Bio-healing for micro-crack treatment in cementitious materials: Toward a quantitative assessment of bacterial efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Bio-healing is a promising approach to enhancing natural self-healing and thus completely heal large micro-cracks (> 200 ?m) in cementitious materials. The aim of this research is to better understand bio-healing of cementitious materials in order to accelerate the healing kinetics and maximize sealing efficiency of large micro-cracks. The bio-healing approach generally consists in soaking micro-cracks in a culture medium containing a bacterial strain. However, it is difficult to precisely assess the efficiency of the bacterial-mediated precipitation in the bio-healing process with respect to the impacts of natural self-healing and precipitation induced by the culture medium. The aim of this work is to study the healing of well-defined micro-cracks on mortars subjected to more and more complex healing mechanisms. First, cracked mortars were subjected to natural self-healing, then to a precursor solution (calcium lactate), and finally, to a culture medium containing a bacterial strain. However, before this last step, an important part of this study focused on assessing the growth kinetics of a bacterial strain: Bacillus cohnii. Mortars specimens (W/C = 0.485) were submitted to controlled cracking at 28 days (under sustained load) using a mechanical expansive core. Two micro-crack categories were created (100 ± 5 ?m and 195 ± 30 ?m). The healing kinetics was evaluated from air-flow measurements that were used to compute the evolution, over time, of the apparent crack opening (1, 3 and 6 months of conservation at 23°C and 100% R.H.) Overall, self-healing was faster and more complete when cracks were soaked in calcium lactate solutions compared to natural healing. Thus, precursor solutions significantly improved the healing kinetics of the larger micro-cracks (> 150 ?m). On the other hand, the optimum growth conditions for Bacillus cohnii were evaluated at different nutrient concentrations and pH values. Finally, a method was developed in order to evaluate the bacterial activity semi-quantitatively.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».