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Enregistrement W2119819532 · doi:10.1109/eicccc.2006.277189

A New CO2 Sequestration Process via Concrete Products Production

2006· article· en· W2119819532 sur OpenAlexafffund
Yixin Shao, Sean Monkman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCarbonationCarbon dioxideChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the possibility of using concrete building products to absorb carbon dioxide during their production and develop high early strength at the same time. Type 10 and Type 30 Portland cements were examined by their abilities to serve as CO2absorbents when exposed to carbon dioxide with 100% and 25% concentrations, the former simulating the recovered CO2and the latter representing the as-captured flue gas without processing. The reaction took place in a chamber under 0.5 MPa pressure, at ambient temperature and in a duration of two hours. CO2uptake was quantified by the direct mass gain and by infrared based carbon analyzer. The performance of carbonated concrete was evaluated by MOR and compressive strength. It was found that the CO2concentration played a critical role in CO2uptake. Two-hour carbonation using 100%, CO2enabled the Portland cement to consume up to 16%, of carbon dioxide, gain a strength equivalent to 2-month conventional curing and have an all-solid section in a 14 mm thickness. Carbonation with 25%, CO2enabled a maximum 9.7% mass gain with lower strength and a partially solid section. Without reinforcing steels, carbonated concrete products can have better strength and durability due to the depletion of calcium hydroxide, and can be fabricated faster than the conventional steam curing. If the process can be shown technically and commercially viable, concrete building products will become more environmental friendly and shall contribute directly to the reduction in global greenhouse gas emission.

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations28
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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