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Enregistrement W2003502068 · doi:10.1080/10298436.2014.893327

State-of-the-art report on use of nano-materials in concrete

2014· article· en· W2003502068 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Pavement Engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of WaterlooGeorge Brown College
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceNano-DurabilityCementitiousCarbon nanotubeStructural materialComposite materialNanotechnologyCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanotechnology application to concrete presents an innovative approach to improve concrete properties based on the ability to manipulate the cementitious material at an atomic scale. This paper presents a review of the nano-materials that have been used in concrete. The literature survey revealed that four nano-materials are most often used to modify concrete properties; these include nano-silica (nano-SiO2), nano-titanium dioxide (nano-TiO2), carbon nano-tubes (CNTs) and carbon nano-fibres (CNFs). All of these four nano-materials have shown improvement in many concrete properties. Both nano-TiO2 and nano-SiO2 reduce bleeding and segregation, and improve mechanical and transport properties. CNFs and CNTs tend to adversely affect the fresh properties due to agglomerations, which are overcome when a surfactant or ultrasonic mixer is used. However, both CNFs and CNTs significantly improve the mechanical properties of concrete. This paper also discusses how concrete durability is improved when nano-materials are added to concrete. In addition, this paper identifies several research needs based on the gaps in the current state of knowledge on using nano-materials in concrete.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle