Deterioration modelling of reinforced concrete bridge decks exposed to chlorides in a changing climate
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a framework for predicting future bridge conditions while considering non-stationary environmental effects. Three modelling approaches are explored based on the availability of historical condition data: probabilistic-mechanistic models, logistic regression, and long short-term memory (LSTM) models. Probabilistic-mechanistic models, implemented using non-homogeneous Markov chains and informed by mechanistic deterioration models, are suitable when historical condition data are limited. They account for environmental effects through variations in transition probabilities over successive time periods to predict future condition states. Logistic regression is simple and effective in capturing the influence of environmental parameters on changes in bridge deterioration rates when sufficient data are available. LSTM models are well-suited for representing deterioration trends when large time-series datasets are available. The demonstration examples focus on reinforced concrete bridge decks and examine chloride-induced reinforcement corrosion, which is the dominant mechanism that is significantly affected by changing climate conditions. However, depending on the location, element type, and environmental exposure, other degradation mechanisms may dominate, and the proposed models can be adapted accordingly to address such cases. These models provide insights into how non-stationary environmental variables, including traffic, temperature and CO2 concentration, may influence reinforced concrete deterioration and better prepare infrastructure managers for devising maintenance strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».