Effect of Nanobubbles on the Microstructural and Mechanical Performance of Strain-Hardening Cementitious Composites
Notice bibliographique
Résumé
Carbon dioxide (CO 2 )-consuming strain-hardening cementitious composites (CC-SHCCs) are sustainable and highly ductile materials characterized by outstanding tensile properties and carbon consumption capacity. This study proposes the use of nanobubble water (NBW) for CC-SHCCs based on the durable physical properties and element transport capabilities of nanobubbles. The analysis of porosity characteristics of NBW and CO 2 -capturing NBW (NBW + C) shows that nanobubbles reduce micro-sized porosity, while significantly enhancing nanosized porosity. The use of NBW led to an improvement in compressive strength, and NBW + C highlighted the benefits of CO 2 capture by achieving a maximum of 128.5 MPa. In the direct tensile test, the specimens using NBW and NBW + C as the mixing water exhibited improved load distribution and extended strain-hardening regions. The specimen utilized NBW + C both in the mixing and curing stages and achieves a strain capacity of 7.79% and an energy absorption capacity ( g -value) of 1023 kJ·m −3 , which represents exceptional tensile characteristics. Chemical analysis showed that the introduction of nanobubbles and increased CO 2 concentration promoted the transfer and accumulation of calcium and hydroxide ions, accelerating the formation of calcium silicate hydrate (C-S-H) gels and calcium carbonate (CC). In particular, an exceptionally high net CO 2 consumption capacity ( C C O 2 ) of 2.333 was achieved when NBW + C was used as mixing and curing water.
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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) | 0,001 | 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 ».