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Enregistrement W4404854271 · doi:10.1088/1742-6596/2885/1/012006

Experimental investigation on low-cement concrete at elevated temperature with preloaded conditions

2024· article· en· W4404854271 sur OpenAlexaff
M. V. Rokade, David Rush, T Stratford, Luke Bisby, Neil A. Hoult

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFire effects on concrete materials
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCementMaterials scienceComposite materialForensic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Concrete is one of the most widely used construction materials globally. Experimental and numerical observations have revealed that failure of concrete structures may occur not only during the heating phase but also during the decay phase of a fire. With the global imperative to reduce CO 2 emissions from cement production, traditional concrete is increasingly being replaced with low-cement alternatives. However, there remains a lack of experimental testing regarding the effects of additional supplementary cementitious materials in concrete during and after fire. This paper presents preliminary findings from elevated temperature compressive tests conducted on concrete with three different mixes, two of which involved 40% and 50% cement replacement. The experimental programme indicates that, regardless of the mix type, internal temperatures recorded in the cylinders were minimally affected by differing mix proportions under identical heating scenarios. Additionally, the paper explores the influence of preloading on both the magnitude of peak thermal expansion and the time to reach peak thermal expansion. It is observed that a reduction in cement content results in comparatively more rapid thermal expansion. Furthermore, during the decay phase, the contraction rates are similar regardless of preloading conditions or the reduction of cement content, for identical heating and cooling scenarios.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,685

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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