Service life analysis from field data on age distributions

Abstract

In survey investigations of building stocks for example, data on age distributions of construction details are often collected. What interests the material scientist, though, is not the age distribution but rather the service life distribution. Presented herein will be a renewal process model describing the relationship between such an age distribution found and the corresponding service life distribution being sought. The model comprises a phenomenological parameter to accommodate correlations between objects and the service life’s determining factors. However, it is shown that, because of numerical ambiguity, the correlation parameter cannot be uniquely determined from an age distribution. Therefore, some additional information and data processing are required before the full advantage of this model can be realized. This somewhat difficult part has yet to be completed. Nevertheless, in its present form, the model does point out possible ranges of service life distribution parameters in terms of the correlation strength, thus providing uncertainties in the distribution parameters, which up until now have normally been overlooked when estimating the service lives of building materials. For wide service life distributions, it is shown that the possible parameter ranges will also the rather wide.

Résumé

Lors des enquêtes sur les stocks de matériaux, l’on collecte souvent des données sur la répartition des âges des éléments. Cependant, ce qui intéresse le scientifique n’est pas la répartition des âges mais la répartition de la durée de vie des éléments. On présente un modèle de procédé de renouvellement qui décrit la relation entre la répartition d’âge constatée et la répartition de la durée de vie correspondante. Ce modèle comprend un paramètre phénoménologique pour prendre en compte les corrélations entre les éléments et les facteurs déterminant leur durée de vie. Il est montré qu’en raison d’ambigüités numériques, ce paramètre de corrélation ne peut être déterminé uniquement sur la base de la répartition d’âge. Un complément d’informations et de traitement des données est donc nécessaire avant de pouvoir tirer complètement profit de ce modèle. Cette partie relativement difficule n’est pas encore finalisée. Néanmoins, dans sa forme actuelle, ce modèle indique des étendues posibles de paramètres de durée de vie, en termes de corrélations de résistance, qui démontrent des incertitudes dans les paramètres de répartition jusqu’à maintenant habituellement négligées dans l’estimation de durée de vie des matériaux de construction. En ce qui concerne les répartitions de durée de vie, il est montré que les étendues possibles des paramètres seraient assez larges.