Properties of nano-modified fly ash concrete cast and cured under cyclic low/freezing temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Under lower temperatures, the hydration process of cement slows down significantly, and it completely stops when the temperature goes below 0℃. This hinders strength development and durability of concrete. The current practices for overcoming these challenges involve methods such as heating concrete ingredients and surroundings to provide favorable curing conditions for concrete. However, these practices are associated with significant costs and adverse environmental effects due to the requirements of enclosure materials, highly-skilled manpower for quality control, and considerable consumption of energy and significant amounts of greenhouse gas emissions. Therefore, Phase I of this thesis focused on developing nano-modified concrete mixtures comprising cold weather admixture systems CWAS which were mixed, placed and cured at cyclic temperatures (-5 /5°C) targeting applications in early fall and late spring periods. This phase followed the design of experiments (DOEs) modeling approach to test 15 concrete mixtures. Three parameters were considered in the model: incorporation of fly ash (up to 25%) and nano-silica (up to 4%) as well as combination of two types of antifreeze admixtures (calcium nitrate and nitrite). The mixtures were assessed based on setting time (placement), compressive strengths (hardened properties) and absorption (infiltration of fluids). Moreover, microstructure analysis tests were conducted to characterize the microstructural features. The results showed that nano-silica, even with the inclusion of fly ash, significantly enhanced the overall performance and development of microstructure of concrete mixed, cast, and cured at cyclic freezing/low temperatures. Phase II of this thesis targeted developing durable repair mixtures. The experimental program in this phase was composed of setting time, compressive strength, fluid absorption, bond strength, surface scaling, restrained shrinkage as well as mercury intrusion porosimetry tests. Seven mixtures incorporation of fly ash (up to 25%) and nano-silica (up to 4%) as well as CWAS were selected to evaluate their potential use as cold weather repair materials for concrete infrastructure targeting late fall and early spring periods. The overall results of this phase showed that nano-modified concrete mixtures achieved a balance between early- and late-age properties and high compatibility with substrate concrete, thus a promising potential for their use as repair mixtures in cold regions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».