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Enregistrement W2521665589 · doi:10.4028/www.scientific.net/kem.711.511

Crack Growth Resistance in Fibre Reinforced Geopolymer Concrete Exposed to Sustained Extreme Temperatures

2016· article· en· W2521665589 sur OpenAlexafffund
Vivek Bindiganavile, Jose Goncalves, Yaman Boluk

Notice bibliographique

RevueKey engineering materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésPortland cementMaterials scienceCementitiousComposite materialCompressive strengthGeopolymerGeopolymer cementFly ashContext (archaeology)Sodium silicatePolypropyleneSodium hydroxideCementChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Portland cement concrete (PCC) is now second only to potable water in per capita consumption. And notwithstanding its numerous benefits, Portland cement itself is responsible for between 4 to 5% of the world’s manmade greenhouse gas emissions. In this context, geopolymer concrete is a promising alternative, wherein the Portland cement binder is replaced entirely by supplementary cementitious materials triggered by alkaline activators. Relatively little is known on the fracture response of this system, especially when exposed to extreme temperatures. The study reported here focused on the crack growth response of such a system prepared with Class F fly ash and reinforced with steel and polymeric fibres up to 1% volume fraction. The geopolymerization was effected with a blend of sodium hydroxide and sodium silicate to achieve a compressive strength of 30 MPa at 28 days. The resulting geopolymer concrete was subjected to temperatures between-30 oC to 300 oC, sustained for 2 hours. A fibre blend of steel to polypropylene in the mass ratio of 4:1 was incorporated. Based on the results, four different stages for fracture behaviour were identified with superior fibre efficiency seen at sub-zero temperatures.

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 seuil0,004

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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