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Enregistrement W4292575424 · doi:10.3390/su141610388

Durability of Engineered Cementitious Composites Incorporating High-Volume Fly Ash and Limestone Powder

2022· article· en· W4292575424 sur OpenAlexaff
Kâzım Türk, Ceren Kına, Moncef L. Nehdi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu
Mots-clésDurabilityMaterials scienceFly ashCementitiousComposite materialCompressive strengthPorosityPortland cementFlexural strengthPorosimetryCementYoung's modulusChlorideMetallurgyPorous medium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effects of using limestone powder (LSP) and high-volume fly ash (FA) as partial replacement for silica sand (SS) and portland cement (PC), respectively, on the durability properties of sustainable engineered cementitious composites (ECC). The mixture design of ECC included FA/PC ratio of 1.2, 2.2 and 3.2, while LSP was used at 0%, 50% and 100% of SS by mass for each FA/PC ratio. Freeze-thaw and rapid chloride ions penetrability (RCPT) tests were performed to assess the durability properties of ECC, while the compressive and flexural strength tests were carried out to appraise the mechanical properties. Moreover, mercury intrusion porosimetry (MIP) tests were performed to characterize the pore structure of ECC and to associate porosity with the relative dynamic modulus of elasticity, RCPT and mechanical strengths. It was found that using FA/PC ratio of more than 1.2 worsened both the mechanical and durability properties of ECC. Replacement of LSP for SS enhanced both mechanical strengths and durability characteristics of ECC, owing to refined pore size distribution caused by the microfiller effect. It can be further inferred from MIP test results that the total porosity had a vital effect on the resistance to freezing–thawing cycles and chloride ions penetration in sustainable ECC.

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 seuil0,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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