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Enregistrement W4413376189 · doi:10.3390/buildings15162975

Reliability of Non-Destructive Testing for Appraising the Deterioration State of ISR-Affected Concrete Sleepers

2025· article· en· W4413376189 sur OpenAlexaff
Rennan Medeiros, Maria Eduarda Guedes, Leandro Sanchez, Antônio Carlos Santos

Notice bibliographique

RevueBuildings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReliability (semiconductor)Reliability engineeringStructural engineeringEngineeringForensic engineeringNondestructive testingMedicinePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concrete sleepers are essential components of railroad infrastructure, yet their service life has been reduced by one-third due to deterioration caused by internal swelling reactions (ISR), leading a major Brazilian railroad to replace millions of sleepers within a decade. This study investigates the reliability of various non-destructive testing (NDT) techniques to estimate damage levels in concrete sleepers. The methods evaluated include surface hardness testing, stress wave propagation, electromagnetic wave propagation using ground-penetrating radar (GPR), electrical resistivity, and resonant frequency. These techniques were applied to assess sleepers diagnosed as affected by alkali-silica reaction (ASR) and delayed ettringite formation (DEF) at different deterioration degrees. Although findings indicate that most NDT methods are limited and unreliable for quantifying ISR-induced damage, resonant frequency testing combined with energy dissipation analysis provided the highest accuracy across all damage stages and was able to capture microstructural changes before significant expansion occurred. These results support the use of vibration-based screening tools to enhance early detection and guide condition assessment of railroad infrastructure, helping to reduce the premature replacement of ISR-affected concrete sleepers.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,325
Score d'incertitude au seuil0,390

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2025
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