EXPERIMENTAL STUDY ON CORROSION MONITORING AND ASSESSMENT OF CONCRETE STRUCTURES USING ACOUSTIC EMISSION
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to employ acoustic emission (AE) technique to detect and identify the level of damage resulting from reinforcing steel corrosion in reinforced concrete structures. Five reinforced concrete prism samples with a constant concrete cover (20 mm) were subjected to an accelerated corrosion test. The samples were corroded until reaching five different levels of theoretical mass loss: 1, 2, 3, 4 and 5% calculated using Faraday’s law. The corrosion activity of the five samples was continuously monitored using attached AE sensors and a data acquisition system. The acquired AE signal parameters including AE signal strength, counts, energy, and number of hits were analyzed firstly to detect corrosion onset and secondly to predict the extent of damage as a result of corrosion propagation. The results obtained from AE monitoring were analyzed, evaluated, and compared to half-cell potential (HCP) measurements, and the amount of current passing with time. The analysis of these results involved comparing the AE cumulative signal strength (CSS) and each of the actual/theoretical percentages of mass loss, passed electrical current, and HCP readings. This analysis showed that CSS can be correlated to both HCP and electrical current at all degrees of damage from corrosion initiation up to 5% of mass loss. In addition, other AE signal parameters including number of hits, counts, and energy showed a significant increase in their cumulative values as the level of the theoretical mass loss, actual mass loss, and crack widths were increased. The results of this investigation confirmed that AE parameters (especially CSS) can be evaluated to detect corrosion earlier than other available nondestructive testing and evaluation techniques. Furthermore, it can be employed to represent the extent of damage occurring in reinforced concrete structures caused by corrosion of reinforcing steel.
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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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».