anomalias, tais como a norma ISO 4628-

5:2003 (ISO, 2003) ou a norma ASTM D772-86 (ASTM International, 1986) e foi utilizada em

Paulo (2009).

Relativamente às curvas de degradação escolhidas para a modelação do desempenho

diferido, estas dependem essencialmente da natureza dos fenómenos de degradação

modelados. A morfologia das curvas deverá ser de tal ordem que apresente um ajuste

adequado ao andamento geral dos pontos do gráfico de degradação.

No presente trabalho será desenvolvido este tipo de modelação, com recurso a

gráficos T-ED e curvas de degradação do tipo Gompertz, uma vez que, apesar de existirem



27

vários métodos, as curvas de degradação do tipo Gompertz foram aquelas que se revelaram

mais eficazes em inúmeros trabalhos de investigação já publicados.

Curvas de Gompertz

As curvas de Gompertz foram utilizadas por Paulo (2009) para a modelação do

desempenho diferido de pinturas e rebocos de fachadas relativamente a várias anomalias,

revelando-se como uma alternativa muito interessante para a modelação dos fenómenos de

degradação. Estas curvas têm a expressão geral apresentada na equação Eq.2) e um

andamento típico semelhante ao apresentado no Gráfico 2.4 e Gráfico 2.4.

Eq.2)

Nesta equação:

- Corresponde ao valor da extensão da degradação;

- Corresponde ao tempo decorrido desde a entrada em serviço do material ou componente;

Parâmetros “ ” e “ ” - são escalares.

Para a morfologia apresentada no Gráfico 2.4 e Gráfico 2.4, os parâmetros “ ” e “ ”

são escalares de sinal negativo.

Gráfico 2.3 - Morfologia da curva de Gompertz alterando o valor de “ ”.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40

Áre

a d

e C

orr

osã

o

Idade desde a última manutenção G-1a G-2a G-3a G-4a



28

Gráfico 2.4 - Morfologia da curva de Gompertz alterando o valor de “ ”.

As morfologias apresentadas são caracterizadas por dois patamares, originados por

assimptotas horizontais nos limites do contradomínio da curva. No contexto da utilização

destas curvas, para modelar a evolução de uma anomalia, numa fase de iniciação da

degradação durante a qual a anomalia progride muito lentamente, e numa fase de redução da

taxa de degradação, quando a anomalia já afeta uma grande extensão do material ou

componente.

Quanto aos parâmetros “ ” e “ ”, nota-se que à medida que se aumenta o valor

absoluto do parâmetro “ ” a fase de iniciação da degradação progride ainda mais lentamente,

enquanto o aumento do valor absoluto “ ” faz com que aumente o declive das curvas, e fase

de iniciação da degradação seja mais rápida.

Conclui-se, então, que quanto maior for o valor absoluto de “ ” melhor comportamento

terá ao longo do tempo. No que diz respeito ao parâmetro “ ”, quanto maior for o seu valor

absoluto, pior será o seu comportamento ao longo do tempo (Gráfico 2.4).

Curvas Potenciais

As curvas Potenciais foram utilizadas conjuntamente com as curvas de Gompertz no

trabalho de Garrido et al. (2010). A expressão geral destas curvas é apresentada na equação

Eq.3) e o seu andamento geral pode ser observado no Gráfico 2.5.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40 50

Áre

a d

e C

orr

osã

o

Idade desde a última manutenção

G-1b G-2b G-3b G-4b



29

Eq.3)

Nesta equação:

- Corresponde ao valor da extensão da degradação;

- Corresponde ao tempo decorrido desde entrada em serviço do material ou componente;

Parâmetros e - são escalares.

No Gráfico 2.5, os parâmetros e têm sinal positivo para o andamento apresentado.

De “P-1” para “P-3” diminui-se o parâmetro “ ”. Assim, quanto menor for o valor dos

parâmetros e , melhor será o comportamento da curva, ou seja, a degradação decorrerá

num tempo mais alargado.

As curvas Potenciais apresentam, à semelhança das curvas de Gompertz, um patamar

inicial que reflete o período de inicio da degradação, seguido de um aumento gradual da taxa

de degradação. No entanto, e ao contrário das curvas de Gompertz, as curvas Potenciais não

apresentam um patamar na zona final da curva, sendo a taxa de degradação continuamente

crescente até atingir o valor máximo de extensão da anomalia.

Gráfico 2.5 - Morfologia de uma curva Potencial.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40 50 60 70

Áre

a d

e C

orr

osã

o


P-1 P-2 P-3



30

Curvas Weibull

As curvas Weibull são muito utilizadas na modelação de processos de degradação,

sobretudo no contexto da engenharia da fiabilidade. A expressão geral destas curvas é

apresentada na equação Eq.4) e o seu andamento geral pode ser observado na Gráfico 2.6.

Eq.4)

Nesta equação:

corresponde ao valor da extensão da degradação

corresponde ao tempo decorrido desde a entrada em serviço do material ou componente;

Parâmetros e são escalares.

Os parâmetros ” ” e “ ” são escalares, de sinal positivo para o andamento

apresentado na Gráfico 2.6. Para este andamento, o parâmetro “ ” apenas pode assumir

valores ímpares, maiores ou iguais a 3.

Gráfico 2.6 – Morfologia das curvas Weibull.

2.6.4. Modelos estocásticos

Os modelos estocásticos diferem dos modelos determinísticos por incluírem nas

estimativas de vida útil uma componente probabilística, não apresentando somente um valor

como estimativa, mas sim intervalos de possíveis valores com probabilidades de ocorrência

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40 50 60 70

Áe

ra d

e C

orr

osã

o


ß=3 ß=7 ß=13



31

associadas. De acordo com Paulo (2009), é apresentado um modelo estocástico de previsão da

vida útil, no qual são utilizadas cadeias de Markov.

Estes modelos têm a vantagem de fornecer mais informação associada às estimativas,

permitindo que a sua interpretação e utilização sejam mais completas. Com a associação de

dados probabilísticos às previsões de vida útil é possível, por exemplo, desenvolver

metodologias complementares de gestão de risco e de otimização de custos. No entanto, estes

modelos são, usualmente, bastante complexos e necessitam de uma grande quantidade de

informação (dados de degradação) para o seu desenvolvimento.

2.6.5. Modelos de engenharia

Os modelos de engenharia assumem-se como um híbrido entre os modelos

determinísticos e os modelos estocásticos. As novas abordagens ao método fatorial, referidas

anteriormente, que definem cada um dos sete fatores corretivos do método como variáveis

aleatórias são um exemplo de modelo de engenharia (Cecconi, 2004).

O objetivo destes modelos é a obtenção de estimativas de vida útil com dados

probabilísticos associados, mantendo, todavia, a simplicidade de utilização e uma menor

exigência de volume de dados tal como os modelos determinísticos (Moser, 2004).


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Metodologia de Investigação

33

3. Metodologia de Investigação

3.1. Conceito Geral

O presente trabalho tem como objetivo primordial o estudo da vida útil das pinturas em

elementos metálicos exteriores de edifícios e baseou-se na análise de resultados decorrentes

da exposição prolongada dos componentes e materiais do edifício, recorrendo-se à

metodologia de inspeção de edifícios referida no subcapítulo 2.5.2.

A análise aqui apresentada pressupôs a recolha criteriosa de informação relativa à

degradação dos elementos metálicos, realizada através de inspeções a edifícios. Deste modo,

pretendeu-se quantificar o grau de degradação de cada elemento inspecionado, avaliando não

só a extensão do destacamento de tinta e a corrosão, mas também os fatores que conduziram

ao estado de degradação, em que os elementos se encontravam.

Após a recolha de dados, recorreu-se às leis de degradação para modelar a evolução

do destacamento de tinta. Neste trabalho utilizar-se-á apenas a lei de degradação do tipo

Gompertz para traduzir a influência de cada um dos fatores no processo de degradação e no

desempenho diferido das pinturas, face às anomalias registadas e, posteriormente, estudadas.

3.2. Inspeções e Trabalho de Campo

3.2.1. Descrição Geral

Foram inspecionados 104 edifícios, distribuídos pelas zonas urbana e marítima, todos

localizados na grande Lisboa. A cada um destes edifícios foi atribuído um código de

identificação, com o prefixo “MS” seguido de três ou quatro dígitos, como ilustra o Quadro 3.1.

Assim, os três correspondem a um único gradeamento presente num edifício, enquanto os

quatro dígitos remetem para mais do que um gradeamento no mesmo edifício. Um dos critérios

fundamentais que presidiu à seleção dos edifícios a inspecionar assentou na necessidade de

se obter uma gama de extensões de destacamento e corrosão o mais completa possível, vale

dizer, desde elementos sem ocorrência de destacamento até extensões de destacamento

próximas da totalidade da área da pintura.

Quadro 3.1 – Modo de identificação dos edifícios visitados

Ref Morada

MS034.1 Rua Gomes da Silva, 1

MS034.2 Rua Gomes da Silva, 1

MS035 Rua Gomes da Silva, 4

MS036 Rua Gomes da Silva, 5



34

Figura 3.1 - Alguns elementos de estudo ( MS052 e MS061)

As inspeções efetuadas aos edifícios selecionados tinham como objetivos:

Fazer o registo fotográfico dos elementos metálicos exteriores dos edifícios,

mais especificamente os gradeamentos das janelas do piso térreo;

Efetuar a medição in situ da espessura de tinta aplicada (Elcometer 355

Coating Thickness Gauge);

Determinar a orientação dos elementos em estudo;

Proceder à recolha de amostras da película de tinta;

Posteriormente, recolher informações acerca das datas de aplicação de tintas

nos gradeamentos inspecionadas;

Desprezando sempre a composição do ferro na análise.

3.2.2. Análise In Situ e registo de observações

A designada análise in situ revela-se de primordial importância na medida em que não

só permite fazer uma pré-avaliação do estado de degradação do elemento, como também

efetuar algumas anotações relativas à zona onde está inserido e ao estado dos elementos que

o rodeiam. Deste modo, atinge-se um grau de fiabilidade muito superior a um mero registo

fotográfico, verificando-se, ainda, se houve, ou não, algum tipo de intervenção.

3.2.3. Ficha de Inspeção utilizada nas visitas de campo

Partindo do pressuposto de que as informações recolhidas em cada visita de campo se

assumiriam como essenciais para este estudo, procedeu-se à elaboração de uma Ficha de

Inspeção (Anexo I), onde estão registados todos os dados relevantes acerca dos edifícios

visitados, nomeadamente:

“Data da inspeção” – Registo da data em que o edifício foi visitado;



35

“Amostra” – Anotações acerca da possibilidade de se retirar, ou não, alguma

amostra;

“Localização” – Endereço do edifício em estudo;

“Última Manutenção efetuada” – Preenchimento posterior à visita;

“Orientação das fachadas” – Registo da orientação da fachada principal do

edifício em estudo;

“Funcionalidade do Edifício” – Finalidade da construção do edifício;

“Orientação do gradeamento” – Anotações acerca da orientação do

gradeamento em estudo;

“Anomalias Verificadas” e o seu “grau de degradação” – Confirmação da

existência de anomalias; avaliação do seu estado de degradação, numa escala

em que 0 é ótimo e 5 é péssimo (escala utilizada para auxilio de inspecção);

“Espessura de tinta” – Realização de 10 ensaios tendo como objetivo tirar a

espessura de tinta do gradeamento, procedendo-se, no final, ao cálculo de

uma média;

“Observações” – Informações relevantes a ter em conta, posteriormente.

3.2.4. Levantamento Fotográfico

A fim de se proceder ao registo fotográfico dos elementos metálicos, utilizou-se uma

máquina fotográfica digital Konica Minolta Dimage G600. A técnica de registo fotográfico

adotada encontra-se descrita em pormenor no subcapítulo 3.3.1 do presente documento.

3.2.5. Medição da espessura de tinta

As medições de espessura de tinta dos elementos metálicos foram feitas in situ.

Figura 3.2 - Medição da espessura das películas de tinta



36

Com efeito, utilizando um medidor de espessura de películas de tinta designado

Elcometer 355 Coating Thickness Gauge, foram feitas 10 medições para cada elemento

(Figura 3.2). Com base nestas medições, foi calculada uma espessura média da película.

3.2.6. Determinação da orientação solar

A orientação solar das fachadas foi determinada com a utilização de uma bússola,

tendo em linha de conta quatro orientações principais: Norte, Sul, Este e Oeste. Na

classificação utilizada foram consideradas como orientadas a Norte, as fachadas com

orientações compreendidas entre 315º e 45º; a Sul, as fachadas orientadas entre 135º e 225º;

a Este as fachadas orientadas entre 45º e 135º e a Oeste as fachadas orientadas entre 225º e

315º. Esta classificação está patente na Figura 3.3.

Figura 3.3 - Sistema de classificação das orientações solares das fachadas.

3.2.7. Recolha de amostras

O processo de recolha de amostras de tinta implicou a extração direta de fragmentos

da pintura dos elementos metálicos, os quais foram acondicionados em saquetas

individualizadas com fecho zip e registadas com o número de identificação (ID) do edifício

inspecionado, como está patente na Figura 3.4.

Figura 3.4 - Saquetas individualizadas com as amostras de tinta devidamente identificadas



37

No entanto, a tarefa de conseguir uma amostra de todos os elementos visitados

revelou-se impossível visto que nem todos se encontravam com destacamento e, por isso,

seria difícil retirar uma amostra de tinta sem danificar o estado do elemento.

3.2.8. Data da Última Manutenção

Para se obter informação fidedigna relativamente à data da última manutenção

efetuada aos elementos metálicos, foram consultados os ficheiros dos imóveis inspecionados

nos Arquivos Municipais de Lisboa, Cascais e Oeiras, tendo em consideração os dados

relativos a ações de intervenção sobre as suas fachadas.

No entanto, como aquele tipo de informação nem sempre está evidente, é necessário

efetuar uma pesquisa sobre as datas de emissão de licenças para ocupação da via pública,

associadas à montagem de estruturas provisórias (andaimes) para trabalhos nas fachadas,

pedidos para financiamento de obras de conservação e beneficiação geral ao abrigo do

programa RECRIA (Regime Especial de Comparticipação na Recuperação de Imóveis

Arrendados), ou ainda sobre as datas constantes em processos de intimação aos proprietários

para a realização de obras de conservação e beneficiação geral nos seus imóveis.

3.3. Quantificação do estado de degradação

A quantificação do estado de degradação dos elementos metálicos inspecionados foi

feita através da análise dos registos fotográficos recolhidos durante o processo das inspeções

aos edifícios. Para o efeito, utilizou-se a plataforma BuildingsLife, mais especificamente, a sua

ferramenta Photo Color.

3.3.1. Produção de Imagens dos Elementos Metálicos

O procedimento seguido para a obtenção de imagens dos elementos metálicos foi o

seguinte: em primeiro lugar, tirou-se uma fotografia do elemento em apreço, num

enquadramento de plano geral, obtendo-se, assim, uma visão global do seu estado de

degradação; seguidamente, realizou-se uma segunda fotografia do mesmo elemento,

utilizando, agora, um plano de detalhe incidindo sobre o objeto específico deste estudo, como a

Figura 3.5 ilustra:



38

Figura 3.5 - Processo fotográfico (MS017)

A fim de homogeneizar a área de análise em todos os edifícios, as fotografias foram

tiradas a um passo de distância dos mesmos (Figura 3.6).

Figura 3.6 - Metodologia utilizada para levantamento fotográfico

O estudo do tema “Previsão da Vida Útil de Elementos Metálicos Exteriores em

Edifícios”, implica uma abordagem prática que pressupõe visitas de campo com o objetivo de

analisar os referidos elementos metálicos.

Neste estudo, aborda-se, sobretudo, os gradeamentos das janelas. Assim a

metodologia utilizada na abordagem prática foi a seguinte:

Análise visual dos gradeamentos, de modo a verificar o seu estado de

degradação;

Registo fotográfico, sempre à mesma distância do elemento (um passo), para

que a área de estudo se mantivesse a mesma. Note-se, contudo, que é

necessário prestar atenção à área escolhida para análise, pois esta deve ser

representativa do estado global do gradeamento.

Após a captação das fotografias, estas foram submetidas a um processo de análise

profunda e rigorosa, na plataforma “BuildingsLife”, mais propriamente no “Photo Color”, onde a

foto teve de ser picotada de forma, a delimitar a área em estudo. Esta área de estudo deverá



39

apenas compreender a fase frontal do gradeamento, de forma a que as cores da fotografia não

fossem afectadas por sombras.

Figura 3.7 – Foto com a área de análise delimitada (MS011).

Na função Photo Color é necessário preencher alguns campos, sendo o de maior

relevância o ΔRGB, para o qual foi selecionado o valor de 51. Esta função permite combinar

um conjunto de pixels (definido pelo ΔRGB) para um valor único, de forma a simplificar a

análise de imagem ou para criar um filtro sobre a imagem.

Após a delimitação da área de estudo, e selecionado o valor de ΔRGB, a plataforma

analisa a imagem, fornecendo, no final, as percentagens correspondente às cores existentes.

Figura 3.8 – Resultado final com as percentagens correspondente às cores existentes.



40

3.3.2. Photo Color

Âmbito

Os níveis de degradação dos elementos são quantificados pela perda de cor ou

variação ao longo da vida útil. Neste âmbito, a plataforma BuildingsLife é capaz de detetar e

quantificar aquelas variações, analisando a cor de cada pixel da imagem do elemento em

estudo.

Através da aplicação PhotoColor é possível acompanhar as variações que a cor de

uma fachada vai sofrendo ao longo da sua vida útil. Assim, este software está preparado para

detetar cada código de cor para qualquer pixel da fotografia, calculando, desde modo, a

diferença de cores.

Com o objetivo de corrigir as cores da imagem em condições de luz diferentes,

recorreu-se ao ColorChecker Gray Scale que forneceu valores de referência que foram usados

para ajustar as cores no contexto da Plataforma BuildingsLife. Conclui-se, então, que se a

aplicação for usada naquela Plataforma, é possível proceder à integração de todos os recursos

para quantificar os defeitos com base na análise da cor do elemento metálico.

Objetivos Principais

Definir uma regulamentação única para diferentes observadores. O software

tem de ser capaz de determinar, para cada pixel, um código de cores;

Analisar a cor de qualquer elemento, uma vez que se revela de grande

importância a possibilidade de definir uma cor média para uma parte, ou toda a

área;

Garantir que a iluminação nos elementos seja uniforme. Assim, é possível a

correção de cada pixel usando o cartão de cor e dando as mesmas condições

de iluminação;

Obter resultados que se relacionem diretamente com a identificação do edifício.



41

Figura 3.9 - Cartão de cor (MS054.1)

Funções

Delimitar áreas da foto para análise

O objetivo principal do PhotoColor é obter o valor de cor num espaço de cores (RGB,

CIEXYZ e CIELab foram usados) em determinada área da fotografia.

Esta função permite ao usuário a possibilidade de calcular numa única, ou em múltiplas

áreas, dentro ou fora da zona delimitada, de forma a simplificar a determinação e tornar o

processo mais robusto.

Correção de luminosidade

Esta função tem a capacidade de transformar cada pixel de acordo com as condições

de luminosidade. As correções são feitas em duas cores básicas, como o branco e preto.

Assim, todas as imagens de fachada, com condições semelhantes, continuarão a ser

comparados. Para executar esta função, é necessário marcar dois pontos de correção, branco

e preto sobre a imagem de acordo com o cartão de cor.

Soma dos percentuais pixels

Assim que o histograma de cores esteja calculado, com uma área selecionada e um

conjunto de cores definido, o PhotoColor oferece a possibilidade de somar automaticamente a

percentagem de áreas de cada conjunto de cores. Esta característica é importante para

simplificar o cálculo de uma área global definida por um múltiplo conjunto de cores.

Calcular os códigos de cor dentro ou fora das áreas definidas

O sistema executa esta função para obter o código de cor de cada pixel (no que toca a

imagens de alta resolução usadas no Buildingslife - PhotoColor é 800x800, ou seja, 640.000

pixéis). O próximo passo é agrupá-las dentro de um dos conjuntos de cores definido e calcular

a cor média.

Calcular os diferentes contrastes de cor



42

Esta função usa a fórmula do CIELab (ISO 7724-3 1984) para calcular os diferentes

contrastes de cor nas áreas selecionadas. Esta característica é muito importante para

determinar as variações de cor na fachada de um edifício, apresenta, ainda, uma vantagem

superior ao colorímetro portátil.

Definição de um conjunto de cores (Converter pixéis, aproximação RGB)

Esta função permite combinar um conjunto de pixels (definido pelo ΔRGB) para um

valor único, de forma a simplificar a análise de imagem ou criar um filtro sobre a imagem.

A título exemplificativo, dizer que ΔRGB é 51 significa que os conjuntos considerados

são múltiplos de 51 e qualquer pixel com valores diferentes é logo aproximado ao jogo

imediatamente disponível. Esta função é muito importante para destacar alguns defeitos nos

gradeamentos, como zonas sujas ou áreas manchadas, fornecendo mais informações sobre

eles.

RGB 0 RGB 51 RGB 102

Figura 3.10 - Obtenção do valor de cor num espaço de cores

3.4. Análise de dados e ajuste das curvas de degradação

Neste trabalho, a informação relevante foi apurada através do processo de recolha de

dados que, naturalmente, integrou as atividades desenvolvidas em trabalho de campo, trabalho

laboratorial e quantificações de destacamento. Deste modo, as conclusões obtidas acerca do

desempenho diferido das pinturas dos elementos metálicos resultaram da análise criteriosa

daquela informação, que teve em consideração os vários fatores conducentes à degradação.

Com o objectivo de analisar a informação recolhida, procedeu-se à elaboração de um

gráfico geral de degradação do tipo T-ED (Tempo – Extensão da Degradação), a partir do qual,

através da aplicação de filtros de informação, vários gráficos de degradação foram obtidos

tendo em conta os vários fatores de degradação. A fim de modelar o desempenho diferido das

pinturas, ajustou-se àqueles gráficos leis de degradação do tipo Gompertz.

Para além disso, adotou-se, também, um processo de minimização do erro quadrático

médio (EQM), tendo em vista o ajuste daquelas leis, ou curvas de degradação. Deste modo,

podemos calcular o EQM das curvas com base em erros de estimativa medidos nos eixos das

abcissas ou das ordenadas do gráfico de degradação, como está patente no Gráfico 3.1.



43

Gráfico 3.1 – Exemplo ilustrativo da medição do erro nas abcissas e nas ordenadas do gráfico de degradação.

Para o edifício i ( ) do gráfico de degradação, o erro medido no eixo das abcissas

será um erro referente à diferença de idades entre a idade real da pintura desse edifício e a

idade da pintura obtida pelo modelo, dada a extensão de destacamento existente, podendo ser

referido como (Equação Eq.5)).

Eq.5)

O erro medido no eixo das ordenadas do gráfico será referente à diferença entre a

extensão de destacamento real da pintura e a extensão de destacamento obtida pelo modelo,

dada a idade da pintura do edifício i, podendo este erro ser referido por

(Equação Eq.6)).

Eq.6)

Com base nestes erros é possível obter valores de EQM, que poderão ser referidos

como e (Equações Eq.7) e Eq.8) ), caso sejam determinados considerando os

valores de ou , respetivamente.

Eq.7)



44

Eq.8)

Neste contexto, o ajuste das curvas de degradação foi realizado através do processo

de minimização do EQM. Assim há que definir qual o erro que estava a ser minimizado, pois tal

definição influenciará as curvas de degradação obtidas.

Com efeito, não será expectável que uma curva que minimize o valor de

também seja a curva ótima do ponto de vista da minimização do valor de .

Um dos gráficos de degradação obtidos no presente trabalho é o Gráfico 3.2, que é

aqui apresentado com o intuito de exemplificar as diferenças entre as curvas de degradação

obtidas por minimização dos dois valores de EQM referidos.

As curvas de degradação apresentadas são curvas de Gompertz. Gráfico 3.2

Gráfico 3.2 – Curvas de degradação com o ajuste efetuado por processos de minimização do EQMt e EQMD.

A curva “EQM destacamento” do Gráfico 3.2 foi obtida por minimização do valor de

, enquanto a curva “EQM idade” foi obtida por minimização do valor de . No

Quadro 3.2 são apresentados os valores de EQM para cada uma das curvas, estando a negrito

os valores minimizados.

As curvas obtidas são claramente distintas e, por isso, é possível observar que a

minimização de um dos valores de EQM provoca um aumento significativo no valor do outro

EQM.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Áre

a d

e C

orr

osã

o

Idade desde a última manutenção Amostra EQM destacamento EQM idade



45

A partir da análise das curvas apresentadas, conclui-se, facilmente, que são distintas e

que a minimização de um dos valores de EQM provoca um aumento significativo no valor do

outro EQM.

Quadro 3.2 – Valores de EQM das curvas de degradação apresentadas no Gráfico 3.2

EQMD EQMt

Curva "EQM destacamento" 0,5 7448,8

Curva "EQM idade" 0,1 69,7

Com o intuito de se obter curvas de degradação com um melhor ajuste, era necessário

encontrar um processo de otimização das curvas que tivesse em atenção ambos os erros,

tanto relativamente ao eixo das abcissas, como ao eixo das ordenadas.

Deste modo, criou-se um indicador designado Erro Quadrático Médio Combinado

(EQMC), visível na expressão apresentada na equação Eq.9).

Eq.9)

Nota: o fator 103 aplicado ao valor de EQMD destina-se a colocar este valor na mesma ordem de

grandeza de EQMt;

(

Verificou-se, assim, que o ajuste das curvas de degradação foi realizado através de um

processo de minimização do valor de EQMC. Deste modo, no Gráfico 3.3, está patente a curva

de degradação obtida a partir daquele processo, em contraste com as curvas de degradação

apresentadas anteriormente.

Os valores de EQM obtidos podem ser observados no Quadro 3.3.



46

Gráfico 3.3 - Curvas de degradação com o ajuste efetuado por processos de minimização do EQMt, EQMD e EQMC

Quadro 3.3 – Valores de EQM das curvas de degradação apresentadas no Gráfico 3.3.

EQMD EQMt EQMC

Curva "EQM destacamento" 0,5 7448,8 7931,1

Curva "EQM idade" 0,1 69,7 182,8

Curva "EQMC" 0,1 41,4 129,0

3.5. Resumo da Metodologia

Perante a pintura dos elementos metálicos (gradeamentos de janelas) deu-se maior

destaque às anomalias do destacamento e da corrosão. Com o objetivo de as explicar foram

considerados quatro fatores de degradação, ou seja, a localização, a espessura e cor da

pelicula de tinta e a sua orientação solar.

Numa primeira etapa procedeu-se ao registo fotográfico dos gradeamentos, seguido da

recolha de amostras e da medição da espessura da película, considerando-se, por fim, a sua

orientação solar.

No momento posterior, consultou-se os arquivos municipais de Lisboa, Cascais e

Oeiras, de modo a alcançar uma informação fidedigna acerca da data da última intervenção

nos gradeamentos.

Em seguida, todos os dados recolhidos foram inseridos na plataforma BuildingsLife,

com o objetivo de se obter as quantificações de destacamento. Depois, procedeu-se à criação

de gráficos de degradação, aplicando certos filtros de informação a fim de se conhecer, de uma

forma mais aprofundado, a influência dos fatores de degradação nos elementos metálicos.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Áre

a d

e C

orr

osã

o


Amostra EQM destacamento EQMC EQM idade



47

Finalmente as curvas de degradação foram modeladas, de acordo com o modelo

determinístico (Curvas de Gompertz) e interpretados os resultados obtidos.

Toda esta metodologia encontra-se sintetizada no Quadro 3.4.

Quadro 3.4 – Quadro resumo da metodologia adotada

i)Definição do Problema

Material: Pintura dos elementos Metálicos;

Anomalia: Destacamento/corrosão (analise quantitativa);

Fatores de Degradação: localização;

espessura da película;

orientação solar;

Cor da película de tinta;

Análise de Dados: Gráficos de degradação;

Modelos determinísticos (curvas de Gompertz);

ii)Recolha de Dados

Inspeções: registo fotográfico;

recolha de amostras;

medição da espessura da película;

orientação solar;

Determinação da Data de Aplicação da Pintura;

Montagem das Imagens dos Elementos Metálicos;

Quantificações de Destacamento;

iii)Análise de Dados

Gráfico de Degradação Geral;

Aplicação dos Fatores de Degradação (Filtros de Dados);

Modelação com Curvas de Degradação;

Interpretação dos Resultados.


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Elementos Metálicos em Edifícios

49

4. Elementos Metálicos em Edifícios

Desde que se inicia a construção de um edifício, este começa a ser afetado por um

conjunto de fatores que vão condicionando o seu comportamento ao longo da sua vida útil.

Assim, o comportamento do edifício face aos fatores de degradação, ou seja, a forma

como o edifício se comporta face aos ataques que vai sofrendo, incluindo-se, naturalmente, a

sua capacidade de resistir aos mesmos, depende da sua constituição, da sua orgânica, do seu

desenho e dos materiais.

Neste contexto, a forma como o edifício reage perante as agressões resulta das

opções previamente tomadas, desde a fase de projeto, passando pela fase de construção e

terminando no período de utilização. Assim, fatores como a qualidade do projeto, do rigor da

construção, dos materiais, ou o cuidado na utilização do edifício e as ações de manutenção

que o mesmo sofre ao longo do tempo interferem, diretamente, com a durabilidade do edifício e

com a duração da sua vida útil.

4.1. Soluções correntes

Os elementos metálicos têm uma vasta gama de aplicações nos edifícios, desde os

pequenos acessórios até aos elementos estruturais (Figura 4.1). Assim, os processos de

degradação que afetam este tipo de materiais são também muito variados e resultam,

essencialmente, da interação do material metálico com o meio ambiente. Como tal, podem

considerar-se quatro categorias de aplicação dos metais na construção:

Componentes metálicas sujeitas principalmente ao ambiente atmosférico, quer

usadas no exterior como, coberturas, elementos de fachadas ou caleiras, quer

no interior, como divisórias, portas, tetos, escadas, entre outros.

Elementos metálicos incorporados na estrutura dos edifícios, com

componentes estruturais, armaduras do betão ou elementos de fixação.

Componentes metálicos usados nos sistemas de distribuição de águas, como

tubagens, respetivos acessórios e tanques de armazenamento.

Elementos metálicos no solo, como estacas de tubagens.



50

Figura 4.1 – Vasta gama de utilização dos elementos metálicos nos edifícios

A presente tese abordará apenas a degradação de componentes metálicos que estão

em contacto direto com o meio exterior, sendo, neste caso, o principal problema a corrosão.

4.2. Corrosão

A interação físico-química (frequentemente de natureza eletroquímica) entre um metal

e o seu meio ambiente origina alterações nas propriedades do metal e podem conduzir a uma

deterioração significativa da função do metal, do meio ambiente ou do sistema técnico de que

estes fazem parte.

A corrosão é um tipo de deterioração que pode ser facilmente encontrada em obras

metálicas. O aço oxida quando em contacto com gases nocivos ou humidade, necessitando,

por isso, de cuidados para prolongar sua durabilidade.

A corrosão é um processo de deterioração do material que produz alterações

prejudiciais e indesejáveis nos elementos estruturais. Sendo o produto da corrosão um

elemento diferente do material original, a liga acaba perdendo as suas qualidades essenciais,

tais como resistência mecânica, elasticidade, funcionalidade, ductilidade e estética, entre

outros.

Em certos casos, quando a corrosão está em níveis elevados, torna-se impraticável a

sua remoção, sendo portanto a prevenção e o controle as melhores formas de evitar

problemas.

Com efeito, os custos envolvidos na reparação são, geralmente, significativos, pois

implicam a substituição total ou parcial do componente por um material novo ou mais



51

resistente, a mão de obra associada, os custos dos eventuais danos causados em bens

materiais e no meio ambiente.

A corrosão dos metais na construção civil é um fenómeno de natureza eletroquímica,

que pode ser representado por uma pilha eletroquímica (Figura 4.2), no qual intervêm dois

elétrodos (elementos metálicos) em contacto elétrico e na presença de um eletrólito, que é um

condutor iónico. Entre os dois metais desenvolve-se uma diferença de potencial que gera um

fluxo de corrente elétrica, com transferência de eletrões de um metal para outro, sendo que o

metal que corrói (ânodo) é o que perde eletrões e sofre a oxidação dos seus átomos que se

transferem para o eletrólito na forma de iões metálicos (reação anódica), e o outro metal

(cátodo), no qual se dão as reações de consumo de eletrões (reações catódicas), fica intacto.

Figura 4.2– Pilha eletroquímica

Nos processos de corrosão que se desenvolvem nos componentes metálicos, o meio

eletrólito que permite a ocorrência das reações é a água ou uma solução aquosa que se forma

no meio de exposição. O oxigénio é geralmente o principal agente oxidante, mas

frequentemente podem encontrar-se outras espécies dissolvidas, como cloretos e sulfatos, que

contribuem para acelerar os processos de corrosão.

Assim, a corrosão de um metal depende não só da natureza do metal, mas também

das características do meio envolvente.

De facto, uma inadequada seleção do tipo de material a aplicar pode reduzir

drasticamente o tempo de vida útil do componente metálico, mas no que refere às causas de

corrosão nesse tipo de elementos metálicos, há ainda que ter em conta fatores como a

existência de deficiências de projeto ou de construção/montagem, que podem igualmente

contribuir para acelerar ou promover a ocorrência de problemas de corrosão.



52

4.2.1. Problemas relacionados com a corrosão

Independentemente do tipo de aço e do esquema de pintura empregue, alguns

cuidados básicos na etapa de projeto, podem contribuir significativamente para melhorar a

resistência à corrosão, como:

Evitar arestas vivas, recessos, rebarbas, gretas ou cavidades;

Em locais onde a água pode ficar retida, prever furos de drenagem;

As cantoneiras devem ser projetadas para permitir o livre fluxo de ar, de forma

a acelerar o processo de secagem;

Executar o recozimento de peças para retirada de tensões residuais;

Em regiões catódicas, diminuir a superfície de contacto;

Isolar metais distantes na tabela galvânica, pois deve-se evitar que o aço entre

em contacto com o cobre, bronze ou outro metal;

Evitar peças semienterradas ou semissubmersas;

Em soldas longas, manter a continuidade do filete, evitando-se cavidades;

Juntas soldadas provocam menos problemas do que as aparafusadas;

Projetar a estrutura de forma a evitar locais de acesso dificultado para

possíveis manutenções.

Na Figura 4.3 apresenta-se um quadro com alguns exemplos da má conceção de

projetos e consequentes soluções recomendadas.

Figura 4.3 – Exemplos da má conceção de projetos e consequentes soluções recomendadas



53

4.3. Anomalias e respetivos sintomas

As anomalias resultantes da ocorrência de corrosão, podem dividir-se em dois tipos:

Anomalias Superficiais – Perda de metal muito superficial, tendo apenas

alterações do aspeto da superfície metálica.

Anomalias profundas – A perda de metal sofrida pelo componente é mais

significativa e pode ter consequências graves a nível da sua funcionalidade e

segurança.

De seguida descrevem-se os sintomas de manifestação daquelas anomalias e

apresentam-se as causas mais frequentes da sua ocorrência.

4.3.1. Anomalias Superficiais

Este tipo de anomalias, que envolve apenas alteração do aspeto das superfícies do

componente metálico, resulta pelo facto de os produtos da corrosão terem uma cor diferente da

superfície metálica inalterada.

Estas anomalias são mais relevantes nos componentes metálicos com fins decorativos,

em contacto com o meio exterior, de ter consequências a nível estético.

Os principais sintomas são:

perda de brilho/embranquecimento;

alteração de cor;

manchas;

escorrimentos;

empolamento e destacamento do revestimento orgânico.

Perda de brilho/embranquecimento

Alteração generalizada da superfície metálica, que ocorre no inicio da exposição, em

consequência da formação de uma fina camada de produtos de corrosão.

Alteração de cor

Alteração generalizada da superfície metálica, que normalmente se verifica nos

componentes construídos e metais não revestidos, e que ocorre ao fim de algum tempo de

exposição. Trata-se de uma evolução do sintoma anterior (Figura 4.4).



54

Figura 4.4 – Exemplos de alteração de cor (anomalia superficial) MS010 e MS078

Com a prossecução da corrosão, à medida que a camada de produtos de corrosão se

vai adensando, a superfície metálica perde todo o seu brilho metálico característico e adquire

diferentes cores dependendo do tipo de produtos de corrosão formados.

Manchas

Perda de brilho e formação de manchas, devido à formação de produtos de corrosão,

localizada em pontos discretos na superfície do componente metálico.

As manchas, inicialmente de pequena dimensão, com a prossecução da corrosão ao

longo do tempo podem aumentar de modo a que toda a superfície se encontre alterada (Figura

4.5).

Figura 4.5 – Exemplos de Manchas (anomalia superficial) MS023.1 e MS083

Escorrimentos

Quando o produto de corrosão formado é de natureza solúvel, tende a ser arrastado

pela água da chuva para as superfícies imediatamente abaixo da zona corroída, onde se vai

depositando à medida que se evapora (Figura 4.6).



55

Figura 4.6 – Exemplos de Escorrimentos (anomalia superficial) MS010 e MS030

Empolamento e destacamento

Nos metais revestidos com produtos orgânicos (pinturas, lacagem, etc), a corrosão do

metal de base leva ao aparecimento de empolamento desses revestimentos, devido à pressão

exercida pelos produtos formados pela corrosão (Figura 4.7).

Figura 4.7 – Exemplos de Destacamento (anomalia superficial) MS050 e MS055

De acordo com o que já foi explicitado, as anomalias superficiais, visíveis no aspeto

exterior dos componentes metálicos, manifestam-se sob diversas formas, como está patente

nos gráficos abaixo apresentados, que refletem os resultados das visitas efetuadas.



56

Gráfico 4.1 – Percentagem de cada anomalia em 100% os gradeamentos

Em termos absolutos, verificou-se que a anomalia mais generalizada é as manchas,

logo seguida pela perda de brilho e pelo destacamento. Assim, a alteração de cor e os

escorrimentos são as anomalias que registaram menor ocorrência.

Gráfico 4.2 – Percentagem de cada anomalia nos gradeamentos de cor clara

Considerando apenas os sessenta e seis gradeamentos de cor clara (de um total de

cento e doze gradeamentos estudados) verificou-se, novamente, que as anomalias mais

generalizadas são as manchas, seguidas dos escorrimentos e do destacamento. Assim,

apenas 10% dos gradeamentos de cor clara apresentam como anomalia superficial a perda de

brilho e cerca de 5% têm a alteração de cor como o seu processo de degradação mais

evidente.



57

Gráfico 4.3 – Percentagem de cada anomalia nos gradeamentos de cor escuro

A amostra dos gradeamentos de cor escura contemplou quarenta e seis casos, num

total de cento e doze gradeamentos estudados. Pela análise do gráfico acima apresentado,

verifica-se, novamente, que a anomalia superficial com maior ocorrência é a das manchas,

(mas, agora com uma percentagem muito superior, relativamente aos gradeamentos de cor

clara, isto é, cerca de 71%), seguida da perda de brilho (com uma percentagem de 55%) e,

numa percentagem muito inferior, as alterações de cor, os destacamentos e os escorrimentos.

Conclui-se, assim, que os gradeamentos de cor escura são mais vulneráveis relativamente aos

de cor clara, uma vez que apresentam percentagens muito superiores em termos das

anomalias superficiais como as manchas, a perda de brilho e os destacamentos (Quadro 4.1).

Quadro 4.1 – Resultado final da análise

Gradeamentos

Perda Alteração Manchas

Escorrimentos

Destacamento de brilho de cor

Cores Claras 66 (59%) 11 (17%) 5 (8%) 34 (52%) 14 (21%) 13 (20%)

Cores Escuras

46 (41%) 25 (54%) 15 (33%) 33 (72%) 5 (11%) 14 (30%)

4.3.2. Anomalias Profundas

Neste tipo de anomalias os danos de corrosão afetam a integridade ou funcionalidade

do componente metálico. Quando ocorre este tipo de anomalias, geralmente, é necessário

proceder à reparação do componente, ou à sua substituição por um material mais resistente à

corrosão.

Os principais sintomas apresentados pelos componentes metálicos com este tipo de

anomalias são:



58

Picadas/perfurações;

Diminuição de espessura;

Perda de elementos ou de partes do componente metálico;

Fissuras/fraturas.

Picadas/perfurações

Trata-se de uma corrosão localizada, manifestada por picadas (perfurações de

pequeno diâmetro) na superfície do metal. O cátodo e o ânodo encontram-se manifestamente

separados. O ânodo situa-se no interior da picada enquanto a superfície circundante funciona

como cátodo. Um recipiente de ferro pode se coberto com estanho (ferro estanhado). Enquanto

a camada está intacta não há corrosão. Após uma picada ocorrem as seguintes reacções

(Equação Eq.10)):

Eq.10)

Alteração de superfície resultante da formação de produtos de corrosão em pontos

localizados, permanecendo a superfície adjacente inalterada. Inicialmente as picadas são

superficiais, podendo ter o aspeto de simples manchas, mas com o passar do tempo e o evoluir

da corrosão em profundidade, dão lugar a “cavidades” na superfície metálica, geralmente com

produtos de corrosão.

Altamente destrutivo, esse tipo de corrosão gera perfurações em peças sem uma perda

notável de massa e peso da estrutura.

Pode ser difícil de se detetar quando em estágios iniciais, pois na superfície a

degradação é pequena se comparada à profundidade que pode atingir.

Ela ocorre normalmente em locais expostos a meios aquosos, salinos ou com

drenagem insuficiente.

Pode ser provocada pela deposição concentrada de material nocivo ao aço, por pilha

de arejamento diferencial ou por pequenos furos que possam permitir a infiltração e o

alojamento de substâncias líquidas na peça.



59

Diminuição de espessura

Tal como no caso anterior, este tipo de anomalia também pode pôr em causa a

segurança ou a integridade do componente metálico. A diminuição gradual global da

espessura, que resulta da corrosão generalizada das superfícies do componente metálico, tem

naturalmente consequências ao nível das suas propriedades de resistência mecânica e

conduz, ao longo do tempo, à perda de elementos ou de partes do componente metálico.

Perda de elementos ou parte do componente metálico

A perda de elementos constituintes do componente metálico pode ocorrer em

consequência da corrosão ao longo de toda a espessura, quer mais localizada, quer em

extensas zonas da sua superfície, ou dos seus elementos de fixação.

Fissuras/fraturas

A ação conjunta da corrosão e de tensões mecânicas (fadiga, tração, entre outras), em

determinadas condições ambientais, favorece o desenvolvimento de fissuras através da rede

cristalina do metal que podem levar à rotura do componente metálico em determinadas zonas.

A formação dessas fissuras também pode resultar da presença de tensões residuais no metal,

resultante de operações de fabrico do componente ou das suas peças como soldadura

estiragem, laminação a frio ou forjagem.

No presente estudo, as anomalias mais frequentes foram as superficiais, uma vez que

se verificou que a ocorrência de anomalias profundas é rara, já que implica a substituição ou a

reparação do componente metálico que foi afectado na sua integridade ou funcionalidade.

A reparação dos componentes metálicos afetados por corrosão vai depender do tipo de

anomalias apresentadas e a sua gravidade e, naturalmente, do valor patrimonial e arquitetónico

do componente em causa e, ainda, da função que desempenha.

Se as anomalias forem apenas superficiais, normalmente é possível a recuperação do

componente metálico através de trabalhos de conservação que, geralmente, passam pela

limpeza/lavagem das superfícies afetadas pela corrosão para remoção da sujidade, de

produtos de corrosão solúveis e de revestimentos protetores desteorizados e aplicação de

revestimentos protetores ou renovação dos revestimentos existentes.



60

4.4. Medidas Preventivas

A reparação dos danos causados pela corrosão é um processo dispendioso. Por isso, a

forma mais eficaz de combater a corrosão é apostar na sua prevenção, eliminando ou

minimizando as principais causas da sua ocorrência.

As anomalias derivadas da corrosão afetam a funcionalidade dos componentes

metálicos e conduzem à redução do seu tempo de vida em serviço.

Para se obter um bom desempenho deste tipo de elementos de construção há que

atuar no sentido de prevenir a ocorrência da corrosão dos materiais de que são compostos.

A prevenção da corrosão passa por atuar nos fatores que a promovem, (Figura 4.8),

procurando eliminar ou minimizar a ocorrência das principais anomalias, acima mencionadas.

Figura 4.8 – Fatores gerais que influenciam a corrosão

Em termos gerais, a prevenção faz-se:

No projeto – selecionando para o componente metálico o material mais

adequado à corrosividade do meio.

Na instalação – evitando erros na montagem e na colocação em obra do

componente

Em serviço – dando-lhe a utilização e funcionalidade para que foi previsto e

ainda sujeitando-o a uma manutenção periódica e de acordo com as

características do material.

UTILIZAÇÃO/

FUNCIONAMENTO

CORROSÃO

MATERIAL MEIO



61

Assim, podem ser tomadas diversas medidas para prevenir ou atenuar a corrosão de

um metal. Como exemplos temos:

Proteção catódica – aplicação de voltagem ou corrente externa, ou utilização

de ânodo sacrificado;

Passivação (certos metais sofrem oxidação dando origem a finas películas de

óxidos estáveis, que impedem, posteriormente a corrosão. Exemplo:

anodização do alumínio);

Revestimentos metálicos;

Revestimentos orgânicos: pintura, óleos, substâncias betuminosas;

Revestimentos inorgânicos;

Evitar contactos bimetálicos;

Remoção de oxigénio e água.

Esta é uma área de grande investigação, devido aos avultados prejuízos económicos

causados pela corrosão, estimados em cerca de 3% do PIB em países desenvolvidos.

Existem, ainda, outros fatores que influenciam na velocidade de corrosão porque atuam

nos fenómenos de polarização e passivação:

1) Arejamento do meio corrosivo: o oxigénio funciona como controlador dos

processos corrosivos.

2) Pressão atmosférica: a velocidade de corrosão aumenta com o acréscimo da

taxa de oxigénio dissolvido. Visto o oxigénio ser um elemento despolarizante

que desloca a curva de polarização catódica no sentido de maior corrente de

corrosão;

3) pH de eletrólito: a maioria dos metais passivam-se em meios básicos (exceção

para os metais anfotéricos). Portanto, as taxas de corrosão aumentam com a

diminuição do pH (Gráfico 4.4).

4) Temperatura: o aumento de temperatura acelera, de modo geral, as reações

químicas. Assim, no processo de corrosão as taxas de desgaste aumentam

com o aumento da temperatura. Com a elevação da temperatura diminui a

resistência do eletrólito e, consequentemente, aumenta a velocidade de

corrosão;

5) Efeito da velocidade: a velocidade relativa, superfície metálica-eletrólito, atua

na taxa de desgaste de três formas: para velocidades baixas, há uma ação

despolarizante intensa que se reduz à medida que a velocidade se aproxima

de 8 m/s (para o aço em contacto com água do mar). A partir desta velocidade,



62

as taxas praticamente estabilizam voltando a aumentar nas velocidades altas,

quando diante de um movimento turbulento há uma ação erosiva.

Gráfico 4.4 – Gráficos representativos do efeito do pH e da Velocidade, respetivamente, para a taxa de corrosão

4.4.1. Seleção do material adequado

O material metálico de que é construído o componente deve ser o adequado em

termos de resistência à corrosão para o tipo de aplicação e corrosividade do meio em que o

componente vai ser utilizado.

4.4.2. Avaliação da corrosividade do meio

Esta informação pode ser obtida quer através de dados do comportamento à corrosão

relativos a materiais semelhantes anteriormente sujeitos ao mesmo meio, quer fazendo a sua

estimativa a partir das características físico-químicas do meio, tendo por base valores de

referência normalizados ou existentes em documentos técnicos específicos.

4.4.3. Escolha do revestimento/tratamento de superfície de proteção

A aplicação de um revestimento sobre a superfície de um metal é um dos métodos de

proteção anticorrosiva mais usuais. Os tipos de revestimentos mais comuns na construção civil

são os de natureza orgânica (obtidos por pintura, lacagem, envernizamento, entre outros, os

metálicos, os de zinco e os de ligas de zinco e alumínio e, ainda, os de camada de óxido no

alumínio.

A seleção das características do revestimento a aplicar, nomeadamente da sua

espessura, deve ser feita em função da corrosividade do meio a que vai estar exposto.

4.4.4. Manutenção

Outro aspeto bastante importante para a conservação da maior parte dos componentes

metálicos, nomeadamente para os de exposição exterior, consiste na realização de operações

de manutenção simples, como a limpeza periódica com produtos adequados, ou

reparação/renovação atempada de revestimentos protetores. Este tipo de operações pode



63

contribuir substancialmente para o bom desempenho dos componentes metálicos de edifícios

durante a sua vida de serviço, principalmente em ambientes poluídos.

4.5. Fatores de degradação

A diversidade de variáveis que exercem influência direta nos mecanismos de

degradação das pinturas, seja num processo intrínseco aos próprios mecanismos, seja na

velocidade com que a degradação evolui, faz com que os dados obtidos acerca da

quantificação da anomalia sejam, regra geral, muito dispersos.

Com efeito, a consideração de fatores de degradação para o tratamento dos dados visa

obter a sua mais ampla segmentação, pois assumem-se como filtros que reúnem conjuntos de

edifícios (e respetivos elementos metálicos), de acordo com as suas características comuns.

Neste contexto, podemos afirmar que a utilização daqueles fatores assume capital

relevância, pois revela-nos o modo como uma determinada variável pode afetar, positiva ou

negativamente, a vida útil de um componente metálico.

A partir deste tipo de informação, torna-se possível adotar ou corrigir práticas já

existentes, ou até mesmo adotar novas práticas, com o objetivo de aumentar a durabilidade

dos elementos metálicos exteriores, presentes em edifícios.

O Quadro 4.2 apresenta os fatores considerados no presente trabalho.

Quadro 4.2 – Fatores de degradação considerados

Fatores Descrição

Localização Comparar o comportamento de um elemento metálico numa zona Urbana com um numa zona Marítima.

Espessura de tinta Analisar o comportamento dos elementos metálicos consoante a sua espessura de tinta.

Orientação Analisar a influência que as radiações solares têm no desgaste dos elementos metálicos.

Cor de pelicula de tinta Comparar o comportamento de um elemento metálico de cor clara (branco e bege) com um de cor escura (preto, azul, verde e cinzento )

Nos subcapítulos 4.5.1 a 4.5.4 são apresentadas, para cada fator de degradação,

considerações pormenorizadas, explicitando os critérios que serviram de base à sua seleção

para esta investigação.

Deste modo, e de uma forma geral, a escolha dos fatores referidos obedeceu aos

seguintes critérios:

Investigações relativas à influência dos fatores no desenvolvimento das

anomalias consideradas.



64

A sua relevância na prescrição de uma pintura para um componente metálico;

A possibilidade e facilidade de obtenção de dados referentes aos fatores para

cada pintura;

Relativamente ao primeiro critério apresentado, deve-se ter em conta que nem todos os

fatores de análise exercem a mesma influência na degradação dos materiais. Por esta razão,

foram apenas tomados em consideração os fatores de análise que, comprovadamente, são

significativos para a degradação dos materiais. Em Paulo (2009) existem estas indicações

relativamente aos fatores aqui apresentados, sugerindo que estes podem ter uma influência

potencialmente significativa no desempenho diferido respeitante ao destacamento de tinta.

O segundo critério apresentado remete-nos para a necessidade de definir vários

aspetos, quando se pretende repintar um elemento metálico, nomeadamente, a tinta a utilizar,

o sistema de pintura, o número de demãos a aplicar e a natureza do acabamento final, pois

todas estas decisões determinarão a espessura final da tinta aplicada.

O terceiro critério tem origem na necessidade de definir os valores dos vários fatores

de degradação para todos os elementos de uma amostra extensa de pinturas. Assim, a

facilidade em avaliar os diversos fatores, através de métodos verdadeiramente eficazes, torna-

se uma prática comum e bastante apelativa.

4.5.1. Localização dos Edifícios

Neste fator a localização dos edifícios visitados está repartida em duas zonas

distintas, Marítima e Urbana.

Deste modo, espera-se que na zona marítima a velocidade de degradação seja

maior devido à ação dos cloretos. Em contrapartida, os edifícios situados na zona

urbana estarão sujeitos a uma maior poluição e mais vulneráveis à acção humana, o

que poderá alterar o seu desempenho.

4.5.2. Espessura de tinta

Este fator considera a espessura da película de tinta seca aplicada no revestimento da

componente metálica. A influência deste fator no desempenho diferido das pinturas de

fachadas de edifícios antigos é demonstrada por Garrido et al. (2010), onde são considerados

dois níveis de espessura da película e obtidas leis de degradação que modelam a evolução do

destacamento de tinta em função desses níveis, observando-se uma degradação mais rápida

nas pinturas com nível de espessura inferior. Por este motivo, a espessura da película foi

incluída como fator de análise.



65

4.5.3. Orientação Solar

A exposição solar, e em particular a exposição à radiação ultravioleta, é apontada

como um importante fator para a degradação dos materiais orgânicos. A intensidade e

frequência desta exposição dependem de vários fatores, tais como a localização geográfica

dos edifícios, a existência de sombreamento sobre as suas fachadas e a sua orientação.

Geograficamente, todos os edifícios incluídos no presente estudo localizam-se em

bairros habitacionais, pelo que esta variável está fixada. A existência de sombreamento nas

fachadas, assim como a sua extensão e tempo de incidência não foram abordadas. Com o

estudo do fator de degradação orientação solar pretende-se avaliar a influência real que esta

variável tem sobre o desempenho diferido das pinturas, uma vez que será expectável que essa

influência possa ser significativa, dada a sua correlação com a exposição aos UV.

4.5.4. Cor de pelicula de tinta

Os elementos metálicos inspeccionados foram divididos em dois grupos: os que

apresentavam uma cor de pelicula de tinta clara (branco e bege) e os que apresentavam uma

cor de pelicula de tinta escura (preto, azul, verde e cinzento).

Tal divisão baseou-se na hipótese de que este fator de degradação influenciaria o

desempenho diferido das pinturas dos gradeamentos. Assim, os de cor clara teriam um melhor

comportamento ao longo dos anos, enquanto os de cor escura apresentariam um nível mais

elevado de degradação.

Este diferente desempenho, relativamente à cor de película de tinta, dever-se-ia ao

facto de que a cor clara reflecte maior quantidade de raios UV e a cor escura absorve a maior

parte dos raios, apresentado, por isso, uma maior degradação.

5. Análise dos Resultados

5.1. Descrição da Amostra

Como já foi referido no subcapítulo 3.2.1, a presente investigação tem por base a

inspeção de uma amostra de 104 edifícios, localizados na zona da grande Lisboa. A cada um

destes edifícios foi atribuído um código de identificação, com o prefixo “MS” seguido de três ou

quatro dígitos (ex: MS034.1). Como se pode verificar no Anexo III, procedeu-se a uma

caracterização geral daquela amostra, através da apresentação dos endereços dos edifícios,

das datas das últimas manutenções, aferidas de acordo com os registos patentes nos arquivos

municipais de Lisboa, Oeiras e Cascais e, ainda, dos resultados das quantificações de

destacamento de tinta em cada elemento metálico analisado.

Com o objetivo de especificar não só as características dos elementos metálicos, mas

também os fatores de degradação selecionados na amostra em apreço, elaboraram-se três

quadros nomeadamente, 5.1; 5.2 e 5.3.

Assim, no Quadro 5.1, relativo à idade da pintura dos elementos metálicos

inspecionados, optou-se por distribui-los em oito intervalos de tempo, compreendendo desde

os 0 anos até mais de 50 anos. Por conseguinte, esta amostra abrange um espectro alargado

de idades de pinturas, o que se assume como relevante para a qualidade final dos resultados,

na medida que influencia, de uma forma decisiva, a amostra que será visível nos gráficos de

degradação. Esta amostra deverá cobrir a totalidade do espectro de idades passível de ser

verificado na pintura de elementos metálicos.

Neste âmbito, verificou-se que mais de metade da amostra, 61%, apresenta uma idade

da pintura entre 15 e 30 anos, enquanto a restante amostra se distribui pelos outros seis

intervalos de tempo.

Quadro 5.1 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados por intervalo de idade das pinturas.

Idade da pintura (Anos) Percentagem da amostra

Inferior a 5 3%

Entre 5 e 10 5%

Entre 10 e 15 17%

Entre 15 e 20 38%

Entre 20 e 30 23%

Entre 30 e 40 9%

Entre 40 e 50 2%

Superior a 50 3%

No Quadro 5.2, relativo à extensão de destacamento, optou-se por distribuir os

elementos metálicos inspecionados em cinco intervalos, consoante a extensão do



68

destacamento de tinta quantificado, relativamente à percentagem da área total da pintura.

Nesta quantificação, contempla-se desde os 0% de área de pintura até ao mais próximo dos

100% dessa área.

Analisando o Quadro 5.2, verifica-se que 30% dos elementos metálicos inspecionados

registam uma extensão de destacamento inferior a 1%, enquanto que 61% da amostra

apresenta uma extensão de destacamento superior a 5%. Estes elementos distribuem-se por

um largo intervalo de idades da pintura, cobrindo, assim, uma área ampla do Gráfico 5.1.

Quadro 5.2 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados por intervalo de destacamento de tinta das pinturas.

Extensão de destacamento Percentagem da amostra

(Percentagem da área total da pintura)

Inferior a 1% 30%

Entre 1 e 5% 8%

Entre 5 e 20% 26%

Entre 20 e 50% 22%

Superior a 50% 13%

Os fatores de degradação que condicionam o comportamento dos elementos metálicos

inspecionados, cujo tratamento pormenorizado foi alvo do subcapítulo 4.5, são, também,

apresentados no Anexo III.

Assim, o Quadro 5.3 apresenta os dados relativos aos vários fatores de degradação da

amostra.

Quadro 5.3 - Distribuição da amostra de elementos metálicos inspecionados pelos fatores de degradação

Fator de degradação Classificação Percentagem da amostra

Espessura da pelicula Nível 1 (μm<100) 33%

Nível 2 (μm>100) 67%

Localização "Zona Urbana" 76%

"Zona Marítima" 24%

Orientação Solar "SOL" 79%

"Vento" 21%

Cor da pelicula "Cor Clara" 59%

"Cor Escura" 41%

No que diz respeito ao fator “espessura da película”, realizou-se a quantificação da

espessura na totalidade das amostras. Os resultados obtidos distribuem-se por dois níveis de

espessura, conforme será abordado no subcapítulo 5.5.



69

Relativamente à localização, verifica-se que 76% dos elementos metálicos

inspecionados estão concentrados na “Zona Urbana”.

No que concerne à orientação solar, regista-se que 79% da amostra está orientada

para “SOL” (Sul, Este e Oeste).

Em relação à cor da pelicula, nota-se um nítido equilíbrio entre a “Cor Clara” e a “Cor

Escura”, 59% e 41% respetivamente.

Nos subcapítulos seguintes (5.2 a 5.7) serão apresentados o gráfico de degradação

geral e a análise da influência de cada fator de degradação.

Os gráficos de degradação são do tipo T-ED (Tempo-Extensão de Degradação), aos

quais foram ajustadas leis de degradação do tipo Gompertz para modelar o desempenho

diferido das pinturas em função dos fatores de degradação.

5.2. Gráfico de Degradação Geral

Com base nos dados recolhidos, relativamente à idade das pinturas e à extensão da

área de corrosão (Anexo III), elaborou-se um gráfico de degradação contendo a globalidade da

amostra dos edifícios estudados. (Gráfico 5.1).

Gráfico 5.1 - Gráfico de degradação geral

Como é possível observar no Gráfico 5.1, os pontos constantes no gráfico de

degradação geral apresentam uma dispersão significativa que remetem para o espetro

alargado da amostra, relativamente à degradação geral dos elementos metálicos

inspecionados.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40 50

Áre

a d

e C

orr

osã

o


Amostra



70

Neste contexto, obter um gráfico de degradação geral com uma baixa dispersão,

significaria que a degradação e o desempenho diferido não eram afetados por qualquer fator,

sendo iguais para qualquer espécimen do material estudado, independentemente das suas

características e do seu contexto de aplicação, situação que não se afigura como verosímil

para a grande maioria das aplicações.

Aliás, esta elevada dispersão é tanto mais visível quanto mais heterogénea e aleatória

for a amostra considerada, sendo que, na presente investigação, a diversidade da amostra foi

um dos objetivos na seleção dos edifícios a inspecionar. Com efeito, quanto mais heterogénea

for a amostra, mais é possível encontrar comportamentos distintos face à atuação dos fatores

de degradação.

A dispersão dos dados indica, portanto, a existência de fatores de degradação que

exercem uma influência significativa na definição do desempenho diferido do material, e cujo

efeito se traduz na dispersão dos dados. Assim, a aplicação dos fatores de degradação na

filtragem dos dados visa a sua segmentação, de acordo com características comuns,

reduzindo, deste modo, a sua dispersão.

No entanto, devemos ter em conta que, embora a aplicação de um fator de degradação

se possa fazer de forma isolada, é expectável que continue a existir uma dispersão

significativa. O mesmo será verdade para a aplicação simultânea de dois fatores de

degradação, isto é, quando se estuda o efeito combinado de dois fatores.

Tal situação deve-se ao facto de a dispersão dos dados ser indicativa da existência de

fatores de degradação adicionais, não considerados na análise inicial, os quais também

exercem uma influência significativa na definição do desempenho diferido do material. O efeito,

não considerado na análise, destes fatores adicionais traduz-se na dispersão dos dados.

Assim, é natural, face ao tipo de fenómeno em estudo, que existam múltiplos fatores

cuja influência não é desprezível, pois apenas se poderá esperar uma baixa dispersão dos

resultados, quando a análise realizada considerar simultaneamente a ação de todos esses

fatores, sendo necessário, para o efeito, estar na posse de uma amostra substancial e realizar

uma avaliação exaustiva da influência dos vários fatores de degradação possíveis, de modo a

identificar aqueles que, comprovadamente, são significativos.

Para o Gráfico 5.1. de degradação geral foram ajustadas curvas de degradação do tipo

Gompertz., as quais estão patentes no Gráfico 5.2.



71

Gráfico 5.2 - Curva Gompertz de degradação geral

De acordo com o subcapítulo 3.4, podemos referir que o valor de EQMC traduz a

combinação dos valores EQMD e EQMt, sendo um indicador para os erros cometidos no ajuste

global da curva aos pontos do gráfico. Assim, quanto mais reduzido for o valor de EQMC,

melhor é o ajuste obtido pela curva de degradação.

De facto, e após a conclusão da fase de análise de dados, que foi desenvolvida ao

longo da presente investigação, verificou-se que as curvas de Gompertz foram aquelas que, de

forma mais consistente, obtiveram valores mais reduzidos de EQMC. Por este motivo, nesta

dissertação, apenas será apresentada a modelação efetuada com recurso a estas curvas.

5.3. Descrição Geral dos Gráficos de Degradação

Após a realização de todos os gráficos de degradação, que apresentam sempre duas

variáveis, criou-se um gráfico para cada um dos factores de degradação com o objectivo de

mostrar as diferenças de desempenho de cada um dos factores de degradação (exemplo

Gráfico 5.4), tendo em conta a comparação entre aquelas duas variáveis. Neste âmbito, se a

curva apresentar valores negativos significa que a hipótese apresentada não foi validada; ao

contrário, uma curva com valores positivos demonstra a validação da hipótese.

Deste modo, considerando todos os factores de degradação, regista-se um pico de

desgaste dos elementos metálicos inspeccionados no período entre os 15 e os 35 anos de vida

útil daqueles elementos. Verifica-se, ainda, que antes dos 15 anos e depois 40 anos de vida útil

os comportamentos dos elementos metálicos são idênticos nas duas variáveis, relativamente

ao seu estado de degradação.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40 50

Áre

a d

e C

orr

osã

o


Amostra Gompertz



72

De seguida, são apresentados os gráficos de degradação que resultaram das

inspecções realizadas, tendo em conta os quatro factores de degradação seleccionados,

perspectivados como os mais influentes na vida útil dos elementos metálicos: localização;

orientação solar; espessura e cor da película de tinta.

5.4. Influência da Localização

Neste estudo, os elementos metálicos inspeccionados localizam-se na zona da Grande

Lisboa, contemplando duas áreas distintas: a Marítima, compreendendo edifícios situados junto

à costa, e a Urbana que compreende edifícios situados na malha citadina.

Com esta divisão pretendeu-se agrupar os edifícios de acordo com uma zona comum

de localização, obtendo-se, assim, uma homogeneização da informação, na medida em que se

reduz a dispersão dos dados e evidencia-se as reais diferenças entre o comportamento dos

elementos metálicos, segundo a sua localização.

No Gráfico 5.3 são apresentadas as curvas de Gompertz obtidas após a aplicação dos

filtros, ou seja, as duas áreas de localização dos edifícios, cujas equações e respetivos valores

de EQM constam do Quadro 5.4.

Quadro 5.4 – Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Localização”.

EQMD EQMt EQMC Curva de Gompertz

"Zona Urbana" 0,057 44,9 102,2

"Zona Maritima" 0,076 51,2 127,4



73

Gráfico 5.3 – Influência do fator “Localização”, modelação com curvas de Gompertz

Pela análise do Gráfico 5.3 verifica-se que o factor de degradação “Localização” exerce

uma influência significativa no desempenho dos elementos metálicos ao longo dos anos.

Deste modo, a curva de degradação relativa aos edifícios situados na “zona marítima”

apresenta valores que confirmam a hipótese de que naquela localização os elementos

metálicos apresentam, efectivamente, um maior nível de degradação, possivelmente devido à

presença de cloretos, dada a proximidade do mar.

No que diz respeito aos gradeamentos situados na “zona urbana”, estes apresentam

um melhor comportamento, em termos de degradação, se comparados com aqueles

localizados na “zona marítima”, uma vez que, possivelmente, os níveis de poluição não

afectam significativamente o desempenho dos elementos metálicos.

Por fim, elaborou-se um gráfico onde é apresentada a diferença entre as duas curvas

de Gompertz, relativamente às duas áreas distintas de localização, verificando-se que, por

volta dos 20 anos, os elementos metálicos localizados na “zona marítima” se apresentam cerca

de 30% mais degradados do que os que estão situados na “zona urbana” (Gráfico 5.4).

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40 50

Áre

a d

e C

orr

osã

o


Zona Urbana Zona Maritima G-Urbano G-Maritimo



74

Gráfico 5.4 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação ”Zona Urbana” e “Zona Marítima”.

5.5. Influência da Espessura de Película

Com o intuito de analisar a influência deste fator no desemprenho dos elementos

metálicos, adotou-se a metodologia de Paulo (2009) e Garrido et al. (2010), agrupando os

edifícios, de acordo com o nível de espessura de película de tinta seca aplicada no

revestimento da componente metálica.

Assim, registou-se o desempenho dos elementos metálicos, segundo a espessura de

pelicula de tinta apresentada. Tendo em conta este critério, adotaram-se os seguintes níveis:

Nível 1 – pinturas com espessura de película inferior a 100 μm;

Nível 2 – pinturas com espessura de película igual ou superior a 100 μm.

Neste âmbito, selecionou-se um número suficiente de edifícios para cada nível, com o

intuito de conferir maior credibilidade aos dados obtidos que deveriam demonstrar que existe

uma degradação mais rápida nas pinturas com um menor nível de espessura de pelicula de

tinta.

No Gráfico 5.5 encontram-se as curvas de Gompertz cujas respetivas equações se

apresentam no Quadro 5.5.

-10%

0%

10%

20%

30%

40%

0 10 20 30 40 50

Áre

a d

e C

orr

osã

o


Diferença de Corrosão



75

Gráfico 5.5 - Influência do fator “Espessura de película de tinta”, modelação com curvas de Gompertz

Quadro 5.5 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Espessura da película de tinta”.


"Nivel 1" 0,108 51,8 160,2

"Nivel 2" 0,037 112,7 149,7

Confirmado os estudos já elaborados, verificou-se que os gradeamentos com maior

espessura de película de tinta apresentam um melhor comportamento no que diz respeito à

corrosão.).

Elaborou-se, por último, um gráfico onde é apresentada a diferença entre as duas

curvas de Gompertz, relativamente aos dois níveis de espessura de pelicula de tinta

observados nos elementos metálicos inspecionados.

Assim, verificou-se que, por volta dos 25 anos de vida útil dos gradeamentos, os

elementos metálicos cuja espessura de película de tinta é inferior a 100 μm se apresentam

cerca de 60% mais degradados se comparados com os gradeamentos cujas pinturas

apresentam uma espessura de película igual ou superior a 100 μm (Gráfico 5.6).

Torna-se, assim, evidente um melhor desempenho dos elementos metálicos cuja

espessura de película de tinta se situa no “Nível 2” adotado.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

0 10 20 30 40 50 60

Áre

a d

e C

orr

osã

o


μm<100 μm>100 G-μm<100 G-μm>100



76

Gráfico 5.6 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “μm>100” e “μm<100”.

5.6. Influência da Orientação Solar

Com a seleção do fator de degradação orientação solar pretende-se avaliar a influência

real que esta variável tem sobre o desempenho diferido das pinturas, uma vez que sua

influência deverá ser significativa, dada a sua correlação com a exposição aos UV.

Neste caso, procedeu-se à divisão dos elementos metálicos em dois níveis de orientação solar

de acordo com a metodologia de Paulo (2009):

“SOL” – elementos metálicos orientados para Sul, Este e Oeste;

“VENTO” – elementos metálicos orientados para Norte.

A influência da orientação solar encontra-se evidente nas curvas de degradação e

respetivas equações e valores de EQMC representadas no Gráfico 5.7 e Quadro 5.6.

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

0 10 20 30 40 50 60

Áre

a d

e C

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o





77

Gráfico 5.7 - Influência do fator “Orientação solar”, modelação com curvas de Gompertz

Quadro 5.6 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Orientação solar”.


"SOL" 0,085 50,0 135,3

"VENTO" 0,019 40,6 59,8

Através da análise do Gráfico 5.7 conclui-se que os gradeamentos orientados para

“SOL” (Sul, Este e Oeste) sofrem uma maior degradação, relativamente aos elementos

metálicos cuja orientação é “VENTO” (Norte).

Este resultado confirma a hipótese de que uma maior exposição aos raios UV implica

uma maior degradação daqueles elementos.

Por último, elaborou-se um gráfico onde é apresentada a diferença entre as duas

curvas de Gompertz, relativamente aos dois níveis de orientação solar, verificando-se que, por

volta dos 25 anos, os elementos metálicos orientados para “SOL” apresentam um estádio de

degradação mais acentuado, cerca de 25%, comparativamente àqueles que estão orientados

para “VENTO” (Gráfico 5.8).

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Sol Vento G-Sol G-Vento



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Gráfico 5.8 – Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “SOL” e “VENTO”.

5.7. Influência da Cor de Película

A fim de analisar a influência da cor de película de tinta nos elementos metálicos, estes

foram agrupados em duas variáveis:

“Cor Escura” – elementos metálicos pintados de cor escura (preto, azul, verde

e cinzento);

“Cor Clara” – elementos metálicos pintados de cor clara (branco e bege).

Tal divisão baseou-se na hipótese de que este fator de degradação influenciaria o

desempenho diferido das pinturas dos gradeamentos. Assim, os de cor clara teriam um melhor

comportamento ao longo dos anos, enquanto os de cor escura apresentariam um nível mais

elevado de degradação.

A aplicação deste fator gerou curvas de degradação e equações de EQMC que estão

patentes no Gráfico 5.9 e no Quadro 5.7.

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Gráfico 5.9 - Influência do fator “Cor da película de tinta”, modelação com curvas de Gompertz

Quadro 5.7 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos no ajuste das curvas de degradação ao gráfico de degradação com aplicação do fator “Cor”.


"Cor Clara" 0,041 37,9 78,8

"Cor Escura" 0,058 28,4 86,7

A partir da análise dos dados recolhidos, confirma-se que a “Cor Escura” apresenta

uma maior degradação ao longo do tempo nos elementos metálicos inspeccionados devido,

possivelmente, à absorção das radiações UV por aqueles elementos. Assim, a “Cor Clara” ao

refletir maior quantidade de radiações UV em relação à “Cor Escura”, apresenta um melhor

desempenho, ao longo dos anos, relativamente à degradação observada nos elementos

metálicos.

Por fim, elaborou-se um gráfico onde é apresentada a diferença entre as duas curvas

de Gompertz, relativamente às duas variáveis de cor utilizadas, registando-se que, por volta

dos 25 anos, os elementos metálicos de “Cor Escura” se apresentam cerca de 50% mais

degradados do que os de “Cor Clara” (Gráfico 5.10).

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Cor Clara Cor Escura G-Cor Clara G-Cor Escura



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Gráfico 5.10 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Clara” e “Cor Escura”.

5.8. Combinação de Fatores de Degradação

Nos capítulos anteriores foi realizada a análise da influência de cada um dos fatores de

degradação, através do estudo dos resultados obtidos com a sua aplicação de forma isolada.

Neste subcapítulo, estes fatores de degradação serão combinados entre si, com o intuito de

delimitar os dados de base, de acordo com as características comuns dos elementos, para

encontrar padrões mais específicos de desempenho diferido destas combinações.

Assim foram realizadas combinações entre os fatores “Espessura da película”, “Cor da

película”, “Localização” e “Orientação solar”. Visto a amostra ser de 104 edifícios, serão feitas

combinações de fatores dois a dois, uma vez que a aplicação simultânea de três fatores

produziria demasiados segmentos de dados face ao número de edifícios da amostra.

Deste modo, no Quadro 5.8 estão patentes as combinações de fatores de degradação

que foram realizados

Quadro 5.8 - Quadro resumo das combinações de fatores de degradação consideradas

Espessura da película + Cor "Clara" Combinação 1

Espessura da película + Cor da película Espessura da película + Cor "Escura"

Espessura da película + Zona "Urbana" Combinação 2

Espessura de película + Localização Espessura da película + Zona "Marítima"

Orientação solar + Cor "Clara" Combinação 3

Orientação solar + Cor da película Orientação solar + Cor "Escura"

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5.8.1. Combinação 1 – Espessura e Cor da película

A combinação dos fatores de degradação “Espessura de Película de Tinta” e “Cor de

película” possibilitou uma análise mais pormenorizada acerca da influência da espessura de

tinta nos elementos metálicos. Tendo em conta esta combinação, avaliou-se separadamente a

“Cor Clara” e a “Cor Escura”, cada uma em conjunto com os dois níveis de espessura

apresentados no início do subcapítulo 5.5.

“Cor Clara” – “Espessura de tinta”

As curvas de degradação e as respetivas equações encontram-se no Gráfico 5.11 e

Quadro 5.9.

Gráfico 5.11 – Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”, modelação com curva de Gompertz.

Quadro 5.9 – Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com

aplicação simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”.


Cor Nível 1 0,032 35,9 67,8

"Clara" Nível 2 0,022 44,1 65,6

Como está patente no Gráfico 5.11, verifica-se que a “Cor Clara” não exerce qualquer

influência no desempenho da espessura de película de tinta, uma vez que os gradeamentos

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Idade desde da última manutenção

μm<100 μm>100 G-μm<100 G-μm>100



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que apresentam pinturas com espessura de película igual ou superior a 100 μm mantêm o

melhor comportamento ao longo dos anos.

No Gráfico 5.12, verifica-se que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos,

os elementos metálicos cuja espessura de película de tinta de cor clara é inferior a 100 μm se

apresentam cerca de 25% mais degradados se comparados com os gradeamentos cujas

pinturas apresentam uma espessura de película igual ou superior a 100 μm.

Gráfico 5.12 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e “Cor Clara”.

“Cor Escura” – “Espessura de tinta”

Do mesmo modo que foi realizado com a “Cor Clara”, também foram construídas

curvas de degradação e as respetivas equações, estão apresentadas no Gráfico 5.13 e Quadro

5.10.

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Diiferença de Corrosão



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Gráfico 5.13 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”, modelação com curva de Gompertz.

Quadro 5.10 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”.


Cor Nível 1 0,078 34,9 112,5

"Escura" Nível 2 2,320 84,5 2404,2

Como está patente no Gráfico 5.13, verifica-se que a fator de degradação da cor de

pelicula, neste caso “Cor Escura” não influencia o desempenho da espessura de película de

tinta, uma vez que os gradeamentos que apresentam pinturas com espessura de película igual

ou superior a 100 μm mostram um melhor comportamento, ao longo dos anos, como já se

registou na análise do Gráfico 5.11.

No Gráfico 5.14, verifica-se que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos,

os elementos metálicos cuja espessura de película de tinta de cor escura é inferior a 100 μm se

apresentam cerca de 50% mais degradados se comparados com os gradeamentos cujas


Conclui-se, assim, que independentemente da cor utilizada (“Cor Clara”; “Cor Escura”),

os gradeamentos que apresentam uma espessura de película de tinta igual ou superior a 100

μm têm um melhor desempenho, ao longo dos anos.

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μm<100 μm>100 G-μm<100 G-μm>100



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Gráfico 5.14 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e “Cor Escura”.

5.8.2. Combinação 2 – Espessura da película e sua Localização

Ao realizar a combinação dos fatores de degradação “Espessura de Película de Tinta”

e “Localização” analisou-se com maior pormenor a influência da espessura de tinta nos

elementos metálicos. Tendo em conta esta combinação, foram avaliadas em separado a zona

“Urbana” e a zona “Marítima”, cada uma em conjunto com os dois níveis de espessura

apresentados no subcapítulo 5.5.

Verificando-se que tanto na “Zona Urbana” como na “Zona Marítima”, o fator de

degradação “Espessura de película de tinta” revela o mesmo comportamento nos elementos

metálicos observados, são apresentadas as curvas de degradação e as respetivas equações

no Gráfico 5.15 e Quadro 5.11, relativamente à “Zona Urbana”, e no Gráfico 5.17 e Quadro

5.12, em relação à “Zona Marítima”.

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Diferença de…



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“Zona Urbana” – “Espessura de tinta”

Gráfico 5.15 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”, modelação com curva de Gompertz

Quadro 5.11 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”.


Zona Nível 1 0,063 27,3 90,3

"Urbana" Nível 2 0,045 250,5 295,6

Como se verifica no Gráfico 5.15, o fator de degradação espessura de película de tinta

que apresenta um valor igual ou superior a 100 μm revela um melhor comportamento, ao longo

dos anos.

No Gráfico 5.16, nota-se que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos, os

elementos metálicos cuja espessura de película de tinta é inferior a 100 μm se apresentam

cerca de 40% mais degradados se comparados com os gradeamentos cujas pinturas

apresentam uma espessura de película igual ou superior a 100 μm.

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G-μm<100 G-μm>100 μm<100 μm>100



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Gráfico 5.16 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e “Zona Urbana”.

“Zona Marítima” – “Espessura de tinta”

Gráfico 5.17 - Comparação entre os fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”, modelação com curva de Gompertz

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μm<100 μm>100 G-μm<100 G-μm>100



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Quadro 5.12 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”.


Zona Nível 1 0,014 26,2 40,2

"Marítima" Nível 2 0,026 479,9 505,9

À semelhança da combinação feita acima em “Zona Urbana” – “Espessura de tinta”,

verifica-se que, uma vez mais a espessura da película de tinta igual ou superior a 100 μm

apresenta o melhor comportamento face à degradação. Verifica-se, ainda, que por volta dos 20

anos de vida útil dos gradeamentos os que apresentam uma espessura de tinta intefior a 100

μm se apresentam cerca de 30% mais degradados comparativamente aos gradeamentos cujas


Gráfico 5.18 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Espessura da película de tinta” e “Zona Marítima”.

Conclui-se que a espessura de pelicula de tinta igual ou superior a 100 μm se assume

como um factor de degradação relevante, na medida em que, independentemente da zona de

localização do edifício, regista um melhor desempenho ao longo dos anos.

5.8.3. Combinação 3 – Orientação solar e Cor da película de tinta

Na combinação entre os fatores de degradação “Orientação solar” e “Cor da película

de tinta” foram avaliadas em separado a “Cor Clara” e a “Cor Escura”, cada uma em conjunto

os dois níveis de orientação “SOL” (Sul, Este e Oeste) e “VENTO” (Norte).

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“Cor Clara” – “Orientação”

As curvas de degradação e as respetivas equações relativas à combinação “Cor Clara”

e “Orientação” encontram-se no Gráfico 5.19 e Quadro 5.13.

Gráfico 5.19 - Comparação entre os fatores “Cor Clara” e “Orientação solar”, modelação com curva de Gompertz

Quadro 5.13 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Cor Clara” e “Orientação solar”.


Cor "SOL" 0,052 64,8 116,3

"Clara" "VENTO" 0,008 115,7 123,9

De acordo com o subcapítulo 5.6, confirma-se, através dos Gráfico 5.19 e Gráfico 5.20,

que os gradeamentos de cor clara orientados para “SOL” apresentam uma maior degradação

ao longo dos anos.

Verifica-se, ainda, que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos de cor

clara, os que apresentam uma orientação “SOL” estão cerca de 20% mais degradados

comparativamente aos elementos metálicos orientados para “VENTO”, com a mesma cor.

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Gráfico 5.20 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Clara” e “Orientação solar”.

“Cor Escura” – “Orientação”

Conforme o precedimento efectuado para a “Cor Clara”, elaboraram-se gráficos de

degradação e equações das curvas de degradação (Gráfico 5.21 e Quadro 5.14).

Gráfico 5.21 - Comparação entre os fatores “Cor Escura” e “Orientação solar”, modelação com curva de Gompertz.

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Quadro 5.14 - Equações das curvas de degradação e respetivos valores de EQMD, EQMt e EQMC obtidos com aplicação simultânea dos fatores “Cor Escura” e “Orientação solar”.


Cor "SOL" 0,022 88,8 110,8

"Escura" "VENTO" 0,014 21,1 35,3

Analisando o Gráfico 5.22 constata-se que os elementos metálicos de cor escura

orientados para “SOL” apresentam uma maior degradação, relativamente aos elementos

orientados para “VENTO”. Tal facto deve-se, possivelmente, ao efeito da incisão prolongada

das radiações solares.

Regista-se, ainda, que por volta dos 20 anos de vida útil dos gradeamentos de cor

escura, os que apresentam uma orientação “SOL” estão cerca de 30% mais degradados

comparativamente aos elementos metálicos orientados para “VENTO”, com a mesma cor.

Gráfico 5.22 - Diferença entre as duas curvas de Gompertz dos fatores de degradação “Cor Escura” e “Orientação solar”.

Conclui-se que o factor “Orientação Solar” se assume como um factor de degradação

relevante, na medida em que, independentemente da cor dos elementos metálicos, se verifica

um maior nível de degradação nos gradeamentos orientados para “SOL”.

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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Conclusão

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6. Conclusão

Esta dissertação incidiu sobre a metodologia de previsão da vida útil dos elementos

metálicos exteriores. Para tal foi necessário realizar inspeções aos edifícios, de modo a

quantificar, identificar e caracterizar os fatores de degradação através da análise da informação

recolhida a partir de gráficos de degradação e modelos determinísticos.

Os resultados obtidos através da metodologia utilizada, evidenciam a importância das

ferramentas analíticas – curvas de degradação – que permitem realizar análises comparativas

de vários fatores de degradação.

Existem três tipos de curvas: Gompertz, Potenciais e Weibull. Nesta dissertação

utilizou-se apenas as curvas de Gompertz por serem aquelas que, de forma mais consistente,

obtiveram valores mais reduzidos de EQMC.

Pela análise comparativa das curvas obtidas, é possível constatar que:

Localização: os resultados obtidos demonstram que os gradeamentos

situados na “Zona Marítima” apresentam uma maior degradação relativamente

aos gradeamentos localizados na “Zona Urbana”.

Espessura: o melhor desempenho verifica-se nos elementos metálicos com

espessura de tinta superior ou igual a 100µm;

Orientação: os gradeamentos orientados para “SOL” evidenciam uma maior

degradação ao longo dos anos se comparados com aqueles orientados para

“VENTO”;

Cor: os elementos metálicos de “Cor Escura” (preto, azul, verde e cinzento)

apresentam uma maior degradação.

Contudo, é de se dar maior relevância ao fator de degradação “espessura de pelicula

de tinta”, visto apresentar a maior diferença de degradação entre si (Gráfico 5.6).

Conclui-se, também, pela observação do Gráfico 5.1, que há uma subida, quase

vertical, da percentagem de área degradada por volta dos 20 anos de idade, aconselhando-se,

deste modo, que a manutenção seja feita aos 15 de forma a ter uma menor percentagem de

área degradada e consequente redução de custos.

Nesta dissertação apresentam-se ferramentas analíticas para estimar a vida útil de um

elemento metálico, através das curvas de degradação obtidas. Para tal, é necessário definir a

extensão máxima de degradação aceitável e calcular uma estimativa do tempo necessário para

que aquela degradação seja atingida.


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Resultados

92

Assim, através da informação obtida é possível realizar estimativas das necessidades

futuras de manutenção dos elementos metálicos, tendo em conta os fatores de degradação

considerados (localização, espessura da película, orientação solar e cor da película). As curvas

de degradação foram utilizadas com o intuito de obter o efeito desses vários fatores nos

elementos metálicos. Aqueles fatores foram estudados tanto de forma isolada como de forma

combinada.

No entanto, como a presente amostra contemplou 104 edifícios, só foi possível

combinar dois fatores de cada vez nas curvas de degradação utilizadas.

Deste modo, em novos estudos recomenda-se não só a utilização de uma amostra

mais alargada, mas também a atualização dos dados existentes, o que possibilitará a

combinação de vários fatores e a obtenção de curvas com um maior grau de fiabilidade.

Outra sugestão para a melhoraria da metodologia aqui apresentada, será a introdução

de outros fatores de degradação na análise, a fim de se apurar aqueles que condicionam, de

forma mais significativa, a degradação dos elementos metálicos.

Por último, saliente-se que a presente metodologia permite a obtenção de ferramentas

analíticas que visam melhorar as estimativas de vida útil dos elementos metálicos, sendo,

ainda, adaptável a vários materiais da construção.


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Referências

93

7. Referências

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Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo I

8.1-I

8. Anexos

8.1. Anexo I – Ficha de Inspeção


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo II

8-I

8.2. Anexo II - Fotografia dos Elementos Metálicos

MS000.1 MS000.2

MS001 MS002

MS003 MS004



8-II

MS005.1 MS005.2

MS006 MS007

MS008 MS009



8-III

MS010

MS011

MS012 MS013

MS014 MS015



8-IV

MS016

MS017

MS018 MS019

MS020 MS021



8-V

MS022

MS023.1

MS023.2 MS024

MS025 MS026



8-VI

MS027

MS028

MS029 MS030

MS031 MS032



8-VII

MS033

MS034.1

MS034.2 MS035

MS036 MS037



8-VIII

MS038

MS039

MS040 MS041

MS042 MS043



8-IX

MS044

MS045

MS046 MS047

MS048 MS049



8-X

MS050 MS051.1

MS051.2 MS052

MS053 MS054.1



8-XI

MS054.2

MS055

MS056 MS057

MS058 MS059



8-XII

MS060

MS061

MS062 MS063

MS064 MS065



8-XIII

MS066

MS067

MS068 MS069

MS070 MS071



8-XIV

MS072

MS073.1

MS073.2 MS074

MS075 MS076



8-XV

MS077

MS078

MS079 MS080.1

MS080.2 MS080.3



8-XVI

MS081

MS082

MS083 MS084

MS085 MS086



8-XVII

MS087

MS088

MS089 MS090

MS091 MS092



8-XVIII

MS093

MS094

MS095 MS096

MS097 MS098



8-XIX

MS099 MS100

MS101 MS102.1

MS102.2 MS103

MS104


Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo III

8.3-I

8.3. Anexo III - Caracterização da Amostra de Estudo

ID Data da última manutenção Morada Corrosão (%)

MS000.1 1981 R.Ladislau Piçarra,3 14%


MS002 1998 Rua dos Corvos,3 0%

MS003 1971 R.Fernando Pedroso,19 100%

MS004 1979 R.Ladislau Piçarra,7 31%



MS006 2001 Rua da Regueira, 39A 3%

MS007 1997 Rua de Santo Estevão, 34 0%

MS008 1997 Rua de Santo Estevão, 43 9%

MS009 1992 Rua das Escolas Gerais,36 93%

MS011 1946 Beco das Flores, 18 19%

MS012 1991 Calçada de S.Lourenço, 23 13%

MS013 1997 Calçada de Santo André, 1 5%



8.3-II

MS014 1981 Calçada de Santo André, 88 26%

MS015 1995 Escadinhas do Marquês de Ponte do Lima, 3 13%

MS016 1991 Rua de Santa Marinha, 17 15%

MS017 1992 Rua do Marquês de Ponte do Lima, 15 24%

MS018 1986 Largo de Santo Estevão, 80 39%

MS019 1992 Rua Cardoso de Oliveira, 2 9%



MS023.1 1949 Rua Desidério Beça, 2 10%

MS023.2 1949 Rua Desidério Beça, 2 74%

MS024 1992 Rua Desidério Beça, 3 0%

MS025 2006 Rua Desidério Beça, 5 0%

MS026 1990 Rua Gomes Leal, 5 14%

MS027 1986 Rua Vilhena Barbosa, 1 23%

MS028 1987 Rua Vilhena Barbosa, 4 7%

MS029 1995 Avenida Magalhães Lima, 1 35%





8.3-III



MS034.1 1994 Rua Gomes da Silva, 1 0%

MS034.2 1994 Rua Gomes da Silva, 1 0%

MS035 1979 Rua Gomes da Silva, 4 20%

MS036 1999 Rua Gomes da Silva, 5 0%

MS037 1984 Rua Ladislau Puçarra, 4 26%

MS038 1998 Rua Ladislau Puçarra, 12 0%

MS039 1997 Beco do Mexias, 24 13%

MS040 1995 Beco do Penabuquel, 8 6%

MS041 1996 Calçadinha de Santo Estevão, 26 2%

MS042 1988 Calçado do Forte, 30 13%

MS043 1994 Rua Cruz de Santa Helena, 6 13%

MS044 1994 Rua dos Remédios, 42 24%

MS045 1993 Rua Professor Aires de Sousa, 8E 42%

MS046 1993 Rua Professor Aires de Sousa, 8A 0%

MS047 1993 Rua Professor Aires de Sousa, 1 0%




8.3-IV



MS051.1 1993 Rua Carvalhão Duarte, 8 29%

MS051.2 1993 Rua Carvalhão Duarte, 8 0%

MS052 1993 Rua Carvalhão Duarte, 6 0%

MS053 1992 Rua Carvalhão Duarte, 2 0%

MS054.1 1992 Rua Direita de Caxias, 6 62%

MS054.2 2002 Rua Direita de Caxias, 6 0%

MS055 1983 Rua Direita de Caxias, 5 33%

MS056 1996 Rua Costa Pinto, 14 37%




MS060 1990 Travessa de Forte de S.Pedro, 2 57%

MS061 1971 Rua Marques de Pombal, 14 100%

MS062 1969 Rua Três de maio, 27 4%

MS063 1969 Rua Três de maio 29 0%

MS064 1990 Travessa Vale do Rio, 24 10%



8.3-V



MS067 1994 Travessa Vale do Rio, Lote 1 26%


MS069 2009 Rua São Pedro do Areeiro, 21 43%

MS070 1973 Rua São Pedro do Areeiro, 19 5%

MS071 1996 Rua Sacadura Cabral, 197 0%

MS072 1983 Rua Sacadura Cabral, 197 B 0%

MS073.1 2001 Rua Sacadura Cabral, 156 0%

MS073.2 1980 Rua Sacadura Cabral, 156 76%

MS074 1994 Rua Sacadura Cabral, 156 B 0%

MS075 1973 Rua do Monte Leite, 2 2%

MS076 1997 Rua de Santa Rita, 127 83%



MS079 1990 Rua da Cruz Vermelha, 7A 73%

MS080.1 1990 Rua da Cruz Vermelha, 7 16%




8.3-VI


MS081 1987 Rua da Cruz Vermelha, 13D 5%

MS082 1986 Rua Carlos Reis, 2 0%

MS083 1980 Rua Francisco de Holanda, 1 10%

MS084 1991 Rua Luciano Freire, 2B 6%

MS085 1979 Rua da Beneficiência, 231B 0%

MS086 1979 Rua da Beneficiência, 231A 0%

MS087 1981 Rua Alfredo Roque Gameiro, 13 4%

MS088 1993 Rua Alfredo Roque Gameiro, 9B 48%

MS089 1993 Rua Alfredo Roque Gameiro, 9A 5%

MS090 1996 Rua Alfredo Cortês, 2 18%

MS091 1984 Rua Alfredo Cortês, 9 5%

MS092 1976 Praça Francisco de Morais, 2 0%

MS093 1988 Rua Frei Amador Arrais, 16A 23%

MS094 1993 Rua Frei Amador Arrais, 19 24%

MS095 1995 Rua de Entrecampos, 34C 8%

MS096 1980 Rua de Entrecampos, 36A 24%

MS097 1993 Rua de Entrecampos, 36 0%



8.3-VII

MS098 1990 Rua de Entrecampos, 38E 0%


MS100 1988 Rua de Entrecampos, 40B 0%

MS101 1992 Rua de Entrecampos, 31B 14%

MS102.1 1992 Rua de Entrecampos, 31 42%

MS102.2 1992 Rua de Entrecampos, 31C 58%

MS103 1986 Rua de Entrecampos, 50A 0%



Metodologia Baseada na Inspeção de Edifícios em Serviço Anexo IV

8.4-I

8.4. Anexo IV - Caracterização dos Fatores de Degradação para a

Amostra do Estudo

ID Idade Corrosão (%) μm Orientação Cor Zona

MS000.1 29 13,9% 85 Este Claro Zona Urbana

MS000.2 29 0,0% 96,8 Este Claro Zona Urbana

MS002 12 0,0% 76,2 Este Escuro Zona Urbana


MS004 31 30,9% 78,5 Este Claro Zona Urbana


MS005.2 30 90,9% 355,4 Este Escuro Zona Urbana










8.4-II












MS025 4 0,0% 84 Este Claro Zona Urbana









8.4-III

MS032 19 36,1% 280,2 Norte Claro Zona Urbana


MS034.1 16 0,0% 104,8 Norte Claro Zona Urbana







MS040 15 5,6% 79,6 Norte Escuro Zona Urbana











8.4-IV







MS054.1 18 62,0% 205,8 Oeste Claro Zona Maritima


MS055 27 32,6% 371,1 Oeste Claro Zona Maritima

MS056 14 37,3% 188,3 Oeste Escuro Zona Maritima











8.4-V
















MS079 20 73,2% 62,73 Oeste Claro Zona Urbana

MS080.1 20 16,0% 142,77 Sul Claro Zona Urbana




8.4-VI


MS081 23 4,7% 255,8 Sul Claro Zona Urbana







MS088 17 47,8% 52,44 Sul Escuro Zona Urbana












8.4-VII





MS102.1 18 41,6% 381 Sul Claro Zona Urbana




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