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Enregistrement W1804485921 · doi:10.14288/1.0078677

The hydraulic potential of high iron bearing steel slags

2009· article· en· W1804485921 sur OpenAlexaff
D. Ionescu

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetallurgyBearing (navigation)Materials scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The incorporation of additives to the clinker or to the raw materials stream is a common practice in cement manufacture. However, steel slag, unlike its ironmaking parent the blast furnace slag, it is not a conventional admixture for cement. Currently most steel slags are slow cooled rendering stable crystalline compounds with minor hydraulic value. Nevertheless, if steel slags would be quenched and granulated, the resulting glassy product might display increased hydration and strength development potential. The use of steel slag in cement could contribute to important savings for both cement and steelmaking industries and provide a solution for the environmental problems linked to CO₂ emissions and costs of transport and disposal. The purpose of this research is to explore the thermodynamics and kinetics of steel slag hydration in an effort to produce a cement additive, or a more promising material of near Portland cement composition. An important criteria used in the assessment of slags as potential cements is the presence of a glassy phase. At present, it is not very clear why glass enhances the hydration process. However, it is known that the free energy of formation for glasses is less than for crystals so that glasses are easier to hydrate compared to crystalline materials. In the particular case of steel slag, the glassy phase would have to contain high amounts of iron. Steel slags are known to display iron levels approximately 10 times higher than Portland cement and commonly used blast furnace slags. However, the effect of high Fe₂0₃ levels on the setting and strengthening of cement paste is not clearly understood due to the fact that most cement additives do not present this characteristic. The present work looks at the progress made in recycling steel slag as cement additive, the complexity of the hydration process in slags, the possibilities of improving the hydration potential of slags at laboratory and industrial level, and the problems that still need to be addressed. However, the focus is on the glassy phase present in quenched steel slag and its influence on the hydration rate. B-SEM, Image Analysis, XRD techniques and a series of isothermal calorimetric experiments on synthetic as well as oxidized industrial steel slags vis-avis Portland cement assist in this endeavor. Temperature is a thermodynamic and kinetic factor modifying the enthalpy of hydrate formation (heat of hydration) and accelerating the hydration reaction. Hydration tests were carried out at temperatures ranging from 25 to 70 °C to determine the heat release, the rate of reaction and the apparent activation energy for steel slag and Portland cement hydration. The kinetics of hydration were explored in synthetic steel slags in both amorphous and fully crystalline form. The mechanism of hydration for both amorphous and crystalline steel slag was found to be a combination of nucleation and growth and diffusion, with higher reaction rates for the glassy slags. The higher reactivity in the glassy slags was explained by a lower activation energy when compared to the crystalline parent. Also, it was confirmed that slags have higher activation energies than Portland cement. As expected, and comparably to granulated blast furnace slags, quenched steels slags exhibited a significant hydraulic potential and hydrated at longer times, thus being expected to contribute to the late (> 5-180 days) strength development in slag - cements with compression strength superior to pure Portland cement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,144
Écart entre enseignants0,141 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations7
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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