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Enregistrement W3124747112 · doi:10.1061/(asce)mt.1943-5533.0003626

Crack Self-Healing in NaOH-Activated Slag-Based Composites Incorporating Calcium Hydroxide

2021· article· en· W3124747112 sur OpenAlexaff
L. V. Zhang, Ahmed R. Suleiman, Moncef L. Nehdi

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials in Civil Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceScanning electron microscopeCalcium hydroxideComposite materialPortland cementCementEnergy-dispersive X-ray spectroscopyHydroxideChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geopolymers and alkali-activated materials (AAM) have emerged as a promising sustainable alternative to ordinary Portland cement (OPC). Although much effort has recently been devoted to a wide range of research on the self-healing of cracks in OPC-based composites, little is known about the self-healing potential of AAMs. Therefore, this study explores the crack self-healing capability of NaOH-activated slag composites using a portfolio of testing methods, including electrical conductivity, mercury intrusion porosimetry, inductively coupled plasma optical emission spectroscopy, scanning electron microscopy (SEM) coupled with energy-dispersive X-ray spectroscopy, and X-ray microcomputed tomography. Experimental results indicate that alkali-activated slag-based composites incorporating calcium hydroxide achieved higher levels of self-healing than control specimens without calcium hydroxide. X-ray micro-computed tomography coupled with three-dimensional image analysis demonstrated that the observed self-healing was a surface mechanism that only occurred at surface cracks. Calcium carbonate was found to be the main self-healing product in all test specimens. Leaching experimental results indicated that the concentration of Ca2+ ions in the AAM matrix plays a critical role in calcium carbonate precipitation and, thus, in the self-healing potential.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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