Enhancing Compressive Strength of Sulfate-Rich Concrete Using Electromagnetic Fields
Notice bibliographique
Résumé
Concrete deterioration due to sulfate attack is one of the factors for early failure.Considering that sulfates in aggregates are the most important problem related to concrete in the cities of the Middle East and especially Iraq, so there was a need to develop a device to enhance the strength of concrete.In the current experimental research, we sought to discover how to treat and improve the performance of fresh concrete containing high percentages of sulfate salts in sand, using a magnetic field generation device with an electrical principle made locally.The work included the beginning of casting 27 models of concrete cubes that were treated using different magnetic intensities and examined to select the highest strength, which was 3000 Gauss, which was adopted in this research.Two groups of mixtures were prepared and poured using 72 cubes and prisms.The first group was divided into two reference mixtures not treated with a magnetic field.Two types of sand with different sulfate ratios with resistant Portland cement were used.The second group was prepared using the same method and working conditions, except for treating the concrete mixture with electromagnetic fields.The results showed an encouraging improvement in the compressive strength of magnetically treated concrete, where the rates of increase in compressive strength were (5.45, 5.5, 5.7%) with 0.15% SO3, and (7.2.7, 4.6%) with 0.6%.SO3 for a period of (7.28 and 90) days, respectively, compared to control mixtures.This technology can be applied during the pouring process on job sites.
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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) | 0,000 | 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 ».