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Enregistrement W4293054035 · doi:10.1680/jadcr.21.00108

Effect of dual-modified CNTs on strength and chloride resistance of cementitious systems

2022· article· en· W4293054035 sur OpenAlexaff
Zheng Chen, Sujie He, Chaofan Yi, Jing Li, Bo Yu

Notice bibliographique

RevueAdvances in Cement Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThermogravimetric analysisMicrostructureCementitiousCarbon nanotubeScanning electron microscopeComposite materialChlorideChemical engineeringCompressive strengthMortarCementMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study is undertaken to explore, first, the dispersibility of dual-modified carbon nanotubes (CNTs) by way of non-covalent modification. Various non-ionic and ionic surfactants were employed and mutually combined with varying relative proportions. Then, the best few combinations from the dispersion test were used further for producing mortar mixtures reinforced with CNTs. These samples were later assessed for their mechanical strength and chloride resistance. A suite of morphological, thermal and microstructural characterisations was carried out to understand the underlying mechanisms. The results show that, compared with the single modification, the dispersibility of CNT could be improved more significantly by way of the dual modification. In particular, 70–90% of non-ionic surfactant, in proportion to the total surfactant addition, imparted the best dispersibility to CNTs in an aqueous solution. In addition, X-ray diffraction, thermogravimetric analysis, mercury intrusion porosimetry and scanning electron microscopy outputs reveal that the enhanced dispersion of CNTs by dual modification promoted the hydration process and the ensuing microstructure evolution of mortar specimens. Together, these offset the strength reduction imparted by entrained pores when introducing chemical surfactants and, more importantly, empowered the chloride resistance of CNT-reinforced mortars.

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 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)0,003
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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,473

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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