Classification and quantification of minor iron-sulfide concentrations in concrete aggregate using automated mineralogy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Iron sulfide concentrations and mineral associations triggering the internal deterioration of concrete structures are still enigmatic. Incidences of internal sulfate attacks induced by iron sulfide-containing concrete aggregates appear worldwide. Severe cases are reported from Canada, the United States of America, and Ireland. Moreover, conservative limits for the total sulfur content of aggregates increased the need to dispose of otherwise high-quality resources for concrete production. The maximum threshold values for total elemental sulfur in the European standard EN-12620 for concrete aggregates are $$\le$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mo>≤</mml:mo> </mml:math> 1 wt. $$\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> , and as little as $$\le$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mo>≤</mml:mo> </mml:math> 0.1 wt. $$\%$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mo>%</mml:mo> </mml:math> if the non-stoichiometric iron-sulfide pyrrhotite (Fe (1-x) S) is present in the rock. This study investigates the potential of scanning electron microscopy-based automated mineralogy for mineral classification and the quantitative quality assessment for concrete aggregate material. Identifying the stoichiometrically closely related disulfide pyrite and monosulfide pyrrhotite is emphasized. The iron/sulfur ratio and greyscale variations in the electron backscatter images between pyrite and pyrrhotite were tested as additional differentiation criteria when acquiring mineral mapping and point-of-interest analysis. The added greyscale criterion yielded a better distinction between the two chemically similar phases. A good correlation was achieved when comparing results from energy-dispersive X-ray spectroscopy in automated mineralogy with wavelength-dispersive spectroscopy point analyses on the electron microprobe. Semi-quantification of the chemical data from automated mineralogy was computed for the total sulfur content in the petrographic samples. The total sulfur content of bulk samples, investigated by high-temperature combustion and inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy, was consistent with the semi-quantitative results of automated mineralogy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».