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Enregistrement W4415881248 · doi:10.1617/s11527-025-02809-4

Test methods for chloride diffusivity of blended cement pastes: a review by RILEM TC 298-EBD

2025· article· en· W4415881248 sur OpenAlexaff
Neven Ukrainczyk, T. Bernard, Arezou Babaahmadi, Liming Huang, Christoph Zausinger, Anthony Soive, Stéphanie Bonnet, Fabien Georget, Maruša Mrak, Matej Dolenec, Tobias Völker, Prannoy Suraneni, William Wilson

Notice bibliographique

RevueMaterials and Structures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesTechnische Universität Darmstadt
Mots-clésCementitiousThermal diffusivityDurabilityChlorideAggregate (composite)Solid mechanicsCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The use of supplementary cementitious materials (SCM) is an important part of the roadmap for reducing CO 2 emissions and extending the service life of reinforced concrete structures. To accelerate the adoption of SCMs, the RILEM Technical Committee 298-EBD evaluates scaled-down cement paste test methods to assess the effect of SCM on resistance to chloride and sulfate ingress and reactivity, which are critical to concrete durability. This review focuses on methods for measuring chloride diffusivity and is divided into four sections: diffusivity models and parameters, diffusion test methods (including NMR and chloride measurements), migration test methods and implications for future research. Key insights highlight the complexities of multi-species ionic and molecular diffusion/migration, including various binding interactions, and compares the different measurement methodologies. The review also addresses the test scale and aggregate effects, noting the pros and cons of testing at the paste, mortar, and concrete scales. The review underscores the need for further investigation into testing protocols and the influence of SCM on chloride diffusion, emphasizing that comprehensive testing across different scales provides complementary information for assessing durability performance.

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)0,000
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,611

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,311 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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