Durability and Long-term Performance Assessment in Eco-efficient Concrete Mixtures Towards a More Sustainable Cement Industry - A Critical Review
Notice bibliographique
Résumé
In the current need to fulfill a Net-Zero goal to offset greenhouse gas emissions by 2050, the cement industry deeply needs to renovate its process and products. The amount of concrete, and consequently ordinary Portland cement (OPC) used worldwide, far exceeds other industrial materials, contributing to around 8% of global emissions. A recognized solution would be to partially replace clinker with limestone, an available material in many countries with the potential to improve the particle packing of a concrete mixture. Even though several studies have been carried out on the application of Portland limestone cement (PLC) concrete, there is a need for further investigation regarding durability performance. Problems include alkali-silica reaction (ASR), delayed ettringite formation (DEF), sulphate attack, steel corrosion, and freeze/thawing, whose deteriorating effects tend to be maximized in harsh climate countries such as Canada and should be evaluated when introducing distinct materials into concrete. Therefore, this paper aims to review previous assessment of the durability of PLC concrete mixtures. The use of an advanced mix-design method (particle packing model and mobility parameters - PPM+MPs), will also be discussed on its ability to enhance the durability performance of the mixtures. It is expected that novel guidelines to design more eco-efficient concrete mixtures using PLC can be developed to reduce concrete’s cost and carbon footprint, achieving a more sustainable industry.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».