MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2076205138 · doi:10.2113/jeeg19.3.175

Determining Ground Penetrating Radar Amplitude Thresholds for the Corrosion State of Reinforced Concrete Bridge Decks

2014· article· en· W2076205138 sur OpenAlexaff
Nicole Martino, Ken Maser, Ralf Birken, Ming Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Environmental and Engineering Geophysics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGeophysical Methods and Applications
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesNational Institute of Standards and TechnologyMassachusetts Department of TransportationU.S. Department of Commerce
Mots-clésRebarGround-penetrating radarCorrosionDeckStructural engineeringBridge (graph theory)Bridge deckHalf-cellAmplitudeService lifeGeotechnical engineeringMaterials scienceGeologyEnvironmental scienceRadarEngineeringComposite materialOpticsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The most expensive part to maintain throughout the lifespan of a reinforced concrete bridge is the deck, largely because rehabilitation occurs after degradation is visible on a surface. However, the mechanisms that are the cause of deterioration, such as reinforcing bar corrosion, are initiated long before damage is detected via visual inspection. If rebar corrosion can be detected in its early stages, before severe deterioration has resulted, maintenance costs can be significantly reduced and the life cycle extended. Recent studies have shown that ground penetrating radar (GPR) rebar reflection amplitude attenuation correlates with active corrosion in reinforced concrete bridge decks. A significant advantage of GPR over other non-destructive evaluation (NDE) methods is its ability to be operated at highway speeds so that traffic is not disrupted. However, a well-defined GPR amplitude threshold allowing the operator to distinguish non-corroded from corroded areas of the deck has yet to be established. Because reinforcing steel corrosion is the most predominant cause of bridge deck deterioration, this research seeks to quantify the thresholds relating GPR signal amplitudes and rebar corrosion. One bridge deck removed from service, seventeen artificially corroded slabs, and one in-service bridge deck were analyzed using GPR and half-cell potential (HCP), which measures the amount of active corrosion and is currently considered the standard NDE method. A significant correlation between these two methods was found for each case. To systematically determine a threshold for the GPR so that deteriorated areas of the deck can be identified, receiver operating characteristic (ROC) curves were utilized. With an accuracy of over 87% for each scenario, this method clearly demonstrates the use of GPR for distinguishing corrosion in bridge decks.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations21
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Environmental and Engineering GeophysicsMême sujetGeophysical Methods and ApplicationsTravaux en français237 207