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Enregistrement W4381163502 · doi:10.32920/23541891

Self-Healing of Tensile and Shrinkage Cracks in Engineered Cementitious Composite Liquid Containing Structures

2023· preprint· en· W4381163502 sur OpenAlexaff
Ahmad Hooshmand Nejad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMicrobial Applications in Construction Materials
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceShrinkageCrackingComposite materialLeakage (economics)Ultimate tensile strengthComposite numberFly ashSelf-healingCementitiousTensile testingTension (geology)Cement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>In this research, the self-healing of shrinkage and direct tension cracks in engineered cementitious composites (ECC) panels was investigated. The water leakage and self-healing of ECC elements subjected to direct tension cracking were studied under the coupled effect of sustained loading and pressurized water. The experimental program included normal concrete (NC) and ECC panels with different supplementary cementitious materials (SCM), comprising fly ash Class-F, fly ash Class-C and granulated blast furnace slag. A test setup was designed to simulate the leakage in liquid containing structures (LCS). Each panel was subjected to direct tensile loading to induce full depth cracks, and then the leakage test was carried out under sustained load and different water pressures. To consider the effect of ECC composition on the self-healing of panels exposed to loading and pressurized water, the leakage rate was continuously studied until complete sealing. Additionally, a detailed microstructural analysis was completed on full depth drilled cores, in which the samples were taken from three layers of the healed cracks in order to investigate the influence of pressurized water on the self-healing products. The results of this study highlight the advantages of using ECC in LCS and confirm a considerable effect of water pressure and SCM type on the self-healing capability of ECC. In the second phase of this research, the cracking behavior of ECC under shrinkage and temperature strains was investigated. A test setup was designed to restrain the panels against the deformation. The experimental program considered the cracking and self-healing behavior of ECC and NC panels representing a segment of LCS in the field. These panels were monitored for seven months under various environmental conditions. Following the casting, the drying shrinkage strains, hydration and ambient temperature variation, as well as cracking profiles were monitored. Also, the self-healing capability of ECC cracks was investigated under randomly natural climate exposure. The results showed that, ECC prepared with slag and fly ash-F developed higher shrinkage, causing earlier cracking generation than NC. However, in contrast to NC in which the crack widths continue to develop over time, ECCs have the potential to self-heal under harsh field conditions.</p>

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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