Waste Concrete Valorization; Aggregates and Mineral Carbonation Feedstock Production
Notice bibliographique
Résumé
Concrete is a major constituent of our world. Its contributes to building society but is also an important contributor to the global CO2 emissions. The combination of waste concrete recycling and greenhouse gas abatement is obviously an interesting approach. Mineral carbonation is the methodology that allows the use of calcium oxide within the concrete and transform it into carbonates with the CO2. Following previous results, carbonation experiments were performed using concrete paste extracted from a waste concrete sample after aggregate separation. The latter was performed after crushing and attrition followed by sieving to obtain three fractions. The coarser one composed of aggregates, the second of sand and the last, a fine powder of waste concrete paste (MCF). The MCF is then used in carbonation experiments in an 18.7 L stirred reactor with a diluted source of CO2 following previously optimized conditions. Different S/L ratios were experimented. The results show that 110 kg of CO2 can be stored per ton of MCF obtained after separation. Using the mass balance obtained from the experiments, an economic evaluation was performed on both aggregate separation and carbonation. While the first step can be profitable, using the MCF as a material for industrial flue gas abatement is less evident, both on the applicability and the feasibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».