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Enregistrement W4386051034 · doi:10.21809/rilemtechlett.2023.176

Viscoelastic properties of fresh cement paste: measuring procedures and influencing parameters

2023· article· en· W4386051034 sur OpenAlexaff
Ammar Yahia, Arnaud Perrot, Dimitri Feys, Kamal H. Khayat, Mohammed Sonebi, Shiho Kawashima, Wolfram Schimdt

Notice bibliographique

RevueRILEM Technical Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInnovations in Concrete and Construction Materials
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscoelasticityMaterials scienceRheologyCementitiousCementComposite materialViscosityThixotropy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fresh cement pastes behave as viscoelastic materials below the flow onset. The measurements of viscoelastic properties of fresh cement paste provide valuable insight into the dispersion of solid particles as well as the hydration kinetics at early age and its influence on the structural evolution and solidification behavior at quasi-static conditions. Monitoring the development of viscoelastic properties of fresh cement paste using dynamic oscillatory shear measurements can also elucidate the working mechanisms of chemical admixtures. These properties are efficient indicators to guide mixture proportion design and are necessary to understand the rheology and stability of concrete. In this paper, the most common techniques, including dynamic oscillatory measurements, used to assess the viscoelastic properties of fresh cement paste are presented and discussed. The measurement challenges and their effects on the accuracy of the obtained properties are highlighted. On the other hand, the effects of high-range water-reducer, viscosity-modifying admixture, and supplementary cementitious materials are discussed. Furthermore, the use of viscoelastic measurements to assess yield stress and structural build-up of cement paste is presented.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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