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Enregistrement W3205928389 · doi:10.3390/cryst11101230

Experimental Investigation and Image Processing to Predict the Properties of Concrete with the Addition of Nano Silica and Rice Husk Ash

2021· article· en· W3205928389 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCrystals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHuskPortland cementMicrostructureMaterials scienceComposite materialPorosityProperties of concreteNano-CementMultiphysicsStructural engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of the combination of ultrafine rice husk ash (RHA) and nano silica (NS) enhances the compactness of hardened concrete, but there is still a lack of studies that address the effects of NS and RHA on the workability, mechanical properties and pore microstructure of concrete. This study mainly aims to investigate the influence of the pore size distribution in multiphysics concrete model modified by NS and RHA and to determine the workability and mechanical properties of concrete with NS and RHA. In this work, NS and RHA were used as 0, 5, 10, 15 and 20% replacements of ordinary Portland cement (OPC) in concrete grade M20. Concrete mixed with NS and RHA showed improved performance for up to 10% addition of NS and RHA. Further addition of NS and RHA showed a decrease in performance at 7, 14 and 28 days. The decrease in concrete porosity was also found to be up to 10% when adding NS and RHA to cement. Image processing was performed on the cement-based materials to describe the microstructure of the targeted material without damage. The results from the experimental and tomography images were utilized to investigate the concrete microstructure and predict its inner properties.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,207 · 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