Determining alkali leaching during accelerated ASR performance testing and in field exposed cubes using cold water extraction (CWE) and µXRF
Notice bibliographique
Résumé
Considerable leaching of alkali metals was documented, both in concrete samples exposed to accelerated laboratory testing and field samples. CWE allowed to quantitatively determine the free alkali metal profiles as a function of the depth. However, CWE cannot account for the changes in the paste content towards a cast surface leading to a seemingly increase in alkali metals. The μXRF allowed to distinguish paste and aggregates. It allowed thereby to determine qualitative Na and K profiles in the cement paste phase of the concrete samples. The laboratory exposed samples showed a clear leaching profile into a depth of about 15 mm after 21 weeks of exposure at 60°C. Corresponding numbers for the 12 years field exposed cube were 50-60 mm. Alkali sorption by alkali silica gel was detected using the μXRF. For the laboratory exposed samples, the prisms prepared with Portland fly ash cement leached less alkali compared to the prisms prepared with ordinary Portland cement, as expected. The leaching in the middle of the prisms estimated based on the μXRF profiles agreed rather well with the level of alkali leaching determined based on the analysis of the leachate (i.e. the water below the samples during exposure).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».