MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3212724114 · doi:10.32920/ryerson.14656461.v1

Self-healing bacterial cementitious concrete composites: development and performance evaluation

2021· preprint· en· W3212724114 sur OpenAlex
Sini Bhaskar

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSorptivityCementitiousMaterials scienceSelf-healingMortarCompressive strengthComposite materialCrackingCementMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The principal objective of the research is to contribute towards attaining the goal of developing self-healing cementitious concrete composites by incorporating bacteria as healing agent. Since the root cause of the majority of structural failure is attributed to concrete cracking, there is a compelling economic incentive to develop a concrete that can treat and repair the damage all by itself. Even though some research has been carried out in this area, a major breakthrough in identifying the types of bacteria, modes to protect this bacteria from high pH concrete environment and nutrients for effective healing are yet to materialise. For the present study, three different bacteria namely, Sporosarcina ureae, Sporosarcina pasteurii and Bacillus subtilis subsp. spizizenii and two protective vehicles such as zeolite and pumice were selected to determine the best combination among them for self-healing. Normal and fibre reinforced mortar and engineered cementitious composite (ECC) specimens were employed for the study. In order to develop self-healing bacterial concrete based materials, it is crucial to understand whether the introduction of mineral producing bacteria and nutrients adversely affect the properties. Thus, various concentrations of bacteria and nutrients were tested to determine the best possible combinations without sacrificing concrete properies. Evaluation of healing effect was determined by comparing compressive strength, sorptivity and rapid chloride permeability (RCPT), four point bending and ultrasonic pulse velocity (UPV) properties of sound and damaged specimens at different ages. Healing associated with crack closure was visualised and analysed using scanning electronmicroscopy (SEM), Energy Dispersive Spectrum Energy (EDS) and X-ray diffraction (XRD) studies. Finally, an attempt was made to employ statistical models for parameter optimization of self-healing characteristics in terms of compressive strength, sorptivity, RCPT and UPV by design and analysis of experiments. Evaluation of results to determine self-healing efficiency indicated that a significant amount of self-healing was achieved by all three selected bacteria, out of which Sporosarcina pasteurii and Bacillus subtilis subsp. spizizenii found to be promising choices. Both zeolite and pumice turned out to be effective protective vehicles. Statistical modelling of the experiment proved to be the ideal choice for modelling self-healing characteristics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,229 · 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