Internal curing of high performance concrete bridge decks and its effects on performance, service life, and life-cycle cost
Notice bibliographique
Résumé
High performance concrete (HPC) bridge decks are prone to premature cracking if movement is restrained. Internal curing (IC) can reduce shrinkage cracking in structures, thus improving their performance and service life. However, there is very limited information in the literature on the possible extension of service life due to internal curing. This paper addresses this question by using predictive models to estimate the service life and life-cycle costs of a typical bridge deck made with concrete using internal curing as opposed to conventional curing. Four options are compared: (i) normal concrete deck; (ii) HPC deck; (iii) HPC deck with internal curing; and (iv) very high performance concrete deck with internal curing. It was found that the use of internal curing can extend the service life of HPC bridge decks by almost ten years, which is mainly due to due a slower penetration of chlorides as a result of reduced shrinkage cracking. The use of internal curing in HPC decks resulted in a 20% reduction in life-cycle costs, even though the in-place unit cost of internally-cured HPC can be up to 4% higher than that of conventionally-cured HPC. The higher initial investment for the construction of the HPC-IC deck can be offset in only 5 years when compared to that required for normal concrete deck. This is due to a longer service life and less frequent maintenance activities.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».