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Enregistrement W4408431210 · doi:10.5194/egusphere-egu25-13329

Development of a selective dissolution protocol for pyrrhotite quantification in sulfide-bearing concrete aggregates

2025· preprint· en· W4408431210 sur OpenAlexaff
Bruno Guimarães Titon, Josée Duchesne, Benoît Fournier, A.C.P. Rodrigues

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueBuilding materials and conservation
Établissements canadiensUniversité LavalGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrrhotiteDissolutionSulfideBearing (navigation)Protocol (science)ChemistryGeologyMaterials scienceComputer scienceMetallurgyOrganic chemistryMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concrete and its basic components are essential resources in modern society, with their usage steadily increasing over the years. Ensuring the production of high-quality concrete mixtures is critical to the long-term economic sustainability and infrastructure progress of any developed nation. Coarse rock aggregates make up most of the total volume in any concrete structure. Therefore, their suitability and performance must be ensured through proper evaluation and selection. One of the most significant concrete issues associated with the use of unsuitable aggregates is Internal Sulfate Attack (ISA). ISA can occur when sulfide-containing lithotypes, namely pyrrhotite, become reactive after the concrete has set. Through a series of complex chemical reactions, pyrrhotite releases sulfur compounds into the cement paste, where they react with the primary hydrated phases to form expansive by-products. These secondary expansive mineral phases cause internal swelling and cracking, leading to a significant reduction in the structural integrity of the concrete. Currently, a procedure that measures the total sulfur content (TS%) of aggregates is widely used and serves as an effective screening method to quickly identify and select aggregates with low to no sulfide content. However, this analysis only reports the TS% of the entire sample and does not account for the presence of non-reactive sulfide minerals, such as chalcopyrite, pentlandite, and most types of pyrite. The objective of this study is to improve this widely used analysis by developing a selective dissolution protocol that can attribute the TS% of an aggregate sample to its specific pyrrhotite content. This will allow the accurate quantification of sulfur associated with pyrrhotite, the most reactive sulfide mineral. The methodology includes a primary analysis to determine the initial TS% of the sample. This is followed by two selective dissolution cycles to separate the sulfide phases present. The first step uses an HCl solution designed to selectively dissolve the pyrrhotite content. In the second step, the remaining sample is dissolved in an aqua regia solution to digest the other sulfide phases. The solid residue from the first dissolution is analyzed for TS%, representing the sulfur fraction associated with the other sulfide phases in the sample that are non-reactive in the context of ISA. The difference between the TS% value of the solid residue from the first dissolution and the initial TS% corresponds to the sulfur specifically associated with pyrrhotite. The final solid residue of the second dissolution is also analyzed for TS%, which should be negligible and close to zero. Preliminary results from aggregate samples with medium to high sulfur content have shown promising findings. Samples with up to 2.7% TS% showed negligible amounts of pyrrhotite content after the first dissolution step, with very low TS%, averaging 0.3% after the second dissolution. Samples with an initial TS% of 0.6% yielded an average TS% of 0.03% after the second dissolution phase. These results indicate that the parameters established for the method (acid strength, dissolution temperature, sample amount) perform as expected for the range of sulfur values currently under evaluation in the industry.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,248
Score d'incertitude au seuil0,523

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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