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Enregistrement W4396805915 · doi:10.3390/ma17102240

Engineered Cementitious Composites with Super-Sulfated Cement: Mechanical, Physical, and Durability Performance

2024· article· en· W4396805915 sur OpenAlexaff
Shahin Zokaei, Hocine Siad, Mohamed Lachemi, Obaid Mahmoodi, Emircan Özçelikci, Mustafa Şahmaran

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePortland cementFly ashComposite materialShrinkageDurabilityFlexural strengthCementCementitiousScanning electron microscopeCompressive strengthDuctility (Earth science)Creep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to bridge a research gap by exploring the utilization of super-sulphated cement (SSC) in engineered cementitious composites (ECCs) as a sustainable alternative to ordinary Portland cement (OPC)-based mixtures. The SSC was designed with slag, gypsum, and a small amount of OPC. The primary objective was to investigate the effects of incorporating SSC, both with and without fly ash (FA), at various FA/SSC ratios between 0 and 1.5. A comprehensive evaluation was conducted to assess the performance of the ECC-SSC mixtures, including the compressive and flexural strengths, ductility, ultrasonic pulse velocity, rapid chloride permeability, and drying shrinkage. Additionally, advanced microstructural evaluation techniques such as scanning electron microscopy (SEM) with energy dispersive X-ray (EDX) analysis as well as X-ray diffraction (XRD) analysis were employed to analyze the reaction products in selected mixtures. The results showed that the ECC mixture produced with SSC exhibited comparable strength to the ECC-OPC. In general, all the SSC-based ECCs fulfilled the criteria for various engineering applications, especially when the fly ash to SSC ratios were 0 and 0.8. In addition, ECCs with FA/SSC ratios of 1.2 and 1.5 showed ultra-ductile performance higher than the control ECC. Interestingly, all the FA-based ECC-SSC presented lower shrinkage characteristics than the control OPC-based ECC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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