Influence of Climate Change on Probability of Carbonation-Induced Corrosion Initiation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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.
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 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 ».