Enhancing Concrete Self-Healing Using Wastewater Bacteria Impregnated in Pumice Lightweight Aggregates
Notice bibliographique
Résumé
Self-healing concrete presents a promising solution to counter the degradation of concrete structures caused by cracks and damage. This innovative mechanism employs the concrete's capacity to autonomously repair its cracks, effectively extending the lifespan of structures and reducing maintenance costs. Particularly in regions facing water scarcity, such as the Middle East and North African countries, the utilization of wastewater holds significant importance. This study investigates the self healing abilities of wastewater bacteria infused into lightweight pumice aggregates within concrete. Wastewater contains diverse bacteria, microorganisms, and oxygen—essential components for the self-healing process. Wastewater sourced from the North Gaza Emergency Sewage Treatment (NGEST) Plant in the Gaza Strip in Palestine, was used in this research. Several concrete samples were prepared, incorporating three concentrations of impregnated pumice lightweight aggregates (10%, 15%, and 20%) to assess their self-healing performance. The investigation monitored the compressive strength and crack closure of the concrete samples at multiple stages to evaluate the wastewater's healing potential. Results indicated a notable increase in the compressive strength among the wastewater bacteria samples compared to the reference samples after 28 days of crack induction. Moreover, the crack closure in the wastewater bacteria samples was visibly evident. The rate of crack closure showed a consistent increase at 19-, 26-, and 33-days post-crack formation. These findings are promising and align with previous research that affirmed the significant potential of wastewater in enhancing self-healing properties within concrete structures.
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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) | 0,000 | 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 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 ».