Behaviour and Performance of Monofilament Macro-Synthetic Fibres in Dry-Mix Shotcrete
Notice bibliographique
Résumé
The use of monofilament macro-synthetic fibres in wet-mix shotcrete applications has grown significantly worldwide since their introduction in the late 90's. As opposed to the stiffer steel fibres, which have to be used at relatively short lengths (30mm) to reduce line blockage, the more flexible macro-synthetic fibres can typically be used, in well proportioned wet-mix shotcrete mixtures, at lengths ranging from 50 to 100mm, without significantly reducing the pumpability and shootability of the mixture. Other reported benefits of macro-synthetic fibres over steel fibres in wet-mix shotcrete include reduced equipment wear and fibre rebound, and increased shotcrete layer built-up thickness. However, attempts to date to incorporate macro-synthetic fibres in dry-mix shotcrete have failed for numerous technical reasons. The problems encountered range from the inability to uniformly mix the fibres at the dry-batching plant using a standard mixing sequence, to fibres causing conduit blockage of the batching dispensing unit, fibres causing blockage of the dry material exiting from the bulk bags, fibres collecting and blocking the shotcrete gun and lines, very high fibre rebound and consequently, very poor in-situ performance. This paper presents the details and results of a systematic testing program that was conducted to identify the key parameters affecting the performance of monofilament macro-synthetic fibres in dry-mix shotcrete. Based on the results obtained from this study, modifications were made to the geometrical characteristics of a specific fibre type to eliminate the problems observed and enable the production of high quality macro-synthetic fibre reinforced dry-mix shotcrete for commercial use.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».