Carbonation curing and performance of pervious concrete using Portland limestone cement
Notice bibliographique
Résumé
Pervious concrete is an innovative material with several environmental advantages. Studies on the properties and performance of ordinary Portland cement (OPC) pervious concrete have been done worldwide. Portland limestone cement (PLC) has recently been introduced into the Canadian market as a greener option than OPC. This thesis explores the possibility of using PLC in pervious concrete to achieve technical and environmental benefits.Since the major application of pervious concrete is pavements, it is important to find a way to accelerate the concrete curing process, as one of the most important factors in determining the cost and impact of road work is the construction time. Pervious concrete is the ideal material to cure by carbonation in a feasible way. It is usually designed without reinforcement, so the reduction of the concrete pH value resulting from the process has no impact. Additionally, the open massive pore structure provides a larger surface to optimize CO₂ penetration during the curing process. This study focuses on the effect of carbonation on early age strength and freezing and thawing durability of PLC pervious concrete. It was found that, under the same conditions, PLC pervious concrete shows lower compressive strengths and higher absorption than the OPC counterpart. The optimization of the mixture proportion by including admixtures would permit the use of PLC to generate a pervious concrete with strengths equivalent to OPC pervious concrete. Carbonation curing of PLC pervious concrete increased early age compressive strength, and maintained a comparable final strength. In addition, carbonation curing increased resistance to absorption, but decreased the resistance to freezing and thawing cycles in saline solution. Therefore, carbonation curing of pervious concrete is not recommended for cold climates.
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 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 ».