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Enregistrement W4322503150 · doi:10.3390/su15054127

External Sulfate Attack of Ambient-Cured One-Part Alkali-Activated Self-Consolidating Concrete

2023· article· en· W4322503150 sur OpenAlexafffund
Dima Kanaan, Ahmed Soliman, Amine el Mahdi Safhi

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSulfateGypsumEttringiteCarbonationGround granulated blast-furnace slagMaterials scienceTernary operationAlkali metalSodium sulfateLeaching (pedology)Fly ashChemical engineeringChemistryCementComposite materialInorganic chemistrySodiumMetallurgyEnvironmental sciencePortland cementEngineeringComputer scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanism of sulfate attack on alkali-activated materials, particularly the alkali-activated self-consolidating concrete (AASCC), is complex and contradictory. This could be due to the wide range of precursor and activator materials used in the production of AASCC mixtures, which has called into question the reliability and validity of existing evaluation procedures and practices. This paper presents a systematic research effort on AASCC mixtures, based on granulated blast-furnace slag, prone to various sulfate attack scenarios that are thought necessary to establish a proposed criterion. The conducted experimental design demonstrated that single-, binary-, and ternary-precursor AASCC samples, activated with 1:1 Na2CO3 and MetaNa2SiO3, partially submerged in sodium, magnesium, and mixed sulfate solutions could experience a dual sulfate attack scheme. Sulfate attack can occur in the immersed section in sulfate solutions, while physical sulfate attack can occur in the portion above the solution level. The influence of physical sulfate attack on the concrete’s characteristics was not significant given that the damage was confined to the outer surface. However, the damage was primarily monitored by the AASCC different systems’ pore structure, which resulted in the leaching of ions from samples to solutions. It was found that maintaining the pH in the sulfate solutions increased the rate of damage of AASCC mixtures. Furthermore, binary, and ternary precursor blends partially replacing slag with SF, or FA resulted in decreased porosity, surface scaling, and AASCC deterioration caused by an expansion in the volume of very small diameter pores. Finally, in all AASCC systems, gypsum and ettringite were the primary degradation products of sulfate attack.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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