Effect of GGBS and Nano Silica on the Durability Properties of Ternary Concrete
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The cement industry is the most energy consuming and CO2 producing industry. Many efforts has been taken to reducing the cement content in construction industry using supplementary cementitious materials(SCM). Aim of this research work is using supplementary cementitious materials(SCMs),such as Ground Granulated Blast furnace Slag(GGBS) and Nano-Silica(Average particle size-15nm) combinations with Ordinary Portland Cement(OPC).The Nano-Sillica is partially replace with cement at dosages of 1%,2%,3%,4%,5% and also 50% Ground Granulated Blast furnace Slag(GGBS) to find effect of durability properties of High strength concrete(HSC). Replace with cement content for significant improvements in performance were we observed that Nano-Silica gives better durability compare to 100% Ordinary Portland Cement(OPC) controlled concrete. Durability assessments such as rapid chloride permeability test(RCPT)(at ages of 28,56 and 90, 180 days), Sorptivity test( at age of 90 days) , sulfate attack test( at age of 56,90 and 180 days), Ultrasonic pulse velocity(UPV)test(at age of 28, 56, 90 and 180 days) and Acid attack test( at age of 90 days) is revealed significant resistance against chloride penetration ,water absorption, sulfate chemical also check. These improvements can mainly due to larger specific area of Nano-Silica, which effectively stimulates both pozzolanic reactivity and filler effect over the cementitious matrix. Due to its specific properties ,Nano-silica may constitute the significant improvement of the quality of the concrete structure. Application of nanotechnology is an effective way to reduce environment pollution and improve durability of concrete. Nano silica replace with cement at dosages of 4% gives the optimum results of the durability properties of concrete.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle