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Enregistrement W2014254613 · doi:10.1680/macr.2007.59.7.495

The influence of binder type, cracking and cover on corrosion rates of steel in chloride-contaminated concrete

2007· article· en· W2014254613 sur OpenAlexaff
Allan Scott, Mark Alexander

Notice bibliographique

RevueMagazine of Concrete Research · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensUniversity of Fredericton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorrosionMaterials scienceSilica fumeGround granulated blast-furnace slagCementitiousCrackingPortland cementMetallurgyConcrete coverCementChlorideSlag (welding)Service lifeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cracking of reinforced concrete can result in substantial reduction in service life owing to rapid initiation of steel corrosion. Supplementary cementitious materials (SCMs) can alter not only the pore solution chemistry but also the environment surrounding the steel and lead to significant reductions in corrosion rate. The impact of binder type on corrosion rate was assessed using seven concrete mixtures comprising ordinary Portland cement (PC) and blends of PC with ground granulated blast-furnace slag, fly ash, condensed silica fume and a ternary blend. Corrosion rates were measured in prismatic specimens with crack widths of 0·2 mm or 0·7 mm. For 20 mm cover, all the SCMs resulted in at least a 50% reduction in corrosion rate compared with the PC control. Increase in crack width from 0·2 mm to 0·7 mm increased corrosion rate in all cases, but had far less impact than that of the SCMs. Increase in cover depth from 20 mm to 40 mm had substantial benefits for PC specimens, reducing corrosion rates by more than half; the same benefits were not observed in specimens using SCMs. This was ascribed to corrosion rates of SCM concretes being controlled primarily by resistivity of the system, while rates in PC specimens were controlled mainly by oxygen availability and thus cover depth.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,293 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations103
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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