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Enregistrement W2562890093 · doi:10.1680/jenge.15.00074

Manufactured aggregate from cement kiln dust

2016· article· en· W2562890093 sur OpenAlexaff
Craig B. Lake, Hun Choi, Colin D. Hills, Peter Gunning, Idris Manaqibwala

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Geotechnics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAggregate (composite)CarbonationKilnEnvironmental scienceDurabilityCalcium oxideCementCement kilnWaste managementGeotechnical engineeringMaterials scienceEngineeringMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of a laboratory study that evaluated the geotechnical and geoenvironmental properties of a manufactured aggregate derived from cement kiln dust (CKD). The aggregate manufacturing process involves accelerated carbonation technology (ACT), has been used to treat contaminated soils at trial scale. The process operates at commercial scale in the UK, producing aggregates from thermal residues. The ACT process relies on the accelerated reaction of carbon dioxide with the calcium oxide in the CKD material in the presence of water. No additional binder was used in this study, relying solely instead on the formation of carbonate to form the aggregate. In this paper, the aggregate manufacturing process is briefly described. To explore future potential construction applications of the aggregate, several geotechnical test results are used to assess strength and durability (i.e. individual particle strength, internal shear strength of the particle assemblage, wet–dry testing, freeze–thaw testing). Screening tests on the aggregate’s geoenvironmental characteristics are discussed (metal leaching, dissolved heavy metal adsorption and hydraulic conductivity) to assess potential uses further. It is shown that the aggregate studied has adequate properties for a variety of construction applications, but is unsuitable for use in freezing and thawing environments.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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