Dal cipresso giapponese al pino Ponderosa, il legno è stato usato in costruzione per millenni. Sebbene materiali come l’acciaio e il cemento abbiano in gran parte assunto una grande costruzione di edifici, il legno sta tornando, sempre più utilizzato in edifici pubblici e a più piani per i suoi benefici ambientali.
Naturalmente, il legno è stato spesso trasmesso a favore di altri materiali perché è facilmente danneggiato dalla luce solare e dall’umidità se usato all’aperto. I rivestimenti in legno sono stati progettati per proteggere le superfici in legno per questo motivo, ma i danni al rivestimento spesso iniziano prima che diventi visibile. Una volta che il deterioramento può essere visto ad occhio nudo, è già troppo tardi.
Per risolvere questo problema, un team di ricercatori dell’Università di Kyoto sta lavorando per creare un metodo semplice ma efficace per diagnosticare questo deterioramento quasi invisibile prima che il danno diventi irreparabile.
“Se possiamo ‘vedere’ ciò che l’occhio non può, possiamo prolungare la vita delle strutture di legno e migliorare la sostenibilità nel settore degli edifici”, afferma l’autore corrispondente Yoshikuni Teramoto.
Il team si sta sforzando di portare strumenti basati sui dati nella tradizionale manutenzione del legno combinando Spettroscopia a medio infrarosso con l’apprendimento automatico. Hanno iniziato testando i rivestimenti in legno al tempo artificiale insieme a rivestimenti contenenti nanofibra di cellulosaun additivo di origine vegetale che può migliorare la durata di questi rivestimenti.
Il loro componente di apprendimento automatico utilizza una tecnica chiamata parziale minimo quadratoche hanno impiegato per costruire un modello per prevedere l’entità del deterioramento. Hanno anche usato un algoritmo genetico per identificare i segnali a infrarossi più informativi, migliorando sia l’accuratezza che l’interpretazione.
“Siamo rimasti sorpresi di scoprire che cambiamenti chimici molto sottili – troppo piccoli per rilevare visivamente – potrebbero essere catturati dalla spettroscopia a infrarossi e previsti dal modello”, afferma Teramoto.
Questo approccio consente ai ricercatori di rilevare sottili cambiamenti chimici e stimare il livello di deterioramento con elevata precisione. Rendendo possibile diagnosticare rapidamente il deterioramento del rivestimento precoce e senza danneggiare il legno, il loro metodo potrebbe anche ridurre la necessità di costose ispezioni visive rilevando segnali di avvertimento precoce di deterioramento e prevenendo ulteriori decaduti.
Con il loro studio, i ricercatori hanno anche dimostrato come le tecniche di modellazione basate sulla chimica e sui dati possano lavorare insieme per supportare la manutenzione più intelligente di edifici sostenibili. “Speriamo che questa tecnologia aiuti a colmare il divario tra l’artigianato tradizionale e la moderna scienza dei dati”, continua Teramoto.
Il team di ricerca sta ora conducendo test su veri edifici in legno, con piani per migliorare il loro modello per l’applicazione nello sviluppo di nuovi prodotti di vernice e rivestimento.
Al di là del legno, il metodo del team può anche essere applicato a materiali come il cemento o il metallo per sbloccare nuove possibilità di diagnosi di altri tipi di fallimento dei materiali precoci, migliorando la sostenibilità di altre applicazioni e industrie nel processo.
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