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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
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
3.6. Conclusões do capítulo ............................................................................................ 34
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
4.4.1. Orientação Solar (FD1) .............................................................................................. 42
4.4.2. Distância ao Rio (FD2) ............................................................................................... 42
4.4.3. Intensidade de Trânsito (FD3) ................................................................................... 42
4.4.4. Dureza Superficial (FD4) ............................................................................................ 43
4.4.5. Rugosidade da Pedra (FD5) ....................................................................................... 44
4.4.6. Época de Construção (FD6) ....................................................................................... 45
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
5.3.1. Orientação Solar (FD1) .............................................................................................. 60
XII
5.3.2. Distância ao Rio (FD2) ............................................................................................... 64
5.3.3. Intensidade de Trânsito (FD3) ................................................................................... 66
5.3.4. Dureza Superficial (FD4) ............................................................................................ 67
5.3.5. Rugosidade da Pedra (FD5) ....................................................................................... 69
5.3.6. Época de Construção (FD6) ....................................................................................... 71
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
6.5. Conclusões do capítulo ............................................................................................ 92
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. 15 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o FD2 ................. 65
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. 18 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o FD3 .... 67
Figura 5. 19 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o FD4 ................. 69
Figura 5. 20 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o FD4 .... 69
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. 24 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o FD6 .... 73
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. 12 - Percentagens dos segmentos do FD4 ________________________________ 68
Quadro 5. 13 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD4 ____ 68
Quadro 5. 14 - Percentagens dos segmentos do FD5 ________________________________ 70
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. 17 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD6 ____ 72
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. 23 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação da Combinação 2 – FD1 e FD3 ____________________________________________________ 77
Quadro 5. 24 - Percentagens dos segmentos da Combinação 3 – FD2 e FD3 ______________ 79
Quadro 5. 25 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação 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 6. 8 - Matriz do Exemplo 2 ............................................................................................. 91
Quadro 6. 9 - Matriz do Exemplo 3 ............................................................................................. 92
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.
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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.
3.6. Conclusões do capítulo
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
Orientação Solar (FD1)
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
4.4.1. Orientação Solar (FD1)
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;
4.4.2. Distância ao Rio (FD2)
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.
4.4.3. Intensidade de Trânsito (FD3)
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).
4.4.4. Dureza Superficial (FD4)
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.
4.4.5. Rugosidade da Pedra (FD5)
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
4.4.6. Época de Construção (FD6)
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.
4.10. Conclusões do capítulo
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
Acumulação de sujidade
(Área - %)
174,364
Quantificação da acumulação de sujidade (∆EBlack)
303,489
Alteração Cromática
Quantificação da descoloração global (∆E)
49,222
Quantificação da descoloração da fachada (∆E)
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
Anomalia – Alteração Cromática
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.
Anomalia – Alteração Cromática
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 - %)
Quantificação da acumulação de sujidade (∆EBlack)
Justificação: O valor do EQM obtido indica que esta análise não caracteriza correctamente a anomalia sujidade.
Alteração cromática
Quantificação da descoloração global (∆E)
Quantificação da descoloração da fachada (∆E)
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.
5.3.1. Orientação Solar (FD1)
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
Acumulação de sujidade
(Área - %)
Norte
219,420
Sul
125,417
Este
106,094
Oeste
151,835
Alteração cromática
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
Anomalia – Alteração Cromática
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
Acumulação de sujidade
(Área - %)
Norte / Este / Oeste
190,085
Sul
114,709
Alteração cromática
Quantificação da
descoloração global (∆E)
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
Anomalia – Alteração Cromática
Figura 5. 14 - Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para dois segmentos do FD1
5.3.2. Distância ao Rio (FD2)
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.
Quadro 5. 8 - Percentagens dos segmentos do FD2
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
Acumulação de sujidade
(Área - %)
< 500 m
172,852
≥ 500 m
167,847
Alteração cromática
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. 15 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o FD2
Anomalia – Alteração Cromática
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.
5.3.3. Intensidade de Trânsito (FD3)
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.
Quadro 5. 10 - Percentagens dos segmentos do FD3
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).
Quadro 5. 11 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD3
Anomalia AQA Intensidade de Trânsito (FD3)
Equação da Curva de Gompertz
EQM
Sujidade
Acumulação de sujidade
(Área - %)
Nível 1
241,484
Nível 2
94,982
Alteração cromática
Quantificação da descoloração
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
Nas Figuras 5.17 e 5.18 apresentam-se os gráficos de degradação das anomalias sujidade e
alteração cromática para o FD3.
Anomalia - Sujidade
Figura 5. 17 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o factor FD3
Anomalia – Alteração Cromática
Figura 5. 18 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o 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.
5.3.4. Dureza Superficial (FD4)
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.
Quadro 5. 12 - Percentagens dos segmentos do FD4
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).
Quadro 5. 13 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD4
Anomalia AQA Dureza
Superficial (FD4) Equação da Curva de
Gompertz EQM
Sujidade
Acumulação de sujidade
(Área - %)
Cooper Penny
205,037
Window Glass
100,925
Alteração cromática
Quantificação da descoloração
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.
Nas Figuras 5.19 e 5.20 apresentam-se os gráficos de degradação das anomalias sujidade e
alteração cromática para o FD4.
69
Anomalia - Sujidade
Figura 5. 19 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o FD4
Anomalia – Alteração Cromática
Figura 5. 20 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o FD4
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.
5.3.5. Rugosidade da Pedra (FD5)
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
Quadro 5. 14 - Percentagens dos segmentos do FD5
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
Anomalia – Alteração Cromática
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
5.3.6. Época de Construção (FD6)
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
Quadro 5. 17 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação do FD6
Anomalia AQA Época Construtiva
(FD6) Equação da Curva de
Gompertz EQM
Sujidade
Acumulação de sujidade
(Área - %)
Antes do terramoto (século XVIII)
193,473
Depois do terramoto (século XIX)
137,892
Alteração cromática
Quantificação da descoloração
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.
Nas Figuras 5.23 e 5.24 apresentam-se os gráficos de degradação das anomalias sujidade e
alteração cromática, para o FD6.
Anomalia – Sujidade
Figura 5. 23 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para o FD6
73
Anomalia – Alteração Cromática
21
Figura 5. 24 – Quantificação da descoloração global (∆E) - Curvas de Gompertz para o FD6
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)
Orientação Solar (FD1)
Distância ao Rio (FD2)
Equação da Curva de Gompertz
EQM
Sujidade
Acumulação de 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
Anomalia – Sujidade
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%
No Quadro 5.23, encontram-se as equações das curvas de degradação segundo o ajustamento
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
Quadro 5. 23 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação da Combinação 2 – FD1 e FD3
Anomalia AQA Orientação Solar (FD1)
Intensidade de Trânsito
(FD3)
Equação da Curva de Gompertz
EQM
Sujidade
Acumulação de 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
Alteração cromática
Quantificação da
descoloração global (∆E)
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.
Anomalia – Sujidade
78
Figura 5. 26 - Acumulação de Sujidade (área - %) - Curvas de Gompertz para a Combinação 2 – FD1 e FD3
Anomalia – Alteração Cromática
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%
No Quadro 5.25, encontram-se as equações das curvas de degradação segundo o ajustamento
do método das curvas de Gompertz e os respectivos erros quadráticos médios (EQM),
referentes à combinação 3, para a anomalia sujidade.
Quadro 5. 25 – Equações e Erros Quadráticos Médios das curvas de degradação da Combinação 3 – FD2 e FD3
Anomalia AQA Distância
ao Rio (FD2)
Intensidade de Trânsito
(FD3)
Equação da Curva de Gompertz
EQM
Sujidade
Acumulação de 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
Anomalia – Sujidade
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
Acumulação de 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.
Alteração Cromática
Quantificação da descoloração
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
influência do factor.
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
influência do factor.
Combinação de Factores de Degradação
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).
Combinação 2 FD1 e FD3
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.
Combinação 3 FD2 e FD3
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
Alteração cromática
Combinação 2 FD1 e FD3
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.
Anomalia – Sujidade
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
Combinação de Factores de Degradação
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
Anomalia – Sujidade
Combinação 1 de Factores de Degradação
Percentagens de área de sujidade
Orientação Solar (FD1)
Distância ao Rio (FD2)
< 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)
Anomalia – Alteração Cromática
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
Combinação de Factores de Degradação
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
Orientação Solar (FD1)
Intensidade de Trânsito
(FD3) < 5
Entre 5 e 10
Entre 10 e 15
Entre 15 e 20
> 20
Norte/ Este/ Oeste
Nível 1
Monitorizar a presença de
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.
Anomalia – Sujidade
Quadro 6. 5 - Anomalia – Sujidade – Quadro de correspondência entre a quantificação do BL1.0 e a descrição das características visuais
Anomalia – Sujidade
Percentagens de área de sujidade
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).
Anomalia – Alteração Cromática
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
Anomalia – Sujidade
Combinação 1 de Factores de Degradação
Percentagens de área de sujidade
Orientação Solar (FD1)
Distância ao Rio (FD2)
< 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)
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
Quadro 6. 8 - Matriz do Exemplo 2
Anomalia – Sujidade
Combinação 1 de Factores de Degradação
Percentagens de área de sujidade
Orientação Solar (FD1)
Distância ao Rio (FD2)
< 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)
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
Quadro 6. 9 - Matriz do Exemplo 3
Anomalia – Sujidade
Combinação 1 de Factores de Degradação
Percentagens de área de sujidade
Orientação Solar (FD1)
Distância ao Rio (FD2)
< 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)
6.5. Conclusões do capítulo
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:
Orientação Solar (FD1)
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.
Distância ao Rio (FD2)
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.
Combinação de Factores de Degradação
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
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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.
Dissertação de Mestrado em Engenharia Civil, Instituto Superior Técnico, UTL, Lisboa.
Takata, S., Kirnura, F., Van Houten, F. J. A. M., Westkamper, E., Shpitalni, M., Ceglarek, D., & Lee,
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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.
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
Direcção do vento e
Distribuição
Fevereiro (%)
Figura 4 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Fevereiro em Lisboa (Windfinder,2013)
Março
Direcção do vento e
Distribuição Março
(%)
Figura 5 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Março em Lisboa – (Windfinder,2013)
Abril
Direcção do vento e
Distribuição Abril
(%)
Figura 6 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Abril em Lisboa (Windfinder,2013)
V
Maio
Direcção do vento e
Distribuição Maio
(%)
Figura 7 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Maio em Lisboa (Windfinder,2013)
Junho
Direcção do vento e
Distribuição Junho
(%)
Figura 8 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Junho em Lisboa (Windfinder,2013)
Julho
Direcção do vento e
Distribuição Julho
(%)
Figura 9 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Julho em Lisboa (Windfinder,2013)
VI
Agosto
Direcção do vento e
Distribuição Agosto
(%)
Figura 10 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Agosto em Lisboa (Windfinder,2013)
Setembro
Direcção do vento e
Distribuição
Setembro (%)
Figura 11 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Setembro em Lisboa (Windfinder,2013)
Outubro
Direcção do vento e
Distribuição
Outubro (%)
Figura 12 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Outubro em Lisboa (Windfinder,2013)
VII
Novembro
Direcção do vento e
Distribuição
Novembro (%)
Figura 13 – Direcção e intensidade dos ventos no mês de Novembro em Lisboa (Windfinder,2013)
Dezembro
Direcção do vento e
Distribuição
Dezembro (%)
Figura 14 - Direcção e intensidade dos ventos no mês de Dezembro em Lisboa (Windfinder,2013)
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_a02 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_a05 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_a06 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_a07 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_a09 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_a20 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_a21 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim
cmp_a22 Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim
X
cmp_a23 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_c01 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_c02 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_c03 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_c07 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_c09 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_c12 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_c13 Sim Sim Sim 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_b06 Sim Sim Não Não Não Não Não
cmp_b08 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b09 Sim Sim Sim Não Não Não Não
XI
cmp_b10 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b11 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b12 Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim
cmp_b14 Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim
cmp_b15 Sim Sim Não Não Não Não Não
cmp_b16 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b17 Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim
cmp_b18 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b19 Sim Sim Sim Sim Sim Sim Sim
cmp_b21 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b22_oeste Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b22_norte Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b23 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b24 Sim Sim Sim Sim Sim Não Sim
cmp_b25 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b26 Sim Sim Sim Não Sim Não Não
cmp_b27 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b28 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b29 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b30 Sim Sim Sim Não Sim Sim Sim
cmp_b31 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b32 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b33 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b34 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b35 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b36 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b37 Sim Sim Sim Não Não Não Não
XII
cmp_b38 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b39 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b40 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b41 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b42 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b43 Sim Sim Sim Não Não Não Não
cmp_b44 Sim Sim Sim Não Sim Sim Não
cmp_b45 Sim Sim Sim Não Não Não Não
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_a02 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_a05 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_a06 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_a07 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_a09 Sim Sim Não Não Não Não Sim Sim
cmp_a10 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
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_a18 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_a19 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_a20 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_a21 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_a22 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_a23 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_c01 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_c02 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_c03 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_c05 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_c07 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_c09 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_c10_sul Sim Não Não Não Não Não Sim Não
cmp_c10_norte Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_c11 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
XIV
cmp_c12 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_c13 Sim Não Não Não Não Não Não Não
cmp_c15 Sim Sim 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_b08 Sim Não Não Não Não Não Não Não
cmp_b09 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b10 Sim Sim Não Não Não Não Não Sim
cmp_b11 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b12 Sim Não Não Não Não Não Sim Não
cmp_b14 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b15 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b16 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_b17 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b18 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_b19 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_b21 Sim Sim 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
cmp_b23 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
XV
cmp_b24 Sim Sim Não Não Não Não Sim Sim
cmp_b25 Sim Não Não Não Não Não Não Não
cmp_b26 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b27 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_b28 Sim Não Não Não Não Não Não Não
cmp_b29 Sim Sim Não Não Não Não Não Sim
cmp_b30 Sim Sim Não Não Não Não Sim Não
cmp_b31 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b32 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b33 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b34 Sim Não Não Não Não Não Não Não
cmp_b35 Sim Sim Não Não Não Não Não Sim
cmp_b36 Sim Não Não Não Não Não Não Não
cmp_b37 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b38 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b39 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b40 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b41 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b42 Sim Não Não Não Não Não Não Não
cmp_b43 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b44 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
cmp_b45 Sim Sim Não Não Não Não Não Não
XIX
cmp_ a11_este
cmp_ a11_sul
cmp_ a12
cmp_ a15_oeste
cmp_ a15_sul
cmp_ a16_sul
cmp_ a16_oeste
cmp_ a18
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
Figura 17 - Ficha de campo da fachada cmp_b30
Figura 18 - Ficha de campo da fachada cmp_b39
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_a05 2 cooper penny 2706 Oeste 1
cmp_a06 2 cooper penny 548 Norte 2
cmp_a07 2 window glass 1787 Sul 1
cmp_a09 2 cooper penny 760 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_a15_sul 2 cooper penny 860 Sul 1
cmp_a16_sul 2 cooper penny 585 Sul 2
cmp_a16_oeste 2 cooper penny 585 Oeste 2
cmp_a18 2 cooper penny 673 Oeste 2
cmp_a19 2 window glass 892 Sul 1
cmp_a20 2 cooper penny 1844 Oeste 2
cmp_a21 2 cooper penny 293 Oeste 2
cmp_a22 2 cooper penny 534 Norte 1
cmp_a23 2 cooper penny 456 Sul 2
cmp_c01 2 cooper penny 1430 Sul 1
cmp_c02 2 cooper penny 1580 Norte 2
cmp_c03 2 cooper penny 3060 Sul 2
cmp_c05 2 cooper penny 630 Sul 1
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_c12 2 cooper penny 326 Sul 1
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_c16_oeste 2 cooper penny 425 Oeste 1
cmp_c17_este 2 cooper penny 0 Este 1
cmp_c17_norte 2 cooper penny 0 Norte 1
cmp_c17_oeste 2 cooper penny 0 Oeste 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_b09 2 cooper penny 1430 Sul 1
cmp_b10 2 window glass 1430 Norte 1
cmp_b11 1 cooper penny 1370 Sul 1
cmp_b12 1 cooper penny 3060 Oeste 2
cmp_b14 2 window glass 1370 Este 1
cmp_b15 2 cooper penny 1700 Este 2
cmp_b16 2 cooper penny 2330 Este 2
cmp_b17 2 cooper penny 396 Oeste 1
cmp_b18 2 window glass 4340 Norte 2
cmp_b19 1 cooper penny 700 Oeste 2
cmp_b21 2 window glass 190 Este 2
cmp_b22_oeste 2 cooper penny 234 Oeste 2
cmp_b22_norte 2 cooper penny 234 Norte 2
cmp_b23 2 cooper penny 240 Este 2
cmp_b24 2 cooper penny 1290 Norte 2
cmp_b25 2 window glass 1740 Oeste 2
cmp_b26 2 cooper penny 1830 Este 2
cmp_b27 2 cooper penny 850 Norte 2
cmp_b28 1 cooper penny 980 Sul 2
cmp_b29 2 window glass 964 Oeste 2
cmp_b30 2 cooper penny 581 Este 2
cmp_b31 2 window glass 190 Este 2
cmp_b32 1 cooper penny 450 Oeste 2
cmp_b33 2 cooper penny 740 Sul 1
cmp_b34 2 window glass 1140 Oeste 1
cmp_b35 2 cooper penny 912 Sul 1
cmp_b36 1 cooper penny 428 Norte 1
cmp_b37 2 cooper penny 283 Sul 1
cmp_b38 2 window glass 1200 Oeste 1
cmp_b39 2 cooper penny 6000 Oeste 1
cmp_b40 2 cooper penny 5000 Oeste 1
cmp_b41 2 cooper penny 335 Sul 2
cmp_b42 2 window glass 345 Sul 2
cmp_b43 2 cooper penny 780 Norte 1
cmp_b44 2 cooper penny 396 Sul 1
cmp_b45 2 cooper penny 456 Norte 2