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Enregistrement W2802376845 · doi:10.3390/ma11050730

Early Age Carbonation Heat and Products of Tricalcium Silicate Paste Subject to Carbon Dioxide Curing

2018· article· en· W2802376845 sur OpenAlexaff
Zhen Li, Zhen He, Yixin Shao

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCarbonationMaterials scienceCuring (chemistry)Calcium silicate hydrateVateriteCalcium silicateCarbon dioxideComposite materialCompressive strengthCarbonatationChemical engineeringCalciteSilicateMineralogyCalcium carbonateCementChemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a study on the carbonation reaction heat and products of tricalcium silicate (C3S) paste exposed to carbon dioxide (CO2) for rapid curing. Reaction heat was measured using a retrofitted micro-calorimeter. The highest heat flow of a C3S paste subject to carbonation curing was 200 times higher than that by hydration, and the cumulative heat released by carbonation was three times higher. The compressive strength of a C3S paste carbonated for 2 h and 24 h was 27.5 MPa and 62.9 MPa, respectively. The 24-h carbonation strength had exceeded the hydration strength at 28 days. The CO2 uptake of a C3S paste carbonated for 2 h and 24 h was 17% and 26%, respectively. The X-ray diffraction (XRD), transmission electron microscope coupled with energy dispersive spectrometer (TEM-EDS), and 29Si magic angle spinning–nuclear magnetic resonance (29Si MAS-NMR) results showed that the products of a carbonated C3S paste were amorphous silica (SiO2) and calcite crystal. There was no trace of calcium silicate hydrate (C–S–H) or other polymorphs of calcium carbonate (CaCO3) detected.

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 seuil0,006

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations51
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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