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Enregistrement W2015961077 · doi:10.1139/l08-089

Development of chloride binding capacity in cement pastes and influence of the pH of hydration products

2008· article· en· W2015961077 sur OpenAlexvenueno aff
Hao Song, Chang Hun Lee, Min Sun Jung, Ki Yong Ann

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Civil Engineering · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortland cementGround granulated blast-furnace slagSilica fumeCementitiousDistilled waterCementChlorideLeaching (pedology)Suspension (topology)Slag (welding)ChemistryNuclear chemistryMaterials scienceChemical engineeringMetallurgyChromatographySoil water

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study deals with the chloride binding capacity of cementitious materials. The binding capacities of ordinary Portland cement (OPC), 30% pulverized fuel ash (PFA), 60% ground granulated blast furnace slag (GGBS), and 10% silica fume (SF) pastes were monitored for 150 d using the water extraction method and the pH of the suspension (ground sample in distilled water) was simultaneously measured at 150 d. Results show that the binding capacity always increased with time, irrespective of binder, and the order of binding capacity with binders was 60% GGBS > 30% PFA > OPC > 10% SF. The pH of suspensions increased with time up to about 10 d, presumably due to a leaching out of alkalis, and then kept a certain value that was dependent on binder type. It was also found that an increase in the concentration of hydroxyl ions, derived from the pH of the suspension, resulted in a decrease in the mole ratio of free chloride to hydroxyl ions, reflecting the lower risk of steel corrosion.

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 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)0,000
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,395

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,161 · 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 tête enseignante, 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

Citations49
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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