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Enregistrement W7162102891 · doi:10.82308/34344

Maximum likelihood estimation for parameters of chloride induced corrosion of concrete bridges

2016· dissertation· en· W7162102891 sur OpenAlexaboutno aff
Amin Rafatian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete Corrosion and Durability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReinforced concreteCorrosionStatistical analysisElectrochemical noisePitting corrosion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La plupart des structures en béton qui existent aujourd'hui ont été construites il y a plus de 50 ans. Ces structures, en particulier les ponts sont soumis à différents processus de détérioration. À Montréal, les ponts sont principalement exposés aux sels de déglaçage durant l'hiver. Les sels de déglaçage sont l'une des principales sources de corrosion dans les armatures d'acier qui sont incorporés dans le béton. La corrosion provoque de graves dommages aux ponts et ces dommages requièrent des ressources important les réparer ou remplacer les ponts.. L'objectif principal de cette thèse est d'optimiser la modélisation de la pénétration des ions de chlorure dans le béton en fonction du temps à partir d'un modèle physique et de données obtetnues de carottes prélevées sur un ouvrage. Dans cette thèse, une méthodologie est développée et appliquée avec le modèle de transport d'ions de chlorure TransChlor®.Une des caractéristiques du modèle TransChlor est qu'il utilise les données climatiques pour déterminer la quantité de sel répandu et la pénétration des chlorures dans le béton. Le modèle est utilisé pour modé;iser un pont localisé à Montréal avec une vie de service de 45 ans. TransChlor Les principaux paramètres qui ont été étudiés sont le coefficients de diffusion hydrique, de capillairté et d'ions chlorure. Une approche statistique a été utilisée pour déterminer ces paramètres en fonction des concentrations mesurées sur des carottes de béton prélevées sur un pont en service. Les paramètres optimaux sont obtenus pour la pénétration des ions chlorures à 25 mm et à 50 mm de profondeur. Le coefficient de diffusion en capillarité domine pour les observations à 25 mm tandis que le coefficient de diffusion hydrique domine à 50 mm.Mots clés: TransChlor, Initiation de la corrosion, transport des ions chlorures, propirétés du béton, estimation statistique, deterioration des ponts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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