Effect of CO2 sequestration on long-term concrete performance and durability
Notice bibliographique
Résumé
As global greenhouse gas emissions have increased, all industries have been exploring green and sustainable materials and technologies. Studies have shown that adding CO 2 to concrete while it is mixed improves its hardened properties. This experimental approach aims to understand the impact of adding CO 2 during the mixing stage on the transport properties, freeze-thaw (F-T) resistance and corrosion resistance of embedded rebars. Key parameters like water permeability, rapid chloride ion penetration, resistivity, dynamic modulus, corrosion potential and rate were measured to assess the long-term durability. For CO 2 dosages ranging from 0.25% to 1% by weight of cement, a 50–90% reduction in the permeability coefficient, a 25–40% decrease in chloride ion penetration values, and a 10–20% increase in resistivity were observed, in comparison to control. Additionally, CO 2 dosages between 0.5%–0.75% showed improved resistance to F-T cycles, as observed by lower mass loss, less surface scaling, and increased stiffness. Concrete slab panels subjected to alternative wetting and drying cycles at elevated temperatures and salt-free environments showed improved corrosion resistance at CO 2 dosages between 0.5% and 0.75%. However, similar resistance could not be obtained in saline conditions, highlighting the need for supplementary protection to mitigate corrosion. This study also applies Tuutti’s model to predict the service life of reinforced concrete to assess the effectiveness of CO 2 sequestration.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».