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Enregistrement W3111516843 · doi:10.1177/0361198120967952

Effects of Nanosilica as Suspensions on the Hydration and the Microstructure of Hardened Cement Paste

2020· article· en· W3111516843 sur OpenAlexaff
Dulani P. A. Kodippili, R. A. L. Drew, Michelle Nokken

Notice bibliographique

RevueTransportation Research Record Journal of the Transportation Research Board · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrostructureCementMaterials scienceCalcium hydroxideScanning electron microscopeCalorimetryDispersion (optics)Composite materialDurabilitySuspension (topology)Chemical engineeringThermogravimetryDifferential scanning calorimetryThermogravimetric analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanosilica (NS) has shown significant beneficial effects on concrete. However, the utilization of NS to achieve its maximum benefits is limited by the agglomeration of nanoparticles, which is associated with production methods and the method of NS dispersion in concrete. In this study, the effects of the utilization of NS as a suspension in calcium hydroxide (CH) on the hydration characteristics and the microstructure of the cement pastes were investigated with different levels of cement replacements (1%, 2%, 4%, and 6% NS) at 2, 7, and 28 days. The hydration of the cement pastes was investigated by isothermal calorimetry, and the measurement of CH content by thermogravimetry. The microstructures were analyzed by scanning electron microscopy and by energy dispersive X-ray spectroscopic mapping. The microstructure of the pastes was characterized by analyzing the pore size and the pore size distribution using mercury intrusion porosimetry (MIP). The calorimetric studies indicated that the replacing cement by NS derived by this method leads to faster hydration up to 4% replacement. The CH contents could be reduced by the incorporation of NS. The pore structures revealed that the pastes with NS had become comparably denser than the pastes without NS. A positive insight into the durability characteristics was shown by the results of the MIP when using NS as suspensions.

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 seuil0,002

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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