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Enregistrement W3164314000 · doi:10.1590/s1983-41952021000400004

Rice husk ash as supplementary cementing material to inhibit the alkali-silica reaction in mortars

2021· article· en· W3164314000 sur OpenAlexaff
Eloise Aparecida Langaro, Cleberson Adorno dos Santos, Marcelo Henrique Farias de Medeiros, Diego Jesus De Souza, Eduardo Pereira

Notice bibliographique

RevueRevista IBRACON de Estruturas e Materiais · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésDurabilitySilica fumeMortarHuskPozzolanMaterials scienceAlkali–silica reactionPozzolanic reactionComposite materialScanning electron microscopeMetakaolinFly ashCementPortland cement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

abstract: Alkali-silica reaction (ASR) is one of the most harmful distress mechanisms that affects the durability of concrete worldwide. Yet, it has been found that ASR-induced expansion and distress may be prevented by the appropriate use of supplementary cementing materials (SCMs). Recent studies suggest that rice husk ash (RHA), a by-product of the rice production, may present promising performances as a pozzolanic material and to enhance the durability of blended mixtures. There are many controversial studies regarding the use of RHA and how its properties directly affect the performance and durability of concretes and mortars. The present study aims to evaluate the influence of the RHA on ASR through the accelerated mortar bar test (AMBT), X-Rays Diffraction (XRD), Thermogravimetric Analysis (TG), Mercury Intrusion Porosimetry (MIP) and Scanning Electron Microscopy (SEM). To validate the obtained data, the results were compared with mortars made of a well-known SCM (silica fume) which has distinguished behaviour against ASR. The results indicate that, besides the silica fume mortars have showed better results, the use of RHA suggests promising results to mitigate the ASR, yet, further analysis on concrete prims test should be carried out to fully validate the use of RHA to enhance the durability of the concrete. The RHA finesses and its particle size were the most important properties in the SCM performance.

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,246 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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