Key points are not available for this paper at this time.
Dieses Manuskript beschreibt den Zusammenbau und die Struktur eines umfangreichen Datensatzes, der mehr als 2500 Mischungen von selbstverdichtendem Beton (SCC) umfasst, sorgfältig zusammengestellt aus 176 wissenschaftlichen Quellen. Der Datensatz wurde einem gründlichen Kurationsprozess unterzogen, um redundante Merkmale zu eliminieren, transkriptionsbedingte Ungenauigkeiten zu korrigieren und doppelte Einträge zu entfernen. Dieser Verfeinerungsprozess mündete in einen Datensatz, der für fortgeschrittene datengestützte Untersuchungen im SCC-Forschungsbereich bereit ist und einen neuartigen Beitrag zu diesem Gebiet darstellt. Der Datensatz dient als robuste Grundlage, die für nachfolgende Erweiterungen und strenge Anwendungen in datenorientierten Studien vorbereitet ist. Er ermöglicht eine detaillierte Charakterisierung der SCC-Eigenschaften, potenziell durch die Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens, oder fungiert als Vergleichsmaßstab zur Beurteilung der Leistung verschiedener SCC-Formulierungen. Zusammenfassend ist der Datensatz eine wichtige Ressource für Wissenschaftler, die SCC und ähnliche Stoffe untersuchen. Er bietet tiefgehende Einblicke in die ökologischen Vorteile des Austauschs von herkömmlichem Portlandzementbeton durch SCC-Alternativen. Diese Sammlung fördert nicht nur das Verständnis der SCC-Eigenschaften, sondern trägt auch zur breiteren Diskussion über nachhaltige Baupraktiken bei.
Amine el Mahdi Safhi (Mittwoch) hat diese Frage untersucht.