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Enregistrement W4406324298 · doi:10.1520/acem20230127

Effect of Loading and Carbonation on the Compressive Strength and Hydraulic Conductivity of Solidified Sand

2024· article· en· W4406324298 sur OpenAlexaff
Ghassan Aburaas, François Duhaime, Jean‐Sébastien Dubé

Notice bibliographique

RevueAdvances in Civil Engineering Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGrouting, Rheology, and Soil Mechanics
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbonationCompressive strengthMaterials scienceHydraulic conductivityComposite materialGeotechnical engineeringEnvironmental scienceGeologySoil waterSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cement-based solidification/stabilization (S/S) techniques have been widely used to produce stable forms of contaminated soils and reduce the mobility of contaminants into the environment. However, information on the long-term performances of S/S under environmental conditions (i.e., variable loading and atmospheric carbon dioxide) remains sparse. In this study, a triaxial test setup was modified to simulate environmental conditions. The permeability and compressive strength of silica sand solidified with portland cement were measured at different stages of four scenarios involving carbonation only, axial strain only, carbonation followed by axial strain, and axial strain followed by carbonation. X-ray computed tomography (CT) was used to characterize the internal structure of the samples. Permeability and compressive strength results indicate that the axial strain accelerated the damage to the S/S specimens and increased their permeability. The deterioration due to the mechanical strain decreased in the presence of carbon dioxide. Consistent changes in microstructure were observed with the CT scan. The results indicate that the influence of stressors on the void size distribution, compressive strength, and permeability is complex and characterized by interactions between the stressors.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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