Modeling the influence of chemical composition on compressive strength behavior of alkali-activated phosphorus slag cement using statistical design
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a statistical experimental design based on response surface methodology (RSM) has been applied to predict and optimize the compressive strength of alkali-activated phosphorus slag in different ages (3, 7, and 28 days). For this purpose, the binder samples were prepared with different molar ratios of SiO2/Na2O (S/N), Na2O/Al2O3 (Na/Al), and H2O/Al2O3 (H/Al) as alkali activator. Results showed that S/N molar ratio plays its role in early ages of curing and Na/Al molar ratio, and showed its significant effect on 7 and 28 days of compressive strength. H/Al molar ratio had the most significant effect on compressive strength compared to the other parameters. The derived RSM models were statistically adequate and could be used to predict the compressive strength. The optimum chemical composition of activator to obtain the highest compressive strength was achieved as 0.39, 1.34, and 30 for S/N, Na/Al, and H/Al molar ratios, respectively, with compressive strength of 30, 65, and 100 MPa at 3, 7, and 28 days of curing.
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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 | 0,007 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».