Optical Fiber Chloride Sensor for Health Monitoring of Structures in Cold Regions
Notice bibliographique
Résumé
The ever-increasing need to maintain aging existing reinforced concrete structures, especially in severe winter environments, in good condition and a cost-effective manner arises mainly in structural health monitoring methods, where it is necessary to adopt approaches that allow early detection of corrosion. Chloride-induced corrosion is a significant durability issue in cold regions where de-icing salts are used. This paper presents an embedded optical fiber chemical sensor that detects reliable free chloride concentrations into concrete cover in a precise non-destructive manner. It is based on fluorescence measurements using a chloride-sensitive fluorescent calcium-alginate sol-gel. Optical fibers were not affected by environmental factors, ions presences, or cold climate. Nevertheless, the fluorescent chemical sensor showed sensitivity towards alkalinity, temperature, leaching, and photo-bleaching. These restraints were encountered by applying a successfully validated ratiometric fluorimetry approach. Also, the durability and long-term stability of the sensor were studied. This sensor detects low chloride concentrations in a range of 0.045–0.45 M present in pore solution. It demonstrates a robust behavior, and excellent long-term stability so that it can withstand harsh environments. Thus, this sensor could provide a new approach towards the rapid, simple, and non-destructive monitoring of the structural health for detected the onset of corrosion damage.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».