Effect of Polymer/Nano-Clay Coatings on the Performance of Concrete with High-Content Supplementary Cementitious Materials under Harsh Exposures
Notice bibliographique
Résumé
In recent concrete research, a novel category of coatings has emerged: polymers/nanoparticles blends. The efficacy of such coatings warrants extensive examination across various concrete mixtures, particularly those incorporating high-volume supplementary cementitious materials (SCMs) to mitigate carbon footprints, an industry imperative. This study used three vulnerable concrete mixtures to assess the effectiveness of ethyl silicate and high-molecular-weight methyl methacrylate blended with 2.5% and 5% halloysite and montmorillonite nano-clay. Findings from physical, thermal, and microstructural analyses confirmed vulnerabilities in concretes with a high water-to-binder ratio (0.6) under severe exposure conditions, notably with high SCM content (40% and 60% fly ash and slag, respectively). Neat ethyl silicate or high-molecular-weight methyl methacrylate coatings inadequately protected those concretes against physical salt attacks and salt-frost scaling exposures. However, the incorporation of halloysite nano-clay or montmorillonite nano-clay in these polymers yielded moderate-to-superior concrete protection compared to neat coatings. Ethyl silicate-based nanocomposites provided full protection, achieving up to 100% improvement (no or limited surface scaling) against both exposures, particularly when incorporating halloysite-based nano-clay at a 2.5% dosage by mass. In contrast, high-molecular-weight methyl methacrylate-based nano-clay composites effectively mitigated physical salt attacks but exhibited insufficient protection throughout the entire salt-frost scaling exposure, peeling off at 15 cycles.
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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 ».