The behavior of post-fire cured alkali-activated slag incorporating self-healing additive
Notice bibliographique
Résumé
The durability of alkali-activated slag (AAS) binders has garnered significant attention due to their sustainable and environmentally friendly properties. However, exposure to elevated temperatures during fires can severely compromise the structural integrity of AAS-based materials. This study investigated the potential of a self-healing additive (crystalline admixture CA) to enhance the autogenous self-healing capacity of fire damaged AAS. A series of AAS specimens, with and without CA, were exposed to varying temperatures from 200 ºC up to 800 ºC. Self-healing efficiency was evaluated through tests, including compressive strength, tensile strength, water absorption, and permeability, focusing on autogenous self-healing mechanisms. Scanning electron microscopy coupled with energy-dispersive X-ray spectroscopy (SEM/EDS) was also implemented to determine the morphology of the produced self-healing Products. Results showed that incorporating CA into AAS significantly improved its self-healing performance post-fire exposure, particularly at higher temperatures (i.e. more than 600 ºC). The CA addition enhanced the formation of secondary hydration products and crystalline structures within the cracks, reducing permeability and promoting mechanical strength recovery. The study highlights the potential of CA as an effective solution to mitigate post-fire damages in AAS, providing a pathway toward more resilient and sustainable construction materials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».