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Enregistrement W2765237418 · doi:10.1680/jmacr.17.00189

Thermal properties of fibre-reinforced alkali-activated concrete in extreme temperatures

2017· article· en· W2765237418 sur OpenAlexafffund
Jose Goncalves, Yaman Boluk, Vivek Bindiganavile

Notice bibliographique

RevueMagazine of Concrete Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésMaterials scienceThermal conductivityComposite materialHeat capacityPolypropyleneAlkali metalThermalAtmospheric temperature rangeDrop (telecommunication)ThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal conductivity and specific heat capacity of paste and concrete prepared with alkali-activated fly ash were investigated. Along with a reference plain concrete mix, two other mixes were reinforced with a blend of steel and polypropylene fibres to examine the role of fibre reinforcement on the thermal constants. The mixtures were exposed to a range of extreme temperatures in the sub-zero and elevated regimes, from −30°C to 300°C, for a duration of 2 h. The thermal constants were measured using the transient plane source method on a hot-disc thermal analyser system. The results showed that there was no phase change in the alkali-activated system within the range of exposures. The thermal conductivity increased with a drop in ambient temperature, especially in the sub-zero regime. Adding fibres tended to lower the thermal conductivity, probably due to the finer pore size and consequent lowering of the freezing point of water. The specific heat capacity was found to rise with an increase in ambient temperature. A rule-of-mixtures approach was found to closely approximate the thermal constants at room temperature.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,890

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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