Resistance to Chloride Ion Permeability of Concrete Mixed with Fly Ash, Slag Powder, and Silica Fume
Notice bibliographique
Résumé
This paper attempts to study the resistance to chloride ion permeability of concrete mixed with different admixtures such as fly ash (FA), slag powder (SP), and silica fume (SF).For this, taking the C50 concrete with the 1:1 proportion of FA and SP, the test method for rapid chloride ion migration (RCM) coefficients was used to study the resistance to chloride ion permeability and economic benefits of the concrete under the conditions of different total amount of admixtures, SF content, and air content.The results show that the increase in the total amount of the admixture can improve the concrete resistance to chloride ion penetration, but in a gradually weakening trend; the increase in SF content can increase the concrete resistance to chloride ion penetration, but the enhancement effect is gradually decreased; the SF has more significant effect on improving the 56d concrete resistance to chloride ion penetration; the increase of air content greatly increases the chloride ion migration coefficient of concrete at 28d, and the chloride ion migration coefficient increases linearly at 56d; the air content within 5% has an insignificant effect on the resistance to the chloride ion permeability; the NH40-2 was chosen to be the optimal mix ratio.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».