Steel Bridge-Coating Systems and Their Environmental Impacts: Current Practices and Future Trends
Notice bibliographique
Résumé
Coatings are essential for protecting structural steel bridges from corrosion in harsh environmental conditions. The selection of a suitable coating system can significantly impact the performance and longevity of a bridge as well as its environmental footprint. This study investigates the U.S. and Canada’s environmental ISO corrosivity map and the general environments to which bridges are exposed. Additionally, environmental data and road maintenance practices of transportation departments and the use of de-icing salts were investigated to examine the impact of micro-corrosive environments on bridge elements. The study reviews commonly examined coating systems and their expected service life in moderate and highly corrosive environments. This sheds light on factors influencing coating system selection, such as life-cycle cost analysis and maintenance practices for bridge elements. For the first time to our knowledge, an environmental life-cycle evaluation of one of the most commonly used coating systems with theoretical maintenance scheduling for a bridge project’s expected service life is presented to encourage the use of a quantitative tool for environmental impact assessment of coatings in terms of global warming potential (GWP). Additionally, perspectives on patented state-of-the-art and future steel-protective technologies and their potential role in bridge engineering are reviewed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».