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Enregistrement W2765978075 · doi:10.1680/jmacr.17.00090

Correlating the permeability of mortar under compression with connected porosity and tortuosity

2017· article· en· W2765978075 sur OpenAlexafffund
Vivek Bindiganavile, Muhammad Abdullah Al Mamun, Behrang Dashtestani, Nemkumar Banthia

Notice bibliographique

RevueMagazine of Concrete Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovative concrete reinforcement materials
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre for Transportation Engineering and PlanningCement Association of Canada
Mots-clésTortuosityPorosityMaterials scienceMortarComposite materialPermeability (electromagnetism)Compressive strengthCompression (physics)Geotechnical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the influence of pore structure parameters – connected porosity and tortuosity – on the water permeability coefficient of cement mortar. Plain and fibre-reinforced mortar specimens were prepared to evaluate the permeability and characterise the microstructure. Polypropylene microfibres were incorporated at 0·25% volume fraction in the fibre-reinforced mortar specimens. The permeability of the mortar specimens was determined using an in situ method where hollow cylinders were subjected to uniaxial compressive stress. The specimens were loaded in the range of 0–90% of the ultimate compressive strength in five different stages. X-ray computed micro-tomography was employed to characterise the pore system of the mortar specimens. By analysing the tomographic images, both connected porosity and tortuosity of the pore network were evaluated. The results showed that the coefficient of water permeability has a correlation with connected porosity across the load levels. While no significant correlation was found with tortuosity alone, the water permeability was found to depend on the ratio between connected porosity and tortuosity as expressed by the Kozeny–Carman formulation.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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