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Enregistrement W2941227336 · doi:10.3390/ma12091371

Comparing Properties of Concrete Containing Electric Arc Furnace Slag and Granulated Blast Furnace Slag

2019· article· en· W2941227336 sur OpenAlexaff
Jin‐Young Lee, Jin-Seok Choi, Tian-Feng Yuan, Young‐Soo Yoon, Denis Mitchell

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueConcrete and Cement Materials Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric arc furnaceSlag (welding)MetallurgyMaterials scienceGround granulated blast-furnace slagShrinkageOxidizing agentCompressive strengthSteelmakingContext (archaeology)Ultimate tensile strengthCementComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For sustainable development in the construction industry, blast furnace slag has been used as a substitute for cement in concrete. In contrast, steel-making slag, the second largest by-product in the steel industry, is mostly used as a filler material in embankment construction. This is because steel-making slag has relatively low hydraulicity and a problem with volumetric expansion. However, as the quenching process of slag has improved recently and the steel making process is specifically separated, the properties of steel-making slag has also improved. In this context, there is a need to find a method for recycling steel-making slag as a more highly valued material, such as its potential use as an admixture in concrete. Therefore, in order to confirm the possibility of using electric arc furnace (EAF) oxidizing slag as a binder, a comparative assessment of the mechanical properties of concrete containing electric arc furnace oxidizing slag, steel-making slag, and granulated blast furnace (GBF) slag was performed. The initial and final setting, shrinkage, compressive and split-cylinder tensile strength of the slag concretes were measured. It was found that replacing cement with EAF oxidizing slag delayed the hydration reaction at early ages, with no significant problems in setting time, shrinkage or strength development found.

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 seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations67
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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