Effect of temperature on early-age properties of self-consolidating concrete equivalent mortar
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the effect of material temperature during casting on fresh properties, hydration kinetics, and early-age compressive strength of self-consolidating concrete (SCC) was evaluated. Concrete equivalent mortars (CEMs) based on SCC mixture designs with water-to-binder ratios of 0.41 and 0.45 were investigated. The SCC mixtures are targeted for infrastructure and building construction and precast applications. The CEMs were prepared at temperatures ranging from 8 to 36°C. Superplasticizer (SP) and air-entraining agent (AEA) demand were evaluated for the CEM mixtures made with different supplementary cementing material (SCM) and limestone filler types. Test results showed that the ambient temperature can significantly affect the SP and AEA demand, hydration kinetics, and compressive strength after 1 d of age. According to the ultraviolet–visible spectrophotometry (UV/Vis) test, the absorption rate of polycarboxylate-based SP decreased with temperature. In contrast, the sensitivity of polynaphthalene sulfonate-based SP to temperature was minimal. Relationships between the variations of different admixture contents, heat flux, and compressive strength with temperature were developed. For a constant slump flow and air content, the demand of the SP and AEA, heat flux, and 1-d compressive strength of CEMs increased linearly with material temperature.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».