PYRITE, MARCASITE, AND PYRRHOTITE: POTENTIAL CONSTRUCTION HAZARDS IN NEW ENGLAND AND BEYOND
Notice bibliographique
Résumé
Iron sulfides such as pyrite, marcasite, and, most notably as of late, pyrrhotite are known to cause concrete failure. These iron sulfide minerals cause damage either by incorporation into concrete mixes, or by merely being present in the surrounding native soils or fill in which the structural foundation is built. Both processes are highly dependent on oxygen, iron sulfide, and carbonate availability, however the oxidation reaction of iron sulfide minerals is cyclic and will continue once oxygen has been introduced to the system. Countries such as Canada, Japan, Namibia, and Ireland struggled with structural failures due to iron sulfide in the past. Regulations as to the amount of acceptable iron sulfides vary by country and there is no universal standard. For example, Ireland has a maximum allowable sulfate of 0.2% in an acid soluble test, but this test does not measure the amount of pyrite, only the soluble sulfate, which is a byproduct of pyrite oxidation. The European standard EN 12620 requires total sulfur content to be less than 0.1% if pyrrhotite is detected, or 1% if only other iron sulfides are present. Canada and Japan have also determined acceptable amounts of sulfate or total sulfur allowed in concrete. While the US uses the International Building Code thresholds for all soluble sulfates in contact with concrete, a national standard for pyrite or related iron sulfide minerals in building materials, fill, or the native soils has not been created for the United States. Increasingly, iron sulfide minerals have been identified as the causes of concrete degradation in homes and other structures in the northeast US, leading to interest in hazard detection and mitigation. Identification of iron sulfide risk through a combination of visual, geochemical, and geophysical methods is most effective in preempting iron sulfide-based damage, and communication of the potential hazards to the public can lead to more informed decisions regarding construction materials and locations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».