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Enregistrement W2221532661 · doi:10.1063/1.4955429

A dissolution-precipitation mechanism is at the origin of concrete creep in moist environments

2016· article· en· W2221532661 sur OpenAlexaff
Isabella Pignatelli, Aditya Kumar, Rouhollah Alizadeh, Yann Le Pape, Mathieu Bauchy, Gaurav Sant

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Chemical Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Properties and Behavior
Établissements canadiensGiatec Scientific (Canada)
Organismes subventionnairesOak Ridge National LaboratoryUniversity of California, Los AngelesFederal Highway AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésCreepDissolutionPrecipitationMechanism (biology)Materials scienceChemical engineeringChemical physicsGeologyGeotechnical engineeringChemistryMetallurgyEngineeringMeteorologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long-term creep (i.e., deformation under sustained load) is a significant material response that needs to be accounted for in concrete structural design. However, the nature and origin of concrete creep remain poorly understood and controversial. Here, we propose that concrete creep at relative humidity ≥ 50%, but fixed moisture content (i.e., basic creep), arises from a dissolution-precipitation mechanism, active at nanoscale grain contacts, as has been extensively observed in a geological context, e.g., when rocks are exposed to sustained loads, in liquid-bearing environments. Based on micro-indentation and vertical scanning interferometry data and molecular dynamics simulations carried out on calcium-silicate-hydrate (C-S-H), the major binding phase in concrete, of different compositions, we show that creep rates are correlated with dissolution rates-an observation which suggests a dissolution-precipitation mechanism as being at the origin of concrete creep. C-S-H compositions featuring high resistance to dissolution, and, hence, creep are identified. Analyses of the atomic networks of such C-S-H compositions using topological constraint theory indicate that these compositions present limited relaxation modes on account of their optimally connected (i.e., constrained) atomic networks.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations94
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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