In-Service Corrosion Monitoring of a Weathering Steel Bridge in Canadian Climate
Notice bibliographique
Résumé
Weathering steel, widely used in bridge construction, is known for its atmospheric corrosion resistance properties. However, when exposed to harsh environmental conditions such as the de-icing salts used on the Canadian roads during winter, the protection mechanism may fail to engage properly leading to higher degradation than expected. Furthermore, the corrosion behavior often varies significantly along a single structure. In an effort to study and better understand this phenomenon, the National Research Council of Canada (NRC), in collaboration with the Ministry of Transportation of Ontario (MTO) instrumented a bridge spanning over a highway in the province of Ontario in Canada. This bridge was selected based on prior observations indicating significant variations in the corrosion behavior of its weathering steel structure. Fiber-reinforced plastic (FRP) plates with samples and sensors mounted on them were installed at 8 key areas on the bridge spanning from the piers at the intersection of the east and west directions to the abutment wall which is the farthest from the traffic. Various types of samples and sensors were prepared and installed at each area as depicted in the accompanying figure. The data from the connected sensors is sent to an FPT server allowing for continuous, real-time monitoring. The instrumentation was performed in November 2024 which means that at the time of the 247th ECS conference, 6 months of data collection with be completed. This talk will present an overview of the project as well as preliminary findings from the data gathered by the sensors. Figure 1
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».