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Enregistrement W4412754744 · doi:10.11159/iccste25.298

Durability and Radiation Shielding Performance of Mineral-Admixture Concrete Exposed to Sulfate and Thermal Degradation

2025· article· en· W4412754744 sur OpenAlexvenueno aff
Fatima I. AlHamadi, Mohsina Sherief, Remilekun A. Shittu, Akram Alfantazi, Ahmed M. Alkaabi

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Conference on Civil, Structural and Transportation Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueGraphite, nuclear technology, radiation studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKhalifa University of Science, Technology and Research
Mots-clésDurabilityRadiation shieldingDegradation (telecommunications)Electromagnetic shieldingMaterials scienceSulfateMineralRadiationComposite materialMetallurgyEngineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The expansion of nuclear energy into dry regions requires concrete structures to endure multiple stress factors, including chemical reactions, thermal conditions, and radiological impacts.This research contributes to a larger study about developing resilient concrete solutions for the Barakah NPPs located in the UAE.The study tested silica fume and GGBS (SG) mortars against ordinary mortars after exposing them to sulfate and chloride-rich solutions at 50°C for four months.The testing results showed that SG mortars maintained good durability and mechanical performance while providing superior radiation shielding compared to standard control mixes.The research demonstrates that mineral admixtures provide both durability benefits and radiation protection, essential for maintaining long-term nuclear infrastructure performance under harsh arid conditions.The current research continues to investigate longer exposure times while developing nano-based additives for performance enhancement.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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