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Enregistrement W3018953222 · doi:10.4186/ej.2020.24.1.1

Influence of Type and Compositions of SCMs on Expansion of Mortar Bars from Alkali Silica Reaction

2020· article· en· W3018953222 sur OpenAlexfundno aff
Chakkarphan Sangsuwan, Suvimol Sujjavanich

Notice bibliographique

RevueEngineering Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKasetsart University Research and Development InstitutePartenariat Canadien Contre Le CancerKasetsart University
Mots-clésAlkali–silica reactionMortarAlkali metalAlkali–aggregate reactionMaterials scienceComposite materialChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of different local pozzolans, as a supplementary cementitious material (SCM), on the expansion of mortar bar due to Alkali Silica Reaction (ASR) were reported in this paper.Accelerated test on specimens using local volcanic aggregates, rhyolite, was used to investigate and to compare the effects of fly ash (FA) and metakaolin (MK) on the suppression of the length change.In this study, three different percentages of FA, namely, 20, 35 and 50 and three of MK, namely, 10, 15 and 20 were used as cement replacement.The results at 14 days showed slight decrease expansions for 20% FA replacement of 0.073% but the lowest expansions were 0.025% and -0.001%, respectively for 35% FA and 10% MK, compared to 0.176 % of the control mix.Increase the SCMs to 50% FA and 15-20% MK yielded reduction of expansion to the innocuous level.Results from 28 days acceleration registered a slight increase in expansion for FA mixes of 35 and 50% and all MK mixes, but still less than 0.10%, the threshold for innocuous level.Chemical composition analysis revealed decrease in CaO/SiO2 and CaO/Al2O3 ratio of the cementitious systems.This correlated with the expansion reduction.But alumina in Al2O3/SiO2 ratio showed the dominant effect on ASR suppression.Microstructures of all materials and casted specimens were also studied in detail.Considering all aspects, these SCMs, used in suitable amount were considered good candidates for ASR prevention in new concrete structures for both short and long term

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,227
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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