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Enregistrement W7133018273

Assessing the Corrosion Behavior of Carbon and Stainless-Steel Bars Exposed to Carbonated Fly Ash and Slag Composites

2024· dissertation· W7133018273 sur OpenAlexfundno aff
Farshad Dabbaghisouraki

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Toronto
Mots-clésCorrosionFly ashChlorideDurabilityMortarCuring (chemistry)CementitiousCarbon steel
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Corrosion of steel reinforcement bars (rebar) in concrete is a significant issue that directly impacts the durability and structural integrity of reinforced concrete (RC) structures, especially in chloride-rich environments. This thesis examines the corrosion behavior of both carbon steel and stainless steel rebars embedded in mortar and concrete containing carbonated supplementary cementitious materials (SCMs), specifically fly ash (FA) and slag. These SCMs were treated through CO₂ sequestration processes. The study employed chloride diffusion for mortar specimens and admixed chloride concrete specimens, alongside rapid screening tests, to evaluate their performance. The research compares the electrochemical behavior of treated and untreated SCMs at replacement levels of 15%, 30%, and 45% under chloride exposure. Corrosion performance was assessed using open circuit potential and linear polarization resistance measurements. The chloride diffusion results showed that CO₂-treated FA and slag significantly improved corrosion resistance, particularly at higher replacement levels, with carbonated FA showing the best overall performance. While rapid screening test results indicated lower corrosion resistance for treated fly ashes (FA2 and FA3) compared to untreated FA1 in terms of icorr values, Ecorr measurements suggested better performance for the treated FA1. This disparity highlights the complexity of interpreting these electrochemical parameters across different SCMs. Given that SCMs generally require extended hydration periods, the treatment process seems to further delay hydration. Introducing chloride at an early stage and prematurely testing the material resulted in poorer performance. Therefore, longer-term curing process for the rapid screening test is recommended for a more accurate assessment of performance. Overall, this research offers valuable insights into the potential for CO₂-treated SCMs to enhance the sustainability and durability of RC structures, while also providing guidance on their optimal use in chloride-laden environments to design more resilient infrastructure.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,298 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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