Numerical Modeling to Achieve Concrete Durability for New Waterfront Structures of 100 Years or More, but at What Price?
Notice bibliographique
Résumé
Concrete durability design need not be black magic. Technologies and products exist in the market today to achieve durability goals of 100 or even 200 years. But the key questions that must be asked are: 1.What is the cost? 2. How can we convince ourselves that we can achieve these goals? 3. What quality control measures are needed to achieve these goals? The U.S. Navy has been making pioneering advances in concrete durability modeling techniques to ensure their extensive investments in new waterfront assets are sound investments. This technology is available to all and is being used on commercial waterfront projects as well. With the advances made in numerical modeling techniques, it is now possible to quantitatively predict durability with decent accuracy. The STADIUM® model, developed by Materials Service Life of Quebec, Canada, has been adopted by the U.S. Navy as their service life model of choice for predicting marine concrete durability. The numerical model relies on the use of four "transport properties" that are tested from actual concrete samples to determine how aggressive agents such as chloride ions move through the concrete over time. The advent of this new technology now allows engineers to place more emphasis on performance specifications rather than relying only on prescriptive methods. Engineers can specify strength and durability (in terms of required design life) requirements and allow contractors to innovate to achieve the desired results. There are numerous methods of achieving enhanced durability, including adding concrete cover distance of reinforcing steel, choosing a less corrosive or non-corrosive reinforcing steel, using fusion-bonded epoxy-coated rebars, using corrosion inhibitor admixtures, applying external barrier coatings, using supplementary cementitious materials such as fly ash and silica fume, and varying the concrete mix design parameters such as water cement ratio and cement content, for example. Numerical modeling allows the engineer to evaluate the myriad options on an even playing field to determine the optimal solution. The use of a standardized service-life model also allows suppliers to innovate and develop new products to improve durability performance, knowing that they will be subject to fair and unbiased evaluation. Such innovation is sorely lacking in the U.S. construction industry at present since it can often take 10 to 15 years to bring a new product to market. Durable concrete also requires effective quality control measures in the field to ensure the final product matches or exceeds performance in the laboratory. This paper will describe the beta-testing experience and lessons learned by the U.S. Navy on a major new wharf project in a corrosive tropical environment.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».