External Sulfate Attack of Ambient-Cured One-Part Alkali-Activated Self-Consolidating Concrete
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».