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Enregistrement W2910987621 · doi:10.1080/21650373.2018.1519645

Effects of pozzolans on acid resistance of shotcrete for sewer tunnel rehabilitation

2019· article· en· W2910987621 sur OpenAlexafffund
Linping Wu, Chaoshi Hu, Wei Victor Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Sustainable Cement-Based Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSilica fumeMetakaolinPozzolanFly ashMaterials scienceSulfuric acidCompressive strengthPozzolanic activityCuring (chemistry)CementComposite materialMetallurgyPortland cement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aims to investigate the use of pozzolans–fly ash (FA), metakaolin (MK), and silica fume (SF)—which can be sourced from local mine waste to improve acid resistance of rehabilitation shotcrete. Cement was replaced with these pozzolanic materials at ratios of 5%, 10%, 20%, and 30% to prepare cylindrical samples. These samples were immersed in sulfuric acids (H2SO4) with various pH for 3 months. Then the mass change and uniaxial compressive strength (UCS) at various immersion ages were monitored as possible indicators of degradation. It was found that FA and SF mixes demonstrated reasonable improvement on acid resistance; of the 13 mixes, 5% SF replacement exhibited the least mass loss after 3 months of immersion. However, optimal percentages with the least UCS change varied depending on the acidity of the immersing acid. Furthermore, the effectiveness of mass change and UCS change was discussed regarding the evaluation of acid resistance.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,622

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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