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Enregistrement W4386096040 · doi:10.3311/ppci.22101

Influence of Climate Change on Probability of Carbonation-Induced Corrosion Initiation

2023· article· en· W4386096040 sur OpenAlexafffund
Mostafa Hassan, Lamya Amleh

Notice bibliographique

RevuePeriodica Polytechnica Civil Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésCarbonationRepresentative Concentration PathwaysCorrosionEnvironmental scienceClimate changeCementReinforced concreteMonte Carlo methodMaterials scienceRange (aeronautics)Structural engineeringClimate modelEngineeringComposite materialMathematicsGeologyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consequences of climate change on infrastructure, particularly reinforced concrete (RC) bridges, have rapidly increased in recent years. These consequences are primarily driven by the surge in CO2 emissions, which significantly impacts the carbonation depth of RC structures. This study aims to investigate the probability of carbonation-induced corrosion initiation (PCICI) in RC bridge elements. To achieve this, the investigation incorporates a range of concrete covers, varying from 30 to 50 mm, and considers different concrete mixes with cement contents of 400, 350, and 250 kg/m3. The investigation utilizes the Monte-Carlo simulation method, considering different representative concentration pathways (RCPs) to account for two emission scenarios: RCP2.6 (low emission scenario) and RCP8.5 (high emission scenario). By analyzing projected CO2 concentrations and maximum temperature, the study provides insights into the potential corrosion initiation risks in RC bridges. The findings indicated a significant 66.3% increase in PCICI for a cement content of 250 kg/m3, compared to 400 kg/m3, under the RCP8.5 scenario, specifically when using a concrete cover of 30 mm by 2100. The study also revealed that the PCICI approached an approximate value of zero when concrete covers were set at 45 and 50 mm regardless of the variations in cement contents and the duration considered, for both the RCP2.6 and RCP8.5 scenarios.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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