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Enregistrement W2594676519 · doi:10.11113/jt.v79.9957

MECHANICAL PROPERTIES OF SELF-COMPACTING GEOPOLYMER CONCRETE CONTAINING SPENT GARNET AS REPLACEMENT FOR FINE AGGREGATE

2017· article· en· W2594676519 sur OpenAlexaff
Habeeb Lateef Muttashar, Mohd Warid Hussin, Mohd Azreen Mohd Ariffin, Jahangir Mirza, Nor Hasanah, Ali Umara Shettima

Notice bibliographique

RevueJurnal Teknologi · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensHydro-Québec
Organismes subventionnairesKementerian Pendidikan Malaysia
Mots-clésGround granulated blast-furnace slagAggregate (composite)SlumpGeopolymer cementCompressive strengthFlexural strengthGeotechnical engineeringUltimate tensile strengthMaterials scienceConcrete slump testEnvironmental scienceWaste managementMetallurgyComposite materialGeopolymerGeologyEngineeringCement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Millions of tons of spent garnet, a by-product of surface treatment operations, are disposed of in landfills, oceans, rivers, and quarries, among others every year, thus it causes environmental problems. The main objective of this study is to evaluate spent garnet as a sand replacement in concrete prepared with ground granulated blast furnace slag (GGBS)-based self-compacting geopolymer concrete (SCGC). Concrete mixtures containing 0%, 25%, 50%, 75% and 100% spent garnet as a replacement for river sand were prepared with a constant Liquid/Binder (L/B) mass ratio equal to 0.4. Compressive, flexural and splitting tensile strengths as well as workability tests (slump, L-box, U-box and T50) were conducted on concrete containing spent garnet. As per specification and guidelines for self-compacting concrete (EFNARC) standard, the test results showed that the concrete’s workability increased with the increase of spent garnet, while all the other strength values were consistently lower than conventional concrete (SCGC) at all stages of replacement. The results recommended that spent garnet should be used in concrete as a sand replacement up to 25% to reduce environmental problems, costs and the depletion of natural resources.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,245 · 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'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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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