Use of Nanoparticles in Cold Weather Masonry Construction
Notice bibliographique
Résumé
Masonry systems are vulnerable to cold climates during construction and service. In North America, this issue is a major concern for masonry contractors as they either have to implement thorough heating practices for laying and curing masonry systems or postpone the construction to warmer seasons. This might lead to loss of productivity, delays in construction schedules, and, inevitably, extra costs. To minimize the adverse effects of cold weather on masonry construction, a new approach based on the use of nanoparticles in the mixture design of mortar joints is proposed. Previous research on the use of nanoparticles in cement-based materials has shown that nanoparticles can significantly accelerate the kinetics of hydration of cementitious binders under normal temperatures (22°C ± 2°C). In this study, an effort is made to assess the effect of nano-alumina (NA) and nano-silica (NS) with dosages of 0 %, 2 %, and 4 % by mass of masonry cement on the performance of mortar mixtures prepared and cured at 5°C. The key assessment criteria were based on fresh properties, compressive strength, and microstructural features. The results indicated that mortar mixtures containing NS had better performance than that of the other mixtures with or without NA, which suggests the promising use of NS in cold weather masonry construction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».