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Enregistrement W2099759663 · doi:10.1680/adcr.2005.17.1.29

Correlations between porosity, chloride diffusivity and electrical resistivity in volcanic pumice-based blended cement pastes

2005· article· en· W2099759663 sur OpenAlexaff
Khandaker M. Anwar Hossain

Notice bibliographique

RevueAdvances in Cement Research · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesPapua New Guinea University of Technology
Mots-clésMaterials scienceChlorideCementComposite materialThermal diffusivityCuring (chemistry)Electrical resistivity and conductivityPorosityDifferential scanning calorimetryMineralogyMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the results of an investigation on the chloride diffusivity of volcanic pumice (VP)-blended hardened cement pastes with varying curing age of up to 1 year. The pastes had 0, 20 and 40% VP as cement replacement and water to binder ratios (W/B) of 0·40, 0·50 and 0·60. The accelerated chloride ion diffusion test was used to calculate the chloride ion diffusion coefficient (D i ) of pastes using the Nernst–Plank equation for steady-state condition. In addition, electrical resistivity, mercury intrusion porosimetry, and differential scanning calorimetry (DSC) tests were also conducted. Good correlations were found between D i , total pore volume and electrical resistivity of the pastes. The Di values of VP-blended pastes were within the range of 10 −7 –10 −9 cm 2 /s. It was also found that blending cement with VP significantly reduced the long-term chloride ion diffusion coefficient and hence increased the long-term corrosion resistance of pastes. This fact was also supported by the presence of lower quantity of Ca(OH) 2 and higher quantity of Friedel's salt in the VP-blended pastes as observed from the DSC tests. Pastes with 40% VP showed better performance in terms of chloride ion diffusivity. The water to binder ratio was also found to affect the D i at the early ages of curing, but became less important at the later ages of curing.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,213
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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