MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2897144277

Comparison of lithomarge and cement-based mortars performance in aggressive aqueous environments

2018· article· en· W2897144277 sur OpenAlexfundno aff
Jacek Kwasny, Timothy A. Aiken, Marios Soutsos, David Cleland, Andrew McIntosh

Notice bibliographique

RevuePurdue e-Pubs (Purdue University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University BelfastInvest Northern Ireland
Mots-clésCementMortarAqueous solutionEnvironmental scienceMaterials scienceComposite materialChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The resistance of room temperature cured geopolymer mortar (GPM) against chemical attacks, i.e. sodium and magnesium sulfate solutions, and sulfuric and hydrochloric acid solutions, was evaluated. GPM was formulated using a lithomarge precursor (low-purity kaolin) to achieve 28-day characteristic compressive strength of 60 MPa. Its performance was compared with an equivalent Portland cement mortar (PCM) having the same paste volume and strength grade. 28-day old bar samples were stored in 0.352 mol/L sulfate solutions for 52 weeks whereas 28-day old cube samples were exposed for 8 weeks to acid solutions with concentration of 0.52 mol/L. GPM showed superior performance against sulfate attack when compared to PCM. No visual deterioration was observed in GPM, the length changes were relatively small, and no changes to the microstructure were detected – in contrast to severely deteriorated PCM. As confirmed by visual observations and lower mass loss, GPM showed better resistance to attack by both acids than PCM. GPM provided a better quality (lower permeability) of an acid-degraded layer, lowering the degree of further deterioration. The main mechanisms of the matrix deterioration of GPM in both acids was dealumination of the hardened binder, with a higher degree of changes detected for sulfuric acid.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePurdue e-Pubs (Purdue University)Même sujetConcrete and Cement Materials ResearchTravaux en français237 207