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Enregistrement W2522260081 · doi:10.4028/www.scientific.net/kem.711.1037

Evaluating Sulphate Resistance of Cement-Based Systems by Sulphate Content Determination after Exposure

2016· article· en· W2522260081 sur OpenAlexafffund
Vivek Bindiganavile, Chi Qian Ou, Zheng Chen, Yaman Boluk

Notice bibliographique

RevueKey engineering materials · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEttringiteCementFly ashMaterials scienceUltimate tensile strengthPorosityComposite materialSulfateMetallurgyPortland cement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes approaches to evaluating the resistance of cement-based composites to sulphate attack. The conventional approach of evaluation by means of measuring expansion is discussed in comparison with the sulphate diffusion, which was quantified as a function of depth. Besides CSA Types GU and HS, a 30:70 blend of fly ash and cement Type GU was also examined. The specimens so produced were immersed in a sulphate solution as per ASTM C1012 and retrieved variously after 7, 14, 28, 56 and 84 days of exposure. As expected, Type HS cement performed best with minimum expansion and sulphate ingress. On the other hand, the Type GU cement showed lower expansion and sulphate ingress in comparison to the fly ash blended binder. Although bearing identical porosity, the blended binder had the smallest median pore size. Therefore, the sulphate ingress and consequent ettringite production likely cracks the blended system more than the other two. Significantly, after longer durations of sulphate exposure, the blended system showed higher tensile strength which implies a healing of cracks through ettringite formation.

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 seuil0,003

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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