Modelos de gestão da degradação de fachadas em pedra de … · V Título: Modelos de gestão da degradação de fachadas em pedra de edifícios antigos Resumo A preocupação com

Modelos de gestão da degradação de fachadas em

pedra de edifícios antigos

Cláudia Sofia Pinto Moreno Pinheiro

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Civil

Júri

Presidente: Professor Albano Luís da Silva das Neves e Sousa

Orientador: Professor Pedro Miguel Dias Vaz Paulo

Vogal: Professor Fernando António Baptista Branco

Outubro de 2013

II

III

Agradecimentos

Agradeço ao meu orientador, Professor Pedro Paulo, pela orientação, disponibilidade e

oportunidade de utilização das plataformas BuildingsLife e BuildingsLife Analytics.

Ao meu pai, pela formação incutida, pelo estímulo, paciência, confiança transmitida e pela

compreensão da dificuldade inerente à elaboração deste desafio.

À Filipa pela companhia, boa disposição, pela motivação em “dias não” e pelos proveitosos

debates de ideias. Ao Pedro pelos conhecimentos e dicas imprescindíveis.

Agradeço também à minha família e amigos que das mais variadas e inimagináveis formas me

apoiaram, motivaram e incentivaram durante todo este processo.

V

Título: Modelos de gestão da degradação de fachadas em pedra de edifícios antigos

Resumo

A preocupação com a preservação e durabilidade dos edifícios é um factor preponderante

desde a antiguidade, tendo sido alvo de uma agravada preocupação no decorrer nas últimas

décadas, conduzindo ao desenvolvimento de diversos estudos de previsão da vida útil.

Dada a credibilidade dos estudos de previsão da vida útil, a elaboração de estratégias de

manutenção pró-activa assegura a extensão da durabilidade do edifício. A elaboração destes

planos de manutenção toma ainda maior importância no caso dos edifícios estudados nesta

dissertação, devido à sua importância histórica e/ou cultural.

A presente dissertação, insere-se na linha de investigação de previsão da vida útil desenvolvida

por Paulo (2009), aplicada em rebocos exteriores, adaptando-a a fachadas em pedra de

edifícios antigos. A metodologia desenvolvida tem por base dados recolhidos durante as

inspecções das fachadas. Estes dados, foram posteriormente tratados de forma a aplicar o

método de previsão de vida útil das curvas de Gompertz, desenvolvendo curvas de degradação

de acordo com os factores de degradação, para assim, determinar quais os mais influentes e

com eles elaborar matrizes de previsão de intervenção.

Neste trabalho, verificou-se que o modelo aplicado produziu resultados aceitáveis, permitindo

alcançar os objectivos ambicionados.

Palavras-Chave: vida útil; curvas de Gompertz; factores de degradação; quantificação de

anomalias; matrizes de previsão de intervenção; fachadas em pedra de

edifícios antigos

VII

Title: Degradation management models applied to old building stone facades

Abstract

The buildings preservation and durability is a matter of concern since the ancient times. The

relevance of this matter has grown in the last decades, originating several studies regarding

the service life prediction.

Due to the credibility of the service life prediction methods, the pro-active maintenance

strategies guarantee an extension of the building durability. The implementation of these

strategies takes an even more important role in the studied buildings, which are recognized by

its historical or cultural value.

The current thesis follows the investigation line defined by Paulo (2009), initially developed to

predict service life on exterior cement renders, and now adapted to old building stone facades.

The methodology development is based on the data collected during the building facades

inspections. The data treatment process was made in order to apply the service life prediction

method known as Gompertz method. The development of degradation graphs according to the

considered degradation factors guarantee a better understanding of its effects on stone

facades. Allowing the identification of the most influential ones, that will be considered in the

determination of the forecasting intervention matrices.

The method applied in this thesis produced suitable results allowing the achievement of the

specified aims.

Keywords: service life; Gompertz method; degradation factors; defects quantification;

forecasting intervention matrices; old building stone facades

IX

Índice

Agradecimentos ...................................................................................................... III

Resumo .................................................................................................................... V

Abstract ................................................................................................................. VII

Índice ...................................................................................................................... IX

Índice de Figuras ................................................................................................... XIII

Índice de Quadros .................................................................................................. XV

Abreviaturas ........................................................................................................ XVII

1. Introdução ............................................................................................................ 1

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

1.2. Âmbito e justificação da dissertação .......................................................................... 1

1.3. Objectivos da dissertação .......................................................................................... 2

1.4. Estrutura da dissertação ............................................................................................ 2

2. Conceitos revelantes na previsão da vida útil ........................................................ 5

2.1. Introdução ................................................................................................................ 5

2.2. Vida útil ou período de serviço .................................................................................. 5

2.2.1. Vida útil económica ............................................................................................... 6

2.2.2. Vida útil funcional.................................................................................................. 6

2.2.3. Vida útil física ........................................................................................................ 7

2.2.4. Fim da vida útil ............................................................................................................ 7

2.3. A manutenção na vida útil dos edifícios ..................................................................... 9

2.4. Evolução normativa para a previsão da vida útil ....................................................... 10

2.4.1. Introdução ................................................................................................................. 10

2.4.2. Principal guide for service life planning of buildings - Japão .................................... 11

2.4.3. ISO 15686 Buildings and construction assets - Service life planning ........................ 11

X

2.5. Métodos de previsão da vida útil ............................................................................. 12

2.5.1. Métodos Determinísticos .......................................................................................... 13

2.5.2. Métodos Probabilísticos ............................................................................................ 16

2.5.3. Métodos de Engenharia ............................................................................................ 16

2.6. Conclusões do capítulo ............................................................................................ 17

3. Caracterização de Fachadas exteriores em pedra de edifícios antigos .................. 19

3.1. Generalidades ......................................................................................................... 19

3.2. Caracterização do material – Pedra Natural .............................................................. 19

3.2.1.Características intrínsecas da pedra .......................................................................... 20

3.2.2. Características da pedra calcária ............................................................................... 22

3.3. Fenómenos de degradação em fachadas de pedra .................................................... 22

3.3.1. Degradação em fachadas de pedra ........................................................................... 22

3.3.2. Envelhecimento natural da pedra ............................................................................. 22

3.3.3. Agentes de Degradação ............................................................................................ 23

3.3.4. Anomalias na pedra natural ...................................................................................... 25

3.3.5. Anomalias na amostra em estudo............................................................................. 27

3.3.6. Tipos de intervenções de manutenção em pedra de edifícios antigos ..................... 28

3.4. Identificação dos factores de degradação ................................................................. 29

3.4.1. Orientação Solar (FD1) .............................................................................................. 30

3.4.2. Distância ao Rio (FD2) ............................................................................................... 31

3.4.3. Intensidade de Trânsito (FD3) ................................................................................... 31

3.4.4. Dureza Superficial (FD4) ............................................................................................ 31

3.4.5. Rugosidade da Pedra (FD5) ....................................................................................... 31

3.4.6. Época de Construção (FD6) ....................................................................................... 31

3.5. Quantificação das anomalias através da plataforma BuildingsLife (BL1.0) ................. 32


4. Procedimento de Investigação ............................................................................ 37

4.1. Generalidades ......................................................................................................... 37

XI

4.2. Caracterização da amostra analisada ....................................................................... 38

4.3. Trabalho de Campo ................................................................................................. 39

4.3.1. Descrição do Procedimento do Trabalho de Campo................................................. 39

4.3.2. Registo Fotográfico ................................................................................................... 40

4.3.3. Medição das Fachadas .............................................................................................. 41

4.4. Caracterização dos Factores de Degradação ............................................................. 42







4.5. Datas das últimas intervenções ................................................................................ 45

4.6. Tratamento das imagens do registo fotográfico ........................................................ 45

4.7. Quantificação das anomalias no BL1.0 ..................................................................... 47

4.7.1. Photo Measure .......................................................................................................... 48

4.7.2. Photo Color ................................................................................................................ 48

4.8. Elaboração das curvas de degradação no BL2.0 ........................................................ 49

4.9. Elaboração das matrizes de previsão de intervenção ................................................ 50

4.10. Conclusões do capítulo .......................................................................................... 51

5. Análise dos Resultados ....................................................................................... 53

5.1. Considerações Gerais............................................................................................... 53

5.2. Degradação Geral .................................................................................................... 54

5.2.1. Análise da dispersão da amostra .............................................................................. 54

5.2.2. Cuvas de degradação geral ....................................................................................... 56

5.2.3. Confronto das análises de quantificação de cada anomalia ..................................... 58

5.3. Contribuição dos Factores de Degradação na degradação das fachadas em estudo ... 59


XII






5.4. Combinação dos Factores de Degradação ................................................................. 73

5.4.1. Combinação 1 – Orientação Solar (FD1) e Distância ao Rio (FD2) ............................ 75

5.4.2. Combinação 2 – Orientação Solar (FD1) e Intensidade de Trânsito (FD3) ................ 76

5.4.3. Combinação 3 – Distância ao Rio (FD2) e Intensidade de Trânsito (FD3) ................. 78

5.5. Síntese dos resultados obtidos ................................................................................. 80

6.Matrizes de Previsão de Intervenção ................................................................... 85

6.1. Generalidades ......................................................................................................... 85

6.2. Elaboração das matrizes de previsão de intervenção ................................................ 85

6.3. Quadros de correspondência entre as descrições visuais das anomalias e as suas

quantificações efectuadas pelo BL1.0 ............................................................................. 88

6.4. Exemplos de utilização das matrizes ........................................................................ 90

6.4.1. Exemplo 1 – Definir um limite de extensão de degradação ..................................... 90

6.4.2. Exemplo 2 – Definir um período de tempo para a intervenção ................................ 90

6.4.3. Exemplo 3 – Identificar o estado de degradação actual e definir um limite de

extensão da degradação ..................................................................................................... 91


7. Conclusão ........................................................................................................... 93

7.1. Conclusões finais ..................................................................................................... 93

7.2. Desenvolvimentos Futuros ...................................................................................... 98

Referências Bibliográficas ....................................................................................... 99

Anexos

XIII

Índice de Figuras

Figura 2. 1 - Degradação esquemática do desempenho de várias propriedades (Silva, 2009) .... 8

Figura 2. 2 – Influência da manutenção no comportamento do edifício ou componente durante a vida útil (ISO, 2006) .................................................................................................................. 10

Figura 2. 3 – Andamento geral de uma curva de Gompertz ....................................................... 15

Figura 3. 1 - Escala de Mohs (Pinto e Gomes, 2009/2010) ......................................................... 21

Figura 3. 2 - Direcção e intensidade dos ventos média anual em Lisboa (Windfinder, 2013) .... 24

Figura 4. 1 - Mapa da Concentração de NO2 em Lisboa (Mesquita, 2009, p. 72, Figura 36) ...... 43

Figura 4. 2 - Exemplo de uma superfície considerada lisa .......................................................... 44

Figura 4. 3 - Exemplo de uma superfície considerada rugosa ..................................................... 44

Figura 4. 4 - Fotografias parciais da fachada cmp_a19 ............................................................... 46

Figura 4. 5 -Imagem única com distorção da fachada cmp_a19 ................................................. 46

Figura 4. 6 - Imagem final da fachada cmp_a19 ......................................................................... 47

Figura 5.1 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Gráfico geral da distribuição de pontos ........ 55

Figura 5.2 - Quantificação da Acumulação de Sujidade (∆Eblack) - Gráfico geral da distribuição de pontos .................................................................................................................................... 55

Figura 5.3 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Gráfico geral da distribuição de pontos ..................................................................................................................................................... 55

Figura 5.4 - Quantificação da descoloração da Fachada (∆E) - Gráfico geral da distribuição de pontos ......................................................................................................................................... 56

Figura 5. 5 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Gráfico com curva de degradação geral ....... 57

Figura 5. 6 - Quantificação da Acumulação de Sujidade (∆Eblack) - Gráfico com curva de degradação geral ......................................................................................................................... 57

Figura 5. 7 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Gráfico com curva de degradação geral ..................................................................................................................................................... 57

Figura 5. 8 - Quantificação da descoloração da Fachada (∆E) - Gráfico com curva de degradação geral ............................................................................................................................................. 58

Figura 5. 9 - Comparação das curvas de Gompertz dos gráficos de degradação geral entre a Acumulação de Sujidade (área - %) e a Quantificação da Acumulação de Sujidade (ΔEblack) .. 58

Figura 5. 10 - Comparação das curvas de Gompertz dos gráficos de degradação geral entre a Quantificação da Alteração Cromática Global (∆E) e a Quantificação da Alteração Cromática da Fachada (∆E) ................................................................................................................................ 59

Figura 5. 11 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o FD1 ................. 62

Figura 5. 12 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o FD1 ..... 62

XIV

Figura 5. 13 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para os dois segmentos do FD1 ......................................................................................................................................... 63

Figura 5. 14 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para dois segmentos do FD1 ....................................................................................................................... 64


Figura 5. 16 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o FD2 .... 65

Figura 5. 17 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o factor FD3 ...... 67




Figura 5. 21 - Acumulação de Sujidade (área - %) – Dispersão dos segmentos do FD5 ............. 70

Figura 5. 22 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Dispersão dos segmentos do FD5 .. 70

Figura 5. 23 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o FD6 ................ 72


Figura 5. 25 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para a Combinação 1 – FD1 e FD2 .................................................................................................................................... 76

Figura 5. 26 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para a Combinação 2 – FD1 e FD3 .................................................................................................................................... 78

Figura 5. 27 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para a Combinação 2 – FD1 e FD3 ......................................................................................................... 78

Figura 5. 28 – Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para a Combinação 3 – FD2 e FD3 .................................................................................................................................... 80

XV

Índice de Quadros

Quadro 2. 1 - Síntese do capítulo 2 ............................................................................................. 17

Quadro 3. 1 - Anomalias da Pedra Natural de origem Biológica ................................................. 25

Quadro 3. 2 - Anomalias da Pedra Natural de origem Mecânica / Física e Química .................. 26

Quadro 3. 3 – Anomalias da amostra .......................................................................................... 27

Quadro 3. 4 - Obsevações da fachada cmp_c03 ......................................................................... 28

Quadro 3. 5 - Principais causas de degradação das anomalias consideradas............................. 30

Quadro 3. 6 - Factores de Degradação de acordo com a sua origem ......................................... 30

Quadro 3. 7 - Anomalias mais frequentes na amostra ............................................................... 34

Quadro 3. 8 - Justificação da exclusão da análise das anomalias erosão, fissuração e fendilhação .................................................................................................................................. 35

Quadro 3. 9 - Factores de Degradação ........................................................................................ 35

Quadro 4. 1 - Exemplos das fachadas em pedra de edifícios antigos consideradas ................... 37

Quadro 4. 2 - Exemplos de elementos que cobrem parcialmente as fachadas com elementos 41

Quadro 4. 3 - Estrutura da Matriz de Previsão de Intervenção .................................................. 51

Quadro 5. 1 - Análises de quantificação da degradação de cada anomalia _______________ 53

Quadro 5. 2 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação gerais ______ 56

Quadro 5. 3 - Exclusão das análises de quantificação das anomalias para o desenvolvimento do estudo dos FD _______________________________________________________________ 60

Quadro 5. 4 - Percentagens dos segmentos do FD1 _________________________________ 61

Quadro 5. 5 - Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD1 _____ 61

Quadro 5. 6 - Percentagens dos novos segmentos do FD1 ____________________________ 63

Quadro 5. 7 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD1 com dois segmentos _____________________________________________________________ 63

Quadro 5. 8 - Percentagens dos segmentos do FD2 _________________________________ 64

Quadro 5. 9 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD2 _____ 64

Quadro 5. 10 - Percentagens dos segmentos do FD3 ________________________________ 66

Quadro 5. 11 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD3 ____ 66




Quadro 5. 15 - Percentagens dos segmentos do FD6 de acordo com os séculos ___________ 71

Quadro 5. 16 - Percentagens dos segmentos do FD6 de acordo com o terramoto de 1755 __ 71


Quadro 5. 18 – Síntese do FD incluídos e excluídos do estudo da combinação de factores ___ 74

XVI

Quadro 5. 19 - Combinações de Factores de Degradação desenvolvidas _________________ 74

Quadro 5. 20 - Percentagens dos segmentos da Combinação 1 – FD1 e FD2 ______________ 75

Quadro 5. 21 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação da Combinação 1 – FD1 e FD2 ____________________________________________________ 75

Quadro 5. 22 - Percentagens dos segmentos da Combinação 2 - FD1 e FD3 ______________ 76


Quadro 5. 24 - Percentagens dos segmentos da Combinação 3 – FD2 e FD3 ______________ 79


Quadro 5. 26 - Síntese dos resultados das curvas gerais de degradação _________________ 80

Quadro 5. 27 - Síntese dos resultados do estudo dos factores de degradação na anomalia sujidade ___________________________________________________________________ 81

Quadro 5. 28 - Síntese dos resultados do estudo dos factores de degradação na anomalia alteração cromática __________________________________________________________ 82

Quadro 5. 29 - Combinações de factores de degradação _____________________________ 82

Quadro 5. 30 - Síntese dos resultados do estudo da combinação de factores da anomalia sujidade ___________________________________________________________________ 83

Quadro 5. 31 - Síntese dos resultados do estudo da combinação de factores da anomalia alteração cromática __________________________________________________________ 83

Quadro 6. 1 - Anomalia sujidade - Comparação dos valores de EQM entre as combinações de factores e a curva geral de degradação ...................................................................................... 85

Quadro 6. 2 - Matriz de Previsão de Intervenção para a anomalia sujidade .............................. 86

Quadro 6. 3 - Anomalia alteração cromática - Comparação dos valores de EQM entre as combinações de factores e a curva geral de degradação ........................................................... 87

Quadro 6. 4 -Matriz de Previsão de Intervenção para a anomalia alteração cromática ............ 87

Quadro 6. 5 - Anomalia – Sujidade – Quadro de correspondência entre a quantificação do BL1.0 e a descrição das características visuais ............................................................................ 88

Quadro 6. 6 - Anomalia – Alteração cromática - Quadro de correspondência entre a quantificação do BL1.0 e a descrição das características visuais ................................................ 89

Quadro 6. 7 - Matriz do Exemplo 1 ............................................................................................. 90



Quadro 7. 1 - Curvas de degradação geral para a anomalia sujidade......................................... 94

Quadro 7. 2 - Curvas de degradação geral para a anomalia alteração cromática ...................... 94

Quadro 7. 3 - Síntese das combinações de factores de degradação .......................................... 97

XVII

Abreviaturas

∆RGB − Variação RGB

µg/m3 − Microgramas por metro cúbico de ar

AQA − Análise de quantificação da anomalia

BL1.0 − BuildingsLife

BL2.0 − BuildingsLife Anayltics

CIE − Commission International de l' éclairage

CIELab − Espaço de Cor

CML − Câmara Municipal de Lisboa

CSA − Canadian Standards Association

ED − Extensão da Degradação

EQM − Erro Quadrático Médio

FD − Factor de Degradação

IGEPAR − Instituto de Gestão do Património Arquitetónico e Arqueológico

ISO − International Standard Organization

KB − Kilobyte

m − Metros

m2 − Metro quadrado

MB − Megabyte

NO2 − Dióxido de Nitrogénio

REQM − Raiz do Erro Quadrático Médio

RGB − Red Green Blue

RSL − Vida útil de referência

SI − Sistema Internacional de unidades

SIPA − Sistema de Informação para o Património Arquitectónico

T; t − Tempo

1

1. Introdução

1.1. Considerações Iniciais

Desde a antiguidade que a evolução da construção está interligada à história e evolução da

civilização. Dependendo de diversos factores sociais e económicos que permitiram a evolução

dos materiais de construção e a evolução das técnicas de engenharia.

É com a nossa história, que sabemos que a pedra natural é aplicada em construções desde a

antiguidade. A sua aplicação deve-se ao facto de ser um material bastante durável (sendo

capaz de persistir durante séculos) e de se apresentar numa grande variedade de cores e

texturas. A pedra natural tornou-se assim num material estrutural e com excelentes

características estéticas.

A importância histórica e/ou cultural destes edifícios, leva a que, actualmente, sejam

denominados de edifícios históricos ou até mesmo de monumentos históricos, sendo que, em

Portugal, a classificação dos bens culturais imóveis é elaborada pelo IGESPAR, como descrito

no Decreto-Lei nº309/2009, de 23 de Outubro.

A elevada idade destes edifícios tem implícita a constante ocorrência de fenómenos de

degradação, no entanto, o desejo pela conservação leva a que seja fundamental incrementar a

sua durabilidade, aumentando a vida útil. Para tal, é crucial a elaboração de previsões da vida

útil de forma a determinar planos de manutenção a curto e longo prazo que sejam adequados

a este tipo de edifícios, optimizando também, os seus custos.

1.2. Âmbito e justificação da dissertação

A previsão da vida útil é uma temática que tem sido alvo de diversos desenvolvimentos

normativos e consecutivas metodologias de previsão. Permitindo estimar a vida útil dos

materiais e elementos de uma construção, para desta forma, ser possível avaliar e prever o

comportamento geral da construção ao longo dos anos.

O desenvolvimento desta investigação, pretende aplicar o estudo da previsão da vida útil a

fachadas de construções existentes, de características distintivas. Tendo por base a

metodologia desenvolvida por Paulo (2009), e aplicada, por outros autores, como Garrido

(2010), Costa (2011), Anselmo (2012) e André (2012) a diferentes amostras de estudo. Parte da

2

amostra estudada nesta dissertação foi obtida em paralelo com o trabalho desenvolvido por

Rodrigues (2013).

A metodologia, desenvolvida no capítulo 4, tem como suporte os seguintes pontos, a

inspecção de edifícios em serviço, a quantificação das anomalias através da plataforma

BuildingsLife (BL1.0), a identificação, caracterização e combinação de factores de degradação e

a elaboração de curvas de previsão da vida útil através de uma outra plataforma, o

BuildingsLife Anayltics (BL2.0), a qual aplica o método determinístico das curvas de Gompertz.

1.3. Objectivos da dissertação

O desenvolvimento desta dissertação tem como objectivos:

O estudo das fachadas em pedra de edifícios antigos, de importância histórica e/ou

cultural;

Constatar o estado de degradação actual, identificando e quantificando as anomalias

existentes nas fachadas em análise;

Elaborar curvas de degradação, para estimar a previsão da vida útil;

Avaliar a influência dos factores de degradação na amostra. Estudando os seus efeitos

individuais e combinados;

Elaborar matrizes de previsão de intervenção, baseadas na previsão da vida útil, que

deverão aconselhar o dono de obra a intervir na fachada, de acordo com os seus

critérios de necessidade de intervenção.

1.4. Estrutura da dissertação

A presente dissertação encontra-se estruturada em seis capítulos.

No presente capítulo, é efectuada uma introdução da dissertação, na qual se descreve o

âmbito, justificação e objectivos pretendidos, finalizando com uma breve descrição da sua

estruturação.

No capítulo 2, é elaborado o state-of-the-art desta dissertação, no qual se abordam e definem

os principais conceitos sobre a vida útil das construções. Seguidamente descrevem-se os

principais documentos normativos e os métodos de previsão da vida útil mais frequentemente

utilizados, incluindo o utilizado no desenvolvimento deste estudo, o método das curvas de

Gompertz.

3

O capítulo 3, ainda de carácter teórico, apresenta uma caracterização de fachadas exteriores

em pedra de edifícios antigos. No seu desenvolvimento apresenta-se a caracterização do

material em estudo, a pedra natural. No qual se incluí as suas características intrínsecas, os

fenómenos de degradação, as principais anomalias e os tipos de intervenções de manutenção

mais comuns. É ainda elaborada uma descrição dos factores de degradação considerados no

desenvolvimento deste estudo. Finalmente é elaborada uma breve descrição dos fundamentos

da plataforma BL1.0, utilizada na quantificação das anomalias em estudo.

No capítulo 4, é apresentado todo o procedimento desenvolvido nesta investigação,

descrevendo, a amostra analisada, as etapas do trabalho de campo, a caracterização dos

factores de degradação (FD) e a quantificação das anomalias pelo BL1.0. É também

apresentado o layout desenvolvido para as matrizes de previsão de intervenção.

No capítulo 5, são analisados os dados obtidos aquando do trabalho de campo, através do

estudo de gráficos de degradação das curvas de Gompertz, obtidos pelo BL2.0. São feitas

análises gerais da amostra, análises da influência individual e conjunta dos factores de

degradação considerados.

No capítulo 6, é exposta a elaboração das matrizes de previsão de intervenção e são

apresentados três exemplos de utilização das matrizes. São também apresentados quadros

que efectuam a correspondência entre as quantificações das anomalias efectuadas pela

plataforma BL1.0 e as suas características visuais.

Finalmente, no capítulo 7, apresentam-se as considerações finais do estudo realizado, bem

como sugestões para desenvolvimentos futuros.

5

2. Conceitos revelantes na previsão da vida útil

2.1. Introdução

Com este capítulo pretende-se efectuar um enquadramento teórico da vida útil das

construções e seus componentes, descrevendo os conceitos fundamentais para a aplicação da

metodologia de previsão da vida útil. Para tal, serão introduzidos diversos conceitos referentes

à vida útil, bem como a importância que a manutenção periódica tem no seu prolongamento.

A importância desta temática assenta na necessidade de assegurar a durabilidade das

construções, o que leva ao desenvolvimento de metodologias de previsão da vida útil. Serão,

por isso, expostas as normas e métodos de previsão da vida útil mais frequentemente

utilizados, entre os quais, o método das curvas de degradação de Gompertz, aplicado no

desenvolver desta dissertação.

2.2. Vida útil ou período de serviço

A norma ISO 15686-1 (ISO, 2011), define vida útil, como o período de tempo, após construção,

para o qual o edifício ou os seus elementos igualam ou excedem os requisitos mínimos de

desempenho.

Existem, no entanto, outras definições para o termo vida útil, elaboradas por diversos autores

e instituições. A dificuldade de consenso, reside na dificuldade de designar os requisitos

mínimos universais, pois estes variam de acordo com os padrões de conforto da época, do

contexto social, do uso que lhe é atribuído, do enquadramento normativo e ainda de quem os

executa. Assim, o conceito de vida útil torna-se relativo, variando de acordo com os requisitos

mínimos de desempenho considerados. (Santos, 2010; Gaspar e Brito, 2003a)

Para os edifícios a definição de vida útil é ainda mais complexa, pois como referencia Branco

(2006), a vida útil dos constituintes do edifício possuem geralmente vida útil inferior à vida útil

do edifício em si. Desta forma, os componentes do edifício deveram ser sujeitos a acções de

manutenção periódicas, permitindo desta forma um prolongamento da vida útil do edifício.

(Flores, 2002; Silva, 2009)

A determinação da vida útil do edifício e dos seus constituintes depende de critérios de

análise. Embora exista discrepância nos critérios a analisar, estes tendem a ser agrupados nos

6

seguintes grupos, vida útil económica, vida útil funcional, vida útil física e vida útil de projecto,

descritas nos subcapítulos 2.2.1, 2.2.2, 2.2.3 e 2.2.4, respectivamente.

2.2.1. Vida útil económica

O custo global da construção é composto não só pelo investimento inicial mas também pelos

custos a logo prazo provenientes de acções de exploração, manutenção e intervenção

efectuadas. Com isto, a longo prazo será provável depararmo-nos perante uma situação onde

é determinante saber se é mais proveitoso reabilitar ou demolir o edificado. O fim da vida útil

económica ocorre precisamente quando se torna economicamente vantajoso demolir e

construir um novo elemento, em oposição da reabilitação do antigo.

É, no entanto, importante salientar que as construções são actualmente entendidas como um

investimento susceptível às variações de mercado, o que indica que factores externos como

pressão do sector imobiliário, depreciação da zona onde está inserido, incapacidade de acolher

actividades mais rentáveis são também exemplos de causas que podem levar ao limite da vida

útil económica. (Gaspar e Brito, 2004; Branco, 2010b)

2.2.2. Vida útil funcional

A vida útil funcional é também denominada, por diversos autores, de obsolescência funcional.

Esta, de acordo com Davies e Szigeti (1999), corresponde ao período de tempo durante o qual

uma construção assegura a utilização para o qual foi concebida, sem se efectuar alterações.

Assim sendo, a vida funcional das construções relaciona-se com a utilização e ocupação que o

elemento tem e, consequentemente, com as necessidades e expectativas de conforto,

aparência e funcionalidade dos seus habitantes. Assim sendo, a vida útil funcional relaciona-se

com a flexibilidade que as construções apresentam, desde a simples adaptação do espaço a

novos níveis de qualidade, como a alteração da sua utilização (exemplo: alterar um edifício

habitacional num edifício de escritórios), ou, até atingir o limite da sua capacidade (exemplo:

quando o número de vias numa ponte já não é o suficiente para o tráfego existente). Embora a

previsão da vida útil funcional não possa ser quantificável, é possível executar projectos que

incluam flexibilidade, prevendo e preparando diferentes exigências futuras para, desta forma,

obter uma melhor rentabilização dos investimentos iniciais e consequentemente minimizar os

custos a longo prazo de exploração e manutenção. (Gaspar e Brito, 2003b; Branco, 2010b)

7

2.2.3. Vida útil física

A vida útil física está interligada com a durabilidade, sendo esta última, definida como a

capacidade de uma construção ou qualquer um dos seus componentes realizarem as funções

requeridas, no seu ambiente de serviço, durante um intervalo de tempo.

Por sua vez a definição de vida útil física, segundo Gaspar e Brito (2003c), corresponde ao

período de tempo durante o qual o edifício ou parte dele responde às exigências de serviço

que lhe são colocadas, de acordo com as condições de uso e considerando um equilíbrio de

custos/benefícios e impacte ambiental. Entendendo-se assim, a correlação existente entre

estas definições.

O estudo da vida útil física das construções tem evoluído significativamente no conhecimento

do engenheiro. Este fenómeno deve-se ao envelhecimento do património edificado existente,

surgindo assim a necessidade de compreender a durabilidade física das construções (Silva,

2011). Contudo, de acordo com Gaspar e Brito (2003), geralmente não é a durabilidade física

que condiciona as intervenções nas construções, sendo que esta só tem importância após

considerada a componente funcional das edificações, já que, na maior parte dos casos, a vida

útil de um elemento ou construção termina muito antes do valor limite em termos de

deterioração física. Estas intervenções são comummente efectuadas devido ao fim da vida útil

determinado pela vida útil funcional e/ou vida útil ecomómica.

No entanto, a estimativa de vida útil física permite obter um valor indicativo do limite máximo

do período de serviço. Através destes valores é possível estabelecer análises da vida útil

funcional e económica, permitindo assim, a optimização de investimentos e caso seja

economicamente viável a optimização das acções de manutenção (Gaspar e Brito, 2003).

De acordo com Gaspar (2008), são diversos os motivos que levam ao fim da vida útil física,

podendo ter como causas associadas, o desgaste proveniente do uso, as acções ambientais e

até mesmo a ausência de manutenção.

Actualmente existem diversos métodos que permitem estimar a vida útil física. Estes métodos

serão desenvolvidos no decorrer do subcapítulo 2.5.

2.2.4. Fim da vida útil

Citando Santos (2010), “um elemento de construção atinge o fim da sua vida útil quando deixa

de desempenhar adequadamente as funções que lhe foram previamente exigidas, devido a

alterações no desempenho requerido em relação à utilização destinada. Uma vez que o

desempenho requerido é de difícil quantificação, a definição do fim de vida útil é complexa”.

8

No entanto, de acordo com Moser (2004), o fim da vida útil pode ser colocado como o ponto

no tempo, para quando a função prevista deixa de ser cumprida. Com o objectivo de clarificar

a sua definição, o autor considera que os constituintes de um edifício se podem separar em

três categorias de exigência (segurança, função e aparência) e o fim da vida útil do edifício

pode ser dado quando uma destas três exigências entrar em incumprimento. Consideram-se

as exigências em cumprimento se:

segurança: a integridade do elemento de construção é mantida no nível padrão de

segurança;

função: é cumprida a função requerida;

aparência: é conferida a aparência esperada.

Este conceito pode ser traduzido graficamente, onde para cada categoria existe um nível

mínimo de exigência. A segurança é a categoria com o nível mais elevado de exigência pois

trata-se de um critério fundamental. Por sua vez, considera-se o mesmo nível de exigência

para as restantes categorias, onde a aparência é a categoria que se mostra como aquela que

mais rapidamente atinge o nível mínimo de exigência. (Sousa, 2008; Silva, 2009; Santos, 2010)

Estas evoluções são explicitadas na Figura 2.1.

Figura 2. 1 - Degradação esquemática do desempenho de várias propriedades (Silva, 2009)

Assim, facilmente se depreende que o limite da vida útil depende fundamentalmente da

exigência de cada individuo.

9

2.3. A manutenção na vida útil dos edifícios

Estratégias de manutenção são essenciais para controlar a degradação, conferindo qualidade

no serviço prestado pelo edificado aos seus utilizadores, assegurando condições de segurança,

uso e conforto (Raposo, 2012).

As operações de manutenção afectam o comportamento dos elementos no decorrer do

tempo, provocando alterações benéficas nos modelos de degradação, conferindo assim,

elevada influência no ciclo de vida útil de um edifício ou componente (Flores, 2002; Takata et

al., 2004). Para tal, é fundamental uma adequada gestão da manutenção, que deverá estar

presente em todas as fases da vida útil. A base da gestão da manutenção deverá ocorrer na

fase de projecto, definindo estratégias baseadas em, condições de serviço, modelos e agentes

de degradação, anomalias relevantes, níveis de qualidade desejados e os custos envolvidos.

(Flores-Colen, 2010; Raposo, 2012).

Segundo Branco (2010a), considera-se a existência de dois tipos de estratégias de gestão da

manutenção, pró-activa, quando se actua antes da ocorrência de algum infortúnio que exija a

reabilitação e, reactiva, quando se actua após a ocorrência que exige a reabilitação.

Dentro da manutenção pró-activa existem as seguintes abordagens:

Manutenção preventiva – prevista na fase de projecto, tem por base o planeamento de

acções de manutenção com intervalos regulares. Garantindo o bom desempenho do

edifício ou componente em causa.

Manutenção preditiva – na fase de projecto é elaborado um planeamento de inspecções

periódicas, que permitam a avaliação do estado de degradação. Este processo permite

obter maior precisão nas intervenções, o que reduz o custo total do ciclo de vida útil.

Este processo adequa-se a componentes cuja condição e degradação pode ser

facilmente monitorizada.

Manutenção de melhoramento – consiste em efectuar acções que assegurem a melhoria das

características iniciais de alguns componentes da infraestrutura.

Por sua vez, a manutenção reactiva, surge na ausência de acções de manutenção. Esta

ausência origina a ocorrência de erros, ou estados de degradação elevados, factos que

poderão levar à necessidade de intervenções rápidas, o que implica que o custo destas

operações seja elevado. (Branco, 2010a; Flores-Colen, 2010; Flores-Colen e Brito, 2010;)

Na Figura 2.2, encontra-se um gráfico que traduz a forma de como estas intervenções afectam,

durante a vida útil, o comportamento de um edifício ou componente, confrontando a

inexistência de qualquer intervenção.

10

O eixo X representa o Tempo e o eixo Y o Nível de Qualidade.

PD – níveis de performance 1 – Expectativas dos utentes 2 – Anomalias iniciais após construção 3 – Novos requisitos 4 – Melhorias 5 – Manutenção preventiva e periódica 6 – Estados limites 7 – Modificações e melhorias para um melhor desempenho 8 – Reparação 9 – Substituição 10 – Curva de desempenho sem acções de manutenção 11 – Renovação

Figura 2. 2 – Influência da manutenção no comportamento do edifício ou componente durante a vida útil (ISO, 2006)

2.4. Evolução normativa para a previsão da vida útil

2.4.1. Introdução

Nos últimos anos, os estudos e publicações referentes à previsão da vida útil de materiais,

componentes e estruturas das construções, têm tido elevado desenvolvimento. Este facto

deve-se à necessidade de assegurar a durabilidade das construções, que por sua vez, segundo

Hovde (2004), têm como factores base os sectores ambientais e económicos, que acarretam

cada vez mais maior importância na construção.

O crescente interesse no tema, levou ao aparecimento de diversas metodologias de previsão

da vida útil e consequentemente, à concepção de documentos de normalização. Os

documentos normativos têm como finalidade, clarificar os procedimentos aconselháveis, para

as fases de planeamento, projecto, construção e utilização do edifício, de forma a ser possível

prever corretamente a vida útil e simultaneamente alcançar uma maior durabilidade na

construção (Santos, 2010).

Foram diversos os países que estabeleceram regulamentos e normas, em seguida descrevem-

se sucintamente as normas de maior relevância.

11

2.4.2. Principal guide for service life planning of buildings - Japão

No Japão, a previsão da vida útil tem sido um tema abordado há varias décadas, tendo sido

publicada em 1993, em inglês, uma versão curta do regulamento (AIJ,1993), responsável pela

sua grande divulgação (Gaspar, 2009).

O documento normativo tem o intuito de uniformizar os objectivos de durabilidade para as

diversas fases do ciclo de vida de um edifício, nomeadamente, planeamento, projecto,

construção, utilização e manutenção (Hovde, 2004).

Segundo Gaspar e Brito (2003), esta metodologia assenta numa expressão factorial,

constituída pelas várias fases do ciclo de vida do edifício, as características dos materiais, as

condições de projecto e construção e as condições de exposição ambiental. Permitindo a

determinação da vida útil do edifício como um todo ou apenas para os seus componentes.

Esta metodologia tem a especial importância de ser a base de diversas normas reconhecidas

actualmente, como é o caso na ISO 15686, descrita em seguida.

2.4.3. ISO 15686 Buildings and construction assets - Service life planning

O conjunto de norma ISSO 15686, regulamentado pela International Organization for

Standardization, constitui segundo diversos autores, uma das fontes de informação mais

relevantes no que respeita à vida útil (Athena Institute, 2006; Sjöström e Davies, 2005; Silva,

2009; Santos, 2010), sendo composta pelos seguintes documentos (Sjöström e Davies, 2005;

Gaspar, 2009; ISO,2013):

ISO 15686–1: 2011 – General principles and framework: identifica e estabelece os

princípios e procedimentos que se aplicam ao projecto, no planeamento da vida útil das

edificações já construídas;

ISO 15686–2: 2012 – Service life prediction procedures: descreve procedimentos,

baseados no desempenho técnico e funcional, que facilitam a previsão da vida útil dos

componentes do edifício. Proporciona uma estrutura de princípios e requisitos;

ISO 15686–3: 2002 – Performance audits and reviews: descreve a abordagem e os

procedimentos a aplicar nas diversas fases da vida útil de uma obra, para garantir uma

efectiva gestão da vida útil;

ISO/DIS1 15686–4 – Service Life Planning using Building Information Modelling: em

elaboração;

1 DIS – Draft International Standard

12

ISO 15686–5: 2008 – Life-cycle costing: guia pra obtenção dos custos globais associados à

vida útil das construções;

ISO 15686–6: 2004 – Procedures for considering environmental impacts: apresenta

indicações para a determinação do impacte ambiental de diferentes soluções de projecto.

Elabora a relação da avaliação do impacto ambiental e o planeamento da vida útil;

ISO 15686–7: 2006 – Performance evaluation for feedback of service life data from

practice: guia para a recolha de informação relativa ao desempenho durante a vida útil de

edifícios construídos;

ISO 15686–8: 2008 – Reference service life and service-life estimation: descreve a

metodologia de estimativa da vida útil, aplicando o método factorial;

ISO 15686–9: 2008 – Guidance on assessment of service-life data: fornece indicações

relativas a harmonização de produtos da construção;

ISO 15686–10: 2010 – When to assess functional performance: especifica requisitos para

verificar o desempenho funcional dos edifícios (e instalações relacionadas) durantes a

vida útil;

ISSO/DTR2 15686–11: Terminology.

2.5. Métodos de previsão da vida útil

De acordo com Hovde (2004), a previsão da vida útil de um edifício, ou dos seus componentes,

pode ser um processo complexo e moroso, sujeito a diversas variáveis. Este facto, leva a que a

determinação da vida útil não possa ser considerada como uma ciência exacta. Os resultados

obtidos deverão, por isso, ser considerados como uma estimativa da vida útil.

Para garantir a fiabilidade dos resultados, os documentos que descrevem os métodos de

previsão da vida útil incluem recomendações e explicações dos dados necessários à sua

aplicação (Santos, 2010). Torna-se assim, necessária a aquisição prévia de conhecimentos

sobre o material e o seu estado de deterioração, escolhendo determinadas propriedades

mensuráveis, que permitam avaliar o seu desempenho (Gaspar, 2002). Para Paulo (2009),

antes da aquisição de dados, deverão ser desenvolvidos conceitos referentes ao elemento em

análise, nomeadamente, as características do material em análise, os seus mecanismos de

degradação, as suas anomalias, as condições de exposição ambiental e os factores de

2 DTR - Draft Technical Report

13

degradação a que está sujeito. O desenvolvimento destes parâmetros encontra-se no decorrer

do capítulo 3.

Finalmente, após a recolha de dados, é possível proceder-se ao desenvolvimento do método

de previsão da vida útil.

De acordo com diversos autores, os métodos de determinação da vida útil dividem-se em

métodos determinísticos, métodos probabilísticos (ou estocásticos) e métodos de engenharia

(Hovde, 2004; Moser, 2004; Paulo, 2009).

Seguidamente, apresentam-se os vários grupos de métodos de previsão da vida útil, expondo

os seus fundamentos e descrevendo os métodos de maior relevância ou utilização.

2.5.1. Métodos Determinísticos

Segundo Gaspar (2002), os métodos determinísticos baseiam-se no estudo dos factores de

degradação que afectam os elementos estudados, na compreensão dos seus mecanismos de

atuação e, por fim, na sua quantificação traduzida em funções de degradação. Os factores de

degradação são assim definidos por equações que expressam as suas acções ao longo do

tempo.

Estes métodos são considerados de fácil compreensão e rápida aplicação, porém, são também

alvo de várias críticas, referentes à simplicidade com que se traduz fenómenos de elevada

complexidade, como é o caso dos fenómenos de degradação.

Consideram-se, no entanto, dois tipos de modelos determinísticos, um primeiro, que assume a

forma mais simplificada, estimando apenas o valor determinístico da vida útil do elemento,

como é o caso do Método Factorial. O outro tipo de modelos determinísticos, denominados de

Métodos de Correlação Estatística, baseiam-se na definição de curvas de degradação, obtidas

através de gráficos de degradação, que pretendem representar a evolução da degradação do

material ou componente durante um determinado período de tempo. Estes gráficos

caracterizam-se por apresentarem as seguintes características:

O eixo das abcissas representa o tempo. Este pode ser o tempo decorrido desde a

entrada em serviço do componente em estudo, ou então, o tempo decorrido após a

última intervenção de manutenção sofrida;

O eixo das ordenadas representa uma escala de medida de degradação, que poderá

apresentar-se de duas formas distintas, através de uma medida de degradação

representativa do valor real de degradação (Extensão da Degradação (ED)), ou uma

escala dividida em níveis de degradação (ND), onde a medida de degradação é dividida

14

por patamares. A utilização de níveis de degradação implica, segundo Paulo (2009), a

utilização de normas de classificação de anomalias, tais como a norma ISO 4628-5:2003

ou a norma ASTM D772-86;

São comummente referenciados como gráficos do tipo T-ED (Tempo – Extensão de

Degradação) ou T-ND (Tempo – Níveis de Degradação);

Existem diversos tipos de curvas de degradação, que diferem entre si no seu

andamento, como as curvas do tipo Gompertz, Potenciais, Weibull, Lineares, Côncavas,

Convexas e em “S”.

Os estudos desenvolvidos por Paulo (2009), Garrido (2010) e Costa (2011), comparam os

ajustes das curvas de degradação de Gompertz, Potenciais e Weibull. Os resultados obtidos,

mostram que o andamento das curvas de Gompertz é o que confere melhor ajustamento à

realidade. Por este motivo, o desenvolvimento desta dissertação terá como base a utilização

deste método de previsão da vida útil.

2.5.1.1. Método Factorial (Factor Method)

O Método Factorial, é um método adoptado pela norma ISO 15686 que, por sua vez, segue a

metodologia desenvolvida pelo Architectural Institute of Japan. Para o desenvolvimento desta

metodologia é necessária a introdução do conceito de vida útil de referência (RSL), definida

segundo Paulo (2009), pela norma, como a vida útil que seria espectável obter ou que está

prevista para um edifício ou suas componentes, num determinado conjunto de referência, em

condições de serviço. Esta metodologia assenta na introdução de vários factores correctivos

(A, B, C, D, E, F, G) ao valor da vida útil de referência (RSL), obtendo-se assim a estimativa da

vida útil (ESL) de um componente de um edifício, de acordo com a equação Eq.2.1.

(Eq.2.1)

Onde, segundo a ISO 15686:

ESL – vida útil estimada do material (estimated service life);

RSL – vida útil de referência (reference service life);

A – factor relacionado com a qualidade dos materiais;

B – factor relacionado com o nível de projecto;

C – factor relacionado com o nível de execução;

D – factor relacionado com as condições do ambiente interior;

E – factor relacionado com as condições do ambiente exterior;

F – factor relacionado com as condições de uso;

15

G – factor relacionado com o nível de manutenção.

Estes factores correctivos apresentam comummente valores compreendidos entre 0,8 e 1,2,

podendo assumir outros valores, desde que justificáveis, pelo comportamento beneficente ou

gravoso constatado na realidade.

O resultado único obtido por este método representa o limite expectável para a vida útil, não

demonstrando o comportamento intermédio sofrido pelo elemento. Desta forma, como

advertido na norma ISO 15686, não pode ser tomado como uma garantia à vida útil (Davies e

Wyatt, 2005).

2.5.1.2. Método de Correlação Estatística – Curvas de Gompertz

Estas curvas caracterizam-se pela existência de dois patamares criados por assimptotas

horizontais nos limites do contradomínio, como exemplificado na Figura 2.3. A equação geral

que define as curvas de degradação de Gompertz encontra-se na equação Eq.2.2.

(Eq.2.2)

Onde segundo Paulo (2009), corresponde ao valor da extensão da degradação,

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

parâmetros e são escalares, de sinal negativo para garantir o andamento característico da

curva.

Na Figura 2.3 é apresentado o comportamento característico da curva, que traduz a evolução

da degradação nas suas fases distintas. A fase de iniciação com progressão lenta, seguida de

uma fase caracterizada pelo elevado aumento da degradação e a fase final caracterizada por

uma elevada extensão da degradação e por isso, com um desenvolvimento subtil.

Figura 2. 3 – Andamento geral de uma curva de Gompertz

16

2.5.2. Métodos Probabilísticos

Segundo Paulo (2009), como a vida útil tem grande dispersão, esta, não deverá ser expressada

como um único valor determinístico, como elaborado nos métodos determinísticos. A vida útil

deverá ser tratada como uma quantidade estocástica, com recurso a funções de densidade.

Desta forma, nos métodos probabilísticos a degradação é considerada como um processo

estocástico, onde a probabilidade de deterioração é definida para cada propriedade durante

um período de tempo (Cecconi, 2002). Permitindo a elaboração de modelos que permitam

descrever ao longo do tempo, a evolução da degradação com as correspondentes incertezas.

Para a obtenção deste nível de resultados é fundamental uma grande quantidade de

informação, recolhida através do trabalho de campo, ao longo de um elevado período de

tempo, de forma a garantir que os dados recolhidos expressem adequadamente o

desempenho do elemento e permitam compreender os fenómenos de degradação a que este

está sujeito. Estes métodos são, por isso, muito dependentes de um longo trabalho de campo,

o que torna a sua aplicabilidade reduzida (Gaspar, 2002). Por sua vez, Leiria, Lingard, Nesje,

Sind e Saegrov (1999), descrevem como estes métodos podem ser utilizados para prever as

necessidades de intervenção das construções ou seus componentes.

Seguidamente, apresenta-se uma breve descrição do método probabilístico mais utilizado, o

Modelo de Markov.

2.5.2.1. Modelo de Markov (Markov Chain)

Este modelo, simula a transição de um nível de degradação para outro ao longo do tempo.

Para tal, o modelo assume que a deterioração é regida por um conjunto limitado de variáveis

aleatórias, sendo que, a estrutura em estudo deverá ser analisada separando os seus

componentes, pois estes terão deteriorações distintas. Assim, para cada componente são

definidas as variáveis responsáveis pelo processo de deterioração, considerando-se as suas

probabilidades de ocorrência. O resultado origina uma matriz que representa para cada

elemento, os diversos níveis de degradação e a correspondente probabilidade de passagem de

um nível para o outro, por unidade de tempo. (Noortwijk e Frangopol, 2004; Paulo, 2009;

Sousa, 2008)

2.5.3. Métodos de Engenharia

Segundo Paulo (2009), os métodos de engenharia pretendem combinar os métodos

determinísticos e probabilísticos. Pretende-se manter a simplicidade dos métodos

determinísticos, melhorando-os, através da introdução, de dados probabilísticos que exijam

17

menor quantidade de informação. Assim, são introduzidos dados estocásticos na definição dos

factores de degradação, o que permite, segundo Gaspar (2002), integrar um pouco de

variabilidade associada à incerteza da realidade. Produzindo modelos de concepção de

engenharia poderosos (Paulo, 2009).

2.6. Conclusões do capítulo

Com a elaboração deste capítulo pretendeu-se criar uma primeira base para o

desenvolvimento do estudo da previsão da vida útil de fachadas de pedra de edifícios antigos.

As temáticas desenvolvidas neste capítulo são sintetizadas no Quadro 2.1.

Quadro 2. 1 - Síntese do capítulo 2

Tema Pontos desenvolvidos Síntese

Vida Útil

Vida útil económica O conceito de vida útil é relativo, pois varia de

acordo com os requisitos mínimos de desempenho considerados, estes requisitos podem ser de ordem

económica, funcional ou física. Geralmente as intervenções nas construções são

efectuadas devido ao fim da vida útil funcional e/ou vida útil económica. No entanto é através da

estimativa da vida útil física que é possível obter um valor indicativo do limite máximo do período de

serviço da construção. Com estimativa da vida útil física é então possível estabelecer análises da vida

útil funcional e económica, permitindo assim a optimização de investimentos.

Vida útil funcional

Vida útil física

Fim da vida útil

Manutenção na vida útil

dos edifícios

Manutenção pró-activa: As intervenções de manutenção são responsáveis por alterações benéficas no comportamento de

degradação dos elementos. Existem dois tipos de estratégias de gestão da

manutenção, a pró-activa, quando se actua antes da ocorrência de algum infortúnio que exija a

reabilitação e, reactiva, quando se actua após a ocorrência que exige a reabilitação, o que implica

que o elevado custo destas operações.

Preventiva

Predictiva

Manutenção reactiva

Métodos de previsão da

vida útil

Métodos determinísticos Os métodos de previsão da vida útil estimam a vida útil física da construção ou elemento construtivo em

análise. Os métodos dividem-se em três grupos distintos, os

determinísticos, os probabilísticos e os de engenharia.

O método aplicado no desenvolvimento deste estudo é o método determinístico das curvas de

Gompertz.

Método de Correlação estatística - Curvas de Gompertz

Métodos probabilísticos:

Métodos de engenharia

18

Com o estudo aqui desenvolvido, constata-se a necessidade de abranger outras temáticas,

também necessárias à aplicação das metodologias de previsão da vida útil. Como referido,

estas serão, as características do material em análise, a pedra natural, os seus mecanismos de

degradação, as suas anomalias, a influência das condições de exposição ambiental e dos

factores de degradação, que serão desenvolvidas no capítulo 3.

19

3. Caracterização de Fachadas exteriores em pedra de edifícios

antigos

3.1. Generalidades

A pedra natural é caracterizada como um material durável, com propriedades estéticas e

capacidade estrutural, justificando a sua presença nas construções desde a antiguidade.

A pedra natural, tal como qualquer outro material, está sujeita a solicitações de origem

ambiental e humana, responsáveis pela alteração das propriedades da pedra, ou seja, que

influenciam a degradação. A escolha da análise das fachadas exteriores em pedra recai no

facto de estas serem o elemento mais exposto a estas solicitações e também por ser o

elemento de mais fácil acesso.

No presente capítulo será efectuada uma pequena caracterização da pedra natural, seguida

dos fenómenos de degradação existentes, suas respectivas causas e anomalias mais

frequentes. Para estas anomalias, será apresentado em valor percentual, a sua existência na

amostra, identificando também as anomalias selecionadas para a análise. Seguidamente serão

identificados os factores de degradação considerados no desenvolvimento desta dissertação.

Finaliza-se o capítulo com uma breve descrição dos fundamentos teóricos da plataforma

BuildingsLife (BL1.0), utilizada na quantificação das anomalias em estudo.

3.2. Caracterização do material – Pedra Natural

A pedra natural é o resultado da extracção da rocha. Por sua vez as rochas são produtos

naturais que se desenvolvem na crosta terrestre e que se classificam comummente de acordo

com a sua génese. De acordo com Zeferino e Martins (2006), as diferentes condições de

temperatura, pressão e composição química são o que difere nos três ambientes geológicos

(ígneo, sedimentar e metamórfico) e é o que origina uma grande diversidade de elementos

pétreos.

As rochas ígneas ou magmáticas têm origem no ambiente magmático, formando-se através do

arrefecimento do magma. Estas rochas dividem-se em duas categorias: plutónicas ou

intrusivas, se o magma solidificar a grandes profundidades; vulcânicas ou extrusivas, caso a

solidificação do magma ocorra à superfície terrestre. Dado a sua formação, este tipo de rochas

são em geral pouco porosas, duráveis e bastante resistentes mecanicamente (Silva, 2009).

20

As rochas sedimentares provêm do ambiente sedimentar que se caracteriza por ser

diversificado, sendo que a formação das rochas dá-se, ou a partir de aglomerados

sedimentares de pedras existentes (arenitos) ou a partir de fosseis animais e plantas (calcário).

As rochas sedimentares apresentam estrutura estratificada, são geralmente bastante porosas,

o que as torna susceptíveis à absorção de água (Silva, 2009).

As rochas metamórficas, de origem no ambiente metamórfico, formam-se a partir da

transformação de rochas já existentes quando expostas a condições de temperatura e pressão

distintas das da sua génese. São assim, rochas que apresentam grande variedade nas suas

características (Silva, 2009).

Em Portugal é possível encontrar larga variedade de pedras naturais, existindo jazidas um

pouco por todo o país. No Alentejo existem mármores, no interior norte e centro, granitos e na

zona centro-oeste os calcários. Compreendendo-se assim a grande presença de calcários na

zona de Lisboa, como confirmado ao longo do trabalho de campo.

3.2.1.Características intrínsecas da pedra

Características físicas

As características com maior influência na durabilidade da pedra são a textura, fractura,

homogeneidade, dureza, densidade e comportamento à água.

A textura de uma pedra está relacionada com o processo de formação da rocha, dependendo

da dimensão e arranjo dos minerais constituintes. É uma propriedade que influência outras

propriedades da pedra, como a resistência mecânica, a porosidade e a fractura (aspecto das

superfícies de rotura) (Silva, 2009; Pinto e Gomes,2009/2010).

A dureza superficial é uma característica que depende dos minerais constituintes da pedra. A

sua quantificação é determinada através da escala de Mohs, onde, através de compressões

pontuais se mede a propensão que o mineral em análise apresenta a ser riscado por um outro

mineral ou substância de dureza conhecida. A escala de Mohs classifica as pedras de acordo

com dez níveis de dureza dos minerais pétreos. Sendo o talco o nível mais brando e o

diamante o nível mais duro. No entanto a análise também pode ser efectuada recorrendo a

outras substâncias de durezas idênticas a alguns minerais, como se pode observar na Figura

3.1. (Pinto e Gomes,2009/2010; Zeferino e Martins, 2006)

A água é uma das principais causas de fenómenos de degradação da pedra. A capacidade desta

ser absorvida pela pedra natural depende não só das variações de pressão e temperatura, mas

também de várias características físicas da própria pedra, tais como, a porosidade aparente, a

21

compacidade, a permeabilidade, a higroscopicidade e a gelividade (Silva, 2009; Zeferino e

Martins, 2006).

Figura 3. 1 - Escala de Mohs (Pinto e Gomes, 2009/2010)

Características mecânicas

Dado o papel que a pedra natural toma na construção, as características mecânicas que se

tornam relevantes são a resistência à compressão e ao desgaste. Considerando-se de pouca

importância a resistência à flexão, ao corte e à tracção.

A resistência à compressão depende fundamentalmente da sua densidade (quanto mais densa

a pedra natural maior resistência à compressão apresenta) e do grau de humidade (quanto

mais saturada a pedra natural menor será a capacidade de resistência à compressão).

De acordo com Zeferino e Martins (2006), a resistência ao desgaste toma especial importância

quando a pedra é aplicada em zonas de grande circulação sendo normalmente proporcional à

dureza na escala de Mohs.

Características químicas

A característica química com maior importância é a estabilidade, que é tanto maior quanto

menor for a sensibilidade da pedra à agressividade dos agentes químicos.

Actualmente, os agentes químicos encontram-se na chuva (chuvas ácidas), nos materiais de

limpeza, ou em outros materiais de construção que poderão reagir com a pedra natural.

É por isso fundamental conhecer o ambiente ao qual a pedra estará sujeita. Garantindo assim,

que o elemento a colocar nesse ambiente será o que terá maior estabilidade. (Silva, 2009;

Zeferino e Martins, 2006)

22

3.2.2. Características da pedra calcária

A pedra calcária é uma das principais rochas sedimentares que, como referido, a sua presença

em Portugal localiza-se na zona centro-oeste, sendo por isso muito comum em Lisboa.

Segundo Zeferino e Martins (2006), o calcário tem as seguintes características:

É uma pedra branca, com dureza muito variável, existindo com durezas desde brandas a

muito duras;

O calcário brando é facilmente trabalhável, tendo sido utilizado em vários monumentos;

O calcário muito duro tem as mesmas aplicações que o granito, tais como, alvenarias,

cantarias e pavimentação;

Apresenta um grande intervalo possível de valores densidade (compreendido entre 1,8 a

2,6);

É muito susceptível ao fenómeno da gelividade. Quanto mais geladiça for menor é a sua

resistência à compressão;

3.3. Fenómenos de degradação em fachadas de pedra

3.3.1. Degradação em fachadas de pedra

Como referido, para uma correcta previsão da vida útil das fachadas em pedra natural, é

necessário conhecer os fenómenos de degradação associados à pedra. Os fenómenos de

degradação da pedra são processos contínuos que levam à alteração prejudicial das

características físicas, químicas e mecânicas. A degradação da pedra deve-se a todo um

conjunto de agentes e factores de degradação, que podem ser intrínsecos do material

(características físicas químicas e mecânicas) ou extrínsecos (condições de exposição

ambiental, erros de utilização e concepção, a incorrecta manutenção e acções de origem

mecânica).

No entanto, o processo de degradação da pedra varia de rocha para rocha e de local para local,

onde pequenas diferenças em qualquer factor de degradação serão o suficiente para alterar o

fenómeno e a velocidade de degradação da pedra (Pinto, 1993).

3.3.2. Envelhecimento natural da pedra

Como referido por Pinto (1993), a degradação da pedra deve ser vista como uma continuação

da alteração das rochas, tendo a particularidade de esta se encontrar em condições próprias

23

de construção. Trata-se então, de um fenómeno de constante reajustamento das propriedades

da rocha às condições ambientais, conhecido por envelhecimento natural.

Por sua vez o envelhecimento natural é também denominado de pátina. A pátina é descrita

segundo Henriques, Rodrigues, Aires-Barros e Proença (2005), como a alteração do aspecto

visual por modificações incipientes das superfícies, mas sem degradação perceptível. Desta

forma a pedra fica com um aspecto envelhecido, o que por vezes confere valor patrimonial.

A pátina é reconhecida quando não é possível atribuir os termos de crosta ou sujidade,

descritos no subcapítulo seguinte.

3.3.3. Agentes de Degradação

Entende-se por agentes de degradação, acções externas de origem natural ou humana que

influenciam a deterioração dos elementos, afectando a vida útil dos mesmos.

3.3.3.1. Acção da água

A água é o principal agente ambiental responsável pelas anomalias na pedra, podendo surgir

de diferentes formas, tais como, precipitação, humidade ascensional, condensações e

infiltrações, actuando sob a forma de mecanismos físicos ou químicos.

A água, segundo Flores et al. (2009), é considerada como a origem das anomalias. Esta

transporta, de acordo com a sua origem, diversos compostos que favorecem a degradação da

pedra natural. A água das chuvas infiltra-se pelos poros da pedra, que ao evaporar deixará sais

que se cristalizarão, provocando tensões que darão origem à dissolução da pedra. Por sua vez

os elementos químicos existentes nas chuvas ácidas, resultados da poluição atmosférica,

intensificam ainda mais a deterioração da pedra natural (Silva, 2009; Zeferino e Martins, 2006).

3.3.3.2. Acção do vento

Segundo Zeferino e Martins (2006), o vento exerce uma acção mecânica que origina cavidades

na pedra que podem atingir profundidades apreciáveis (corrosão eólica). O vento é também

um agente erosivo, especialmente quando transporta areia. Por outro lado, quando transporta

pequenas partículas que se encontram em suspensão na atmosfera, estas partículas podem

depositar-se na superfície da pedra, provocando assim sujidade superficial.

O efeito irregular da molhagem e secagem de uma fachada deve-se à acção irregular do vento

associado à água das chuvas (Silva, 2009; Zeferino e Martins, 2006).

De acordo com Lopes (2003), Lisboa tem as seguintes características ventosas:

Os ventos com orientação a Este, actuam fundamentalmente durante as épocas chuvosas;

24

Os ventos com orientação a Norte, são frequentes durante todo o ano;

Os ventos com orientação a Oeste, verificam-se durante todo o ano mas com diminuta

frequência;

Os ventos com orientação a Sul, são denominados de “brisas do estuário do tejo”, são

ventos de fraca intensidade, não revelando grande importância.

Na Figura 3.2, apresenta-se a rosa-dos-ventos, com as direcções e distribuições percentuais

anuais do vento. No Anexo I, encontram-se as direcções e distribuições percentuais dos 12

meses do ano na cidade de Lisboa.

Figura 3. 2 - Direcção e intensidade dos ventos média anual em Lisboa (Windfinder, 2013)

3.3.3.3. Acções biológicas

As acções biológicas têm duas fontes principais, estas podem ser de origem vegetal

(vegetação, algas e líquenes) ou de origem animal (insectos e pombos). Os primeiros, tratam-

se de fungos, cuja evolução é favorecida pela presença e secagem da água. Os segundos, não

são mais do que dejectos dos animais que contêm nitratos, culpáveis pela deterioração da

pedra.

3.3.3.4. Acção da poluição atmosférica

Os agentes químicos existentes no ar poluído provocam elevada deterioração na pedra,

especialmente em pedras calcárias. As partículas aderem à superfície da pedra dando origem a

uma camada escura de sujidade que desfigura os edifícios históricos (Zeferino e Martins,

2006).

Os elementos químicos que provocam maior efeito na degradação da pedra são, o dióxido de

Carbono (CO2) presente na atmosfera, o dióxido de enxofre (SO2) e o dióxido de azoto (NO2)

25

formados nas reacções de combustão, sendo também, os principais causadores das chuvas

ácidas.

Assim, de acordo com Mesquita (2009), NO2 é um indicador da poluição provocada pelo

trânsito, sendo também o poluente com maior número de estações de monotorização em

Portugal.

3.3.3.5. Acção da temperatura

As variações térmicas provocam acções mecânicas associadas a comportamentos de rotura.

Este fenómeno ocorre pois, um bloco de pedra é constituído por diversos elementos com

coeficientes de dilatação distintos, o que origina variações de volume variáveis de um

elemento para o outro, que provocará roturas no bloco. Este comportamento é agravado caso

existam alterações produzidas por outras causas, tais como crostas e fissuras.

A temperatura também tem influência no teor de agua das pedras, sendo que, quanto maior

for a temperatura maior é a evaporação e consequentemente maior a deposição de sais.

(Zeferino e Martins, 2009)

3.3.4. Anomalias na pedra natural

Na avaliação da degradação geral de edifícios em pedra, é fundamental conhecer os diferentes

tipos de degradação da pedra. Dado que num elemento de análise deverão coexistir diversos

fenómenos de degradação da pedra, a capacidade de os distinguir aquando da análise torna-se

fundamental para a correcta avaliação do estado do edificado.

As anomalias mais comuns na pedra encontram-se descritas no Quadro 3.1 e 3.2.

Quadro 3. 1 - Anomalias da Pedra Natural de origem Biológica

Origem Designação da

Anomalia Descrição da Anomalia

Origem

Biológica

Vegetação Presença de manifestações biológicas, como musgo e

plantas de ordem superior.

Colonização

biológica

Estracto superficial geralmente fino, de natureza biológica e colonização diversa.

26

Quadro 3. 2 - Anomalias da Pedra Natural de origem Mecânica / Física e Química

Origem Designação da

Anomalia Descrição da Anomalia

Origem

Mecânica /

Física

Erosão Perda de massa da superfície do material.

Fissuração

Aberturas longitudinais com origem e evolução distintas, afectam a superfície dos elementos (é a primeira etapa de uma

fenda).

Fendilhação Aberturas longitudinais incontroladas, que afectam toda a

espessura do elemento.

Desagregação

Perda de coesão que se traduz pelo fácil destaque de partículas de dimensão da areia, mesmo com esforços mecânicos de fraca

intensidade.

Fracturação Fractura - superfície de rotura que divide o objeto em partes

distintas.

Falta / Perda /

Lacuna

Ausência de material, resultante da queda ou perda de partes dos elementos constituintes da alvenaria. (Devido ao

agravamento de outras anomalias).

Origem

Química

Alteração

Cromática

Variação de um ou mais parâmetros definidores de cor. Pode ter diversos aspectos e atingir zonas amplas ou ser apenas uma área localizada e contrastante com as circunstantes (mancha).

Sujidade Corresponde à camada resultante da acumulação de materiais

estranhos na superfície.

Crosta

Parte exterior do material modificada por deposição de substâncias exógenas ou de produtos de tratamento. Pode

destacar-se espontaneamente do substrato, que se apresenta desagregado e pulverulento.

Eflorescência Formação de agregados cristalinos superficiais, geralmente de

fraca coesão e cor clara

Arenização /

pulverização

Arenização: desintegração dos paramentos em fragmentos arenosos com queda espontânea do material;

Pulverização: perda de coesão da superfície que conduz ao desprendimento de material sob a forma de pó ou grânulos.

Placa / Plaqueta

Placa: destaque de fragmentos achatados paralelos à superfície, com grande extensão lateral e espessura superior a meio cm;

Plaqueta: destaque de fragmentos achatados paralelos à superfície, com grande extensão lateral e espessura inferior a

meio cm.

27

3.3.5. Anomalias na amostra em estudo

Durante o trabalho de campo, descrito no subcapítulo 4.3, foi efectuado o levantamento das

anomalias existentes nas fachadas da amostra. Para uma melhor identificação das anomalias,

estas foram estudadas antes do trabalho de campo, sendo que houve duas que se mostraram

difíceis de diferenciar a “olho nú”. A sujidade e a colonização biológica, pois num nível

primordial a colonização biológica tem um aspecto visual semelhante ao da sujidade. Embora

não sendo o correcto, para as distinguir, considerou-se colonização biológica apenas quando

era visível a existência de fungos, sendo este um nível mais avançado da anomalia.

No Quadro 3.3, apresentam-se as percentagens das anomalias da amostra e o correspondente

número de fachadas.

No Anexo II encontra-se a listagem das anomalias presentes em cada fachada analisada.

Quadro 3. 3 – Anomalias da amostra

Origem da Anomalia

Designação da Anomalia Percentagem da

Anomalia Número de

fachadas

Origem Biológica

Vegetação 22,9 % 19

Colonização biológica 12,0 % 10

Origem Mecânica /

Física

Erosão 100 % 83

Fissuração 100 % 83

Fendilhação 91,6 % 76

Desagregação 9,6 % 8

Fracturação 43,4 % 36

Falta / Perda / Lacuna 15,7 % 13

Origem Química

Alteração Cromática 98,8 % 82

Sujidade 84,3 % 70

Crosta 0 % 0

Eflorescência 0 % 0

Arenização / pulverização 0 % 0

Placa / Plaqueta 0 % 0

As anomalias a analisar serão as que mostraram ter uma quantificação mais clara,

prosseguindo-se com o estudo das anomalias alteração cromática e sujidade.

Embora as anomalias erosão, fissuração e fendilhação se encontrem com grande percentagem,

estas não foram analisadas, porque:

na fissuração e fendilhação, verificou-se dificuldade em retratar com precisão o estado

real através das fotografias retiradas. Sendo a elevada extensão da fissuração e

fendilhação observada visualmente até cerca de um metro de distância da fachada não é

28

representada na fotografia global da fachada. Este facto é demonstrado através das

imagens presentes no Quadro 3.4.

Quadro 3. 4 - Obsevações da fachada cmp_c03

Observação a nível local da fachada Observação a nível global da fachada

A erosão também não foi analisada devido à dificuldade em delimitar as áreas erodidas. A

avançada idade dos elementos pétreos dificultou a percepção do limite físico da

anomalia, sendo que esta aparecia frequentemente associada a outras anomalias, como é

o caso da desagregação. Por outro lado, a erosão confundia-se também com a própria

rugosidade da pedra.

3.3.6. Tipos de intervenções de manutenção em pedra de edifícios antigos

As intervenções de manutenção de edifícios antigos, com importância histórica e/ou cultural,

são na realidade intervenções de conservação. Estas são definidas por Pinto (1993), como uma

acção de interrupção ou redução dos processos de degradação, de forma a diminuir a

probabilidade de ocorrência de novos fenómenos, o que assegura o prolongamento da vida do

elemento em causa.

É fundamental, para estes edifícios, não esquecer o seu valor, por isso, qualquer intervenção

sobre estes deve ser alvo de estudos específicos que deverão integrar as áreas do estudo dos

materiais, dos mecanismos de deterioração, da forma estrutural, da arqueologia e da história

da arquitectura, urbanismo e planeamento urbano (Lourenço, 2001).

Segundo Pinto (1993), as intervenções de conservação da pedra são agrupadas nas seguintes

categorias:

29

Limpeza – para eliminar os depósitos presentes na superfície da pedra, a acção de

limpeza deverá ser suficientemente lenta para permitir o seu controlo e não deverá

conter subprodutos nocivos;

Consolidação – tratamento que melhora as característica de coesão e adesão dos

constituintes da pedra, alterando a sua porosidade. Com este tratamento, conseguimos

que o material seja mais resistente às agressões dos agentes ambientais;

Protecção – tem como finalidade reduzir a penetração de água nos espaços porosos,

sem preencher todos os espaços porosos da pedra, focando o tratamento na superfície

exterior;

Colagem – consiste na união de partes que se tenham destacado. Um dos materiais

usados actualmente é a resina de poliéster reforçada com fibra de vidro;

Reparação – para a colmatação de orifícios ou descontinuidades existentes à superfície

da pedra;

Substituição – justificável apenas quando os elementos apresentam um estado de

degradação claramente avançado, que qualquer intervenção interior é incapaz de

corrigir.

3.4. Identificação dos factores de degradação

É sabido que a degradação de fachadas é influenciada por uma grande diversidade de variáveis

que actuam em conjunto ao longo do tempo. Considera-se assim, que um factor de

degradação poderá ser qualquer factor de origem externa (agentes de degradação), origem

interna do material (características intrínsecas), da interacção com outros materiais ou até

mesmo sistema construtivo, que tenha influência na degradação. Ao agrupar os elementos da

amostra segundo características comuns, ou seja, aplicando filtros de acordo com os factores

de degradação, obter-se-á diferentes comportamentos de degradação. Permitindo assim

determinar os factores mais prejudiciais na degradação das fachadas em estudo.

Para a selecção dos factores de degradação, é fundamental conhecer, para cada anomalia as

suas principais causas de degradação, que são expostas no Quadro 3.5 adaptado de Flores et

al. (2009).

30

Quadro 3. 5 - Principais causas de degradação das anomalias consideradas

Anomalia Principais causas de degradação

Alteração Cromática Humidade; Presença de sais solúveis; Organismos; Contaminação

ambiental; Agentes atmosféricos.

Sujidade Contaminação ambiental; Humidade; Agentes atmosféricos;

Ausência de manutenção; Envelhecimento dos materiais; Rugosidade do material;

Os factores de degradação foram selecionados de acordo com indicações de trabalhos

anteriores e também, pela sua facilidade de quantificação através das ferramentas disponíveis,

como é o caso, por exemplo, da bússola e de uma moeda de cobre. Embora a água seja uma

causa de degradação relevante, a sua quantificação no material não é prática, por isso, a sua

importância foi apenas considerada na análise de outros agentes, como é o caso dos agentes

atmosféricos.

Assim sendo, os factores de degradação considerados neste estudo, apresentam-se no Quadro

3.6, sendo agrupados de acordo com a sua origem externa ou e interna.

Quadro 3. 6 - Factores de Degradação de acordo com a sua origem

Origem Factores de degradação

Externa –Agentes de degradação

Orientação Solar (FD1)

Distância ao Rio (FD2)

Intensidade de Trânsito (FD3)

Interna – Características intrínsecas do material

Dureza Superficial (FD4)

Rugosidade da pedra (FD5)

Época Construtiva (FD6)

Seguidamente, segue-se uma breve justificação da escolha dos referidos factores de

degradação.

3.4.1. Orientação Solar (FD1)

Segundo Gaspar (2009) e André (2012), a orientação solar representa mais que um factor. Com

este dado tem-se em conta diversos agentes de degradação, tais como a orientação dos

ventos dominantes, a probabilidade de chuva batida pelo vento e a incidência dos raios solares

com os respectivos efeitos de variação térmica.

31

3.4.2. Distância ao Rio (FD2)

Segundo Paulo (2009), é fundamental efectuar a caracterização da envolvente ambiental do

elemento em estudo. Desta forma, dada a localização costeira da amostra, pretende-se com

este factor, confirmar que, com o aumento da distância ao rio a evolução da degradação é

menor e também tentar identificar uma distância, numa mesma cidade, que demarque

comportamentos distintos de degradação.

3.4.3. Intensidade de Trânsito (FD3)

Com a intensidade de trânsito pretende-se traduzir os níveis de poluição a que as fachadas

estão sujeitas. Tratando-se de uma zona urbana com zonas distintas de afectação de tráfego,

estudar-se-á este factor, com o intuito de verificar a influência dos agentes poluentes na

degradação das fachadas.

3.4.4. Dureza Superficial (FD4)

Segundo Zeferino e Martins (2006), a resistência das pedras naturais ao desgaste é

normalmente proporcional a sua dureza na escala de Mohs. Pretende-se assim constatar a

forma como a resistência ao desgaste influencia a degradação nas fachadas de pedra.

3.4.5. Rugosidade da Pedra (FD5)

A degradação em fachadas de pedra tem como contributo a própria rugosidade da pedra,

sendo que os acabamentos de superfície rugosos favorecem a retenção de poeiras e

consequentemente a acumulação de sujidade. Assim sendo, será expectável que diferentes

rugosidades originem diferentes comportamentos de degradação.

3.4.6. Época de Construção (FD6)

As diferentes épocas construtivas, ou diferentes idades, compreendidas desde o século XIV até

ao século XX, levam à impossibilidade de determinar correctamente todas as intervenções a

que foram submetidas. Pretende-se com este parâmetro perceber se os edifícios mais antigos

são realmente os que se encontram em piores condições quando comparados aos mais

recentes. Ou, se as intervenções efectuadas não permitem distinguir diferentes

comportamentos de degradação na pedra, acentuando-se o benefício de intervenções

periódicas.

Carácter

32

3.5. Quantificação das anomalias através da plataforma BuildingsLife

(BL1.0)

O BL1.0 é uma plataforma informática (http://buildingslife.com/) desenvolvida por Paulo

(2009). Esta plataforma foi desenvolvida com intenção de fornecer aos donos dos edifícios a

capacidade de determinação e quantificação do estado de degradação do património edificado

e consequentemente optimizar os planos e respectivos custos de intervenção a curto e longo

prazo. (Paulo, Branco e Brito, 2008; Paulo, 2009)

A plataforma funciona também, como uma base de dados do edifício, permitindo armazenar

dados recolhidos em inspecções, como os materiais aplicados, as características dos

arruamentos, as condições de exposição ambiental e a degradação existente. De acordo com

Paulo (2009), o BL1.0 permite:

O registo e armazenamento dos dados recolhidos durante as inspecções às fachadas dos

edifícios (caracterização dos arruamentos, 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 factores de degradação;

A criação e análise de planos de manutenção optimizados para a minimização dos

custos.

Das diversas capacidades que a plataforma permite, no desenvolver deste estudo, apenas se

irá utilizar para armazenamento de dados e para a quantificação das anomalias.

Para a quantificação das anomalias foram utilizadas duas aplicações da plataforma, o Photo

Measure e o Photo Color, cujo conceito é resumido seguidamente. Por sua vez, o trabalho

efectuado nestas aplicações será descrito no subcapítulo 4.8.

Photo Measure

O Photo measure foi desenvolvido para quantificar anomalias de forma dimensional, ou seja,

através da determinação de áreas e/ou comprimentos. Nesta aplicação o conhecimento e

experiencia do utilizador é significativamente importante, pois a aplicação não tem a

capacidade de reconhecer automaticamente os comprimentos e áreas das anomalias,

exigindo-se assim que o utilizador faça o reconhecimento das mesmas. (Paulo, 2009)

Os comprimentos e/ou as áreas são demarcados sobre a imagem da fachada. Esta imagem

deverá ser submetida previamente à marcação das escalas horizontal e vertical, de acordo

33

com a dimensão real da fachada em causa, para desta forma se obter valores reais de

comprimento e área, nas unidades SI, em metro (m) e metro quadrado (m2), respectivamente.

Este modelo aplicacional foi utilizado apenas para se obter a área útil de análise da fachada.

Photo Color

Diversas anomalias são primeiramente reconhecidas através das variações de cor existentes. O

Photo Color tem como principal funcionalidade quantificar estas varições presentes nas

imagens das fachadas, tendo sido desenvolvido de forma a conseguir detectar e quantificar

isoladamente (sem auxílio humano) as variações de cor existentes, analisando individualmente

cada pixel3 da imagem da fachada. Esta aplicação, quantifica as anomalias através da extensão

de intensidade de acumulação de sujidade, ou seja, alteração de cor. (Paulo, 2009)

A relevância do Photo Color centra-se no facto de esta aplicação conseguir detectar diferenças

de cores mais subtis que o olho humano, permitindo a detecção precoce das anomalias. Para

tal, o Photo Color trabalha com três espaços de cor4, RGB5, CIEXYZ e CIELab6. Os diferentes

espaços de cor tem utilizações distintas, o RGB é o espaço utilizado pelas máquinas

fotográficas digitais, sendo por isso fundamental a sua inserção. O espaço CIEXYZ é um espaço

de utilização intermédia que participa na conversão das cores de RGB para CIELab. Por sua vez,

de acordo com Shanda (1996), o espaço CIELab foi desenvolvido pelo CIE (Commission

International de l' éclairage) com o objectivo de descrever as cores reconhecidas pelo olho

humano. A utilização deste espaço torna-se fundamental para que o utilizador trabalhe com

cores que lhe sejam perceptíveis. O que caracteriza o CIELab é a coordenada “L”

representativa da luminosidade, e inexistente nos outros espaços de cor. (Paulo,2009;

Cambridge in color 2003).

3 Pixel – abreviação de Picture Element. Tem diversas dimensões. É a unidade básica que compõe imagens, cada

pixel suporta apenas uma cor. No entanto como se tratam de elementos diminutos, um conjunto de pixels forma diversas tonalidades e misturas e cores (Tech Terms, 2003).

4 Espaço de Cor – É uma palete de cores digital, de formato tridimensional, utilizado nos mais variados elementos

eletrónicos. Estas paletes são comummente desconhecidas aos utilizados, servindo apenas para cálculos do próprio programa (Cambridge in color, 2013).

5 RGB – espaço de cor tridimensional formado por red (R), green (G) e blue (B) com om as radiações cromáticas de

700 nm (R), 546,1 nm (G) e 435,8 nm (B). (Lopes, 2008)

6 CIELab - espaço de cor tridimensional, cuja coordenada “L” representa a luminosidade compreendida numa escala

de 0 a 100 (0=preto e 100=branco); a coordenada “a” representa o valor compreendido entre o magenta e o verde (onde os valores negativos correspondem ao verde); e a coordenada “b” que representa o valor compreendido entre o amarelo e o azul (onde os valores negativos correspondem ao azul). (Paulo, 2009)

34

Segundo Paulo(2009), o Photo Color tem as seguintes características:

Possibilidade de em cada pixel mostrar o seu valor em RGB e em CIELab;

O sistema mostra para cada pixel a correspondente posição relativa na imagem, em

coordenadas (x,y);

Mostra o histograma da área selecionada, com dados relativos aos espaços de cor e a

percentagem de pixels por área;

Impressões do código de cor sobre a imagem;

Mostra a diferença de cor ∆E (ou ∆E*ab, valor apresentado no espaço de cor CIELab);

Mostra a diferença de cor em relação ao preto ∆EBlack (valor apresentado no espaço de cor

CIELab).

Para a presente investigação, o modelo aplicacional Photo Color foi utilizado para analisar as

fachadas, procedendo-se aos seguintes passos:

Correcção de Luminosidade;

Quantificação da descoloração global (Global Fading; ∆E) e da acumulação de sujidade

(Dirt collection – Wall – Area; %);

Quantificação da descoloração da fachada (Facade fading; ∆E);

Quantificação da acumulação de sujidade (Dirt collection – Colour; ∆Eblack).

O desenvolvimento destes passos será descrito detalhadamente no subcapítulo 4.7.2.


Neste capítulo foi elaborada a caracterização do material em estudo, a pedra natural.

Incluindo descrições e definições sobre as características intrínsecas, os fenómenos de

degradação, os agentes de degradação de maior relevância, as anomalias mais frequentes e os

diferentes tipos de intervenções de manutenção. Efectuou-se ainda, a identificação dos

factores de degradação considerados para a previsão da vida útil.

As anomalias mais frequentes na amostra apresentam-se no Quadro 3.7.

Quadro 3. 7 - Anomalias mais frequentes na amostra

Anomalias Percentagem na amostra Número de Fachadas

Alteração Cromática 98,8 % 82

Sujidade 84,3 % 70

Erosão 100 % 83

Fissuração 100 % 83

Fendilhação 91,6 % 76

35

A justificação da exclusão do estudo das anomalias erosão, fissuração e fendilhação é

apresentada no Quadro 3.8.

Quadro 3. 8 - Justificação da exclusão da análise das anomalias erosão, fissuração e fendilhação

Anomalia (s) Justificação da exclusão

Fissuração e Fendilhação Dificuldade em retratar, através da imagem total da

fachada, as suas extensões com precisão.

Erosão Dificuldade em delimitar as áreas erodidas.

Os factores de degradação considerados apresentam-se no Quadro 3.9, acompanhados de

uma breve justificação da sua inclusão.

Quadro 3. 9 - Factores de Degradação

Factor de Degradação Justificação


De origem externa, engloba diversos agentes de degradação externos, como a orientação dos ventos dominantes, a probabilidade de chuva e a incidência dos raios solares.

Distância ao Rio (FD2) De origem externa, caracteriza a envolvente ambiental considerando o efeito da proximidade ao rio Tejo.

Intensidade de Trânsito (FD3) De origem externa, caracteriza o agente de degradação externo referente à poluição atmosférica (contaminação ambiental).

Dureza Superficial (FD4) Característica intrínseca do material, caracteriza a resistência ao desgaste das pedras naturais.

Rugosidade da pedra (FD5) Característica intrínseca do material, que no caso de uma superfície rugosa, contribui para a retenção de poeiras e consequente acumulação de sujidade.

Época de Construção (FD6)

Característica da amostra com a qual se pretende avaliar a influência do envelhecimento natural da pedra, ou se as intervenções efectuadas ao longo dos tempos não permitem distinguir diferentes comportamentos de degradação das fachadas em pedra.

37

4. Procedimento de Investigação

4.1. Generalidades

Neste capítulo será exposto o procedimento seguido para a elaboração das matrizes de

previsão de intervenção para aplicação em fachadas de pedra em edifícios antigos. A

metodologia adoptada foi a seguinte:

1. Escolha e selecção das 83 fachadas para análise, localizadas no centro urbano de

Lisboa. A selecção foi efectuada com recurso ao site interactivo da Câmara Municipal

de Lisboa (www.lxi.cm-lisboa.pt/lxi/), a fim de encontrar uma amostra concordante

com o pretendido, fachadas em pedra de edifícios antigos. Estes edifícios inserem-se

na tipologia das paredes de cantaria, que são segundo Flores et al. (2009), a alvenaria

de pedra aparelhada mais nobre, cuja utilização está associada a construções

monumentais como palácios, igrejas e monumentos. No Quadro 4.1 apresentam-se

exemplos destas edificações. No Anexo III apresentam-se as imagens das 83 fachadas

da amostra.

Quadro 4. 1 - Exemplos das fachadas em pedra de edifícios antigos consideradas

Igreja de Santa Engrácia (Panteão Nacional)

Câmara Municipal - Praça do Município

Igreja Paroquial de São Nicolau

2. Procedeu-se ao trabalho de campo. Verificando, primeiramente, se os edifícios

fornecidos pelo site se enquadravam realmente no requerido para esta dissertação.

Confirmado o enquadramento do edifício efectuou-se um conjunto de inspecções, que

incluem: registo fotográfico da(s) fachada(s), medição da(s) fachada(s), inspecção

visual das anomalias existentes, avaliação da dureza superficial da pedra, medição da

orientação solar, avaliação da intensidade de trânsito e se possível a data de

construção e da última intervenção. A ficha de inspecção tipo encontra-se no Anexo IV.

38

3. Com o registo fotográfico efectuado, procedeu-se à montagem e ortogonalização das

fotografias, originando numa única fotografia ortogonal da fachada, semelhante a um

alçado.

4. Com a fotografia obtida, procedeu-se então à quantificação das anomalias, recorrendo

às aplicações Photo Measure e Photo Color do BL1.0.

5. Para a obtenção das datas relativas às últimas intervenções efectuadas nas fachadas,

recorreu-se ao Arquivo da Câmara Municipal de Lisboa, ao site www.monumentos.pt

(SIPA, 2013) e ao contacto telefónico.

6. Com os dados obtidos até então, utilizou-se a plataforma BL2.0, que aplica o método

deterministico de previsão da vida útil das curvas de Gompertz, para se obter curvas de

degradação das fachadas em estudo, tendo em consideração os diversos factores de

degradação considerados.

7. Dadas as curvas de degradação, avaliou-se a influência individual e conjunta, dos

factores de degradação considerados, a fim de definir quais os factores mais

condicionantes.

8. Com os dados obtidos, foram efectuadas matrizes de previsão de intervenção, com

vista a serem consultadas pelos donos de obra, para que estes possam prever, de

acordo com os seus critérios, quando terão que intervir novamente na(s) fachada(s).

4.2. Caracterização da amostra analisada

A amostra analisada nesta dissertação localiza-se no Município de Lisboa, facto, que leva a que

os edifícios em questão sejam fundamentalmente constituídos por pedras calcárias. Estes

mesmos edifícios, têm a particularidade de a sua época construtiva se encontrar entre o século

XIV e o início do século XX. São por isso, aqui denominados de edifícios antigos, sendo que,

grande parte é considerada como edifício histórico e alguns estão classificados pelo Instituto

de Gestão do Património Arquitectónico e Arqueológico (IGESPAR) como Monumentos

Históricos. É importante referir que dada a longevidade dos edifícios e a incompleta

informação sobre todas as obras de construção, reconstrução, ampliação e manutenção, dos

mesmos, é difícil saber com exactidão desde quando têm a forma que conhecemos

actualmente.

A escolha de Lisboa como zona de estudo justifica-se com a necessidade de garantir uma

amostra, de características homogéneas, com dimensão significativa para que a análise seja

credível. Foram assim analisadas 83 fachadas orientadas para a via pública.

39

Por questões puramente organizacionais os edifícios foram separados por três grupos:

Grupo “a” – Igrejas cuja fachada principal é totalmente coberta por pedra natural;

Grupo “b” – Igrejas cuja fachada principal é constituída por pedra natural e reboco;

Grupo “c” – Edifícios, que não são Igrejas, cuja fachada é totalmente coberta por pedra

natural.

Os edifícios foram identificados pelo prefixo “cmp_” seguidos da letra do grupo e do número

de identificação (exemplos: cmp_a12 , cmp_c07). A caracterização e toda a informação

recolhida sobre cada fachada encontra-se exposta no Anexo V.

4.3. Trabalho de Campo

Segundo Gaspar (2009) e André (2012), a recolha de informação através do trabalho de campo

é uma alternativa viável quando comparada aos testes de envelhecimento acelerado e à

monotorização de amostras ao ar livre, pois estes necessitam de elevados períodos de tempo

para se obter dados esclarecedores.

4.3.1. Descrição do Procedimento do Trabalho de Campo

Começou-se por abordar o tema, efectuando uma selecção prévia de edifícios que se

poderiam enquadrar na amostra. A pesquisa foi feita com auxilio do site interactivo da Câmara

Municipal de Lisboa, http://lxi.cm-lisboa.pt/lxi/ (CML, 2013b), onde, no campo “Pesquisa

Endereços” se efectuaram pesquisas por igrejas, palácios e museus.

Ainda antes de iniciar o trabalho de campo, foi efectuada uma lista de dados a recolher sobre

cada edifício. Com o objectivo, de assim, se criar fichas de inspecção coerentes desde o início

da análise de campo, que incluíssem dados como, a listagem das anomalias existentes, a

medição da fachada e a caracterização dos factores de degradação FD1, FD3, FD4 e FD5.

Procedeu-se então, ao trabalho de campo, onde se verificou primeiramente, se os edifícios

indicados pelo site da CML se adequavam ao pretendido. Ou seja, se se tratavam

efectivamente de fachadas de pedra referentes a construções antigas, dado que nem sempre

poderia ser constatado pelo site.

Assim sendo, procedia-se ao registo fotográfico das fachadas e ao levantamento das suas

anomalias. Efectuando-se simultaneamente o preenchimento da correspondente ficha de

inspecção, que se encontra no Anexo IV.

40

Inicialmente procurou-se edifícios com a fachada totalmente coberta por pedra natural, no

entanto, o valor da amostra não era considerável. Desta forma, consideraram-se também as

fachadas rebocadas que continham elementos em pedra, aumentando a dimensão da amostra

sensivelmente para o dobro.

Pretendeu-se também que a amostra fosse diversificada, contendo desde casos de elevado

estado de degradação a casos de bom estado de conservação.

4.3.2. Registo Fotográfico

O registo fotográfico é um ponto crucial para o desenvolvimento deste estudo. Pois é através

das fotografias retiradas que conseguimos obter valores quantitativos da degradação. O

registo fotográfico foi efectuado com uma máquina fotográfica da marca Olympus, modelo

µ1010, com 10.1 megapixels e um zoom óptico de 6.6 -46,2mm.

Na totalidade dos edifícios inspeccionados, optou-se por tirar fotografias parciais da fachada,

garantindo uma sobreposição entre fotografias de cerca de 20%, para posterior montagem e

ortogonalização, procedimento descrito no subcapítulo 4.6.

Os motivos que levaram a optar pelas fotografias parciais e montagem posterior foram

essencialmente:

A impossibilidade de tirar uma fotografia única, devido à largura insuficiente dos

arruamentos;

A elevada dimensão das fachadas exigia que a fotografia fosse tirada a grande distância,

aumentando assim, a existência de elementos que cobriam a fachada em análise

(exemplos: árvores, paragens de autocarro, postes de eletricidade, veículos), como

exemplificado no Quadro 4.2. A grande distância levava também a uma menor

pormenorização da fotografia.

Para a obtenção de fotografias, com boa qualidade, colocou-se a resolução da máquina no

máximo e teve-se em conta os seguintes factos:

Colocação da máquina sobre um tripé e alinhamento com o centro da fachada do edifício,

para garantir que todas as fotografias parciais seriam retiradas do mesmo ponto fixo,

rodando a máquina em torno deste ponto;

Desativou-se a função de exposição de brilho automática, para garantir que as fotografias

parciais tivessem a mesma exposição;

Usou-se sempre a mesma abertura de foco;

41

Sempre que necessário, repetiram-se as fotografias retiradas, para diminuir as distorções

que por vezes ocorriam na montagem.

Retirou-se também fotografias de pormenor, às anomalias e à rugosidade.

É de denotar que mesmo recorrendo às fotografias parciais, houve um edifício (Igreja da

Calçada do Combro) que teve de ser excluído, pois mesmo com as fotografias parciais o ângulo

entre a máquina fotográfica e o topo do edifício era tal, que no processo do ortogonalização, a

fachada ficava sempre significativamente distorcida.

Quadro 4. 2 - Exemplos de elementos que cobrem parcialmente as fachadas com elementos

Fachada cmp_a10

Apresenta: cabos dos transportes elétricos, postes de luz, carros, pessoas.

Fachada cmp_b09

Apresenta: Vegetação

4.3.3. Medição das Fachadas

A medição da fachada é um factor necessário para se trabalhar com dados quantitativos

aquando da análise de dados.

Foi utilizado um medidor de distâncias a lazer da marca BOSCH. De modo a simplificar, para

cada fachada mediu-se uma referência horizonta e outra vertical, de forma a se obter as

correspondentes escalas horizontais e verticais. Na grande maioria dos edifícios optou-se por

medir a altura e largura da porta principal, por ser um elemento acessível e por isso, fácil de

medir. Quando tal não era possível, a opção seguida foi a medição de janelas (caso existam e

se encontrem a uma altura acessível) ou elementos pétreos vistosos. Estas medições menos

comuns eram acompanhadas de uma explicação e de um pequeno esboço, para garantir as

correctas referências horizontal e vertical.

42

4.4. Caracterização dos Factores de Degradação


Para determinar a orientação solar das fachadas, recorreu-se a uma bússola magnética comum

e, tal como Garrido (2010) e André (2012), adoptaram-se as quatro orientações solares

principais: Norte, Sul, Este e Oeste. Considerando cada orientação como um quadrante de 90

graus, compreendidos entre os valores:

Norte - de 315o a 45o; Sul -de 45o a 135o; Este - de 135o a 225o; Oeste - de 225o a 315o;


Para efectuar a medição da distância do edifício ao rio, recorreu-se ao Google Maps. Foram

criados mapas, na conta pessoal, onde se identificou a localização dos edifícios em estudo.

Dentro do editor de mapas utilizou-se a ferramenta “desenhar linha” para desenhar uma linha

recta desde o edifício até ao rio Tejo. Esta ferramenta indica automaticamente a distância em

metros.

Como níveis de análise utilizaram-se distância menor que 500 metros do rio (< 500m) e

distância igual ou superior a 500 metros do rio (≥ 500m). Esta escala foi estabelecida a fim de

encontrar resultados distintos.


Inicialmente foi definida uma escala de com três níveis de intensidade de trânsito. Com esta

escala pretendia-se tornar a análise visual, auxiliada do conhecimento geral do tráfego na

cidade de Lisboa, num dado quantitativo. Distinguindo os níveis da seguinte forma:

Nível 1 - Zona de acesso pedonal e/ou circulação esporádica de veículos (considerando-se

como circulação esporádica casos de zonas de acesso condicionado. Como é, por exemplo,

a zona circundante ao Castelo de São Jorge);

Nível 2 – Zona com circulação de veículos, inclusive transportes públicos, regular;

Nível 3 – Zona com circulação de veículos, inclusive transportes públicos, acentuada

(considerou-se as grandes artérias urbanas e as suas imediações).

No entanto, com a elaboração das primeiras análises de degradação, esta escala mostrou

resultados contraditórios ao esperado. Os resultados obtidos indicavam que o nível 1 e o nível

3 tinham um comportamento de degradação idêntico e mais acentuado que o nível 2. Assim

sendo, procurou-se estabelecer uma escala que quantifica-se as emissões poluentes de forma

mais precisa. Tendo por base o estudo da Modelação da Distribuição Espacial da Qualidade do

43

Ar em Lisboa Usando Sistemas de Informação Geográfica, desenvolvido por Mesquista (2009),

foram definidos dois níveis de intensidade de trânsito baseados no mapeamento da

concentração de NO2 (µg/m3) no ar, ilustrada na Figura 4.1.

Figura 4. 1 - Mapa da Concentração de NO2 em Lisboa (Mesquita, 2009, p. 72, Figura 36)

Os níveis estabelecidos foram:

Nível 1 – concentração de NO2 inferior a 35 (µg/m3);

Nível 2 - concentração de NO2 superior a 36 (µg/m3).


Como referido, a caracterização deste factor, foi efectuada aquando do Trabalho de Campo,

aplicando-se a Escala de Mohs, ou seja, a quantificação da dureza superficial é feita por um

processo comparativo no qual se aplicam elementos de dureza superficial conhecida,

estabelecidos pela escala. A comparação é simples, utilizando um elemento da escala de Mohs

efectua-se um risco na pedra em análise. Assim, se a pedra for riscada significa que tem dureza

inferior ao elemento, se por outro lado não se observar qualquer risco significa que a pedra

tem dureza superior à do elemento.

44

Neste estudo a análise foi efecutada com recurso a uma moeda de cobre (3,5 de dureza

superficial), considerando-se assim dois níveis, o de menor dureza que a moeda de cobre,

denominado de cooper penny, e o de dureza superior à moeda, denominado de window glass.


Este factor foi quantificado aquando do trabalho de campo, como tal pretendeu-se elaborar

um método de quantificação expedito. Inicialmente obtou-se pela quantificação visual,

definindo-se uma escala de níveis de rugosidade que ia de um a cinco, sendo o nível 1 liso e o

nível 5 o mais rugoso. No entanto durante o trabalho de campo a dificuldade em encontrar um

ponto que separasse os diferentes níveis de rugosidade da pedra, levou às seguintes

tentativas:

Recolha de fotografias pormenorizadas à pedra, para que, com a comparação visual,

fosse possível determinar diferentes tipos de rugosidade, o que não se tornou viável.

Excluindo-se assim a hipótese de uma distinção, de níveis de rugosidade, feita

unicamente através da visão.

Optou-se então, por experimentar outro processo. Sobre a pedra colocou-se uma folha

fina e com um lápis de cera pintou-se levemente de forma a conseguir traços da

rugosidade. No entanto os padrões obtidos, além de pouco elucidativos, nem sempre

coincidiam com o observado. Mostrando pedras lisas como se fossem rugosas. O que

levou a não prosseguir com este processo.

Dada a dificuldade em definir diferentes níveis de rugosidade, definiu-se então, através da

análise visual, apenas dois níveis: 1- Liso e 2- Rugoso. Considerando-se como liso, todas as

fachadas cuja pedra natural não apresentava saliências.

Nível 1 –“Liso” Nível 2 -“Rugoso”

Figura 4. 2 - Exemplo de uma superfície considerada lisa

Figura 4. 3 - Exemplo de uma superfície considerada rugosa

45


Sempre que possível tentou-se encontrar a data ou século de construção aquando do trabalho

de campo. No entanto poucos foram os edifícios com esse dado disponível. Recorreu-se então

à internet, mais precisamente aos sites das Paróquias, dos próprios edifícios (quando tinham),

do (SIPA), www.monumentos.pt, e da Câmara Municipal de Lisboa, Revelar LX,

http://revelarlx.cm-lisboa.pt/.

4.5. Datas das últimas intervenções

Para a obtenção das datas das últimas intervenções foram consultados os livros de obra no

Arquivo da Câmara Municipal de Lisboa. No entanto, como os dados lá existentes não

pareciam coincidir com a realidade, optou-se por procurar as datas em outras fontes. Iniciou-

se então uma busca pela internet, onde o site do Sistema de Informação para o Património

Arquitectónico, www.monumentos.pt, (SIPA, 2013) se mostrou de grande auxílio para a

grande parte do edificado. Para os restantes edifícios optou-se então pelo contacto via correio

electrónico e telefone, mostrando-se o contacto telefónico mais eficaz.

4.6. Tratamento das imagens do registo fotográfico

Como referido, neste trabalho aplicou-se uma técnica de modelação fotográfica, que consiste

na obtenção de uma fotografia ortogonal da fachada através da obtenção de fotografias

parciais. Para o qual foi necessário recorrer a softwares específicos para o tratamento das

fotografias tiradas durante as inspeções.

Dos diversos softwares de montagem e ortogonalização de fotografias disponíveis no

mercado, o utilizado foi o Hugin. O Hugin trata-se de um software em código aberto, que

através das fotografias parciais cria pontos de controlo automáticos, que unem as fotografias,

originando-se assim uma imagem única. No entanto, para garantir que o Hugin consegue criar

automaticamente os pontos de controlo, ou pontos de correspondência, é fundamental

assegurar uma sobreposição de cerca de 20%.

Contudo a imagem obtida apresenta elevada distorção, sendo necessária a sua correcção. A

correcção é efectuada com recurso ao Hugin, no separador Projection, corrigindo-se pra

projecção ortogonal e ajustando os alinhamentos horizontais e verticais da fachada com o

auxílio de uma “grelha” sobreposta à imagem. Obtendo-se assim uma imagem semelhante a

um alçado.

46

Seguidamente expõem-se um exemplo do tratamento das fotografias, correspondente à

fachada com identificação cmp_a19.

Figura 4. 4 - Fotografias parciais da fachada cmp_a19

Figura 4. 5 -Imagem única com distorção da fachada cmp_a19

47

Figura 4. 6 - Imagem final da fachada cmp_a19

As imagens finais das fachadas em estudo encontram-se expostas no Anexo III.

4.7. Quantificação das anomalias no BL1.0

Como referido, a quantificação das anomalias é efectuada com recurso aos modelos

aplicacionais existentes na plataforma, Photo Measure e Photo Color da plataforma BL1.0,

cujos conceitos foram explicitados no subcapítulo 3.5 e os procedimentos serão descritos nos

subcapítulos 4.7.1 e 4.7.2, respectivamente. Estas aplicações têm como objecto de análise, as

imagens obtidas no processo de tratamento fotográfico.

Tendo em conta a necessidade de garantir a boa qualidade das fotografias parciais, as imagens

finais obtidas apresentaram geralmente dimensão superior a 50 Megabytes, num formato de

imagem tiff7. Para um eficaz funcionamento do BL1.0 é fundamental que as imagens inseridas

tenham dimensão inferior a 2 Megabytes. Foi então necessário proceder-se à redução de

dimensão, com consequente conversão de formato para jpeg. Para tal utilizou-se o software

FastStone Photo Resizer, obtendo-se imagens com a mesma resolução e com dimensões

compreendidas entre 500 Kilobytes e 6 Megabytes (MB), não sendo ainda o pretendido para a

análise. A solução então encontrada, foi inserir estas últimas imagens no Microsoft Paint e

7 Tiff – Formato utilizado em aplicações de manipulação de imagens com elevada definição de cores.

48

redimensionar o seu tamanho, obtendo-se então imagens de boa qualidade e dimensões

inferiores a 500 Kilobytes (KB).

4.7.1. Photo Measure

Este modelo aplicacional permitiu a determinação da área útil da fachada, desenhando um

conjunto de polígonos sobre a imagem. Excluindo quaisquer materiais distintos da pedra

natural (zonas rebocadas, janelas, portas, postes e cabos de electricidade, árvores, carros,

pessoas e eventuais zonas de sombra). A determinação da área efectuada pela plataforma

teve por base as escalas, horizontal e vertical, determinadas durante as inspecções.

4.7.2. Photo Color

Como mencionado, este modelo permite quantificar a sujidade tendo em conta a variação de

cor dos pixéis da imagem. Para cada fachada foram executados os quatro passos descritos em

seguida.

Correcção de luminosidade

Trata-se de um passo fulcral, que garante que as diferentes condições de luz a que as fachadas

da amostra estavam sujeitas, no momento da fotografia, não intervenham nos resultados.

É necessário encontrar, para cada imagem, um pixel que corresponda a uma referência de

branco (White Ref) e outro pixel que corresponda a uma referência de preto (Black Ref). Inicia-

se pelo White Ref, ao clicar sobre o pixel aparentemente mais branco e seguidamente clica-se

no botão Get Delta, que nos indica um valor de ∆E. O valor de ∆E dá-nos a distância ao branco,

sendo que quanto mais perto do zero mais perto do branco. Para o Black Ref, o procedimento

é semelhante sendo que tem de escolher o pixel aparentemente mais preto e que o ∆E

fornecido corresponde à distância ao preto.

Finalmente ao se clicar no botão Converter, iremos obter uma nova imagem em tudo igual à

anterior, mas com a luminosidade corrigida. A esta imagem a plataforma acrescenta o prefixo

de “DeltaE_” ao nome da imagem. É com esta imagem corrigida que se efectua as restantes

análises.

Quantificação da descoloração global (Global Fading; ∆E) e da acumulação de sujidade

(Dirt collection – Wall – Area; %)

Para esta análise, após considerar várias gamas de ∆RGB (todas inferiores a 51), optou-se pelo

mais comummente utilizado, 51. Sendo que este foi a gama de ∆RGB com o qual se conseguiu

49

uma melhor uniformização de pixéis, de forma a garantir a correcta apreciação da sujidade da

fachada. Evitando considerar os diferentes tons da pedra natural como sujidade.

Procedeu-se ao desenho de polígonos sobre a imagem da fachada. Perfazendo a superfície

correspondente aos polígonos com os quais se determinou a área da fachada no Photo

Measure. Após o desenho dos polígonos, prime-se o botão Calculate e os dados são

processados. Com o fim do processamento dos dados, o Photo Color mostra através de duas

imagens, a imagem de trabalho e uma outra de RGB convertido, uma selecção de cores

acompanhadas do valor percentual que representa a sua existência na área analisada. Tendo

por base as imagens fornecidas, seleciona-se as cores que correspondem à sujidade da

fachada. Obtendo-se, por fim, a percentagem correspondente à área total de sujidade da

fachada.

Nesta mesma análise, é também fornecido do valor de ∆E denominado pela plataforma por

descoloração global, que nesse estudo corresponde à quantificação da alteração cromática

global.

Quantificação da descoloração da fachada (Facade fading; ∆E)

Com esta análise pretende-se quantificar a sujidade da fachada, eliminando os adornos

pétreos. Desta forma obtemos um novo ∆E que representa a diferença entre as cores

existentes na fachada “lisa”, tratando-se então, da quantificação da alteração cromática da

fachada. Para tal selecionou-se ∆RGB de 12,75 e como anteriormente a selecção das áreas foi

efectuada através do desenho de polígonos.

Quantificação da acumulação de sujidade (Dirt collection – Colour; ∆EBlack)

Esta análise quantifica a intensidade da cor na acumulação da sujidade. Para tal seleciona-se o

∆RGB de 6,375 e as áreas mais pretas da fachada, mais uma vez com recurso ao desenho de

polígonos. O resultado obtido vem em ∆EBlack, onde um valor mais próximo de zero significa

uma maior proximidade ao preto e um valor mais próximo de 100 significa maior proximidade

ao branco, ou seja, 0=preto e 100=branco. No entanto, para garantir a conformidade das

escalas dos gráficos de degradação, os valores de ∆EBlack obtidos foram invertidos de forma a

considerar o valor zero como branco.

4.8. Elaboração das curvas de degradação no BL2.0

Para a análise de dados segundo o método de Gompertz, foi utilizada a plataforma BL2.0

(Buildings Life Analytics). Esta plataforma foi de grande auxílio pois permitiu uma análise de

50

dados eficiente. Permitindo obter, mais rapidamente, diversas análises combinando as

influências dos factores de degradação em estudo, combinando no máximo até três

parâmetros.

Iniciou-se pela análise das curvas de degradação geral, onde para a anomalia sujidade se

consideraram as análises de quantificação, acumulação de sujidade (área - %) e quantificação

da acumulação de sujidade (∆EBlack). Para a anomalia alteração cromática consideraram-se as

análises da quantificação da descoloração global (ΔE) e quantificação da descoloração da

fachada (ΔE).

Após a análise da degradação geral, efectuou-se para cada anomalia, o estudo da influência

dos factores de degradação. Tentando perceber quais os factores que têm mais efeito sobre a

anomalia, na amostra estudada.

Posteriormente procedeu-se à combinação dos factores de degradação. Pois, segundo Paulo

(2009), a combinação de factores de degradação, é útil para compreender a influência de uma

anomalia sobre a vida útil de uma fachada de um edifício.

4.9. Elaboração das matrizes de previsão de intervenção

A elaboração destas matrizes de previsão de intervenção tem como finalidade assegurar o

aumento da vida útil das fachadas em pedra de edifícios antigos na cidade de Lisboa. A sua

elaboração tem por base os resultados das curvas de degradação obtidas pelo BL2.0,

considerando-se os factores de degradação mais influentes nas anomalias estudadas.

Pretende-se que as matrizes sejam de fácil interpretação e que com elas seja possível ao dono

de obra prever quando será necessário intervir na fachada, de acordo com os seus critérios.

Firmando-se assim que estas matrizes servem apenas de apoio, não tendo caracter

obrigatório.

O layout da matriz foi estruturado tendo em conta as seguintes considerações:

Adaptação à análise individual de cada anomalia, ou à análise global da degradação;

Evidenciar as percentagens de degradação da anomalia, ou da degradação global;

Evidenciar as características dos factores de degradação;

A fácil ligação entre as percentagens de degradação e as características dos factores de

degradação, que resulta num valor em anos, para o qual é aconselhável intervir.

No Quadro 4.3, apresenta-se o layout da matriz de previsão de intervenção.

51

Quadro 4. 3 - Estrutura da Matriz de Previsão de Intervenção

Anomalia

Combinação de Factores de Degradação

Intervalos de Degradação

FD FD < 5% Entre 5 e 10%

Entre 10 e 20%

Entre 20 e 30%

Entre 30 e 50%

≥ 50%

Anos

Características do FD

Características do FD

Esta estrutura permite com a identificação dos factores de degradação a que a fachada está

sujeita, estipular uma percentagem de degradação que não se pretende ultrapassar. O

resultado desta ligação representa o número de anos que a fachada demora a atingir a

degradação estipulada, o que se traduz, no período de tempo aconselhável para a intervenção

de manutenção.

No subcapítulo 6.4 serão demonstrados três exemplos de possíveis interpretações destas

matrizes.

Tendo em atenção que a plataforma BL1.0, utilizada na quantificação das anomalias, poderá

não se encontrar disponível para os donos de obra dos edifícios estudados, serão elaborados

quadros que fazem a correspondência entre as percentagens de degradação determinadas

pelo BL1.0 e as descrições visuais. A elaboração e apresentação destes quadros será

apresentada no subcapítulo 6.3.


Neste capítulo foi descrita a metodologia aplicada nesta dissertação para alcançar os

objectivos estipulados no capítulo 1.

A metodologia resume-se então aos seguintes passos:

52

Trabalho de campo – incluindo a preparação do trabalho de campo, inspecções às

fachadas dos edifícios da amostra e a recolha de toda a informação necessária, sobre

cada fachada, ao desenvolvimento do estudo;

Montagem e Ortogonalização das fotografias retiradas durante o trabalho de campo;

Quantificação das anomalias através dos modelos aplicacionais Photo Measure e Photo

Color da plataforma BL1.0;

Elaboração das curvas de degradação de Gompertz através da plataforma BL2.0;

Análise das curvas gerais de degradação;

Análise dos efeitos individuais dos factores de degradação;

Análise dos efeitos da combinação de factores de degradação;

Identificação, para cada anomalia, da combinação de factores de degradação que

melhor representa o comportamento de degradação da amostra em estudo;

Elaboração, para cada anomalia, das matrizes de previsão de intervenção.

53

5. Análise dos Resultados

5.1. Considerações Gerais

No presente capítulo pretende-se analisar e discutir os dados obtidos das curvas de previsão

de degradação segundo o ajustamento do método determinístico das curvas de Gompertz,

obtidas através do BL2.0.

O estudo da degradação das anomalias, alteração cromática e sujidade, foi elaborado

considerando diferentes análises de quantificação. No Quadro 5.1, expõem-se, para cada

anomalia, as análises de quantificação efectuadas no BL1.0.

Quadro 5. 1 - Análises de quantificação da degradação de cada anomalia

Anomalia Análises de quantificação da

anomalia (AQA) Observações

Sujidade

Acumulação de sujidade

(Área - %)

O valor obtido representa a percentagem de área suja na totalidade dos elementos

pétreos da fachada.

Quantificação da acumulação de sujidade (∆EBlack)

Nesta análise são apenas consideradas as áreas “pretas” da fachada, ∆EBlack

representa o valor da variação entre a cor preto e o “preto” presente na fachada.

Alteração Cromática

Quantificação da descoloração global (∆E)

∆E representa o valor da variação de cor existente na totalidade dos elementos

pétreos da fachada.

Quantificação da descoloração da fachada (∆E)

Nesta análise não são considerados os elementos pétreos ornamentados

existentes na fachada. ∆E representa então, o valor da variação cromática

existente nos restantes elementos pétreos.

Esta análise será apenas considerada na análise geral da degradação. Pretende-se

constatar o efeito que as peças ornamentadas (elementos salientes)

exercem no desenvolvimento da anomalia.

Com estas análises de quantificação da degradação das anomalias, serão primeiramente

efectuadas as curvas gerais de degradação. Com as curvas gerais, será apresentada, para cada

anomalia, uma comparação entre o comportamento de degradação das suas análises de

quantificação.

54

Seguidamente serão estudadas as influências dos factores de degradação (FD) nas duas

anomalias. Considerando para cada anomalia, os FD teoricamente mais influentes. De forma a

obter uma melhor segmentação dos resultados, será seguido o estudo das combinações dos

FD.

5.2. Degradação Geral

Neste ponto serão analisados os gráficos da degradação geral das quatro análises de

quantificação da degradação das anomalias. Os gráficos em questão são do tipo T-ED (Tempo –

Extensão da Degradação) e apresentam o ajustamento segundo o método das curvas de

Gompertz.

5.2.1. Análise da dispersão da amostra

Nos gráficos T-ED a análise da dispersão dos pontos da amostra é fundamental para avaliar a

qualidade dos dados obtidos. Pois, segundo Paulo (2009), uma elevada dispersão é resultado

de uma amostra heterogénea e aleatória, o que possibilita a constatação das diferentes

influências dos diversos factores e agentes de degradação no elemento de estudo em causa, as

fachadas exteriores. Caso a amostra obtida se verifique tendenciosa, significa que a amostra

não é afectada por nenhum factor de degradação, o que indica que a evolução da degradação

será análoga para toda a amostra. Embora se tenha procurado obter uma amostra

suficientemente diversificada, esta não poderá ser considerada como aleatória pois a condição

de ser fachada em pedra de edifícios antigos, previamente definida, delimita a aleatoriedade

da amostra em causa.

Todos os gráficos apresentados neste estudo apresentam a mesma dispersão segundo o eixo

das coordenadas (Anos desde intervenção). Tratando-se de uma dispersão significativa, sendo

no entanto mais concentrada até aos 30 anos após intervenção. O que deve ser observado

como um bom sinal, indicador de alguma preocupação perante a preservação das fachadas em

questão.

Nas Figuras 5.1, 5.2, 5.3 e 5.4, agrupadas de acordo com a anomalia, apresentam-se os gráficos

T-ED gerais da amostra sem o ajustamento do método de Gompertz, a fim de observar a

dispersão dos dados obtidos.

55

Anomalia - Sujidade

Figura 5.1 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Gráfico geral da distribuição de pontos

Figura 5.2 - Quantificação da Acumulação de Sujidade (∆Eblack) - Gráfico geral da distribuição de pontos

Anomalia – Alteração Cromática

Figura 5.3 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Gráfico geral da distribuição de pontos

56

Figura 5.4 - Quantificação da descoloração da Fachada (∆E) - Gráfico geral da distribuição de pontos

Os gráficos expostos apresentam dispersão significativa. No caso dos gráficos das Figuras 5.3 e

5.4, embora apresentem valores de extensão de degradação (ED) compreendidos entre ∆E de

5 e 20, e ∆E de 5 e 15, respectivamente, apresentam uma boa dispersão nos dois eixos.

5.2.2. Cuvas de degradação geral

No Quadro 5.2 apresentam-se as equações das curvas e os respectivos erros quadráticos

médios (EQM).

Quadro 5. 2 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação gerais

Anomalia Análise de quantificação da

anomalia (AQA) Equação da Curva de

Gompertz EQM

Sujidade


(Área - %)

174,364


303,489



49,222


52,515

Segundo Paulo (2009), os erros ocorridos na execução do ajuste global da curva em relação

aos pontos da amostra é relevado através do EQM. Assim, um bom ajustamento da curva aos

pontos da amostra, é representado por um valor de EQM reduzido. Por outro lado, um valor

de EQM elevado aponta que a amostra é dispersa.

Comparando os valores do EQM apresentados no Quadro 5.2, constata-se que: a análise da

acumulação de sujidade (Área - %) apresenta um bom valor de EQM; a curva correspondente à

análise da Quantificação da acumulação de sujidade (∆EBlack) apresenta um valor elevado,

indicando assim a elevada dispersão da amostra. Este facto indica que a curva de degradação

57

obtida não caracteriza correctamente a anomalia sujidade. As curvas das análises,

quantificação da descoloração global (∆E) e quantificação da descoloração da fachada (∆E), são

as que apresentam os menores valores, o que é expectável, dada a menor escala de extensão

de degradação utilizada.

Seguidamente, nas Figuras 5.5, 5.6, 5.7 e 5.8 são apresentados os gráficos T-ED gerais da

amostra com o ajustamento segundo o método de Gompertz.

Anomalia - Sujidade

Figura 5. 5 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Gráfico com curva de degradação geral

Figura 5. 6 - Quantificação da Acumulação de Sujidade (∆Eblack) - Gráfico com curva de degradação geral


Figura 5. 7 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Gráfico com curva de degradação geral

58

Figura 5. 8 - Quantificação da descoloração da Fachada (∆E) - Gráfico com curva de degradação geral

Como esperado, os andamentos das curvas diferem de acordo com a anomalia, confirmando

que a evolução da degradação varia consoante a anomalia em causa.

5.2.3. Confronto das análises de quantificação de cada anomalia

Neste subcapítulo pretende-se entender, para cada anomalia, a relação existente entre as

análises de quantificação. Assim, serão comparados os andamentos das curvas gerais de

degradação.

Anomalia - Sujidade

Como descrito no Quadro 5.1, a anomalia sujidade foi quantificada de maneira distinta por

duas análises, a acumulação de sujidade (área - %) e a quantificação da acumulação de

sujidade (∆EBlack). Sendo que, a primeira análise determina a percentagem de área suja e, a

segunda análise quantifica, apenas nas zonas escuras, a diferença de cor entre elas e o preto,

ou seja, quantifica a intensidade da sujidade.

Esta comparação ocorre, porque um valor elevado de área de fachada suja não corresponde

obrigatoriamente a uma elevada intensidade de sujidade. Através da Figura 5.9, pretende-se

perceber a correlação existente na amostra, entre a área suja e a intensidade da sujidade.

Figura 5. 9 - Comparação das curvas de Gompertz dos gráficos de degradação geral entre a Acumulação de Sujidade (área - %) e a Quantificação da Acumulação de Sujidade (ΔEblack)

0

25

50

75

100

0 10 20 30 40 50 60 70Exte

nsã

o d

a D

egr

adaç

ão

Anos

Análises de quantificação da anomalia Sujidade

Acumulaçao de sujidade (área - %) Quantificação da acumulação de sujidade (ΔEblack)

59

Embora os andamentos das curvas sejam distintos, observa-se que a área de fachada suja (em

%) e a intensidade da sujidade (∆EBlack) aumentam de forma semelhante ao longo do tempo.


No caso da anomalia alteração cromática foram efectuadas as análises de quantificação da

descoloração global (ΔE) e a quantificação da descoloração da fachada (ΔE). Ambas as análises

quantificam a variação de cor existente, sendo que a diferença entre elas está nas áreas de

análise considerada. Na quantificação da descoloração global considerou-se toda a fachada

pétrea e na quantificação da descoloração da fachada foram excluídos os elementos pétreos

ornamentados, ou seja, os elementos salientes.

Com a comparação entre estas análises é possível quantificar a diferença provocada pelas

peças ornamentadas na evolução da degradação da anomalia alteração cromática.

Na Figura 5.10, apresentam-se as curvas de degradação das análises de quantificação da

anomalia alteração cromática.

Figura 5. 10 - Comparação das curvas de Gompertz dos gráficos de degradação geral entre a Quantificação da Alteração Cromática Global (∆E) e a Quantificação da Alteração Cromática da Fachada (∆E)

O andamento das curvas confirma que a inclusão dos elementos ornamentados origina uma

maior variação de cor na fachada. Sendo que, para os 20 anos a diferença entre a extensão da

degradação tem o valor de 5,3 ΔE.

5.3. Contribuição dos Factores de Degradação na degradação das fachadas

em estudo

Neste subcapítulo serão estudadas as influências que os factores de degradação têm sobre a

amostra, através da análise dos gráficos de degradação das curvas de Gompertz.

0

5

10

15

20

0 10 20 30 40 50 60 70

Exte

nsã

o d

a D

egr

adaç

ão (

ΔE)

Anos

Análises de quantificação da anomalia Alteração cromática

Quantificação da descoloração global (ΔE) Quantificação da descoloração da fachada (ΔE)

60

Para o desenvolvimento deste estudo não serão consideradas todas as análises de

quantificação da degradação das anomalias sujidade e alteração cromática. No Quadro 5.3,

apresentam-se as análises desenvolvidas e as análises excluídas acompanhadas da razão da

sua exclusão.

Quadro 5. 3 - Exclusão das análises de quantificação das anomalias para o desenvolvimento do estudo dos FD

Anomalia Análises de quantificação das anomalias (AQA)

Desenvolvida Excluída

Sujidade Acumulação de sujidade

(Área - %)


Justificação: O valor do EQM obtido indica que esta análise não caracteriza correctamente a anomalia sujidade.

Alteração cromática



Justificação: Esta análise foi elaborada apenas para constatar e quantificar o efeito das peças ornamentadas na quantificação da degradação.

Prossegue-se assim, com a anomalia sujidade quantificada pela análise da acumulação de

sujidade (área -%) e com a anomalia alteração cromática quantificada pela análise da

quantificação da descoloração global (∆E).

Para a análise da influência de cada factor de degradação segmenta-se a amostra, agrupando-a

de acordo com características comuns, para assim identificar comportamentos distintos.


Expectativa da análise: Considerando o comportamento do vento e da chuva na cidade de

Lisboa durante o ano, descrito no subcapítulo 3.3.3.2, é expectável que a orientação a sul

apresente um comportamento de degradação lento, sendo que o comportamento de

degradação mais acelerado deverá apresentar-se nas orientações a este ou norte.

Neste factor, a amostra foi segmentada de acordo com a orientação solar dos quatro pontos

cardeais, Norte, Sul, Este e Oeste, como explicitado no subcapítulo 4.4.1. No Quadro 5.4

apresenta-se a caracterização percentual de cada segmento da amostra.

No Quadro 5.5 encontram-se as equações das curvas de degradação de cada orientação solar,

com os respectivos erros quadráticos médios (EQM).

61

Quadro 5. 4 - Percentagens dos segmentos do FD1

Orientação Solar Percentagem do Segmento

Norte 22%

Sul 33%

Este 17%

Oeste 29%

Quadro 5. 5 - Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD1

Anomalia AQA Orientação Solar (FD1)

Equação da Curva de Gompertz

EQM

Sujidade


(Área - %)

Norte

219,420

Sul

125,417

Este

106,094

Oeste

151,835


Quantificação da

descoloração global (∆E)

Norte

72,578

Sul

50,082

Este

32,397

Oeste

34,014

Comparando os valores EQM obtidos, com os valores das equações de degradação geral

expostos no Quadro 5.2, observa-se que os valores têm a mesma ordem de grandeza.

Exceptuando a orientação a norte, o EQM obtidos tem valor inferior ao EQM da curva geral, o

que indica o bom ajustamento destes segmentos. Possibilitando a utilização do factor

orientação solar na combinação de factores de degradação.

Nas Figuras 5.11 e 5.12, apresentam-se os gráficos com as curvas de degradação de Gompertz

das anomalias sujidade e alteração cromática, de acordo com os segmentos deste factor de

degradação.

Analisando as Figuras 5.11 e 5.12, verifica-se, como o esperado, que nas duas anomalias as

fachadas com orientação a Sul são as que apresentam menor degradação ao longo do tempo.

Na anomalia sujidade, verifica-se que a orientação a Este apresenta a curva de degradação

com o comportamento mais acelerado, e que a orientação a Norte se apresenta com um

comportamento idêntico.

62

Por sua vez, na anomalia alteração cromática, a orientação solar que apresenta o

comportamento de degradação mais acelerado diverge do esperado, trata-se da orientação a

Oeste. No entanto, a curva correspondente à orientação a Este encontra-se justaposta à curva

Oeste até aos 18 anos, sendo que depois se sobrepõe.

Nos gráficos T-ED, quanto maior for a distância entre as curvas de degradação dos segmentos

do factor de degradação, maior é a influência que o factor em análise tem sobre a amostra.

Comparando o andamento e a distância entre as curvas de degradação, verifica-se que este

factor tem influência sobre ambas anomalias. No entanto a influência difere, sendo que no

caso da anomalia sujidade, a orientação a Sul se destaca das restantes orientações e, no caso

da anomalia alteração cromática, as orientações Oeste e Este não se diferenciam entre si.

Anomalia - Sujidade

Figura 5. 11 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o FD1


Figura 5. 12 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o FD1

Tendo em conta o comportamento das curvas na anomalia sujidade e, que na anomalia

alteração cromática a curva da orientação a Norte se encontra mais próxima das orientações

Este e Oeste, foi possível agrupar as quatro orientações solares em dois grupos, Sul e

63

Norte/Este/Oeste. Esta junção tem por objectivo simplificar o desenvolvimento deste FD na

combinação de factores, sem perder quantidade de amostra.

Seguidamente apresentam-se as novas percentagens da segmentação (Quadro 5.6), gráficos

das curvas de degradação (Figuras 5.13 e 5.14), as equações das curvas de Gompertz com os

respectivos EQM (Quadro 5.7).

É importante salientar, que os resultados obtidos indicam o bom ajustamento desta nova

segmentação. A qual será aplicada na combinação de factores de degradação.

Quadro 5. 6 - Percentagens dos novos segmentos do FD1

Orientação Solar Percentagem da nova segmentação

Norte / Este / Oeste 67%

Sul 33%

Quadro 5. 7 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD1 com dois segmentos

Anomalia AQA Orientação Solar

(FD1) Equação da Curva de

Gompertz EQM

Sujidade


(Área - %)

Norte / Este / Oeste

190,085

Sul

114,709


Quantificação da


Norte / Este / Oeste

46,519

Sul

49,839

Anomalia - Sujidade

Figura 5. 13 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para os dois segmentos do FD1

64


Figura 5. 14 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para dois segmentos do FD1


Expectativa da análise: Verificar que as fachadas mais próximas ao rio Tejo têm um

comportamento de degradação mais acelerado que a restantes.

De forma a obter uma análise consistente, procurou-se encontrar um intervalo na distância ao

rio com o qual as percentagens da amostra fossem equiparadas, no entanto verificou-se que

aumentando a valor da distância ao rio as linhas de degradação eram cada vez mais próximas.

Assim, considerou-se os 500 metros (m) de distância ao rio como limite dos dois segmentos.

No Quadro 5.8 encontram-se as percentagens dos dois grupos considerados neste FD.


Distância ao Rio Percentagem dos segmentos

< 500 m 35%

≥ 500 m 65%

No Quadro 5.9, encontram-se as equações das curvas e os respectivos erros quadráticos

médios (EQM).

Quadro 5. 9 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD2

Anomalia AQA Distância ao

Rio (FD2) Equação da Curva de

Gompertz EQM

Sujidade


(Área - %)

< 500 m

172,852

≥ 500 m

167,847


Quantificação da descoloração

global (∆E)

< 500 m

20,176

≥ 500 m

65,654

65

Comparando os valores de EQM, constata-se que para a anomalia sujidade os valores são

muito próximos do valor da curva geral (EQM geral – 174,364) e, que para a anomalia

alteração cromática os valores se encontram dentro da mesma ordem de grandeza (EQM geral

– 49,222). Estes valores de EQM, indicam o bom ajustamento das curvas, possibilitando a

combinação deste factor de degradação com os restantes

Nas Figuras 5.15 e 5.16 apresentam-se os gráficos de degradação das anomalias sujidade e

alteração cromática, para o FD2.

Anomalia - Sujidade



Figura 5. 16 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o FD2

No caso da anomalia sujidade, o gráfico apresenta o comportamento esperado. No entanto, o

pior comportamento (mais acelerado) das fachadas próximas ao rio não é evidente desde o

início, verificando-se que até aos 10 anos as curvas apresentam-se sobrepostas.

Para a anomalia alteração cromática, não se verifica o comportamento esperado, sendo que as

curvas se encontram sobrepostas. Este facto deverá indicar que este factor de degradação não

66

é adequado para representar a anomalia alteração cromática. Por este motivo, este factor de

degradação não será considerado no desenvolvimento da combinação de factores desta

anomalia.


Expectativa da análise: Verificar a influência que os agentes de poluição exercem sobre a

degradação das fachadas. Espera-se que uma maior concentração de agentes poluentes,

proveniente de uma maior intensidade de trânsito origine um pior comportamento de

degradação (desenvolvimento da degradação mais acelerado).

Como referido no subcapítulo 4.4.3, consideraram-se dois níveis de intensidade de trânsito,

caracterizados pela concentração de NO2, cujas percentagens se encontram no Quadro 5.10.


Intensidade de Trânsito Percentagem dos segmentos

Nível 1 57%

Nível 2 43%

Onde o Nível 1 representa uma menor concentração e o Nível 2 representa uma maior

concentração de NO2 no ar. No Quadro 5.11 encontram-se as equações das curvas e os

respectivos erros quadráticos médios (EQM).


Anomalia AQA Intensidade de Trânsito (FD3)


EQM

Sujidade


(Área - %)

Nível 1

241,484

Nível 2

94,982



global (∆E)

Nível 1

63,059

Nível 2

24,654

Na anomalia sujidade os valores do EQM variam, em relação ao valor da curva geral. No Nível 1

o erro aumenta 67,12, o que indica um aumento da dispersão dos pontos deste segmento. No

Nível 2, o erro diminui 79,382, esta redução do erro indica o bom ajustamento da curva.

Na anomalia alteração cromática, o Nível 1 aumenta o erro em 13,837 e o Nível 2 diminui o

erro em 24,568, o que indica o bom ajustamento desta curva.

67


alteração cromática para o FD3.

Anomalia - Sujidade

Figura 5. 17 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o factor FD3



Em ambas anomalias se verifica o esperado, que a maior intensidade de trânsito origina um

comportamento de degradação mais acelerado. A distância existente entre as curvas dos dois

gráficos releva a boa segmentação deste FD e a sua importância nas anomalias.


Expectativa da análise: A dureza superficial caracteriza a resistência ao desgaste da pedra, ou

seja, a capacidade que a pedra apresenta de resistir a factores que provoquem a abrasão da

mesma, influenciando desta forma, a textura da sua superfície. É por isso expectável que uma

superfície com maior dureza superficial e consequente menor alteração da textura da

superfície releve menor degradação.

68

Este factor foi segmentado, de acordo com a escala de Mohs, em duas categorias de dureza

superficial, cooper penny e window glass, explicitadas no subcapítulo 4.4.4, sendo a categoria

window glass de dureza superior à categoria cooper penny. No Quadro 5.12 encontram-se as

percentagens das duas categorias.


Dureza Superfícial Percentagem dos segmentos

Cooper penny 73%

Window Glass 27%

No Quadro 5.13 encontram-se as equações das curvas e os respectivos erros quadráticos

médios (EQM).


Anomalia AQA Dureza

Superficial (FD4) Equação da Curva de

Gompertz EQM

Sujidade


(Área - %)

Cooper Penny

205,037

Window Glass

100,925



global (∆E)

Cooper Penny

40,947

Window Glass

71,010

Na anomalia sujidade os erros quadráticos médios das curvas variam de forma distinta,

permanecendo a ordem de grandeza. Na anomalia alteração cromática o EQM da curva cooper

penny é idêntico ao da curva geral (EQM geral – 49,222) e a curva window glass apresenta um

EQM superior ao da curva geral, estes erros indicam que este factor de degradação não é

adequado para representar a evolução da alteração cromática, não sendo por isso considerado

na combinação de factores desta anomalia.


alteração cromática para o FD4.

69

Anomalia - Sujidade




Na anomalia sujidade, as curvas encontram-se próximas, sendo que a sua maior distância é de

7,5 correspondente aos 29 anos. Esta proximidade indica que este factor não é representativo

da evolução da sujidade.

No caso da anomalia alteração cromática, verifica-se que as curvas se encontram justapostas,

no decorrer dos anos, facto que confirma que o FD4 não é adequado para representar a

evolução desta anomalia.

Desta forma, o factor de degradação dureza superficial (FD4) não será considerado na

combinação de factores.


Expectativa da análise: Uma superfície rugosa é propícia à retenção de poeiras e a

consequente acumulação de sujidade. Espera-se assim, que uma superfície rugosa apresente

uma evolução de degradação mais acelerada.

De acordo com o subcapítulo 4.4.5, este factor foi segmentado em dois níveis de rugosidade,

cujas percentagens na amostra se encontram no Quadro 5.14.

70


Rugosidade da Pedra Percentagem dos segmentos

Nível 1 – “liso” 12%

Nível 2 – “rugoso” 88%

Pelo que se pode constatar através do Quadro 5.14, a amostra não apresenta segmentação

homogénea, é então fundamental analisar a dispersão dos pontos dos segmentos. Nas Figuras

5.21 e 5.22 apresentam-se gráficos de dispersão dos segmentos desde FD, nas anomalias

sujidade e alteração cromática.

Anomalia – Sujidade

Figura 5. 21 - Acumulação de Sujidade (área - %) – Dispersão dos segmentos do FD5


Figura 5. 22 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Dispersão dos segmentos do FD5

Analisando os pontos das Figuras 5.21 e 5.22, verifica-se que o Nível 1-“liso”, apresenta fraca

dispersão, pois não apresenta pontos acima dos 24 anos. Este facto provoca deturpação nos

resultados, por isso, o estudo deste factor não será desenvolvido.

71


Expectativa da análise: Pretende-se com este factor verificar se as fachadas mais antigas

apresentam um pior comportamento de degradação, ou seja, um comportamento de

degradação mais acelerado.

A segmentação da amostra segundo este factor foi efectuada de acordo com o século em que

ocorreu a construção. As percentagens encontram-se no Quadro 5.15.

Quadro 5. 15 - Percentagens dos segmentos do FD6 de acordo com os séculos

Época de Construção Percentagem dos segmentos

XIV 3%

XV 2%

XVI 6%

XVII 9%

XVIII 37%

XIX 13%

XX 13%

Esta segmentação originou percentagens diminutas. Foi então considerada uma nova

segmentação, dividindo a amostra em dois grupos, os edifícios construídos antes do terramoto

de 1755 e os edifícios construídos depois do terramoto. No Quadro 5.16 apresentam-se as

percentagens desta nova segmentação.

Quadro 5. 16 - Percentagens dos segmentos do FD6 de acordo com o terramoto de 1755

Época de Construção Percentagem dos segmentos

Antes do terramoto de 1755 (século XVIII) 69%

Depois do terramoto de 1755 (século XIX) 31%

No Quadro 5.17 encontram-se as equações das curvas e os respectivos erros quadráticos

médios (EQM).

72


Anomalia AQA Época Construtiva

(FD6) Equação da Curva de

Gompertz EQM

Sujidade


(Área - %)

Antes do terramoto (século XVIII)

193,473

Depois do terramoto (século XIX)

137,892



global (∆E)

Antes do terramoto (século XVIII)

57,451

Depois do terramoto (século XIX)

28,884

Comparando os valores dos EQM verifica-se que na curva antes do terramoto os EQM

aumentam pouco em relação ao EQM das curvas gerais (EQM geral sujidade – 174,364; EQM

geral alteração cromática – 49,222). No caso das curvas representativas do pós-terramoto, os

valores dos erros diminuem nas duas anomalias, o que significa o bom ajustamento destas

curvas aos pontos da amostra.


alteração cromática, para o FD6.



73


21


Para as duas anomalias verifica-se o comportamento contrário ao esperado, onde as curvas

correspondentes aos edifícios construídos depois do terramoto apresentam uma evolução da

degradação mais acentuada. Este facto poderá indicar duas coisas, que o factor não tem

influência no comportamento da anomalia, ou que a amostra estudada não permite analisar a

influência do factor.

5.4. Combinação dos Factores de Degradação

Como mencionado no início deste capítulo, após a análise individual da influência dos FD,

serão efectuadas as análises de combinação de FD.

No Quadro 5.18, apresenta-se, de acordo com a anomalia, os factores de degradação que

foram incluídos ou excluídos no desenvolvimento deste estudo. Expondo os motivos que

levaram à exclusão dos FD.

Dada a dimensão da amostra, 83 fachadas, o desenvolvimento deste subcapítulo irá apenas

estabelecer combinações de um nível, isto é, combinações entre dois factores de degradação.

A combinação entre três factores de degradação, para esta amostra, resulta num número

reduzido de fachadas por segmentos, podendo produzir resultados inconclusivos.

74

Quadro 5. 18 – Síntese do FD incluídos e excluídos do estudo da combinação de factores

FD Anomalia -

Sujidade

Anomalia - Alteração cromática

Motivo de Exclusão

FD1 – Orientação

solar Incluído Incluído -

FD2 – Distância ao

rio Incluído Excluído

Na anomalia alteração cromática as curvas estão sobrepostas, o que indica que o FD2 não é

adequado para representar a anomalia.

FD3 – Intensidade de trânsito

Incluído Incluído -

FD4 - Dureza Superficial

Excluído Excluído A proximidade das curvas de degradação indica que factor não é representativo da evolução das

anomalias.

FD5 - Rugosidade

da Pedra Excluído Excluído

Amostra desproporcional e pouca dispersão dos pontos da amostra, nas duas anomalias.

FD6 – Época construtiva

Excluído Excluído

Na anomalia sujidade o comportamento contrário ao espectável indica que ou o factor

não é representativo da anomalia, ou a amostra não permite caracterizar o factor.

Na anomalia alteração cromática, a proximidade das curvas de degradação indica que factor não é

representativo da sua evolução.

As combinações de factores desenvolvidas apresentam-se no Quadro 5.19, expondo também

as anomalias consideradas no seu estudo.

Quadro 5. 19 - Combinações de Factores de Degradação desenvolvidas

Combinação Factores de degradação Anomalia(s) considerada(s)

Combinação 1 Orientação solar (FD1) e Distância ao

rio (FD2) Sujidade

Combinação 2 Orientação solar (FD1) e Intensidade

de trânsito (FD3) Sujidade e Alteração cromática

Combinação 3 Distância ao rio (FD2) e Intensidade

de trânsito (FD3) Sujidade

75

Com as combinações entre dois factores de degradação pretende-se compreender o efeito

que o conjunto de factores tem sobre a degradação, bem como os efeitos que um factor

poderá ter sobre outro, isto é, compreender se para cada combinação existe um factor que

mostre predomínio na afectação da degradação.

5.4.1. Combinação 1 – Orientação Solar (FD1) e Distância ao Rio (FD2)

Na combinação da Orientação Solar (FD1) com a distância ao Rio (FD2), os valores percentuais

dos segmentos da amostra encontram-se no Quadro 5.20.

Quadro 5. 20 - Percentagens dos segmentos da Combinação 1 – FD1 e FD2

Orientação Solar (FD1) Distância ao Rio (FD2) Percentagem dos segmentos

Norte/ Este/ Oeste < 500 m 23%

Norte/ Este/ Oeste ≥ 500 m 45%

Sul < 500 m 12%

Sul ≥ 500 m 20%

No Quadro 5.21, encontram-se as equações das curvas de degradação segundo o ajustamento

do método das curvas de Gompertz e os respetivos erros quadráticos médios (EQM),

referentes à combinação 1 para a anomalia sujidade.

Comparando os EQM obtidos com o valor da cuva geral (EQM geral 174,363), verifica-se que

todas as curvas apresentam erros inferiores, o que indica o bom ajustamento dos segmentos

desta combinação ao comportamento da anomalia.

Quadro 5. 21 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação da Combinação 1 – FD1 e FD2

Anomalia (AQA)




EQM

Sujidade


(Área - %)

Norte/ Este/ Oeste

< 500 m

130, 188

Norte/ Este/ Oeste

≥ 500 m

173,074

Sul < 500 m

113,230

Sul ≥ 500 m

133,707

Na Figura 5.25, apresenta-se o gráfico com as curvas de degradação de Gompertz desta

combinação para a anomalia sujidade.

76


Figura 5. 25 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para a Combinação 1 – FD1 e FD2

Na legenda o segmento Norte/Este/Oeste está denominado apenas como Este.

Pela análise do gráfico da Figura 5.25, constata-se que os comportamentos individuais das

curvas de degradação dos factores de degradação FD1 e FD2 se mantêm, relavivamente ao

verificado nas suas análises individiuais. Observa-se também que o efeito do factor de

degradação Orientação Solar (FD1) prevalece sobre a Distância ao Rio (FD2), pois as curvas

estão agrupadas de acordo com a orientação solar, denotando-se inclusive que na orientação a

Sul as curvas estão justapostas.

5.4.2. Combinação 2 – Orientação Solar (FD1) e Intensidade de Trânsito (FD3)

Na combinação da orientação solar (FD1) com a intensidade de trânsito (FD3), os valores

percentuais dos segmentos da amostra encontram-se no Quadro 5.22.

Quadro 5. 22 - Percentagens dos segmentos da Combinação 2 - FD1 e FD3

Orientação Solar (FD1) Intensidade de Trânsito (FD3) Percentagem dos segmentos

Norte/ Este/ Oeste Nível 1 34%

Norte/ Este/ Oeste Nível 2 34%

Sul Nível 1 23%

Sul Nível 2 10%


do método das curvas de Gompertz e os respectivos erros quadráticos médios (EQM),

referentes à combinação 2, para as anomalias, sujidade e alteração cromática.

77


Anomalia AQA Orientação Solar (FD1)

Intensidade de Trânsito

(FD3)


EQM

Sujidade


(Área - %)

Norte/ Este/ Oeste

Nível 1

284,419

Norte/ Este/ Oeste

Nível 2

99,371

Sul Nível 1

122,800

Sul Nível 2

45,237


Quantificação da


Norte/ Este/ Oeste

Nível 1

74,856

Norte/ Este/ Oeste

Nível 2

23,913

Sul Nível 1

45,821

Sul Nível 2

27,760

Nas duas anomalias, os EQM correspondentes à curva com orientação solar Norte/Este/oeste

e intensidade de trânsito de Nível 1, apresentam valores superiores aos EQM das curvas de

degradação geral. Este facto indica que existe uma maior dispersão dos pontos deste

segmento. Por sua vez, nas restantes curvas os EQM obtidos são inferiores aos EQM das cuvas

gerais, resultado de um bom ajustamento desta curvas à amostra.

Nas Figuras 5.26 e 5.27, apresentam-se os gráficos com as curvas de degradação de Gompertz

desta combinação para as anomalias, sujidade e alteração cromática.


78

Figura 5. 26 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para a Combinação 2 – FD1 e FD3


Figura 5. 27 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para a Combinação 2 – FD1 e FD3

Nas legendas o segmento Norte/Este/Oeste está denominado apenas como Este.

Numa primeira análise, comprando o andamento das curvas das duas anomalias, observa-se

que estas apresentam comportamentos distintos

Na anomalia sujidade, verifica-se que o factor orientação solar apresenta o mesmo

comportamento verificado na análise individual. Também é possível verificar que as curvas se

encontram agrupadas de acordo com o factor orientação solar, onde as curvas com orientação

solar a Sul se encontram acima das restantes. Este facto indica que a orientação solar tem

maior influência que o factor intensidade de trânsito, no desenvolvimento desta anomalia.

Na anomalia alteração cromática, Figura 5.27, observa-se que as curvas correspondentes ao

factor de degradação intensidade de trânsito de Nível 2 são as que apresentam um

comportamento de degradação mais acelerado e encontram-se justapostas. Assim, pode-se

afirmar que para esta anomalia o factor que apresenta maior influência na evolução da

degradação é a intensidade de trânsito.

5.4.3. Combinação 3 – Distância ao Rio (FD2) e Intensidade de Trânsito (FD3)

Na combinação da distância ao rio (FD2) com a intensidade de trânsito (FD3), os valores

percentuais dos segmentos da amostra encontram-se no Quadro 5.24.

79

Quadro 5. 24 - Percentagens dos segmentos da Combinação 3 – FD2 e FD3

Distância ao Rio (FD2) Intensidade de Trânsito (FD3) Percentagem dos segmentos

< 500 m Nível 1 19%

< 500 m Nível 2 16%

≥ 500 m Nível 1 38%

≥ 500 m Nível 2 28%


do método das curvas de Gompertz e os respectivos erros quadráticos médios (EQM),

referentes à combinação 3, para a anomalia sujidade.


Anomalia AQA Distância

ao Rio (FD2)


(FD3)


EQM

Sujidade


(Área - %)

< 500 m Nível 1

285,672

< 500 m Nível 2

59,744

≥ 500 m Nível 1

211,287

≥ 500 m Nível 2

100,873

Nas curvas referentes ao Nível 1 do factor da intensidade de trânsito os valores do EQM

aumentam em relação à curva geral (EQM geral – 174,364), ou seja, estes segmentos

originaram um aumento da dispersão dos pontos. Por sua vez, as curvas correspondentes ao

Nível 2 do factor da intensidade de trânsito apresentam valores de EQM inferiores ao valor da

curva geral de degradação, indicando assim o bom ajustamento destes segmentos à amostra.

Na Figura 5.28, apresenta-se o gráfico com as curvas de degradação de Gompertz da

combinação 3 para a anomalia sujidade.

Pela análise do gráfico da Figura 5.28, verifica-se que o factor distância ao rio (FD2) apresenta

o mesmo comportamento constatado na sua análise individual. Verifica-se também, que as

curvas correspondentes aos dois segmentos com distância ao rio inferior a 500 metros (<500

m), se encontram justapostas. Este facto indica que o factor distância ao rio tem maior

influência que o factor intensidade de trânsito, no desenvolvimento da anomalia sujidade.

80


Figura 5. 28 – Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para a Combinação 3 – FD2 e FD3

5.5. Síntese dos resultados obtidos

Curvas de degradação geral

Quadro 5. 26 - Síntese dos resultados das curvas gerais de degradação

Anomalia Análises de

quantificação da anomalia (AQA)

EQM Observação

Sujidade


(Área - %)

174,364 A dispersão obtida indica o que o desempenho da anomalia é influenciado por diversos factores de degradação.

Quantificação da acumulação de

sujidade (∆EBlack) 303,489

O EQM obtido atinge uma ordem de grandeza, para a qual se considera que a curva de degradação não representa um bom ajustamento da amostra. Não se continua com o estudo desta análise.



global (∆E) 49,222

Boa dispersão de dados dentro da gama de extensão da descoloração. Bom ajustamento das curvas de degradação à amostra.

Quantificação da descoloração da

fachada (∆E) 52,515

Extensão da degradação semelhante à quantificação da descoloração global. A comparação desta análise com quantificação da descoloração global permite avaliar a influência dos elementos pétreos ornamentados, na análise da fachada. Não se continua com o estudo desta análise.

81

Factores de Degradação

No desenvolvimento deste estudo foram consideradas as anomalias sujidade e alteração

cromática, quantificadas pelas análises, acumulação de sujidade (área - %) e quantificação da

descoloração global (∆E), respectivamente.

Quadro 5. 27 - Síntese dos resultados do estudo dos factores de degradação na anomalia sujidade

Factor de degradação

Sementos do FD Efeitos na anomalia Sujidade

Orientação solar – FD1

Norte/Este/Oeste

Sul

As fachadas com orientação a Sul apresentam melhor desempenho que as do Norte/Este/Oeste.

Distância ao rio – FD2

<500m

≥500m

As fachadas com distância inferior a 500 metros apresentam um desenvolvimento de degradação mais

acelerado que as restantes.

Intensidade de trânsito –

FD3

Nível 1

Nível 2

Nível 2, correspondente a maior concentração de agentes poluentes, apresenta a curva de degradação

com pior desempenho.

Dureza Superficial –

FD4

Cooper penny

Window Glass

Curvas muito próximas, valor máximo da distância é de 7,5% aos 29 anos. Esta distância significa que a

segmentação efectuda não permite avaliar a influência do factor.

Rugosidade da Pedra –

FD5

Nivel 1

Nível 2

Distribuição de pontos pouco dispersa.

Não se desenvolveu o estudo deste factor.

Época Construtiva

– FD6

Século XVIII (Antes do terramoto 1755)

Século XIX (Depois do terramoto de

1755)

Resultados contrários aos esperados. O que poderá indicar que, ou o factor não tem influência na evolução da anomalia, ou que a amostra não permite analisar a


82

Quadro 5. 28 - Síntese dos resultados do estudo dos factores de degradação na anomalia alteração cromática

Factor de degradação

Sementos do FD Efeitos na anomalia Alteração cromática

Orientação solar – FD1

Norte/Este/Oeste

Sul

Este factor apresenta menor influência nesta anomalia. No entanto as fachadas com orientação a Sul apresentam melhor desempenho que as do

Norte/Este/Oeste.

Distância ao rio – FD2

<500m

≥500m

Curvas sobrepostas. O factor não apresenta influência no desenvolvimento desta anomalia.

Intensidade de trânsito –

FD3

Nível 1

Nível 2

FD com boa segmentação e relevante para o desenvolvimento da anomalia. Nível 2, correspondente a maior concentração de agentes poluentes, apresenta

a curva de degradação com pior desempenho.

Dureza Superficial –

FD4

Cooper penny

Window Glass

Curvas justapostas. Não se verificou influência deste factor no desenvolvimento da anomalia.

Rugosidade da Pedra –

FD5

Nivel 1

Nível 2

Distribuição de pontos pouco dispersa. Não se desenvolveu o estudo deste factor.

Época Construtiva

– FD6

Século XVIII (Antes do terramoto 1755)

Século XIX (Depois do terramoto 1755)

Resultados contrários aos esperados. O que poderá indicar que, ou o factor não tem influência na evolução da anomalia, ou que a amostra não permite analisar a



Considerando os efeitos dos factores de degradação de cada anomalia, foram efectuadas as

seguintes combinações.

Quadro 5. 29 - Combinações de factores de degradação

Combinação

de FD

FD da

combinação

Anomalia

Sujidade Alteração cromática

Combinação 1 FD1 e FD2 X -

Combinação 2 FD1 e FD3 X X

Combinação 3 FD2 e FD3 X -

83

Os resultados obtidos são resumidos nos Quadros 5.30 e 5.31.

Quadro 5. 30 - Síntese dos resultados do estudo da combinação de factores da anomalia sujidade

Combinação

de FD

FD da

combinação Sujidade

Combinação 1 FD1 e FD2

Bom ajustamento dos segmentos da combinação. O factor de degradação orientação solar (FD1) apresenta maior influência

que o factor distância ao rio (FD2).


Com excepção da curva correspondente à orientação Norte/Este/Oeste e nível 1 de intensidade de trânsito, os EQM

das curvas indicam os seus bons ajustamentos à amostra. Verifica-se que o factor orientação solar (FD1) tem maior influência que o factor intensidade de Trânsito (FD3) no

desenvolvimento desta anomalia.


As curvas correspondentes ao Nível 1 do factor intensidade de trânsito (FD3) apresentam valores de EQM superiores aos da

curva geral, indicando um pior ajustamento destes segmentos. Nas curvas de Nível 2 do FD3, verifica-se o bom ajustamento das curvas. É possível identificar que o factor distancia ao rio

(FD2) apresenta maior influência que o factor FD3.

Quadro 5. 31 - Síntese dos resultados do estudo da combinação de factores da anomalia alteração cromática

Combinação de FD

FD da combinação



Bom ajustamento dos segmentos da combinação à anomalia. Contrariamente à anomalia sujidade, nesta anomalia verifica-

se uma maior influência do factor intensidade de trânsito (FD3), pois as cuvas com intensidade de trânsito de Nível 2

estão sobrepostas.

85

6.Matrizes de Previsão de Intervenção

6.1. Generalidades

No presente capítulo, pretende-se, elaborar previsões temporais para a intervenção de

manutenção. Pretende-se que estas matrizes sirvam de apoio, não tendo carácter obrigatório.

Serão estabelecidas idades aconselháveis à intervenção, de acordo com patamares de

degradação e os factores de degradação.

Com vista a uma mais ágil aplicação das matrizes de previsão de intervenção, serão ainda

desenvolvidos quadros que efectuam, para cada anomalia, a equivalência entre os patamares

de degradação determinados pelo BL1.0 e uma breve descrição das características visuais.

Serão também apresentados exemplos de utilização das matrizes.

6.2. Elaboração das matrizes de previsão de intervenção

A elaboração destas matrizes será efectuada separadamente para as duas anomalias

estudadas, considerando a combinação de factores de degradação que melhor traduz o

comportamento real de degradação de cada anomalia. A estimativa das idades de intervenção

tem por base as equações das curvas de Gompertz determinadas no subcapítulo anterior.


No Quadro 6.1, apresentam-se as combinações de factores de degradação estudadas para esta

anomalia, juntamente do intervalo de EQM obtido e do EQM da curva geral de degradação.

Quadro 6. 1 - Anomalia sujidade - Comparação dos valores de EQM entre as combinações de factores e a curva geral de degradação

Anomalia - Sujidade


FD da combinação

Valor mínimo e máximo de EQM

obtidos na combinação de FD

EQM equação da curva de degradação

geral

Combinação 1 FD 1 e FD2 113,230 | 173,074

174,364 Combinação 2 FD1 e FD3 45, 237 | 284,419

Combinação 3 FD2 e FD3 59,744 | 285,672

86

Confrontando os valores EQM, depreende-se que com a Combinação 1 tem valores de erro

quadrático mais próximos ao valor da curva geral, tornando esta combinação na combinação

mais fiável para a elaboração da matriz de previsão de intervenção. Assim sendo, as previsões

serão efectuadas tendo por base as equações das curvas de degradação obtidas nesta

combinação, expostas no Quadro 5.21. Trabalhando as equações de forma a obtê-las em

ordem ao parâmetro t, tempo.

Os intervalos percentuais de degradação estabelecidos têm em conta o comportamento de

degradação verificado ao longo deste trabalho.

No Quadro 6.2 apresenta-se a Matriz de Previsão de Intervenção da anomalia sujidade.

Quadro 6. 2 - Matriz de Previsão de Intervenção para a anomalia sujidade


Combinação 1 de Factores de Degradação

Percentagens de área de sujidade



< 5% Entre 5 e 10 %

Entre 10 e 20

%

Entre 20 e 30

%

Entre 30 e 50

% > 50%

Norte/ Este/ Oeste

< 500 m

Monitorizar a presença de

novas características.

4 7 11 14 20

Norte/ Este/ Oeste

≥ 500 m 7 12 18 23 33

Sul < 500 m 15 21 29 36 49

Sul ≥ 500 m 15 21 30 37 49

(ANOS)


Para a anomalia alteração cromática, os factores de degradação estudados permitiram apenas

a elaboração de uma combinação de factores, a Combinação 2. No Quadro 6.3 apresentam-se

os intervalos de EQM desta combinação e o EQM da curva geral de degradação.

87

Quadro 6. 3 - Anomalia alteração cromática - Comparação dos valores de EQM entre as combinações de factores e a curva geral de degradação

Anomalia – Alteração cromática


FD da combinação

Valor mínimo e máximo de EQM

obtidos na combinação de FD

EQM equação da curva de degradação

geral

Combinação 2 FD 1 e FD3 23,913 | 74,856 49,222

A matriz de previsão de intervenção é assim elaborada com base nas equações das curvas de

degradação obtidas nesta combinação, expostas no Quadro 5.23, trabalhando as equações de

forma a obtê-las em ordem ao parâmetro t, tempo.

No Quadro 6.4 apresenta-se a Matriz de Previsão de Intervenção da anomalia alteração

cromática.

Quadro 6. 4 -Matriz de Previsão de Intervenção para a anomalia alteração cromática

Anomalia – Alteração cromática

Combinação 2 de factores de degradação

Variação da alteração cromática em ΔE



(FD3) < 5

Entre 5 e 10

Entre 10 e 15

Entre 15 e 20

> 20

Norte/ Este/ Oeste

Nível 1


novas características

6 7 8 9

Norte/ Este/ Oeste

Nível 2 4 5 6 7

Sul Nível 1 7 10 11 13

Sul Nível 2 4 5 6 7

(ANOS)

Observação

Tendo em atenção a importância historica e/ou cultural dos edificios estudados, é importante

assegurar intervenções de manutenção periódicas, de forma a assegurar a “boa imagem”

destes edifícios. Assim, com base na percepção visual obtida durante as inspecções das

fachadas, aconselha-se a que as intervenções de manutenção não sejam efectuadas após os

seguintes limites: anomalia sujidade - 30%; anomalia alteração cromática - ΔE 15.

88

6.3. Quadros de correspondência entre as descrições visuais das anomalias

e as suas quantificações efectuadas pelo BL1.0

Como referido, neste ponto apresentam-se quadros, para cada anomalia, que fazem a

correspondência entre os valores de quantificação das anomalias obtidos através do BL1.0 e as

características visuais observadas.

Estes quadros permitirão uma rápida identificação do nível de degradação das anomalias,

sujidade e alteração cromática, das fachadas em pedra de edifícios antigos.


Quadro 6. 5 - Anomalia – Sujidade – Quadro de correspondência entre a quantificação do BL1.0 e a descrição das características visuais



Correspondentes características visuais

Inferior a 5% Sem degradação visível.

Entre 5 e 10 % Sujidade superficial nos beirais das fachadas.

Entre 10 e 20 %

Sujidade superficial em zonas com relevo, como os beirais, as ombreiras das portas e das janelas e os elementos

ornamentados.

Manchas devidas ao escorrimento de águas.

Presença pontual de vegetação.

Entre 20 e 30 % Agravamento dos pontos anteriores – escurecimento.

Manchas de diversas colorações em zonas dispersas da fachada.

Entre 30 e 50 % Agravamento dos pontos anteriores – escurecimento – área de afectação superior a 1/3 da fachada.

Superior a 50 % Agravamento dos pontos anteriores, cobrindo mais de

metade da fachada.

Num primeiro impacto, a fachada aparenta estar toda suja.

Os intervalos percentuais apresentados, tiveram por base o comportamento de degradação

observado ao longo deste trabalho, no qual, o comportamento inicial da degradação, embora

menos acentuado, apresenta características mais diferenciadoras.

No entanto a determinação dos intervalos foi efectuada através do estudo das imagens das

fachadas, expostas no Anexo III. As imagens foram inicialmente agrupadas em intervalos de

5%, com o objectivo de identificar níveis de degradação com características visuais idênticas.

89

As descrições têm em conta, o observado durante as inspecções do trabalho de campo e as

imagens das fachadas. O desenvolvimento deste quadro levou também em consideração os

estudos desenvolvidos por Shohet e Paciuk (2004), Gaspar e Brito (2005) e Silva (2009).


Tendo em conta que a caracterização desta anomalia foi elaborada quantificando a variação

de cor existente na fachada, compreende-se que a identificação visual deste parâmetro seja

complexa. Assim, para a elaboração deste quadro, foi efectuada uma correspondência entre os

patamares de variação da alteração cromática em ΔE e as percentagens de área da anomalia

sujidade. Obtendo-se o seguinte quadro.

Quadro 6. 6 - Anomalia – Alteração cromática - Quadro de correspondência entre a quantificação do BL1.0 e a descrição das características visuais

Anomalia alteração cromática

Anomalia - Sujidade

Variação da alteração cromática

em ΔE

Equivalente percentagem de área de sujidade

Correspondentes características visuais

< 5 < 5 % Sem degradação visível.

Entre 5 e 10 Entre 5 e 20 %

Sujidade superficial em zonas com relevo, como os beirais, as ombreiras das portas e das janelas e os

elementos ornamentados.

Manchas devidas ao escorrimento de águas.

Presença pontual de vegetação.

Entre 10 e 15 Entre 20 e 30 %

Agravamento dos pontos anteriores – escurecimento.

Manchas de diversas colorações em zonas dispersas da fachada.

Entre 15 e 20 Entre 30 e 50 % Agravamento dos pontos anteriores – escurecimento – área de afectação superior a 1/3 da fachada.

> 20 > 50 %

Agravamento dos pontos anteriores, cobrindo mais de metade da fachada.

Num primeiro impacto, a fachada aparenta estar toda suja.

90

6.4. Exemplos de utilização das matrizes

6.4.1. Exemplo 1 – Definir um limite de extensão de degradação

Para a anomalia sujidade, intervir quando atingir os 15 % de área suja.

Quadro 6. 7 - Matriz do Exemplo 1






< 5% Entre 5 e 10 %

Entre 10 e 20

%

Entre 20 e 30

%

Entre 30 e 50

% > 50%

Norte/ Este/ Oeste

< 500 m



4 7 11 14 20

Norte/ Este/ Oeste

≥ 500 m 7 12 18 23 33

Sul < 500 m 15 21 29 36 49

Sul ≥ 500 m 15 21 30 37 49

(ANOS)

Este limite aconselha o dono de obra a intervir entre 7 a 21 anos, consoante a orientação solar

da fachada e a sua proximidade ao rio Tejo.

6.4.2. Exemplo 2 – Definir um período de tempo para a intervenção

Para a anomalia sujidade, intervir aproximadamente de 10 em 10 anos.

Esta delimitação indica que consoante a orientação solar da fachada e a sua distância ao rio,

iremos obter diferentes percentagens de área de sujidade.

As células com fundo cinzento representam a selecção dos anos de intervenção.

91







< 5% Entre 5 e 10 %

Entre 10 e 20

%

Entre 20 e 30

%

Entre 30 e 50

% > 50%

Norte/ Este/ Oeste

< 500 m



4 7 11 14 20

Norte/ Este/ Oeste

≥ 500 m 7 12 18 23 33

Sul < 500 m 15 21 29 36 49

Sul ≥ 500 m 15 21 30 37 49

(ANOS)

6.4.3. Exemplo 3 – Identificar o estado de degradação actual e definir um limite de

extensão da degradação

Para a anomalia sujidade, identificar o estado de degradação actual e intervir na percentagem

de degradação acima.

Com recurso ao Quadro 6.5, identifica-se qua a Fachada X, apresenta sujidade superficial nos

beirais das fachadas, o que corresponde ao intervalo de percentagem de área suja de 5 a 10%.

Tratando-se de uma fachada a Norte com distância ao rio superior a 500 metros, identificamos

a célula correspondente a estas características, apresentada no Quadro 6.9 com o fundo

laranja.

Estipulando que só se pretende intervir quando ocorrerem as características visuais

correspondentes ao intervalo de percentagem de área suja de 10 a 20%, identifica-se a célula

com estas características, apresentada no Quadro 6.9 com o fundo cinzento.

Desta forma, é possível determinar a o intervalo de tempo necessário até à intervenção, que

neste caso, tem o valor de 5 anos.

92







< 5% Entre 5 e 10 %

Entre 10 e 20

%

Entre 20 e 30

%

Entre 30 e 50

% > 50%

Norte/ Este/ Oeste

< 500 m



4 7 11 14 20

Norte/ Este/ Oeste

≥ 500 m 7 12 18 23 33

Sul < 500 m 15 21 29 36 49

Sul ≥ 500 m 15 21 30 37 49

(ANOS)


Para a anomalia sujidade a matriz foi obtida através das curvas de degradação da combinação

1 de factores de degradação, mais concretamente, com os factores orientação solar (FD1) e

distância ao rio (FD2). Esta encontra-se exposta no Quadro 6.2.

Por sua vez, para a anomalia alteração cromática, a matriz foi obtida através das curvas de

degradação da combinação 2, com os factores de degradação orientação solar (FD1) e

intensidade de trânsito (FD2). Esta encontra-se exposta no Quadro 6.4.

93

7. Conclusão

7.1. Conclusões finais

O desenvolvimento desta dissertação teve por base a metodologia de modelos de previsões de

vida útil desenvolvida por Paulo (2009), que se caracteriza pelos seguintes passos: a

elaboração de inspecções aos edifícios em estudo; quantificação das anomalias existentes com

o auxílio da plataforma BL1.0; definição e caracterização dos factores de degradação;

elaboração de gráficos com as curvas de degradação de acordo com os dados recolhidos.

Dando continuidade aos estudos efectuados, nesta dissertação, foram estudados modelos de

gestão de degradação em fachadas de pedra de edificios antigos, situados na cidade de Lisboa.

O modelo de gestão de degradação aplicado foi o método das curvas de Gompertz, as análises

segundo esta lei foram efectuadas recorrendo à plataforma BL2.0, que permitiu um ágil

manuseamento dos dados recolhidos da amostra, de forma a melhor compreender o

comportamento individual e combinado de cada factor de degradação.

A plataforma BL1.0, verificou-se uma ferramenta eficaz na quantificação das anomalias.

Durante o trabalho de campo tentou-se quantificar visualmente as anomalias, o que se

mostrou ser de caracter bastante inconstante. É no entanto necessário evidenciar que as

dimensões das fachadas em questão são “enganosas”, pois como têm elevada superfície as

anomalias aparentam ser pouco significativas, e quando quantificadas pelo BL1.0, torna-se

perceptível a sua verdadeira dimensão, tendo por regra geral, maior valor do que o especulado

no trabalho de campo.

Curvas de degradação geral

As curvas gerais de degradação foram efectuadas para a anomalia sujidade e alteração

cromática. Cada anomalia foi quantificada de duas maneiras distintas. Efectuaram-se os

estudos individuais destas análises e a comparação entre elas. Nos Quadros 6.1 e 6.2

apresentam-se estas análises, para as anomalias sujidade e alteração cromática,

respectivamente.

94

Quadro 7. 1 - Curvas de degradação geral para a anomalia sujidade

Anomalia Sujidade

Análises de quantificação da anomalia (AQA)

Nome das AQA Acumulação de sujidade

(Área - %) Quantificação da acumulação de sujidade

(∆EBlack)

Descrição das AQA

O valor obtido representa a percentagem de área suja na

totalidade dos elementos pétreos da fachada.

Nesta análise são apenas consideradas as áreas “pretas” da fachada, ∆EBlack

representa o valor da variação entre a cor preto e o “preto” presente na fachada.

Análise individual

EQM – 174,364

A dispersão obtida indica o que o desempenho da

anomalia é influenciado por diversos factores de

degradação.

EQM – 303,489

O EQM obtido atinge uma ordem de grandeza, para a qual se considera que a curva de degradação não representa um

bom ajustamento da amostra.

Não se continua com o estudo individual desta análise.

Análise comparativa

Embora os andamentos das curvas sejam distintos, observa-se que a percentagem de área da fachada suja e a intensidade da sujidade (∆EBlack)

aumentam de forma semelhante ao longo do tempo.

Quadro 7. 2 - Curvas de degradação geral para a anomalia alteração cromática

Anomalia Alteração cromática

Análises de quantificação da anomalia (AQA)

Nome das AQA Quantificação da descoloração

global (∆E) Quantificação da descoloração da fachada

(∆E)

Descrição das AQA

∆E representa o valor da variação de cor existente na

totalidade dos elementos pétreos da fachada.

Exclusão dos elementos pétreos ornamentados existentes na fachada. ∆E representa, o valor da variação cromática

existente nos restantes elementos pétreos.

Análise individual

EQM – 49,222

Boa dispersão de dados dentro da gama de extensão

da descoloração. Bom ajustamento das curvas de

degradação à amostra.

EQM – 52,515

Extensão da degradação semelhante à quantificação da descoloração global.

Não se continua com o estudo desta análise.

Análise comparativa

A comparação destas análises permitiu avaliar a influência dos elementos pétreos ornamentados, na análise da fachada. Confirmando-se que a

inclusão deste origina uma maior variação de cor na fachada. Sendo que, para os 20 anos a diferença entre a extensão da degradação tem o valor de

5,3 ΔE.

95

Comparando o comportamento característico das curvas de Gompertz, com as curvas obtidas

neste estudo, denota-se que a evolução inicial da degradação apresenta uma progressão inicial

ligeiramente acentuada, o que é justificável, tendo em conta que, a data após a última

intervenção não corresponde à aplicação de um novo material, mas sim à intervenção do

material existente, cujas suas características já se encontram prejudicadas.

Contudo, a qualidade dos resultados das curvas de degradação de Gompertz não foi

comprometida, pois os resultados obtidos nas análises dos factores de degradação coincidem,

quase sempre, com os resultados teoricamente expectáveis, comprovando-se assim o bom

ajustamento das curvas de degradação à amostra em estudo.

O estudo do efeito individual dos factores de degradação, seguiu para a anomalia sujidade

com a análise acumulação de sujidade (área - %) e para a anomalia alteração cromática com a

análise quantificação da descoloração global (∆E). As quais apresentaram os seguintes

comportamentos:


Nas anomalias estudadas, as fachadas a orientadas a Sul são as que apresentam menor

evolução da degradação, relativamente às fachadas a Norte/Este/Oeste, exibindo o

comportamento esperado. O factor mostra-se influente no comportamento de degradação das

anomalias, sendo a sua influência mais evidente na anomalia sujidade.


Para a anomalia sujidade, verifica-se, tal como esperado, que a evolução da degradação das

fachadas mais próximas do rio é mais acentuada.

No caso da anomalia alteração cromática as curvas encontram-se sobrepostas, o que indica

que este factor não apresenta influência no desenvolvimento desta anomalia.

Intensidade de Trânsito (FD3)

Nas duas anomalias verifica-se o esperado. Onde o Nível 2 de intensidade de trânsito,

representativo de uma maior concentração do agente poluente NO2, apresenta uma curva de

degradação com pior desempenho.

Dureza Superficial (FD4)

O estudo deste factor revelou que este não tem influência no desenvolvimento das anomalias.

No caso da anomalia sujidade, as curvas embora tenham comportamentos diferentes a maior

96

distância entre elas é de 7,5% aos 29 anos, valor pouco significativo. Na anomalia alteração

cromática as curvas encontram-se justapostas ao longo do tempo.

Rugosidade da Pedra (FD5)

O estudo deste factor não foi desenvolvido, pois as percentagens dos segmentos são

discrepantes. No segmento correspondente ao Nível 1 de rugosidade, verifica-se uma

distribuição de pontos pouco dispersa, estes factos condicionam o desenvolvimento do estudo

do factor.

Época Construtiva (FD6)

Para as duas anomalias, os resultados obtidos com a análise dos segmentos de época

construtiva, antes do terramoto de 1755 (século XVII) e depois do terramoto de 1755 (século

XIX), foram contrários aos resultados esperados. Este facto poderá ter duas causas, ou o factor

não tem influência na evolução das anomalias estudadas, ou a amostra considerada não

permite analisar a influência do factor.


O estudo dos factores de degradação foi desenvolvido, para cada anomalia, tendo em conta o

comportamento dos factores de degradação estudados.

Para assegurar uma boa continuidade de resultados, verificou-se a importância de obter

segmentações próximas dos factores de degradação.

Este estudo serviu para confirmar os comportamentos verificados na análise individual de cada

factor e, observar a interacção entre dois factores de combinação. Permitindo identificar os

factores mais influentes nas anomalias.

No Quadro 6.3, apresenta-se um resumo dos resultados das combinações de FD.

97

Quadro 7. 3 - Síntese das combinações de factores de degradação

Combinação

de FD

FD da

combinação

Anomalia

Sujidade Alteração cromática

Combinação

1 FD1 e FD2

Bom ajustamento dos segmentos.

Orientação solar (FD1) mais influente que distância ao rio (FD2).

-

Combinação

2 FD1 e FD3

Bom ajustamento de três curvas de degradação.

Orientação solar (FD1) mais influente que intensidade de trânsito (FD3).

Bom ajustamento dos segmentos da combinação

à anomalia.

Intensidade de trânsito (FD3) mais influente que orientação solar (FD1).

Combinação

3 FD2 e FD3

As curvas de Nível 2 de intensidade de trânsito (FD3) apresentam um

bom ajustamento à amostra.

Distância ao rio (FD2) mais influente que intensidade de trânsito (FD3).

-

Matrizes de Previsão de Intervenção

O desenvolvimento das matrizes de previsão de intervenção teve por base o estudo da

combinação de factores, identificando para cada anomalia a combinação de factores que

melhor representa o seu desenvolvimento. Assim, consideraram-se as seguintes combinações:

Anomalia sujidade – Combinação 1 (Orientação solar (FD1) e distância ao rio (FD2))

Anomalia alteração cromática – Combinação 2 (Distância ao rio (FD3) e intensidade de

trânsito (FD3))

Através das curvas de degradação das combinações, foram determinadas as idades de

intervenção de acordo com níveis de degradação.

Estas matrizes deverão aconselhar o dono de obra a intervir na fachada de acordo com os seus

critérios. Por isso, estas permitem várias interpretações, como exposto nos exemplos de

aplicação do subcapítulo 5.5.3.

Como auxílio, foram elaborados quadros de correspondência entre os a quantificação das

anomalias efectuada pelo BL1.0 e as características visuais. Pretende-se que estes quadros

sejam uma rápida alternativa para a quantificação das anomalias, no caso de não ser possível

efectuar a sua quantificação no BL1.0.

98

Tendo em atenção a importância histórica e/ou cultural destes edifícios, é fundamental

assegurar que as intervenções de manutenção não tenham um carácter excessivamente

exigente e consequentemente, não apresentem custos de manutenção excessivos. Desta

forma, estipulou-se um limite máximo que não se aconselha ultrapassar. Estes limites

basearam-se no comportamento de degradação observado durante este estudo e na

percepção visual das fachdas, obtida durante o trabalho de campo. Consideram-se os limites

de 30% para a anomalia sujidade e, de ΔE 15 para a anomalia alteração cromática.

7.2. Desenvolvimentos Futuros

Tendo como base o trabalho desenvolvido, são seguidamente sugeridos alguns parâmetros

para o desenvolvimento de estudos futuros:

Ampliar a zona de estudo de forma a se obter um maior número de elementos da

amostra. Para, desta forma, se poder obter uma maior segmentação dos factores de

degradação, considerar novos factores de degradação e conjugar mais do que dois

factores de degradação;

Estender a análise das curvas de degradação da Lei de Gompertz às restantes anomalias,

para se obter matrizes de previsão de degradação para a totalidade das anomalias;

Efectuar uma comparação, com estudos a desenvolver, sobre a previsão da vida útil de

fachada “recentes” em pedra em Lisboa, que apliquem o mesmo método de

degradação, de forma a que seja possível quantificar a diferença da progressão da

degradação, para assim, se obter uma melhor compreensão dos danos provocados pela

idade do material;

Elaboração de uma escala de rugosidade expedita mais eficaz;

Elaboração de planos de manutenção, adequados a estes edifícios, que permitam obter

custos dos diferentes tipos de intervenções possíveis para cada anomalia. Considerando,

as técnicas existentes; a extensão da anomalia e os factores de degradação mais

influentes. Para assim, se determinar não só a acção de intervenção economicamente

mais vantajosa, mas também a que assegura melhor eficácia no combate à acção dos

factores de degradação.

De modo a tornar mais claro aos donos de obra que não deverão atrasar em demasia as

intervenções de manutenção das fachadas, os planos de manutenção deverão incluir

uma comparação a longo prazo entre os custos de manutenções “ligeiras” periódicas e

os custos de obras de intervenção de carácter correctivo.

99

Referências Bibliográficas

André, P. (2012). Modelos de gestão da degradação em edifícios situados em zona costeira.

Dissertação de Mestrado em Engenharia Civil, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Anselmo, P. (2012). Previsão da Vida Útil de Rebocos de Fachadas de Edifícios Antigos.

Metodologia baseada na inspecção de edifícios em serviço. Dissertação de Mestrado em

Engenharia Civil, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Athena Institute (2006). Service life considerations in relation to green buildings rating systems -

An exploratory study. Consultado em 10 de Setembro de 2013, em:

http://www.athenasmi.org/wp-content/uploads/2012/01/Service_Life_Expl_Study_Report.pdf.

Branco, F. (2006). Projectar com Durabilidade. Apontamentos da cadeira de Patologia e

Reabilitação da Construção, Instituto Superior Técnico, ULT, Lisboa.

Branco, F. (2010a). Sistemas de gestão de infraestruturas. Apontamentos de apoio da cadeira de

Tecnologias da Construção de Obras de Engenharia, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Branco, F. (2010b). Vida útil das construções. Apontamentos da cadeira de Tecnologias da

Construção de Obras de Engenharia, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Branco, F., Ferreira, J., Correia, J.R. (2009). A evolução das construções. Folhas de apoio à

disciplina de Patologia e Reabilitação da Construção, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Câmara Municipal de Lisboa (CML) (2013a). Espaço e Tempo Revelar LX. Consultado em 10 de

Abril de 2013, em: http://revelarlx.cm-lisboa.pt/index.php.

Câmara Municipal de Lisboa (CML) (2013b). Lisboa Interactiva. Consultado em Setembro de 2012

e Março de 2013, em: http://lxi.cm-lisboa.pt/lxi/.

Cambridge in Color. (2013). Color Management: Color Space Consultado em 9 de Setembro de

2013, em: http://www.cambridgeincolour.com/tutorials/color-spaces.htm.

Cecconi, F. R. (2002). Performances lead the way to service life prediction. In 9th DBMC

international conference on durability of building materials and components. Brisbane, Australia:

Brisbane Convention Centre (pp.570-582).

Costa, J. (2011), Modelos de gestão da degradação em edifícios - Influência de factores de

degradação no aparecimento de manchas nas fachadas. Dissertação de Mestrado em


100

Davies, G. Szigeti, F. (1999). Are facilities measuring up? Matching building capacities and

functional needs. Vancouver, pp. 1856-1866.

Davies, H., & Wyatt, D. (2005, Abril). Appropriate use of the ISO 15686-1 factor method for

durability and service life prediction. In 10DBMC International Conference on Durability of

Building Materials and Components.

Decreto-Lei n.º 309/2009, de 23 de Outubro. Diário da República, 1.ª série — N.º 206. Ministério

das Obras Publicas, Transportes e Comunicações. Lisboa.

Eurocodes (2013) Consultado em 27 de Agosto de 2013, em:

http://eurocodes.jrc.ec.europa.eu/showpage.php?id=9.

Eurocódigo 0 (2009). Eurocódigo 0: Bases para o projecto de estruturas. Comité Europeu de

Normalização (CEN), Bruxelas, Bélgica, 26-27.

Flores, I. (2002). Estratégias de manutenção - elementos da envolvente de edifícios correntes.


Flores, I., et al. (2009). Construções em alvenaria de pedra e tijolo – Anomalias e causas em

alvenaria de pedra. Slides de apoio à disciplina de Patologia e Reabilitação da Construção,

Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Flores-Colen, I. (2010), Manutenção das construções. Apontamentos da cadeira de Avaliação

Imobiliária e Manutenção de Edifícios, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Flores-Colen, I., Brito, J. (2010). A systematic approach for maintenance budgeting of buildings

façades based on predictive and preventive strategies. Construction and Building Materials, 24

(9), 1718-1729.

Garrido, M. (2010). Previsão de vida útil de pinturas de fachadas de edifícios antigos. Dissertação

de Mestrado em Engenharia Civil, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Gaspar, P. (2002). Metodologia para o cálculo da durabilidade de rebocos exteriores correntes.

Dissertação de Mestrado em Construção, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Gaspar, P. (2009). Desenvolvimento de uma metodologia para a estimativa da durabilidade de

elementos da construção. – Aplicação a rebocos de edifícios correntes. Dissertação de

Doutoramento em Ciências da Engenharia, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa, pp. 18-19.

Gaspar, P., Brito, J. (2003a). O ciclo de vida das construções – Parte I. Arquitetura e Vida, 44, 98-

103.

101

Gaspar, P., Brito, J. (2003b). O ciclo de vida das construções – Parte II. Arquitetura e Vida, 45, 74-

78.

Gaspar, P., Brito, J. (2003c). O ciclo de vida das construções – Parte III. Arquitetura e Vida, 46, 70-

75.

Gaspar, P., Brito, J. (2004). O ciclo de vida das construções – Parte IV. Arquitetura e Vida, 47, 70-

75.

Gaspar, P., Brito, J. (2005). Modelo de degradação de rebocos. Engenharia Civil, Universidade do

Minho, Número 24, 18-19.

Henriques, F., Rodrigues, J., Aires-Barros, L., Proença, N. (2005). Materiais Pétreos e Similares –

Terminologia das formas de alteração e degradação. Laboratório Nacional de Engenharia civil

(LNEC), Lisboa.

Hovde, P. (2004). Performance based methods of service life prediction. Part A -Factor methods

for service life prediction. CIB W080 / RILEM 175 SLM: Service Life Methodologies Prediction of

Service Life for Buildings and Components, 249, 11.

Instituto de Gestão do Património Arquitectónico e Arquiológico (IGESPAR) (2013). Consultado

em Abril de 2013, em: http://www.igespar.pt/pt/.

ISO (2006). Buildings and constructed assets – service life planning - part 7: Performance

evaluation for feedback of service life data from practice. ISO 15686-7:2006, London: British

Standard, International Organization for Standardization.

ISO (2011). Buildings and constructed assets – service life planning – part 1: general principles.

ISO 15686-1:2011, London: British Standard, International Organization for Standardization.

ISO (2013). ISO 15686 Buildings and construction assets - Service life planning.

Consultado em 10 de Setembro de 2013, em:

http://www.iso.org/iso/home/store/catalogue_tc/catalogue_tc_browse.htm?commid=49192.

Leiria, B., Lingard, J., Nesje, A., Sind, E., Saegrov, S. (1999). Degratation analysis by statistical

methods. 8dbmc International Conference on Durability of Building Materials & Components 8,

Vancouver, Canada, 1436-1146.

Lopes, A. (2003). Modificações no Clima de Lisboa Como Consequência do Crescimento Urbano –

Vento, Ilha de Calor de Superfície e Balanço Energético. Tese de Doutoramento em Geografia

Física, Universidade de Lisboa, Lisboa, pp. 87-92.

102

Lopes, C. (2008). Anomalias da cor em revestimentos por pintura em paredes exteriores.


Lopes, L., Franco, M. (1983). Alteração da pedra em Monumentos e as acções da direcção-Geral

dos Edifícios e Monumentos Nacionais. Coimbra: Museu Nacional de Castro, pp. 23.

Lourenço, P. (2001) Reabilitação de construções antigas – Casos práticos. Consultado em 14 de

Setembro de 2013, em Departamento de Engenharia Civil da Universidade do Minho:

http://www.civil.uminho.pt/masonry/Publications/Update_Webpage/2001_Lourenco.pdf.

Mesquita, S. (2009). Modelação da distribuição espacial da qualidade do ar em lisboa usando

sistemas de informação geográfica. Instituto Superior de Estatística e Gestão da Informação,

Universidade Nova de Lisboa, Lisboa,pp. 7, 60-64, 72 e 84.

Moser, K. (2004). Performance based methods of service life prediction. Part B - Engineering

design methods for service life prediction. CIB W080 / RILEM 175 SLM: Service Life

Methodologies Prediction of service life for Buildings and Components, 249, 60.

Noortwijk, J., Frangopol, D. (2004). Deterioration and maintenance models for insuring safety of

civil infrastructures at lowest life-cycle cost. Life-Cycle Performance of Deteriorating Structures:

Assessment, Design and Management. ASCE, Reston, Virginia, 384-391.

Paulo, P. (2009). Building Management System (BuildingsLife): application of deterministic and

stochastic models with genetic algorithms to building façades. Tese de Doutoramento em


Paulo, P., Branco, F., Brito, J. de (2008). Quantification of façade defects using photogrammetry

within the BuildingsLife system. 11th International Conference on Durability of Buildings

Materials and Components, Istanbul, Turkey, 391.

Pinto, A. (1993). Conservação de pedras graníticas: estudo da acção de hidrófugos. Dissertação

de Mestrado em Engenharia Civil. Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa, pp. 5-24.

Pinto, A., Gomes, A. (2009/2010). Pedras Naturais e Agregados. Folhas de apoio à disciplina de

Materiais de Construção I, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Raposo, S. (2012). A gestão da manutenção de edifícios. Consultado em 13 de Setembro de 2013,

em: http://www.lnec.pt/congressos/eventos/eventos/pdfs/STE09_Ualg_Sessao_01.pdf.

Rodrigues, F. (2013). Desempenho de fachadas rebocadas de igrejas. Dissertação de Mestrado

em Engenharia Civil. Instituto Superior Técnico, UL, Lisboa.

103

Santos, A. (2011). A vida dos edifícios. Consultado dia 13 de Setembro de 2013, em

Faculdade de Arquitectura, Universidade Técnica de Lisboa, em:

http://home.fa.utl.pt/~jaguiar/documentos/2011/ASantosFAUTL2011.pdf.

Santos, M., (2010). Metodologias de previsão da vida útil de materiais, sistemas ou componentes

da construção. Revisão bibliográfica. Dissertação de Mestrado em Engenharia Civil, Faculdade de

Engenharia Universidade do Porto (FEUP), Porto.

Shanda, J. (1996). CIE colorimetry and colour displays. University Veszprém, Hugary and CIE

Central Bureau, IS&T/SID Conf. Scottsdale, Vienna.

Shohet, I., Paciuk, M. (2004). Service life prediction of exterior cladding components under

standard conditions. Construction Management and Economics, Vol. 22, issue 10, p. 1081-1090.

Silva, A. (2009). Previsão da vida útil de revestimentos de pedra natural de paredes. Dissertação

de Mestrado em Engenharia Civil, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.

Silva, J. (2011). Vidas uteis em elementos da construção em edifícios habitacionais – Sistema

envelope e interior. Dissertação de Mestrado em Engenharia Civil, Instituto Superior Técnico,

UTL, Lisboa.

SIPA (Sistema de Informação para o Património Arquitectónico) (2013). Consultado em 12 de

Abril de 2013, em: http://www.monumentos.pt.

Sjostrom, C., Davies, H. (2005). Built to last: service life planning. ISO Focus – The magazine of the

International Organization for Standartization, 2, no.12, pp. 13-15.

Sousa, R. (2008). Previsão da vida útil dos revestimentos cerâmicos aderentes em fachada.


Takata, S., Kirnura, F., Van Houten, F. J. A. M., Westkamper, E., Shpitalni, M., Ceglarek, D., & Lee,

J. (2004). Maintenance: changing role in life cycle management. CIRP Annals-Manufacturing

Technology, 53(2), 643-655.

Tech Terms (2013) Consultado em 27 de Agosto de 2013, em:

http://www.techterms.com/definition/pixel.

Windfinder (2013). Consultado em 24 de Julho de 2013, em:

http://pt.windfinder.com/windstats/windstatistic_lisboa.htm.

Zeferino, A., Martins, J. (2006). Pedras naturais. Universidade Fernando Pessoa, Materiais de

Construcao I, serie Materiais, 4.a ed., Porto.

I

Anexos

II

Anexo I

Ventos na cidade de Lisboa

III

Quadro Resumo

Figura 1 - Quadro Resumo das características do vento de acordo com os meses (Windfinder, 2013)

Anual

Direcção do vento

e Distribuição anual

(%)

Figura 2 - Direcção e intensidade dos ventos média anual em Lisboa (Windfinder,2013)

Janeiro

Direcção do vento e

Distribuição Janeiro

(%)

Figura 3 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Janeiro em Lisboa (Windfinder,2013)

IV

Fevereiro


Distribuição

Fevereiro (%)

Figura 4 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Fevereiro em Lisboa (Windfinder,2013)

Março


Distribuição Março

(%)

Figura 5 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Março em Lisboa – (Windfinder,2013)

Abril


Distribuição Abril

(%)

Figura 6 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Abril em Lisboa (Windfinder,2013)

V

Maio


Distribuição Maio

(%)

Figura 7 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Maio em Lisboa (Windfinder,2013)

Junho


Distribuição Junho

(%)

Figura 8 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Junho em Lisboa (Windfinder,2013)

Julho


Distribuição Julho

(%)

Figura 9 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Julho em Lisboa (Windfinder,2013)

VI

Agosto


Distribuição Agosto

(%)

Figura 10 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Agosto em Lisboa (Windfinder,2013)

Setembro


Distribuição

Setembro (%)

Figura 11 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Setembro em Lisboa (Windfinder,2013)

Outubro


Distribuição

Outubro (%)

Figura 12 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Outubro em Lisboa (Windfinder,2013)

VII

Novembro


Distribuição

Novembro (%)

Figura 13 – Direcção e intensidade dos ventos no mês de Novembro em Lisboa (Windfinder,2013)

Dezembro


Distribuição

Dezembro (%)

Figura 14 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Dezembro em Lisboa (Windfinder,2013)

VIII

Anexo II

Anomalias existentes nas fachadas

em estudo

IX

Anomalias

Origem Mecânica / Física

ID Erosão Fissuração Fendilhação Desagregação Fracturação Fracturação

corrigida Falta / Perda /

Lacuna

cmp_a01 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não



cmp_a06 Sim Sim Sim Não Não Não Não



cmp_a10 Sim Sim Não Não Não Não Não

cmp_a11_oeste Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_a11_norte Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_a11_este Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_a11_sul Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_a12 Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim

cmp_a15_oeste Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_a15_sul Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_a16_sul Sim Sim Não Não Sim Sim Não

cmp_a16 _oeste Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_a18 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim

cmp_a19 Sim Sim Não Não Não Não Não


cmp_a21 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim

cmp_a22 Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim

X


cmp_c01 Sim Sim Sim Não Não Não Não



cmp_c05 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não

cmp_c06_oeste Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_c06_sul Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_c06_norte Sim Sim Sim Não Não Não Não



cmp_c10_sul Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_c10_norte Sim Sim Sim Não Não Não Não

cmp_c11 Sim Sim Não Não Não Não Não



cmp_c15 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não

cmp_c16_sul Sim Sim Sim Não Sim Sim Não

cmp_c16_oeste Sim Sim Sim Não Sim Sim Não

cmp_c17_este Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim

cmp_c17_norte Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim

cmp_c17_oeste Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim

cmp_b01 Sim Sim Sim Sim Não Não Não

cmp_b03 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não

cmp_b05 Sim Sim Não Não Não Não Não


cmp_b08 Sim Sim Sim Não Não Não Não


XI



cmp_b12 Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim






cmp_b19 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim


cmp_b22_oeste Sim Sim Sim Não Sim Sim Não

cmp_b22_norte Sim Sim Sim Não Sim Sim Não


cmp_b24 Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim


cmp_b26 Sim Sim Sim Não Sim Não Não












XII









Anomalias

Origem Química Origem Biológica

ID Alteração Cromática

Sujidade Crosta Eflorescência Arenização / Pulverização

Placa / Plaqueta

Vegetação Colonização

biologica

cmp_a01 Sim Sim Não Não Não Não Não Não


cmp_a05 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não



cmp_a09 Sim Sim Não Não Não Não Sim Sim


XIII

cmp_a11_oeste Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_a11_norte Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_a11_este Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_a11_sul Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_a12 Sim Não Não Não Não Não Não Não

cmp_a15_oeste Sim Não Não Não Não Não Não Não

cmp_a15_sul Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_a16_sul Não Não Não Não Não Não Não Não

cmp_a16 _oeste Sim Sim Não Não Não Não Não Não







cmp_c01 Sim Sim Não Não Não Não Não Não




cmp_c06_oeste Sim Sim Não Não Não Não Não Sim

cmp_c06_sul Sim Sim Não Não Não Não Não Sim

cmp_c06_norte Sim Sim Não Não Não Não Não Sim



cmp_c10_sul Sim Não Não Não Não Não Sim Não

cmp_c10_norte Sim Sim Não Não Não Não Não Não


XIV


cmp_c13 Sim Não Não Não Não Não Não Não


cmp_c16_sul Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_c16_oeste Sim Sim Não Não Não Não Não Sim

cmp_c17_este Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_c17_norte Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_c17_oeste Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_b01 Sim Sim Não Não Não Não Não Não

cmp_b03 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não

cmp_b05 Sim Sim Não Não Não Não Não Sim

cmp_b06 Sim Não Não Não Não Não Não Não





cmp_b12 Sim Não Não Não Não Não Sim Não








cmp_b22_oeste Sim Sim Não Não Não Não Sim Não

cmp_b22_norte Sim Sim Não Não Não Não Não Não


XV

cmp_b24 Sim Sim Não Não Não Não Sim Sim






















XVI

XVII

Anexo III

Imagens finais das fachadas em

estudo

XVIII

cmp_a01

cmp_a03

cmp_a05

cmp_06

cmp_07

cmp_09

cmp_ a10

cmp_ a11_oeste

cmp_ a11_norte

XIX

cmp_ a11_este

cmp_ a11_sul

cmp_ a12

cmp_ a15_oeste

cmp_ a15_sul

cmp_ a16_sul

cmp_ a16_oeste

cmp_ a18

XX

cmp_ a19

cmp_ a20

cmp_ a21

cmp_ a22

cmp_ a23

cmp_ b01

cmp_ b03

cmp_ b05

cmp_ b06

XXI

cmp_ b08

cmp_ b09

cmp_ b10

cmp_b11

cmp_b12

cmp_b14

cmp_b15

cmp_16

cmp_b17

XXII

cmp_b18

cmp_b19

cmp_b21

cmp_b22_oeste

cmp_b22_norte

cmp_b23

cmp_b24

cmp_b25

cmp_b26

XXIII

cmp_b27

cmp_b28

cmp_b29

cmp_b30

cmp_31

cmp_b32

cmp_b33

cmp_b34

cmp_b35

XXIV

cmp_b36

cmp_b37

cmp_b38

cmp_b39

cmp_b40

cmp_b41

cmp_b42

cmp_b43

cmp_b44

XXV

cmp_b45

cmp_c01

cmp_c02

cmp_c03

cmp_c05

cmp_c06_oeste

cmp_c06_norte

cmp_c06_sul

XXVI

cmp_c07

cmp_c09

cmp_c10_norte

cmp_c10_sul

cmp_c11

cmp_c12

cmp_c13

XXVII

cmp_c15

cmp_c16_oeste

cmp_c16_sul

cmp_c17_este

cmp_c17_norte

cmp_c17_oeste

XXVIII

Anexo IV

Ficha de Inspecção das fachadas.

Exemplos das fichas de campo

XXIX

Ficha de inspecção das fachadas

1] Dados do Edifício

Nome:

Morada:

Data de Construção:

Data da Última Intervenção:

2] Pedra natural

Cor:

3] Rigidez da Pedra natural – escala de Mohs:

4] Anomalias existentes na fachada

Nome:

Local:

Quantificação Visual:

5] Rugosidade da Pedra – quantificação visual:

6] Dimensão da Fachada

Referência da escala Horizontal:

Referência da escala Vertical:

7]Orientação Solar da fachada:

8] Condições de exposição / Factores relevantes

Intensidade de Trânsito:

Localização (ex.: miradouros, largos, junto à estrada):

Vegetação:

Pombos:

Outros:

Fotografias:

Da Fachada;

Das anomalias;

Que representem a rugosidade da pedra.

XXX

Exemplos das fichas de campo

Figura 15 - Ficha de campo da fachada cmp_a15

Figura 16 - Ficha de campo da fachada cmp_b25



XXXI

Anexo V

Caracterização das fachadas

estudadas

XXXII

ID Nome Freguesia Época

Construtiva (século)

Última Intervenção

cmp_a01 Igreja da Madalena Madalena XVIII 1997

cmp_a02 Igreja da Conceição Velha Madalena XVIII 1983

cmp_a05 Igreja e Mosteiro de São Vicente de Fora São Vicente de fora XVI 2011

cmp_a06 Igreja Paroquial de São Nicolau São Nicolau XIX 2006

cmp_a07 Igreja de Santa Engrácia (Panteão Nacional) São Vicente de fora XX 1976

cmp_a09 Igreja da Nossa Senhora de Jesus / Igreja Paroquial das Mercês Mercês XVIII 2006

cmp_a10 Igreja de Nossa Senhora da Encarnação Encarnação XIX 2007

cmp_a11 _oeste Igreja da Memória Ajuda XVIII 1961

cmp_a11_norte Igreja da Memória Ajuda XVIII 1961

cmp_a11_este Igreja da Memória Ajuda XVIII 1961

cmp_a11_sul Igreja da Memória Ajuda XVIII 1961

cmp_a12 Igreja de São Paulo São Paulo XVIII 2009

cmp_a15_oeste Igreja do Nosso Senhor dos Paços da Graça Graça XX 2005

cmp_a15_sul Igreja do Nosso Senhor dos Paços da Graça Graça XX 2005

cmp_a16_sul Igreja do Loreto Sacramento XVIII 2011

cmp_a16_oeste Igreja do Loreto Sacramento XVIII 2011

cmp_a18 Igreja do Carmo (Museu Arqueológico do Carmo) Sacramento XIV 1979

cmp_a19 Igreja de São Roque Encarnação XIX 2011

cmp_a20 Igreja de Santo António da Sé Sé XIX 1997

cmp_a21 Sé Catedral (Igreja de Santa Maria Maior) Sé XX 1997

cmp_a22 Igreja e Convento do Menino de Deus Santiago XVIII 1999

cmp_a23 Igreja de São Francisco de Paula Prazeres XVIII 1999

cmp_c01 Museus - Universidade de Lisboa - Fac. De Ciências São Mamede XVII 1966

cmp_c02 Universidade Nova de Lisboa - Fac. de Ciências Médicas Pena XX 2002

XXXIII

cmp_c03 Palácio de Vilalva - Quartel São Sebastião da Pedreira XX 1973

cmp_c05 Palácio Lavradio - Actual tribunal Militar São Vicente de Fora XVIII 1997

cmp_c06_oeste Palácio e Convento das Necessidades Prazeres XIX 1999

cmp_c06_sul Palácio e Convento das Necessidades Prazeres XIX 1999

cmp_c06_norte Palácio e Convento das Necessidades Prazeres XIX 1999

cmp_c07 Palácio Nacional da Ajuda (IGESPAR) Ajuda XVIII 1999

cmp_c09 Convento de xabregas - Teatro Ibérico Beato XVIII 1988

cmp_c10_sul Museu Militar e Arquivo Histórico Militar, Estado Maior do Exército Santo Estevão XVIII 1987

cmp_c10_norte Museu Militar e Arquivo Histórico Militar, Estado Maior do Exército Santo Estevão XVIII 1987

cmp_c11 Camara municipal - Praça do município (Paços do concelho) São Nicolau XVIII 1996

cmp_c12 Museu Nacional dos Coches Santa Maria de Belém XVIII 1986

cmp_c13 Teatro Nacional D. Maria II Santa Justa XIX 1988

cmp_c15 Basílica da Estrela Lapa XIX 2002

cmp_c16_sul Mosteiro dos Jerónimos - Museu da Marinha Santa Maria de Belém XX 1992

cmp_c16_oeste Mosteiro dos Jerónimos Santa Maria de Belém XX 1992

cmp_c17_este Torre de Belém Santa Maria de Belém XVI 1998

cmp_c17_norte Torre de Belém Santa Maria de Belém XVI 1998

cmp_c17_oeste Torre de Belém Santa Maria de Belém XVI 1998

cmp_b01 Igreja da Luz Carnide XVIII 2010

cmp_b03 Igreja do Campo Grande Campo Grande XIX 1995

cmp_b05 Igreja de São João de Deus São João de Deus XX 2000

cmp_b06 Paróquia de São João Baptista do Lumiar Lumiar XVII 2012

cmp_b08 Igreja Nossa senhora da Porta do Céu Lumiar XVII 2006

cmp_b09 Igreja de São Mamede São Mamede XX 1998

cmp_b10 Capela de nossa Senhora de Monserrate São Mamede XVIII 1945

cmp_b11 Paroquia de santa Isabel Santa Isabel XVIII 2001

cmp_b12 Igreja de São Sebastião da Pedreira São Sebastião da Pedreira XVII 2010

XXXIV

cmp_b14 Igreja do Santo Condestável Santa Isabel XV 2003

cmp_b15 Capela do Cemitério dos Prazeres Santo Condestável XIX 2002

cmp_b16 Igreja da Pena Pena XVIII 2004

cmp_b17 Igreja de Santos-o-Velho Santos-o-Velho XIX 1988

cmp_b18 Igreja de Nossa Senhora do Rosário (Templo da Força Aérea Portuguesa)

São Domingos de Benfica XIV 2010

cmp_b19 Igreja Paroquial de São Cristóvão e são Lourenço São Cristóvão XVII 1990

cmp_b21 Igreja de São João da Praça Sé XVIII 2003

cmp_b22_oeste Igreja de Santo Estevão Santo Estevão XVIII 2005

cmp_b22_norte Igreja de Santo Estevão Santo Estevão XVIII 2005

cmp_b23 Igreja de São Miguel São Miguel XVIII 1998

cmp_b24 Igreja de Nossa Senhora do Resgate Anjos XVIII 1986

cmp_b25 Igreja dos Anjos Anjos XX 2010

cmp_b26 Igreja do antigo Convento dos Capuchos São José XVIII 2002

cmp_b27 Igreja Paroquial do Socorro Socorro XVI 1982

cmp_b28 Capela de Nossa Senhora da Saúde Santa Justa XVI 1993

cmp_b29 Igreja de São Domingos Santa Justa XX 1996

cmp_b30 Igreja do Santíssimo Sacramento Sacramento XVIII 1989

cmp_b31 Igreja do Corpo Santo São Paulo XVIII 2001

cmp_b32 Igreja das Chagas São Paulo XVIII 2001

cmp_b33 Igreja da Lapa Lapa XVII 1991

cmp_b34 Igreja de Nª Srª Dores / Igreja Católica Alemã Lapa XX 2010

cmp_b35 Igreja de Nossa Senhora da Ajuda Ajuda XVIII 2001

cmp_b36 Igreja "da calçada das lajes" São João XVIII 2000

cmp_b37 Igreja do Beato António e Recolhimento do Grilo Beato XVII 1998

cmp_b38 Igreja Paroquial de Santa Maria dos Olivais Santa Maria dos Olivais XIV 1988

cmp_b39 Igreja da Ameixoeira Ameixoeira XV 2012

XXXV

cmp_b40 Igreja Paroquial de São Bartolomeu da Charneca Charneca XVII 1981

cmp_b41 Igreja de Santiago Santiago XVIII 2011

cmp_b42 Igreja de São Braz e de Santa Luzia Santiago XVIII 2012

cmp_b43 Igreja de São Pedro em Alcântara Alcântara XVIII 2000

cmp_b44 Antigo Convento dos Marianos Santos-o-Velho XVII 1996

cmp_b45 Igreja (St Andrew's Church) Prazeres XIX 1989

XXXVI

ID Rugosidade

da Pedra Dureza Superficial (Escala de Mohs)

Distância ao rio (m)

Orientação Solar

Trânsito

cmp_a01 2 cooper penny 2150 Oeste 2

cmp_a02 2 cooper penny 750 Sul 2


cmp_a06 2 cooper penny 548 Norte 2

cmp_a07 2 window glass 1787 Sul 1


cmp_a10 2 window glass 570 Norte 1

cmp_a11 _oeste 2 cooper penny 975 Oeste 1

cmp_a11_norte 2 cooper penny 975 Norte 1

cmp_a11_este 2 cooper penny 975 Este 1

cmp_a11_sul 2 cooper penny 975 Sul 1

cmp_a12 1 window glass 318 Este 2

cmp_a15_oeste 2 window glass 860 Oeste 1



cmp_a16_oeste 2 cooper penny 585 Oeste 2


cmp_a19 2 window glass 892 Sul 1



cmp_a22 2 cooper penny 534 Norte 1


cmp_c01 2 cooper penny 1430 Sul 1

cmp_c02 2 cooper penny 1580 Norte 2



cmp_c06_oeste 1 cooper penny 456 Oeste 1

cmp_c06_sul 1 cooper penny 456 Sul 1

cmp_c06_norte 1 cooper penny 456 Norte 1

cmp_c07 2 cooper penny 1730 Este 1

cmp_c09 2 cooper penny 0,35 Sul 1

cmp_c10_sul 2 window glass 0,164 Sul 1

cmp_c10_norte 2 window glass 0,164 Norte 1

cmp_c11 2 cooper penny 365 Oeste 2


cmp_c13 2 window glass 980 Sul 1

cmp_c15 2 window glass 1130 Norte 1

cmp_c16_sul 2 cooper penny 425 Sul 1


cmp_c17_este 2 cooper penny 0 Este 1

cmp_c17_norte 2 cooper penny 0 Norte 1


XXXVII

cmp_b01 2 window glass 6710 Este 2

cmp_b03 2 cooper penny 5320 Sul 2

cmp_b05 2 cooper penny 3360 Este 1

cmp_b06 2 window glass 6000 Oeste 1

cmp_b08 2 window glass 6000 Norte 1




cmp_b12 1 cooper penny 3060 Oeste 2








cmp_b22_oeste 2 cooper penny 234 Oeste 2

cmp_b22_norte 2 cooper penny 234 Norte 2


cmp_b24 2 cooper penny 1290 Norte 2


















cmp_b42 2 window glass 345 Sul 2




Documents

Modelos de gestão da degradação de fachadas em pedra de … · V Título: Modelos de gestão da degradação de fachadas em pedra de edifícios antigos Resumo A preocupação com