Surface Morphology, Bond Strength and Failure Behaviour of Steel vs Basalt Rebars in Alkali Activated Concrete
Notice bibliographique
Résumé
This microscopic characteristics of basalt bars after exposure to alkaline solutions and pullout performance of steel and basalt rebars embedded in conventional and alkali-activated concrete were studied. The overarching goal is to assess the potential of basalt rebars as an alternative to conventional steel reinforcement in alkali activated concrete elements. To understand their durability in alkaline environments, especially within alkali-activated concrete (AAC), steel and basalt rebars were subjected to an accelerated exposure test in high-pH simulated concrete pore solutions, for 24hrs. This aimed to replicate the aggressive internal environment typically found in AAC and mixes with supplementary cementitious materials. Post-exposure microscopic inspection revealed morphological changes, but the changes were limited to the adhesives and did not influence the basalt fibre bundles. Pullout tests were conducted in reference to BS EN 1881:2006, using a 50:50 blend of CEM I and GGBS. AAC mixes used 6% and 8% alkali dosages. Both steel and basalt rebars exceeded the 75kN standard threshold. Steel rebars reached up to 115kN, while basalt rebars recorded 100–120kN. Predominant failure mode was midsection concrete splitting. Slightly higher bond strength in basalt-reinforced AAC samples may result from interface roughening caused by the initial high alkaline exposure(i.e., to activator solution). These findings highlight the viability of basalt rebars as a low-carbon, structurally reliable alternative to steel in AAC systems.
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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 ».