Alkali–Silica Reactivity Potential of Reactive and Non-Reactive Aggregates under Various Exposure Conditions for Sustainable Construction
Notice bibliographique
Résumé
The alkali–silica reaction (ASR) is a primary cause for premature concrete degradation. An accelerated mortar bar test is often used to access the detrimental phenomena in concrete caused by the ASR of aggregates. However, this test requires a certain environmental conditioning as per ASTM C1260. The objective of this study is to explore the effects of the cement alkali content, exposure solution concentration, temperature, and test duration on mortar bar expansion. Factorial experimental design and analysis was conducted to delineate the effects of the individual factors as well as their interaction. Five different aggregates with various mineralogical properties were used, representing reactive and non-reactive aggregates. Various dosages of cement alkalis (0.40, 0.80, and 1.20 Na2Oe), sodium hydroxide (NaOH) solution concentrations (0.5, 1.0, and 1.5 N), and temperature (40 °C, 80 °C, and 100 °C) were the studied variables. Mortar bar expansion was measured at 3, 7, 14, 21, 28, 56, and 90 days. Mortar bars incorporating Jhelum aggregates incurred expansion of 0.32% at 28 days, proving to be reactive aggregates as per ASTM C1260. Similarly, specimens incorporating Taxila aggregates showed expansion of 0.10% at 28 days, indicating non-reactive nature. It was observed that specimens with Sargodha aggregates showed expansion of 0.27% at 28 days for 0.50 N NaOH solution concentration compared to 0.31% expansion for identical specimens exposed to 1.5 N solution. Moreover, expansion increased with exposure duration for all the tested specimens. Experimental results showed that the cement alkali contents had relatively lesser effect on expansion for 1.0 N NaOH; while, in the case of 0.5 N and 1.5 N NaOH, the cement alkali had a significant effect. It was noted that expansion increased with an increase in the temperature. Jhelum aggregates showed 28-day expansion of 0.290% when exposed to 40 °C, but at a temperature of 100 °C, expansion increased to 0.339%. Factorial analysis revealed that the exposure solution had a major contribution towards the expansion of mortar bar specimens. This study highlights the contribution of various exposure conditions on the ASR expansion, which leads to a decisive role in selecting the aggregate sources for various applications and exposure conditions leading to sustainable construction.
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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.
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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 ».