Influence of engineered self-healing systems on ASR damage development in concrete
Notice bibliographique
Résumé
Supplementary cementing materials (SCMs) have proven effective in minimizing alkali-silica reaction (ASR) development. In addition, crystalline admixtures (CAs) have been identified as potential solutions to counteract damage in concrete. However, limited data on this topic is available in the literature. This study investigates the impact of CA on concrete damage and is divided into two phases: 1) the effectiveness of CA in self-healing cracks and restoring the mechanical properties of mechanically damaged concrete; 2) it explores concrete mixtures incorporating a wide range of binder compositions (i.e., general use type cement, silica fume, fly ash, slag and Metakaolin) and chemical admixtures (i.e., commercially available CAs and modified versions) in conditions enabling ASR development. Both phases involve microscopic/mechanical analyses to assess the effects of CA on damage, and comparisons with concrete mixtures without CAs are made. The results reveal that CA enhanced the self-healing of cracks up to 82 % of cracks in cement paste (115 % higher values than concrete mixtures without CA) and restored 69 % of compressive strength. Furthermore, although CAs could change the damage mechanism of ASR, they did not “safely” mitigate it. However, combining SCMs and CAs effectively reduces ASR-induced expansion.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».