Effect of Self-Healing on the Different Transport Properties of Cementitious Composites
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on the effects of self-healing on the different transport properties of microcracked Engineered Cementitious Composites (ECC) with different maturity levels and incorporating three different mineral admixtures with greatly varying chemical compositions. The effect of self-healing capability on transport properties was assessed using water sorptivity and rapid chloride permeability tests (RCPT). Experimental results revealed that with the selection of proper mineral admixture type and conditioning, a 92% recovery in water sorptivity results is attainable. Moreover, a considerable amount of this recovery took place after only 7 days of water curing, significantly lowering the risk of water transport by capillary suction into cracked ECC. Like the sorptivity measurements, most of the chloride ion penetrability values could also be reduced up to a great extent after 30 days of water curing, so most of the results fell into the low penetrability level during this period, as prescribed by ASTM C1202. Although self-healing in terms of RCPT results started to be visible in the first 7 days of water curing, significant improvements needed more time in RCPTs, unlike the sorptivity results. Overall, these findings suggest that the rate of self-healing varies depending on the different transport mechanisms dominant in a given infrastructure type during its service life.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».