Field and laboratory investigations on condition assessment of ASR-affected structures
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims at providing a critical analysis of the applicability of engineering tools for the condition assessment of ASR-affected structures, focusing on visual quantification of external and internal cracking and moisture condition measurements. The main objective of the presented investigations was to demonstrate how such engineering tools can provide important data regarding condition of the concrete and, in turn, help the selection of proper maintenance strategies. The paper analyses data on the extent of reaction/damage in concrete components incorporating different reactive aggregates and alkali content, and with varying exposure conditions (moisture access). A surface cracking mapping method was applied during the in-situ inspections. In the laboratory, the internal damage and moisture condition were assessed on extracted cores, primarily by use of the Damage Rating Index (DRI) and Degree of Capillary Saturation (DCS). The results highlight the challenges of investigating ASR in affected structures and the importance of using suitable tools, as the external and internal conditions of the concrete can vary significantly in the same structure or component, despite similar exposure conditions. The potential causes for such variability include the concrete composition, the aggregate reactivity, the reinforcement detailing and other forms of movement restraints and the loading conditions. The condition assessment tools used throughout this study usually allowed to better document/explain different scenarios observed during several field investigations. The influence of moisture access upon ASR damage generation was also clearly illustrated in several case studies. In general, external and internal signs of damage tend to correlate well with one another. However, internal condition can significantly vary over the depth of an investigated component and this feature should be considered when diagnosing ASR.
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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 | 0,001 |
| 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 découle