MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7060940543

PERFORMANCE TESTING OF SELF-HEALING CAPSULES IN EARLY-AGE CEMENTITIOUS MATERIAL

2023· dissertation· en· W7060940543 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Technology SydneyUniversity of New South Wales
Mots-clésCementitiousMixing (physics)RheologyHardening (computing)Classification of discontinuitiesVolume (thermodynamics)Fly ashMaterial properties
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concrete cracks are inevitable due to chemical reactions and volume changes, as well as to environmental actions and mechanical loadings. Without proper repair, these cracks allow gases, liquids, and other deleterious materials to propagate into the concrete core. As a result, healing or sealing the cracks is pivotal to mitigate the occurrence of such deterioration. Encapsulation-based autonomous self-healing has been widely investigated as a solution; however, the efficacy of this technique is highly influenced by the performance of the capsules to protect the healing agents during concrete mixing and placing, while still triggering their release when young concrete cracks. Therefore, the objective of this study is to evaluate the performance of the self-healing capsules during concrete mixing and after hardening when the concrete undergoes volume changes due to hydration and drying. The initial stage of this research study was intended for reviewing the related literature to address the discontinuities and inconsistencies in the performance evaluation of self-healing cementitious materials. The following phases focused on testing the performance of self-healing capsules in early-age cementitious material employing fracture mechanics and finite elements techniques. The first phase focused on investigating the effectiveness of capsules in self-healing concrete at early-age providing insights into the design requirement for the success of the capsules. The second phase aimed at evaluating the performance of the self-healing capsules during concrete mixing. The correlations between the capsules’ shell properties, concrete rheological properties, capsules’ external forces, and capsule survival rate during concrete mixing were investigated. In the last phase, the performance of concrete containing self-healing capsules subjected to autogenous and drying shrinkage at an early-age was evaluated by numerically simulated ASTM C1581 restrained shrinkage test. The study accounted for the time-dependent concrete’s mechanical properties, and the capsule’s geometrical and mechanical properties. The results of this research provided in depth understanding of the performance evaluation of self-healing capsules in cementitious material during concrete mixing and after hardening. The developed models investigated the parameters that may contribute to the performance of the self-healing capsules, which can assist in manufacturing and designing of the capsules prior to their use in self-healing cementitious material applications.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacSphere (McMaster University)→Même sujetMagnetic confinement fusion research→Travaux en français237 207→