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Enregistrement W4411362160 · doi:10.1016/j.conbuildmat.2025.142306

PBO-FRCM and CFRP strengthened reinforced concrete columns: In fire and post-fire behavior

2025· article· en· W4411362160 sur OpenAlexaff
Salem Khalaf, Farid Abed, Ahmed El Refai, Yazan Alhoubi, Sanaz Ramzi, Hamzeh Hajiloo

Notice bibliographique

RevueConstruction and Building Materials · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStructural Behavior of Reinforced Concrete
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesAmerican University of Sharjah
Mots-clésMaterials scienceStructural engineeringComposite materialReinforced concreteFire performanceFire resistanceForensic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper experimentally investigates the thermal response and post-fire structural behavior of seven short circular reinforced concrete columns. The variables include the type of strengthening system applied polypara-phenylene-benzo-bisthiazole (PBO) fiber-reinforced polymer (FRP) and fabric-reinforced cementitious matrix (FRCM), exposures (unexposed or fire-exposed), and using a cementitious-based Spray-applied Fire Resistive Materials (SFRM) insulation. Four columns were subjected to an ASTM E119 fire without any sustained load during the fire, while the other three columns were unexposed and served as controls. Two months after the fire test, fire-exposed columns were tested under axial loading and compared with unexposed ones. The steel rebar temperature in the insulated FRCM column remained below 150 °C for three hours, while this temperature was over 700 °C for the insulated CFRP-wrapped column. The post-fire axial tests indicated that the fire-exposed, insulated PBO-FRCM wrapped column retained a residual axial capacity of 92 %, significantly higher than the 21–66 % range observed in the other three columns. Considering reduced material properties, ACI code-based predictions for axial capacity showed reasonable accuracy with predicted-to-experimental ratios ranging from 0.86 to 1.16.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations9
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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