Unravelling the correlation between natural and accelerated carbonation of low-carbon concrete using machine learning
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
Understanding correlation between accelerated and natural carbonation is paramount to accurately predicting concrete's long-term carbonation resistance in real-world conditions. However, this relationship is highly dependent on material properties, mix design, and environmental exposure, making the development of a generalized correlation formula unrealistic and nonviable. To address this complexity, this research proposes a machine learning framework to estimate the correlation index for “low-carbon” concrete specific to mix design and regionally relevant climatic exposures. Two probabilistic deep learning models, achieving testing R 2 of 0.95 in predicting natural and accelerated carbonation depths, were utilized to perform 768 carbonation simulations. The results demonstrate that the developed models provide a unique capability to link the carbonation rates of mixtures under different accelerated testing conditions (e.g., CO 2 concentrations) to the carbonation rates of the same mixtures under region-specific climatic exposure. This framework offers a practical tool for the rapid evaluation of long-term carbonation in low-carbon concrete. • High-dimensional accelerated and natural carbonation of concrete datasets were collected. • Probabilistic neural networks for accelerated and natural carbonation prediction were developed. • Sensitivity analysis of predictive models to material-related and environmental exposure parameters was conducted. • Linear correlations between accelerated and natural carbonation rates were established.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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